Ar rinkodara yra mokslas?Žinoma, kadangi žmonės užsiima prekyba, rinkodara egzistavo visada, o keičiantis laikams atsiranda naujų formų.Didžiųjų duomenų eroje rinkodara taip pat vystėsi lėtai.
Kai kuriais atžvilgiais dabartinė rinkodaros pramonė taip pat turi precedento neturintį potencialą.Tai nauja rinkodaros specialistų užimtumo tendencija didžiųjų duomenų eroje.Daugelis žmonių sako, kad tradicinės rinkodaros išminties derinimas su didžiule didelių duomenų galia gali duoti didžiulių pranašumų atliekant kokybinę ir kiekybinę analizę.Tačiau norint tai padaryti, pirmiausia dar reikia daug nuveikti.Shawndra Hill, Vartono verslo mokyklos operacijų ir informacijos valdymo profesorius, sakė: „Tai labai įdomus laikas.Turiu daug duomenų, kad suprasčiau klientus, jų požiūrį ir požiūrį.Apie ką galvoji.Be to, duomenų gavyba per pastaruosius dešimt metų padarė didelę pažangą, tačiau mums dar reikia daug nuveikti, ty išsiaiškinti tikrąją žmonių žodžių prasmę.
Daugelis žmonių jaučia, kad artėja didžiųjų duomenų era, tačiau dažnai tai tėra miglotas jausmas.Dėl tikrosios rinkodaros galios galite naudoti madingą žodį apibūdinti – neaišku.Tiesą sakant, turėtumėte pabandyti tai išsiaiškinti, kad suprastumėte jo galią.Daugumai įmonių pagrindinė didžiųjų duomenų rinkodaros vertė kyla iš šių aspektų.
Pirma, vartotojo elgesio ir savybių analizė.
Akivaizdu, kad tol, kol kaupiate pakankamai vartotojų duomenų, galite analizuoti vartotojo pageidavimus ir pirkimo įpročius ir netgi „pažinti vartotoją geriau nei vartotoją“.Tai yra daugelio didelių duomenų rinkodaros prielaida ir išeities taškas.Bet kokiu atveju tos įmonės, kurios savo šūkiu naudojo „į klientą orientuotą“, gali apie tai pagalvoti.Ar anksčiau tikrai galėjote laiku suprasti klientų poreikius ir mintis?Galbūt tik atsakymas į šį klausimą yra aiškesnis didžiųjų duomenų eroje.
Antra, sustiprinkite tikslios rinkodaros informacijos palaikymą.
Per pastaruosius kelerius metus precizinė rinkodara visada buvo minima daugybės įmonių, tačiau ji labai reta, tačiau šlamštas užplūsta.Pagrindinė priežastis yra ta, kad vardinė preciziška rinkodara praeityje nebuvo labai tiksli, nes trūko vartotojo charakteristikų duomenų palaikymo ir išsamios bei tikslios analizės.Santykinai kalbant, dabartinė RTB reklama ir kitos aplikacijos mums rodo didesnį nei anksčiau tikslumą, o už jos slypi didžiųjų duomenų palaikymas.
Trečia, nukreipkite produktus ir rinkodaros veiklą vartotojo naudai.
Jei prieš gaminant produktą galite suprasti pagrindines potencialių vartotojų savybes ir jų lūkesčius produktui, tuomet jūsų produkto gamyba gali būti tokia gera, kokia tik gali būti.Pavyzdžiui, „Netflix“ naudojo didelių duomenų analizę, kad žinotų režisierius ir aktorius, kurių potenciali auditorija norėtų prieš filmuojant „Kortų namelį“, ir tai tikrai pavergė žiūrovų širdis.Kitas pavyzdys, pasirodžius „Mažų laikų“ anonsui, iš Weibo, atlikus didžiųjų duomenų analizę, buvo sužinota, kad pagrindinė jo filmų auditorija buvo moterys po 90-ųjų, todėl tolesnė rinkodaros veikla daugiausia buvo vykdoma šioms grupėms.
Ketvirta, konkurentų stebėjimas ir prekės ženklo komunikacija.
Tai, ką daro konkurentas, nori žinoti daugelis įmonių.Net jei kita šalis jums nesakys, galite tai sužinoti stebėdami ir analizuodami didelius duomenis.Prekės ženklo komunikacijos efektyvumą taip pat galima nustatyti atliekant didelių duomenų analizę.Pavyzdžiui, galima atlikti komunikacijos tendencijų analizę, turinio savybių analizę, interaktyvią vartotojų analizę, teigiamų ir neigiamų nuotaikų klasifikavimą, kategorijų analizę iš lūpų į lūpas, produkto atributų paskirstymą ir kt.Konkurentų komunikacijos tendencijas galima suvokti stebint, o pramonės lyginamąjį vartotojų planavimą galima remtis pagal vartotojo balsą. Suplanuokite turinį ir net įvertinkite Weibo matricos veikimo poveikį.
Penkta, prekės ženklo krizių stebėjimo ir valdymo palaikymas.
Naujojoje žiniasklaidos epochoje prekės ženklo krizė paskatino daugelį įmonių apie tai kalbėti.Tačiau dideli duomenys gali suteikti įmonėms įžvalgų iš anksto.Krizės protrūkio metu reikia sekti krizės plitimo tendencijas, nustatyti svarbius dalyvius ir palengvinti greitą reagavimą.Dideli duomenys gali rinkti neigiamo apibrėžimo turinį, nedelsiant pradėti krizių sekimą ir signalizaciją, analizuoti minios socialinius požymius, sutelkti požiūrius į įvykio procesą, nustatyti pagrindinius žmones ir bendravimo kelius, apsaugoti įmonių ir produktų reputaciją ir suvokti. šaltinis ir raktas.Mazgas, greitai ir efektyviai susidorokite su krizėmis.
Šešta, tikrinami pagrindiniai įmonės klientai.
Daugelis verslininkų yra įsipainioję į klausimą: kurie iš įmonės vartotojų, draugų ir gerbėjų yra vertingi vartotojai?Turint didelių duomenų, galbūt visa tai galima paremti faktais.Iš įvairių svetainių, kuriose lankosi vartotojas, galite nustatyti, ar jums svarbūs dalykai yra susiję su jūsų verslu;Iš įvairaus vartotojo paskelbto turinio socialinėje žiniasklaidoje ir turinio, kuris bendravo su kitais, galite sužinoti neišsemiamą informaciją, naudojant tam tikras susiejimo ir sintezės taisykles, gali padėti įmonėms atrinkti pagrindinius tikslinius vartotojus.
Septinta, dideli duomenys naudojami siekiant pagerinti vartotojo patirtį.
Norint pagerinti naudotojo patirtį, svarbiausia yra iš tikrųjų suprasti vartotoją ir jo naudojamo produkto būseną bei laiku pateikti priminimus.Pavyzdžiui, didžiųjų duomenų eroje galbūt jūsų vairuojamas automobilis gali iš anksto išgelbėti jūsų gyvybę.Kol transporto priemonės veikimo informacija bus renkama per jutiklius visoje transporto priemonėje, ji iš anksto įspės jus arba 4S parduotuvę, kol pagrindinėms jūsų automobilio sudedamosioms dalims kils problemų.Taip siekiama ne tik sutaupyti pinigų, bet ir apsaugoti gyvybes.Tiesą sakant, jau 2000 m. JAV UPS greitojo ryšio bendrovė naudojo šią nuspėjamosios analizės sistemą, pagrįstą dideliais duomenimis, kad realiuoju laiku aptiktų 60 000 transporto priemonių Jungtinėse Valstijose transporto priemonių būklę, kad laiku būtų atliktas gynybinis remontas. .
Paskelbimo laikas: 2021-03-16