Vai mārketings ir zinātne?Protams, kopš cilvēkiem ir tirdzniecības aktivitātes, mārketings vienmēr ir pastāvējis, un, mainoties laikam, turpina parādīties jaunas formas.Lielo datu laikmetā arī mārketings ir attīstījies lēni.
Arī pašreizējai mārketinga nozarei dažos aspektos ir nepieredzēts potenciāls.Tā ir jauna tendence mārketinga profesionāļu nodarbinātības virzienā lielo datu laikmetā.Daudzi cilvēki saka, ka tradicionālā mārketinga gudrības apvienošana ar lielo datu milzīgo spēku var sniegt milzīgas priekšrocības kvalitatīvajā un kvantitatīvā analīzē.Bet, lai to paveiktu, vispirms vēl ir daudz darba.Šondra Hila, Vārtonas Biznesa skolas operāciju un informācijas pārvaldības profesore, sacīja: “Šis ir ļoti aizraujošs laiks.Man ir daudz datu, lai izprastu klientus, viņu attieksmi un attieksmi.Ko jūs domājat par.Turklāt pēdējo desmit gadu laikā datu ieguve ir guvusi lielus panākumus, taču mums vēl ir tāls ceļš ejams, tas ir, lai noskaidrotu cilvēku teiktā patieso nozīmi.
Daudzi cilvēki jūt, ka tuvojas lielo datu laikmets, taču bieži vien tā ir tikai neskaidra sajūta.Tā patiesajai ietekmei uz mārketingu varat izmantot modernu vārdu, lai to aprakstītu — tas ir neskaidrs.Patiesībā jums vajadzētu mēģināt to izdomāt, lai saprastu tā spēku.Lielākajai daļai uzņēmumu lielo datu mārketinga galvenā vērtība nāk no šādiem aspektiem.
Pirmkārt, lietotāja uzvedības un īpašību analīze.
Acīmredzot, kamēr jūs uzkrājat pietiekami daudz lietotāja datu, varat analizēt lietotāja preferences un pirkšanas paradumus un pat “pazīt lietotāju labāk nekā lietotāju”.Tādējādi tas ir daudzu lielo datu mārketinga priekšnoteikums un sākumpunkts.Jebkurā gadījumā par to var padomāt tie uzņēmumi, kas izmantoja “uz klientu orientētus” saukli.Vai agrāk tiešām varējāt savlaicīgi izprast klientu vajadzības un domas?Varbūt tikai atbilde uz šo jautājumu lielo datu laikmetā ir skaidrāka.
Otrkārt, virziet atbalstu precīzai mārketinga informācijai.
Dažu pēdējo gadu laikā precīzo mārketingu vienmēr ir pieminējuši daudzi uzņēmumi, taču tas notiek ļoti reti, taču surogātpasts plūst uz augšu.Galvenais iemesls ir tas, ka nominālās precizitātes mārketings pagātnē nebija ļoti precīzs, jo tam trūka lietotājam raksturīgu datu atbalsta un detalizētas un precīzas analīzes.Relatīvi runājot, pašreizējā RTB reklāma un citas aplikācijas rāda mums labāku precizitāti nekā iepriekš, un aiz tā slēpjas lielo datu atbalsts.
Treškārt, virziet produktus un mārketinga aktivitātes lietotāja labā.
Ja jūs varat izprast potenciālo lietotāju galvenās īpašības pirms produkta ražošanas un viņu cerības uz produktu, tad jūsu produkta ražošana var būt tik laba, cik vien tā var būt.Piemēram, Netflix izmantoja lielo datu analīzi, lai uzzinātu režisorus un aktierus, kurus potenciālā auditorija vēlētos pirms filmas "Kāršu namiņa" uzņemšanas, un tā patiešām aizrāva skatītāju sirdis.Piemēram, pēc “Little Times” treilera iznākšanas no Veibo, veicot lielo datu analīzi, tika uzzināts, ka tā filmu galvenā auditorija ir sievietes pēc 90. gadiem, tāpēc turpmākās mārketinga aktivitātes galvenokārt tika veiktas šīm grupām.
Ceturtkārt, konkurentu uzraudzība un zīmola komunikācija.
To, ko dara konkurents, vēlas zināt daudzi uzņēmumi.Pat ja otra puse jums to neteiks, varat to uzzināt, veicot lielo datu uzraudzību un analīzi.Zīmola komunikācijas efektivitāti var arī noteikt, izmantojot lielo datu analīzi.Piemēram, var veikt komunikācijas tendenču analīzi, satura iezīmju analīzi, interaktīvu lietotāju analīzi, pozitīvo un negatīvo noskaņojumu klasifikāciju, mutvārdu kategoriju analīzi, produktu atribūtu izplatīšanu utt.Konkurentu komunikācijas tendences var aptvert, izmantojot monitoringu, un nozares salīdzinošās lietotāju plānošanas var atsaukties atbilstoši lietotāja balsij Plānojiet saturu un pat novērtējiet Weibo matricas darbības efektu.
Piektkārt, zīmola krīzes uzraudzības un vadības atbalsts.
Jaunajā mediju laikmetā zīmola krīze ir likusi par to runāt daudzos uzņēmumos.Tomēr lielie dati var sniegt uzņēmumiem ieskatu jau iepriekš.Krīzes uzliesmojuma laikā ir nepieciešams izsekot krīzes izplatīšanās tendencei, identificēt svarīgus dalībniekus un veicināt ātru reaģēšanu.Lielie dati var apkopot negatīvas definīcijas saturu, nekavējoties sākt krīzes izsekošanu un trauksmi, analizēt pūļa sociālos atribūtus, grupēt viedokļus notikumu procesā, identificēt galvenos cilvēkus un saziņas ceļus un pēc tam aizsargāt uzņēmumu un produktu reputāciju un aptvert avots un atslēga.Node, ātri un efektīvi tikt galā ar krīzēm.
Sestkārt, tiek pārbaudīti uzņēmuma galvenie klienti.
Daudzi uzņēmēji ir sapinušies jautājumā: kuri no uzņēmuma lietotājiem, draugiem un faniem ir vērtīgi lietotāji?Izmantojot lielos datus, iespējams, to visu var pamatot ar faktiem.No dažādām lietotāja apmeklētajām vietnēm varat noteikt, vai lietas, kas jums rūp, ir saistītas ar jūsu biznesu;no dažāda satura, ko lietotājs ievietojis sociālajos medijos, un satura, kas mijiedarbojas ar citiem, jūs varat uzzināt neizsmeļamu Informācija, izmantojot noteiktus saistīšanas un sintezēšanas noteikumus, var palīdzēt uzņēmumiem pārbaudīt galvenos mērķa lietotājus.
Septītkārt, lielie dati tiek izmantoti, lai uzlabotu lietotāju pieredzi.
Lai uzlabotu lietotāja pieredzi, galvenais ir patiesi izprast lietotāju un jūsu izmantotā produkta statusu, kā arī laicīgi veikt atgādinājumus.Piemēram, lielo datu laikmetā, iespējams, automašīna, ar kuru jūs braucat, jau iepriekš var glābt jūsu dzīvību.Kamēr informācija par transportlīdzekļa darbību tiek apkopota caur sensoriem visā transportlīdzeklī, tas brīdinās jūs vai 4S veikalu iepriekš, pirms jūsu automašīnas galvenajām sastāvdaļām radīsies problēmas.Tas ir paredzēts ne tikai naudas taupīšanai, bet arī dzīvības aizsardzībai.Faktiski jau 2000. gadā ASV uzņēmums UPS Express izmantoja šo prognozējošo analīzes sistēmu, kuras pamatā ir lielie dati, lai reāllaikā noteiktu transportlīdzekļu stāvokli 60 000 transportlīdzekļu ASV, lai savlaicīgi veiktu aizsardzības remontu. .
Izlikšanas laiks: 16.03.2021