വലിയ ഡാറ്റയ്ക്ക് കീഴിലുള്ള ഗ്ലാസിന്റെ മാർക്കറ്റിംഗ് മൂല്യം

മാർക്കറ്റിംഗ് ഒരു ശാസ്ത്രമാണോ?തീർച്ചയായും, മനുഷ്യർക്ക് വ്യാപാര പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉള്ളതിനാൽ, വിപണനം എല്ലായ്പ്പോഴും നിലവിലുണ്ട്, സമയം മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് പുതിയ രൂപങ്ങൾ ഉയർന്നുവരുന്നത് തുടരുന്നു.വലിയ ഡാറ്റയുടെ കാലഘട്ടത്തിൽ, മാർക്കറ്റിംഗും സാവധാനത്തിൽ വികസിച്ചു.

ചില കാര്യങ്ങളിൽ, നിലവിലെ മാർക്കറ്റിംഗ് വ്യവസായത്തിനും അഭൂതപൂർവമായ സാധ്യതകളുണ്ട്.ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ കാലഘട്ടത്തിൽ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രൊഫഷണലുകളുടെ തൊഴിൽ ദിശയിൽ ഇതൊരു പുതിയ പ്രവണതയാണ്.പരമ്പരാഗത വിപണന ജ്ഞാനവും ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ മഹത്തായ ശക്തിയും സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഗുണപരവും അളവ്പരവുമായ വിശകലനത്തിൽ വലിയ നേട്ടങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുമെന്ന് പലരും പറയുന്നു.എന്നാൽ ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, ആദ്യം ചെയ്യേണ്ട ഒരുപാട് ജോലികൾ ഇനിയും ഉണ്ട്.വാർട്ടൺ സ്‌കൂൾ ഓഫ് ബിസിനസിലെ ഓപ്പറേഷൻസ് ആൻഡ് ഇൻഫർമേഷൻ മാനേജ്‌മെന്റ് പ്രൊഫസറായ ഷൗന്ദ്ര ഹിൽ പറഞ്ഞു: “ഇത് വളരെ ആവേശകരമായ സമയമാണ്.ഉപഭോക്താക്കളെയും അവരുടെ മനോഭാവങ്ങളെയും അവരുടെ മനോഭാവങ്ങളെയും മനസ്സിലാക്കാൻ ധാരാളം ഡാറ്റ എന്റെ പക്കലുണ്ട്.നിങ്ങൾ എന്താണ് ആലോചിക്കുന്നത്.കൂടാതെ, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് കഴിഞ്ഞ പത്ത് വർഷത്തിനിടയിൽ വലിയ പുരോഗതി കൈവരിച്ചു, പക്ഷേ നമുക്ക് ഇനിയും ഒരുപാട് ദൂരം പോകാനുണ്ട്... അതായത് ആളുകൾ പറയുന്നതിന്റെ യഥാർത്ഥ അർത്ഥം കണ്ടെത്തുന്നതിന്.

വലിയ ഡാറ്റയുടെ യുഗം വരാനിരിക്കുന്നതായി പലരും കരുതുന്നു, പക്ഷേ അത് പലപ്പോഴും അവ്യക്തമായ ഒരു തോന്നൽ മാത്രമാണ്.മാർക്കറ്റിംഗിനുള്ള അതിന്റെ യഥാർത്ഥ ശക്തിക്കായി, അതിനെ വിവരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഫാഷനബിൾ വാക്ക് ഉപയോഗിക്കാം-വ്യക്തമല്ല.വാസ്തവത്തിൽ, അതിന്റെ ശക്തി മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങൾ അത് കണ്ടുപിടിക്കാൻ ശ്രമിക്കണം.മിക്ക കമ്പനികൾക്കും, ബിഗ് ഡാറ്റ മാർക്കറ്റിംഗിന്റെ പ്രധാന മൂല്യം ഇനിപ്പറയുന്ന വശങ്ങളിൽ നിന്നാണ്.

ഒന്നാമതായി, ഉപയോക്തൃ സ്വഭാവവും സവിശേഷതകളും വിശകലനം ചെയ്യുക.

വ്യക്തമായും, നിങ്ങൾ ആവശ്യത്തിന് ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നിടത്തോളം, നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോക്താവിന്റെ മുൻഗണനകളും വാങ്ങൽ ശീലങ്ങളും വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ "ഉപയോക്താവിനെക്കാൾ നന്നായി ഉപയോക്താവിനെ അറിയുക" പോലും.ഇതോടെ, പല ബിഗ് ഡാറ്റ മാർക്കറ്റിംഗിന്റെയും ആമുഖവും ആരംഭ പോയിന്റും ഇതാണ്.എന്തായാലും, "ഉപഭോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃത" മുദ്രാവാക്യം ഉപയോഗിച്ച കമ്പനികൾക്ക് അതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാനാകും.മുൻകാലങ്ങളിൽ, ഉപഭോക്താക്കളുടെ ആവശ്യങ്ങളും ചിന്തകളും സമയബന്ധിതമായി മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയുമോ?വലിയ ഡാറ്റയുടെ കാലഘട്ടത്തിൽ ഈ ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം മാത്രമേ വ്യക്തമാകൂ.

രണ്ടാമതായി, കൃത്യമായ മാർക്കറ്റിംഗ് വിവരങ്ങൾക്ക് പിന്തുണ നൽകുക.

കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി, കൃത്യമായ മാർക്കറ്റിംഗ് എല്ലായ്പ്പോഴും പല കമ്പനികളും പരാമർശിച്ചിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ ഇത് വളരെ അപൂർവമാണ്, പക്ഷേ സ്പാം വെള്ളപ്പൊക്കമാണ്.പ്രധാന കാരണം, മുൻകാലങ്ങളിലെ നാമമാത്രമായ പ്രിസിഷൻ മാർക്കറ്റിംഗ് വളരെ കൃത്യമല്ലായിരുന്നു, കാരണം അതിന് ഉപയോക്തൃ സ്വഭാവ ഡാറ്റ പിന്തുണയും വിശദവും കൃത്യവുമായ വിശകലനം ഇല്ലായിരുന്നു.താരതമ്യേന പറഞ്ഞാൽ, നിലവിലെ RTB പരസ്യങ്ങളും മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളും മുമ്പത്തേക്കാൾ മികച്ച കൃത്യത കാണിക്കുന്നു, ഇതിന് പിന്നിൽ വലിയ ഡാറ്റയുടെ പിന്തുണയുണ്ട്.

മൂന്നാമതായി, ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും വിപണന പ്രവർത്തനങ്ങളെയും ഉപയോക്താവിന് അനുകൂലമാക്കുക.

ഉൽപ്പന്നം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സാധ്യതയുള്ള ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകളും ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ പ്രതീക്ഷകളും നിങ്ങൾക്ക് മനസിലാക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്ന ഉൽപ്പാദനം കഴിയുന്നത്ര മികച്ചതായിരിക്കും.ഉദാഹരണത്തിന്, “ഹൗസ് ഓഫ് കാർഡ്സ്” ചിത്രീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സാധ്യതയുള്ള പ്രേക്ഷകർ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സംവിധായകരെയും അഭിനേതാക്കളെയും അറിയാൻ നെറ്റ്ഫ്ലിക്സ് ബിഗ് ഡാറ്റാ വിശകലനം ഉപയോഗിച്ചു, അത് ശരിക്കും പ്രേക്ഷകരുടെ ഹൃദയം കവർന്നു.മറ്റൊരു ഉദാഹരണത്തിന്, “ലിറ്റിൽ ടൈംസ്” ട്രെയിലർ പുറത്തിറങ്ങിയതിന് ശേഷം, ബിഗ് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലൂടെ വെയ്‌ബോയിൽ നിന്ന് മനസ്സിലായി, അതിന്റെ സിനിമകളുടെ പ്രധാന പ്രേക്ഷക സംഘം 90-കൾക്ക് ശേഷമുള്ള സ്ത്രീകളായിരുന്നു, അതിനാൽ ഈ ഗ്രൂപ്പുകൾക്കായി തുടർന്നുള്ള മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രധാനമായും നടത്തി.

നാലാമത്, എതിരാളി നിരീക്ഷണവും ബ്രാൻഡ് ആശയവിനിമയവും.

ഒരു എതിരാളി എന്താണ് ചെയ്യുന്നത് എന്നത് പല കമ്പനികളും അറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.മറ്റേ കക്ഷി നിങ്ങളോട് പറഞ്ഞില്ലെങ്കിലും, വലിയ ഡാറ്റ നിരീക്ഷണത്തിലൂടെയും വിശകലനത്തിലൂടെയും നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്താനാകും.ബിഗ് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലൂടെ ബ്രാൻഡ് ആശയവിനിമയത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയും ലക്ഷ്യമിടുന്നു.ഉദാഹരണത്തിന്, ആശയവിനിമയ പ്രവണത വിശകലനം, ഉള്ളടക്ക സവിശേഷത വിശകലനം, സംവേദനാത്മക ഉപയോക്തൃ വിശകലനം, പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് വികാരങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം, വാക്ക്-ഓഫ്-വായ് വിഭാഗ വിശകലനം, ഉൽപ്പന്ന ആട്രിബ്യൂട്ട് വിതരണം മുതലായവ നടത്താം.മോണിറ്ററിംഗിലൂടെ എതിരാളികളുടെ ആശയവിനിമയ പ്രവണത ഗ്രഹിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഉപയോക്തൃ ശബ്‌ദ ആസൂത്രണത്തിന് അനുസൃതമായി വ്യവസായ ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ് ഉപയോക്തൃ ആസൂത്രണം പരാമർശിക്കാവുന്നതാണ്, കൂടാതെ വെയ്‌ബോ മാട്രിക്‌സിന്റെ പ്രവർത്തന ഫലത്തെ വിലയിരുത്താനും കഴിയും.

അഞ്ചാമത്, ബ്രാൻഡ് പ്രതിസന്ധി നിരീക്ഷണവും മാനേജ്മെന്റ് പിന്തുണയും.

നവമാധ്യമ കാലത്ത് ബ്രാൻഡ് പ്രതിസന്ധി പല കമ്പനികളെയും ഇതിനെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കാൻ കാരണമായി.എന്നിരുന്നാലും, വലിയ ഡാറ്റയ്ക്ക് കമ്പനികൾക്ക് മുൻകൂട്ടി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകാൻ കഴിയും.പ്രതിസന്ധി പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടുന്ന സമയത്ത്, പ്രതിസന്ധി വ്യാപനത്തിന്റെ പ്രവണത ട്രാക്കുചെയ്യുക, പ്രധാന പങ്കാളികളെ തിരിച്ചറിയുക, ദ്രുത പ്രതികരണം സുഗമമാക്കുക എന്നിവയാണ് വേണ്ടത്.ബിഗ് ഡാറ്റയ്ക്ക് നെഗറ്റീവ് ഡെഫനിഷൻ ഉള്ളടക്കം ശേഖരിക്കാനും പ്രതിസന്ധി ട്രാക്കിംഗും അലാറവും ഉടനടി ആരംഭിക്കാനും ജനക്കൂട്ടത്തിന്റെ സാമൂഹിക ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഇവന്റ് പ്രക്രിയയിലെ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാനും പ്രധാന ആളുകളെയും ആശയവിനിമയ പാതകളെയും തിരിച്ചറിയാനും തുടർന്ന് സംരംഭങ്ങളുടെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും പ്രശസ്തി സംരക്ഷിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും. ഉറവിടവും താക്കോലും.നോഡ്, പ്രതിസന്ധികളെ വേഗത്തിലും ഫലപ്രദമായും കൈകാര്യം ചെയ്യുക.

ആറാമത്, കമ്പനിയുടെ പ്രധാന ഉപഭോക്താക്കളെ പരിശോധിക്കുന്നു.

പല സംരംഭകരും ചോദ്യത്തിൽ കുടുങ്ങിയിരിക്കുന്നു: എന്റർപ്രൈസസിന്റെ ഉപയോക്താക്കൾക്കും സുഹൃത്തുക്കൾക്കും ആരാധകർക്കും ഇടയിൽ, ഏതൊക്കെയാണ് വിലപ്പെട്ട ഉപയോക്താക്കൾ?വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരുപക്ഷേ ഇതെല്ലാം വസ്തുതകളാൽ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും.ഉപയോക്താവ് സന്ദർശിക്കുന്ന വിവിധ വെബ്‌സൈറ്റുകളിൽ നിന്ന്, നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് നിർണ്ണയിക്കാനാകും;സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ ഉപയോക്താവ് പോസ്റ്റുചെയ്ത വിവിധ ഉള്ളടക്കങ്ങളിൽ നിന്നും മറ്റുള്ളവരുമായി ഇടപഴകുന്ന ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിന്നും, നിങ്ങൾക്ക് ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകും, ചില നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ബന്ധപ്പെടുത്താനും സമന്വയിപ്പിക്കാനും, കമ്പനികളെ പ്രധാന ടാർഗെറ്റ് ഉപയോക്താക്കളെ സ്‌ക്രീൻ ചെയ്യാൻ സഹായിക്കാനാകും.

ഏഴാമതായി, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, ഉപയോക്താവിനെയും അവർ ഉപയോഗിക്കുന്ന നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ നിലയെയും ശരിക്കും മനസ്സിലാക്കുകയും സമയബന്ധിതമായ ഓർമ്മപ്പെടുത്തലുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് പ്രധാന കാര്യം.ഉദാഹരണത്തിന്, വലിയ ഡാറ്റയുടെ യുഗത്തിൽ, നിങ്ങൾ ഓടിക്കുന്ന കാറിന് നിങ്ങളുടെ ജീവൻ മുൻകൂട്ടി രക്ഷിക്കാൻ കഴിയും.വാഹനത്തിന്റെ പ്രവർത്തന വിവരങ്ങൾ വാഹനത്തിലുടനീളമുള്ള സെൻസറുകൾ വഴി ശേഖരിക്കുന്നിടത്തോളം, നിങ്ങളുടെ കാറിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾക്ക് പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നതിന് മുമ്പ് അത് നിങ്ങൾക്ക് അല്ലെങ്കിൽ 4S ഷോപ്പിന് മുൻകൂട്ടി മുന്നറിയിപ്പ് നൽകും.ഇത് പണം ലാഭിക്കാൻ മാത്രമല്ല, ജീവൻ സംരക്ഷിക്കാനും കൂടിയാണ്.വാസ്തവത്തിൽ, 2000-ത്തിന്റെ തുടക്കത്തിൽ, യു.പി.എസ് എക്സ്പ്രസ് കമ്പനി യു.എസിലെ 60,000 വാഹനങ്ങളുടെ തത്സമയ വാഹന സാഹചര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് വലിയ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഈ പ്രവചന വിശകലന സംവിധാനം ഉപയോഗിച്ചു. .