मोठ्या डेटा अंतर्गत काचेचे विपणन मूल्य

मार्केटिंग हे शास्त्र आहे का?अर्थात, मानवांमध्ये व्यापारिक क्रियाकलाप असल्याने, विपणन नेहमीच अस्तित्वात आहे आणि काळ बदलत असताना नवीन रूपे उदयास येत आहेत.बिग डेटाच्या युगात, विपणन देखील हळूहळू विकसित झाले आहे.

काही बाबतीत, सध्याच्या विपणन उद्योगात अभूतपूर्व क्षमता आहे.बिग डेटाच्या युगात मार्केटिंग व्यावसायिकांच्या रोजगाराच्या दिशेने हा एक नवीन ट्रेंड आहे.बर्‍याच लोकांचे म्हणणे आहे की पारंपारिक विपणन शहाणपणाला मोठ्या डेटाच्या प्रचंड सामर्थ्याने एकत्रित केल्याने गुणात्मक आणि परिमाणात्मक विश्लेषणामध्ये मोठे फायदे मिळू शकतात.परंतु हे करण्यासाठी, आधी बरेच काम करावे लागेल.व्हार्टन स्कूल ऑफ बिझनेसमधील ऑपरेशन्स आणि इन्फॉर्मेशन मॅनेजमेंटचे प्राध्यापक शॉन्ड्रा हिल म्हणाले: “हा एक अतिशय रोमांचक काळ आहे.ग्राहक, त्यांची वृत्ती आणि त्यांची वृत्ती समजून घेण्यासाठी माझ्याकडे भरपूर डेटा आहे.आपण काय विचार करत आहात.याशिवाय, डेटा मायनिंगने गेल्या दहा वर्षांत खूप प्रगती केली आहे, परंतु आम्हाला अजून खूप मोठा पल्ला गाठायचा आहे…म्हणजे लोकांच्या म्हणण्यामागचा खरा अर्थ शोधण्यासाठी.

बर्‍याच लोकांना असे वाटते की बिग डेटाचे युग येत आहे, परंतु बहुतेकदा ही केवळ अस्पष्ट भावना असते.विपणनासाठी त्याच्या खऱ्या सामर्थ्यासाठी, आपण त्याचे वर्णन करण्यासाठी फॅशनेबल शब्द वापरू शकता-अस्पष्ट.किंबहुना, त्याची शक्ती समजून घेण्यासाठी तुम्ही ते शोधण्याचा प्रयत्न केला पाहिजे.बहुतेक कंपन्यांसाठी, बिग डेटा मार्केटिंगचे मुख्य मूल्य खालील पैलूंमधून येते.

प्रथम, वापरकर्त्याचे वर्तन आणि वैशिष्ट्यांचे विश्लेषण.

अर्थात, जोपर्यंत तुम्ही पुरेसा वापरकर्ता डेटा जमा करत आहात, तोपर्यंत तुम्ही वापरकर्त्याच्या प्राधान्यांचे आणि खरेदीच्या सवयींचे विश्लेषण करू शकता आणि अगदी “वापरकर्त्यापेक्षा वापरकर्त्याला चांगले ओळखू शकता.”यासह, हा अनेक मोठ्या डेटा मार्केटिंगचा आधार आणि प्रारंभ बिंदू आहे.कोणत्याही परिस्थितीत, ज्या कंपन्या "ग्राहक-केंद्रित" त्यांचा नारा म्हणून वापरतात त्याबद्दल विचार करू शकतात.पूर्वी, तुम्ही ग्राहकांच्या गरजा आणि विचार वेळेवर समजून घेऊ शकता का?कदाचित मोठ्या डेटाच्या युगात या प्रश्नाचे उत्तर अधिक स्पष्ट आहे.

दुसरे, अचूक विपणन माहितीसाठी समर्थन पुश करा.

गेल्या काही वर्षांमध्ये, बर्याच कंपन्यांद्वारे अचूक विपणन नेहमीच नमूद केले गेले आहे, परंतु हे फारच दुर्मिळ आहे, परंतु स्पॅमचा पूर येत आहे.मुख्य कारण म्हणजे भूतकाळातील नाममात्र अचूक विपणन फारसे अचूक नव्हते, कारण त्यात वापरकर्ता वैशिष्ट्यपूर्ण डेटा समर्थन आणि तपशीलवार आणि अचूक विश्लेषणाचा अभाव होता.तुलनेने बोलायचे झाले तर, सध्याच्या RTB जाहिराती आणि इतर ऍप्लिकेशन्स आम्हाला पूर्वीपेक्षा अधिक अचूकता दाखवतात आणि त्यामागे मोठा डेटाचा आधार आहे.

तिसरे, वापरकर्त्याच्या पसंतीसाठी उत्पादने आणि विपणन क्रियाकलापांचे मार्गदर्शन करा.

उत्पादनाच्या उत्पादनापूर्वी संभाव्य वापरकर्त्यांची मुख्य वैशिष्ट्ये आणि उत्पादनाबद्दलच्या त्यांच्या अपेक्षा आपण समजून घेतल्यास, आपल्या उत्पादनाचे उत्पादन जितके चांगले होऊ शकते तितके चांगले होऊ शकते.उदाहरणार्थ, नेटफ्लिक्सने “हाऊस ऑफ कार्ड्स” ची शूटिंग करण्यापूर्वी संभाव्य प्रेक्षकांना आवडणारे दिग्दर्शक आणि अभिनेते जाणून घेण्यासाठी मोठ्या डेटा विश्लेषणाचा वापर केला आणि त्याने खरोखरच प्रेक्षकांची मने जिंकली.दुसर्‍या उदाहरणासाठी, “लिटिल टाइम्स” चा ट्रेलर प्रदर्शित झाल्यानंतर, मोठ्या डेटा विश्लेषणाद्वारे Weibo कडून हे समजले की त्याच्या चित्रपटांचा मुख्य प्रेक्षक गट 90 च्या दशकानंतरच्या महिलांचा होता, म्हणून त्यानंतरच्या मार्केटिंग क्रियाकलाप प्रामुख्याने या गटांसाठी केले गेले.

चौथे, स्पर्धक निरीक्षण आणि ब्रँड संप्रेषण.

स्पर्धक काय करत आहे हे अनेक कंपन्यांना जाणून घ्यायचे आहे.जरी इतर पक्ष तुम्हाला सांगत नसला तरीही, तुम्ही मोठ्या डेटा मॉनिटरिंग आणि विश्लेषणाद्वारे शोधू शकता.मोठ्या डेटा विश्लेषणाद्वारे ब्रँड कम्युनिकेशनची प्रभावीता देखील लक्ष्यित केली जाऊ शकते.उदाहरणार्थ, कम्युनिकेशन ट्रेंड विश्लेषण, सामग्री वैशिष्ट्य विश्लेषण, परस्पर वापरकर्ता विश्लेषण, सकारात्मक आणि नकारात्मक भावना वर्गीकरण, शब्द-ऑफ-माउथ श्रेणी विश्लेषण, उत्पादन गुणधर्म वितरण इ. केले जाऊ शकते.स्पर्धकांच्या संप्रेषणाचा कल मॉनिटरिंगद्वारे पकडला जाऊ शकतो आणि उद्योग बेंचमार्किंग वापरकर्ता नियोजन वापरकर्त्याच्या आवाजानुसार संदर्भित केले जाऊ शकते सामग्रीची योजना करा आणि Weibo मॅट्रिक्सच्या ऑपरेशन प्रभावाचे मूल्यांकन देखील करू शकता.

पाचवे, ब्रँड संकट निरीक्षण आणि व्यवस्थापन समर्थन.

नवीन माध्यमांच्या युगात, ब्रँड संकटामुळे अनेक कंपन्यांनी याबद्दल बोलले आहे.तथापि, मोठा डेटा कंपन्यांना आगाऊ अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकतो.संकटाच्या उद्रेकादरम्यान, संकटाच्या प्रसाराच्या प्रवृत्तीचा मागोवा घेणे, महत्त्वाचे सहभागी ओळखणे आणि जलद प्रतिसाद सुलभ करणे आवश्यक आहे.बिग डेटा नकारात्मक व्याख्या सामग्री संकलित करू शकतो, संकटाचा मागोवा घेणे आणि अलार्म त्वरित सुरू करू शकतो, गर्दीच्या सामाजिक गुणधर्मांचे विश्लेषण करू शकतो, इव्हेंट प्रक्रियेतील दृष्टिकोन क्लस्टर करू शकतो, प्रमुख लोक आणि संप्रेषण मार्ग ओळखू शकतो आणि नंतर एंटरप्राइजेस आणि उत्पादनांच्या प्रतिष्ठेचे रक्षण करू शकतो आणि आकलन करू शकतो. स्रोत आणि की.नोड, त्वरीत आणि प्रभावीपणे संकटांना सामोरे जा.

सहावा, कंपनीच्या प्रमुख ग्राहकांची तपासणी केली जाते.

बरेच उद्योजक या प्रश्नात अडकले आहेत: वापरकर्ते, मित्र आणि एंटरप्राइझच्या चाहत्यांमध्ये, कोणते मौल्यवान वापरकर्ते आहेत?मोठ्या डेटासह, कदाचित या सर्व गोष्टींचे समर्थन केले जाऊ शकते.वापरकर्त्याने भेट दिलेल्या विविध वेबसाइट्सवरून, तुम्हाला ज्या गोष्टींची काळजी आहे त्या तुमच्या व्यवसायाशी संबंधित आहेत की नाही हे तुम्ही ठरवू शकता;सोशल मीडियावर वापरकर्त्याने पोस्ट केलेल्या विविध सामग्रीमधून आणि इतरांशी संवाद साधलेल्या सामग्रीमधून, तुम्ही अतुलनीय माहिती शोधू शकता, विशिष्ट नियमांशी संबद्ध आणि संश्लेषित करण्यासाठी, कंपन्यांना मुख्य लक्ष्य वापरकर्त्यांना स्क्रीन करण्यात मदत करू शकते.

सातवा, वापरकर्ता अनुभव सुधारण्यासाठी मोठा डेटा वापरला जातो.

वापरकर्ता अनुभव सुधारण्यासाठी, वापरकर्ता आणि ते वापरत असलेल्या तुमच्या उत्पादनाची स्थिती समजून घेणे आणि वेळेवर स्मरणपत्रे तयार करणे ही मुख्य गोष्ट आहे.उदाहरणार्थ, बिग डेटाच्या युगात, कदाचित तुम्ही जी कार चालवत आहात ती तुमचा जीव आधीच वाचवू शकते.जोपर्यंत संपूर्ण वाहनातील सेन्सरद्वारे वाहनाच्या ऑपरेशनची माहिती संकलित केली जाते, तोपर्यंत तुमच्या कारच्या मुख्य घटकांमध्ये समस्या येण्यापूर्वी ते तुम्हाला किंवा 4S दुकानाला आधीच सावध करेल.हे केवळ पैसे वाचवण्यासाठीच नाही तर जीवनाचे रक्षण करण्यासाठी देखील आहे.खरेतर, 2000 च्या सुरुवातीस, युनायटेड स्टेट्समधील UPS एक्सप्रेस कंपनीने वेळेवर बचावात्मक दुरुस्ती करण्यासाठी युनायटेड स्टेट्समधील 60,000 वाहनांची वास्तविक-वेळ वाहन स्थिती शोधण्यासाठी मोठ्या डेटावर आधारित या अंदाज विश्लेषण प्रणालीचा वापर केला. .