Adakah pemasaran satu sains?Sudah tentu, kerana manusia mempunyai aktiviti perdagangan, pemasaran sentiasa wujud, dan bentuk baru terus muncul seiring dengan perubahan zaman.Dalam era data besar, pemasaran juga telah berkembang dengan perlahan.
Dalam beberapa aspek, industri pemasaran semasa juga mempunyai potensi yang tidak pernah berlaku sebelum ini.Ini adalah trend baharu dalam hala tuju pekerjaan profesional pemasaran dalam era data besar.Ramai orang mengatakan bahawa menggabungkan kebijaksanaan pemasaran tradisional dengan kuasa besar data besar mungkin menghasilkan kelebihan besar dalam analisis kualitatif dan kuantitatif.Tetapi untuk melakukan ini, masih banyak kerja yang perlu dilakukan terlebih dahulu.Shawndra Hill, seorang profesor operasi dan pengurusan maklumat di Wharton School of Business, berkata: “Ini adalah masa yang sangat mengujakan.Terdapat banyak data untuk saya untuk memahami pelanggan, sikap dan sikap mereka.Apa yang anda fikirkan.Selain itu, perlombongan data telah mencapai kemajuan yang besar dalam tempoh sepuluh tahun yang lalu, tetapi kami masih mempunyai perjalanan yang panjang…iaitu, untuk mengetahui maksud sebenar di sebalik apa yang orang katakan.”
Ramai orang merasakan bahawa era data besar akan datang, tetapi ia selalunya hanya perasaan yang samar-samar.Untuk kuasa sebenar untuk pemasaran, anda boleh menggunakan perkataan yang bergaya untuk menerangkannya-tidak jelas.Malah, anda harus cuba memikirkannya untuk memahami kuasanya.Bagi kebanyakan syarikat, nilai utama pemasaran data besar datang dari aspek berikut.
Pertama, analisis tingkah laku dan ciri pengguna.
Jelas sekali, selagi anda mengumpul data pengguna yang mencukupi, anda boleh menganalisis pilihan pengguna dan tabiat membeli, malah "mengetahui pengguna lebih baik daripada pengguna."Dengan ini, ia adalah premis dan titik permulaan banyak pemasaran data besar.Walau apa pun, syarikat yang menggunakan "memusatkan pelanggan" sebagai slogan mereka boleh memikirkannya.Pada masa lalu, bolehkah anda benar-benar memahami keperluan dan pemikiran pelanggan tepat pada masanya?Mungkin hanya jawapan kepada soalan ini dalam era data besar yang lebih jelas.
Kedua, tolak sokongan untuk maklumat pemasaran yang tepat.
Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, pemasaran ketepatan sentiasa disebut oleh banyak syarikat, tetapi ia sangat jarang berlaku, tetapi spam semakin membanjiri.Sebab utama ialah pemasaran ketepatan nominal pada masa lalu tidak begitu tepat, kerana ia tidak mempunyai sokongan data ciri pengguna dan analisis terperinci dan tepat.Secara relatifnya, pengiklanan RTB semasa dan aplikasi lain menunjukkan kepada kita ketepatan yang lebih baik daripada sebelumnya, dan di belakangnya adalah sokongan data besar.
Ketiga, membimbing produk dan aktiviti pemasaran untuk memihak kepada pengguna.
Jika anda boleh memahami ciri-ciri utama bakal pengguna sebelum produk dihasilkan, dan jangkaan mereka terhadap produk, maka pengeluaran produk anda boleh menjadi sebaik mungkin.Contohnya, Netflix menggunakan analisis data besar untuk mengetahui pengarah dan pelakon yang bakal khalayak mahukan sebelum merakam "House of Cards", dan ia benar-benar menawan hati penonton.Untuk contoh lain, selepas treler "Little Times" dikeluarkan, diketahui daripada Weibo melalui analisis data besar bahawa kumpulan penonton utama filemnya ialah wanita pasca 90-an, jadi aktiviti pemasaran berikutnya dilakukan terutamanya untuk kumpulan ini.
Keempat, pemantauan pesaing dan komunikasi jenama.
Apa yang dilakukan oleh pesaing ialah perkara yang ingin diketahui oleh banyak syarikat.Walaupun pihak lain tidak memberitahu anda, anda boleh mengetahui melalui pemantauan dan analisis data besar.Keberkesanan komunikasi jenama juga boleh disasarkan melalui analisis data besar.Sebagai contoh, analisis trend komunikasi, analisis ciri kandungan, analisis pengguna interaktif, klasifikasi sentimen positif dan negatif, analisis kategori dari mulut ke mulut, pengedaran atribut produk, dan lain-lain boleh dijalankan.Trend komunikasi pesaing boleh difahami melalui pemantauan, dan penanda aras industri perancangan pengguna boleh dirujuk mengikut suara pengguna Rancang kandungan dan juga menilai kesan operasi matriks Weibo.
Kelima, pemantauan krisis jenama dan sokongan pengurusan.
Dalam era media baharu, krisis jenama menyebabkan banyak syarikat memperkatakannya.Walau bagaimanapun, data besar boleh menyediakan syarikat dengan cerapan terlebih dahulu.Semasa berlakunya krisis, apa yang diperlukan ialah menjejaki trend penyebaran krisis, mengenal pasti peserta penting, dan memudahkan tindak balas pantas.Data besar boleh mengumpul kandungan definisi negatif, segera memulakan penjejakan dan penggera krisis, menganalisis sifat sosial orang ramai, mengumpulkan sudut pandangan dalam proses acara, mengenal pasti orang penting dan laluan komunikasi, dan kemudian melindungi reputasi perusahaan dan produk, dan memahami sumber dan kuncinya.Nod, menangani krisis dengan cepat dan berkesan.
Keenam, pelanggan utama syarikat disaring.
Ramai usahawan terjerat dalam soalan: antara pengguna, rakan dan peminat perusahaan, yang manakah pengguna yang berharga?Dengan data besar, mungkin semua ini boleh disokong oleh fakta.Daripada pelbagai tapak web yang dilawati oleh pengguna, anda boleh menentukan sama ada perkara yang anda ambil berat berkaitan dengan perniagaan anda;daripada pelbagai kandungan yang disiarkan oleh pengguna di media sosial dan kandungan berinteraksi dengan orang lain, anda boleh mengetahui Maklumat yang tidak habis-habis, menggunakan peraturan tertentu untuk mengaitkan dan mensintesis, boleh membantu syarikat menyaring pengguna sasaran utama.
Ketujuh, data besar digunakan untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, kuncinya adalah untuk benar-benar memahami pengguna dan status produk anda yang mereka gunakan, dan membuat peringatan tepat pada masanya.Sebagai contoh, dalam era data besar, mungkin kereta yang anda pandu boleh menyelamatkan nyawa anda terlebih dahulu.Selagi maklumat pengendalian kenderaan dikumpul melalui penderia di seluruh kenderaan, ia akan memberi amaran kepada anda atau kedai 4S terlebih dahulu sebelum komponen utama kereta anda mengalami masalah.Ini bukan sahaja untuk menjimatkan wang, tetapi juga untuk melindungi nyawa.Malah, seawal tahun 2000, syarikat ekspres UPS di Amerika Syarikat menggunakan sistem analisis ramalan berdasarkan data besar ini untuk mengesan keadaan kenderaan masa nyata bagi 60,000 kenderaan di Amerika Syarikat untuk menjalankan pembaikan defensif tepat pada masanya. .
Masa siaran: Mac-16-2021