ठूलो डाटा अन्तर्गत गिलासको मार्केटिङ मूल्य

के मार्केटिङ एक विज्ञान हो?निस्सन्देह, मानिसहरूसँग व्यापारिक गतिविधिहरू भएकोले, मार्केटिङ सधैं अवस्थित छ, र समय परिवर्तनको रूपमा नयाँ रूपहरू देखा पर्न जारी छ।बिग डाटाको युगमा, मार्केटिङ पनि बिस्तारै विकसित भएको छ।

केही सन्दर्भमा, वर्तमान मार्केटिङ उद्योग पनि अभूतपूर्व क्षमता छ।यो ठूलो डाटाको युगमा मार्केटिंग पेशेवरहरूको रोजगारी दिशामा नयाँ प्रवृत्ति हो।धेरै मानिसहरू भन्छन् कि परम्परागत मार्केटिङ बुद्धिको ठूलो डेटाको ठूलो शक्तिसँग संयोजन गर्दा गुणात्मक र मात्रात्मक विश्लेषणमा ठूलो फाइदा हुन सक्छ।तर यो गर्न, पहिले धेरै काम गर्न बाँकी छ।व्हार्टन स्कूल अफ बिजनेशका अपरेसन र इन्फर्मेशन म्यानेजमेन्टका प्रोफेसर शवन्द्र हिलले भने: “यो एकदमै रोमाञ्चक समय हो।ग्राहकहरू, तिनीहरूको मनोवृत्ति र तिनीहरूको मनोवृत्ति बुझ्न मेरो लागि धेरै डेटा छ।तिमि क सोचिरहेको छौ।यसबाहेक, डाटा माइनिङले विगत दश वर्षमा ठूलो प्रगति गरेको छ, तर हामीले अझै धेरै लामो यात्रा गर्न बाँकी छ... त्यो हो, मानिसहरूले के भन्छन् भन्ने कुराको वास्तविक अर्थ पत्ता लगाउन।"

धेरै मानिसहरू महसुस गर्छन् कि ठूलो डाटाको युग आउँदैछ, तर यो प्रायः एक अस्पष्ट भावना हो।मार्केटिङमा यसको साँचो शक्तिको लागि, तपाइँ यसलाई वर्णन गर्न फैशनेबल शब्द प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ-अस्पष्ट।वास्तवमा, तपाईंले यसको शक्ति बुझ्नको लागि यसलाई बाहिर निकाल्ने प्रयास गर्नुपर्छ।धेरै कम्पनीहरूको लागि, ठूलो डाटा मार्केटिङको मुख्य मूल्य निम्न पक्षहरूबाट आउँछ।

पहिलो, प्रयोगकर्ता व्यवहार र विशेषताहरु को विश्लेषण।

जाहिर छ, जब सम्म तपाइँ पर्याप्त प्रयोगकर्ता डेटा सञ्चित गर्नुहुन्छ, तपाइँ प्रयोगकर्ताको प्राथमिकताहरू र खरिद गर्ने बानीहरू विश्लेषण गर्न सक्नुहुन्छ, र "प्रयोगकर्तालाई भन्दा प्रयोगकर्तालाई राम्रोसँग थाहा छ।"यससँग, यो धेरै ठूला डाटा मार्केटिंगको आधार र सुरूवात बिन्दु हो।जे भए पनि, ती कम्पनीहरूले "ग्राहक-केन्द्रित" लाई उनीहरूको नाराको रूपमा प्रयोग गरे यसको बारेमा सोच्न सक्छन्।विगतमा, के तपाइँ साँच्चै समयमै ग्राहकहरूको आवश्यकता र विचारहरू बुझ्न सक्नुहुन्छ?ठूलो डाटाको युगमा मात्र यो प्रश्नको जवाफ स्पष्ट छ।

दोस्रो, सटीक मार्केटिङ जानकारीको लागि समर्थन पुश गर्नुहोस्।

विगत केही वर्षहरूमा, सटीक मार्केटिङ सधैं धेरै कम्पनीहरू द्वारा उल्लेख गरिएको छ, तर यो धेरै दुर्लभ छ, तर स्पाम बाढी छ।मुख्य कारण यो हो कि विगतमा नाममात्र सटीक मार्केटिङ धेरै सही थिएन, किनभने यसमा प्रयोगकर्ता विशेषता डेटा समर्थन र विस्तृत र सटीक विश्लेषणको अभाव थियो।तुलनात्मक रूपमा भन्नुपर्दा, हालको RTB विज्ञापन र अन्य अनुप्रयोगहरूले हामीलाई पहिले भन्दा राम्रो शुद्धता देखाउँछन्, र यसको पछाडि ठूलो डाटाको समर्थन छ।

तेस्रो, प्रयोगकर्ताको पक्षमा उत्पादन र मार्केटिङ गतिविधिहरू मार्गदर्शन गर्नुहोस्।

यदि तपाईंले उत्पादन उत्पादन गर्नु अघि सम्भावित प्रयोगकर्ताहरूको मुख्य विशेषताहरू र उत्पादनको अपेक्षाहरू बुझ्न सक्नुहुन्छ भने, तपाईंको उत्पादन उत्पादन जति राम्रो हुन सक्छ।उदाहरणका लागि, नेटफ्लिक्सले "हाउस अफ कार्ड्स" को सुटिङ गर्नु अघि सम्भावित दर्शकहरूले मन पराउने निर्देशकहरू र अभिनेताहरू जान्नको लागि ठूलो डेटा विश्लेषण प्रयोग गर्‍यो, र यसले दर्शकहरूको हृदयलाई साँच्चै कब्जा गर्यो।अर्को उदाहरणको लागि, "लिटिल टाइम्स" को ट्रेलर रिलिज भएपछि, यो Weibo बाट ठूलो डेटा विश्लेषण मार्फत थाहा भयो कि यसका चलचित्रहरूको मुख्य दर्शक समूह 90s पछि महिलाहरू थिए, त्यसैले पछिल्ला मार्केटिङ गतिविधिहरू मुख्य रूपमा यी समूहहरूका लागि सञ्चालन गरियो।

चौथो, प्रतिस्पर्धी निगरानी र ब्रान्ड संचार।

प्रतियोगीले के गरिरहेको छ धेरै कम्पनीहरू जान्न चाहन्छन्।अन्य पक्षले तपाईंलाई बताउँदैन भने पनि, तपाईं ठूलो डेटा निगरानी र विश्लेषण मार्फत पत्ता लगाउन सक्नुहुन्छ।ब्रान्ड संचारको प्रभावकारिता पनि ठूलो डाटा विश्लेषण मार्फत लक्षित गर्न सकिन्छ।उदाहरणका लागि, सञ्चार प्रवृत्ति विश्लेषण, सामग्री विशेषता विश्लेषण, अन्तरक्रियात्मक प्रयोगकर्ता विश्लेषण, सकारात्मक र नकारात्मक भावना वर्गीकरण, शब्द-को-मुख श्रेणी विश्लेषण, उत्पादन विशेषता वितरण, आदि गर्न सकिन्छ।प्रतियोगीहरूको संचार प्रवृति अनुगमन मार्फत बुझ्न सकिन्छ, र उद्योग बेन्चमार्किंग प्रयोगकर्ता योजना प्रयोगकर्ता आवाज अनुसार सामग्री योजना र Weibo म्याट्रिक्स को सञ्चालन प्रभाव मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ।

पाँचौं, ब्रान्ड संकट निगरानी र व्यवस्थापन समर्थन।

नयाँ मिडिया युगमा, ब्रान्ड संकटले धेरै कम्पनीहरूलाई यसको बारेमा कुरा गरेको छ।यद्यपि, ठूलो डाटाले कम्पनीहरूलाई अग्रिम जानकारी प्रदान गर्न सक्छ।संकटको प्रकोपको समयमा, के आवश्यक छ संकट प्रसारको प्रवृत्ति ट्र्याक गर्न, महत्त्वपूर्ण सहभागीहरू पहिचान गर्न, र द्रुत प्रतिक्रियाको सुविधा।ठूला डाटाले नकारात्मक परिभाषा सामग्री सङ्कलन गर्न सक्छ, तुरुन्तै संकट ट्र्याकिङ र अलार्म सुरु गर्न सक्छ, भीडको सामाजिक विशेषताहरू विश्लेषण गर्न सक्छ, घटना प्रक्रियामा दृष्टिकोणहरू क्लस्टर गर्न सक्छ, मुख्य व्यक्तिहरू र सञ्चार मार्गहरू पहिचान गर्न सक्छ, र त्यसपछि उद्यम र उत्पादनहरूको प्रतिष्ठाको रक्षा गर्न, र बुझ्न सक्छ। स्रोत र कुञ्जी।नोड, छिटो र प्रभावकारी रूपमा संकटको सामना गर्नुहोस्।

छैटौं, कम्पनीका प्रमुख ग्राहकहरूको जाँच गरिन्छ।

धेरै उद्यमीहरू प्रश्नमा फसेका छन्: प्रयोगकर्ताहरू, साथीहरू र उद्यमका फ्यानहरू मध्ये, कुन मूल्यवान प्रयोगकर्ताहरू हुन्?ठूलो डाटाको साथ, सायद यी सबै तथ्यहरू द्वारा समर्थित हुन सक्छ।प्रयोगकर्ताद्वारा भ्रमण गरिएका विभिन्न वेबसाइटहरूबाट, तपाईंले ख्याल गर्नुहुने कुराहरू तपाईंको व्यवसायसँग सम्बन्धित छन् कि छैनन् भनी निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ;प्रयोगकर्ताद्वारा सामाजिक सञ्जालमा पोष्ट गरिएका विभिन्न सामग्रीहरू र अरूसँग अन्तर्क्रिया गरिएको सामग्रीबाट, तपाइँले अतुलनीय जानकारी फेला पार्न सक्नुहुन्छ, सम्बन्धित र संश्लेषण गर्न निश्चित नियमहरू प्रयोग गरेर, कम्पनीहरूलाई मुख्य लक्षित प्रयोगकर्ताहरूलाई स्क्रिन गर्न मद्दत गर्न सक्छ।

सातौं, ठूलो डाटा प्रयोगकर्ता अनुभव सुधार गर्न प्रयोग गरिन्छ।

प्रयोगकर्ता अनुभव सुधार गर्नको लागि, कुञ्जी वास्तवमै प्रयोगकर्ता र तिनीहरूले प्रयोग गरिरहनुभएको तपाईंको उत्पादनको स्थिति बुझ्न, र समयमै रिमाइन्डरहरू बनाउनु हो।उदाहरणका लागि, बिग डाटाको युगमा, सायद तपाईंले चलाइरहनुभएको कारले अग्रिम तपाईंको जीवन बचाउन सक्छ।जबसम्म सवारी साधन सञ्चालनको जानकारी सम्पूर्ण गाडीमा सेन्सरहरू मार्फत सङ्कलन गरिन्छ, यसले तपाईंलाई वा 4S पसललाई तपाईंको कारको मुख्य भागहरूमा समस्या आउनुअघि नै चेतावनी दिनेछ।यो पैसा बचत गर्न मात्र होइन, जीवन बचाउन पनि हो।वास्तवमा, 2000 को रूपमा, संयुक्त राज्य अमेरिकाको UPS एक्सप्रेस कम्पनीले समयमै रक्षात्मक मर्मत सञ्चालन गर्न संयुक्त राज्यमा 60,000 सवारी साधनहरूको वास्तविक-समय सवारी अवस्था पत्ता लगाउन ठूलो डेटामा आधारित यो भविष्यवाणी विश्लेषण प्रणाली प्रयोग गर्‍यो। ।