Er markedsføring en vitenskap?Selvfølgelig, siden mennesker har handelsaktiviteter, har markedsføring alltid eksistert, og nye former fortsetter å dukke opp ettersom tidene endrer seg.I big data-tiden har markedsføringen også utviklet seg sakte.
På noen måter har den nåværende markedsføringsindustrien også et enestående potensial.Dette er en ny trend i ansettelsesretningen til markedsføringsfolk i en tid med big data.Mange sier at det å kombinere tradisjonell markedsføringsvisdom med den enorme kraften til big data kan gi store fordeler i kvalitativ og kvantitativ analyse.Men for å gjøre dette er det fortsatt mye arbeid som gjenstår først.Shawndra Hill, professor i drift og informasjonsledelse ved Wharton School of Business, sa: "Dette er en veldig spennende tid.Det er mye data for å forstå kunder, deres holdninger og deres holdninger.Hva tenker du på.Dessuten har datautvinning gjort store fremskritt de siste ti årene, men vi har fortsatt en lang vei å gå ... det vil si å finne ut den sanne meningen bak det folk sier."
Mange føler at æraen med big data kommer, men det er ofte bare en vag følelse.For sin sanne kraft til markedsføring, kan du bruke et moteriktig ord for å beskrive det - uklart.Faktisk bør du prøve å finne ut av det for å forstå kraften.For de fleste selskaper kommer hovedverdien av big data-markedsføring fra følgende aspekter.
Først analyse av brukeratferd og egenskaper.
Så lenge du samler nok brukerdata, kan du selvsagt analysere brukerens preferanser og kjøpsvaner, og til og med "kjenne brukeren bedre enn brukeren."Med dette er det premisset og utgangspunktet for mange big data-markedsføringer.I alle fall kan de selskapene som brukte «kundesentrert» som slagord tenke på det.Tidligere kunne du virkelig forstå kundenes behov og tanker i tide?Kanskje bare svaret på dette spørsmålet i en tid med big data er klarere.
For det andre, push støtte for presis markedsføringsinformasjon.
I løpet av de siste årene har presisjonsmarkedsføring alltid blitt nevnt av mange selskaper, men det er svært sjeldent, men spam flommer over.Hovedårsaken er at den nominelle presisjonsmarkedsføringen tidligere ikke var veldig nøyaktig, fordi den manglet brukerkarakteristisk datastøtte og detaljert og nøyaktig analyse.Relativt sett viser dagens RTB-annonsering og andre applikasjoner oss bedre nøyaktighet enn før, og bak den ligger støtten til big data.
For det tredje, guide produkter og markedsføringsaktiviteter til brukerens favør.
Hvis du kan forstå hovedkarakteristikkene til potensielle brukere før produktet produseres, og deres forventninger til produktet, så kan produktproduksjonen din bli så god som den kan bli.Netflix brukte for eksempel stordataanalyse for å kjenne regissørene og skuespillerne som potensielle publikummere ville like før opptak av "House of Cards", og det fanget virkelig publikums hjerter.For et annet eksempel, etter at traileren til «Little Times» ble utgitt, ble det lært av Weibo gjennom stordataanalyse at hovedpublikumsgruppen for filmene var kvinner etter 90-tallet, så påfølgende markedsføringsaktiviteter ble hovedsakelig utført for disse gruppene.
For det fjerde, konkurrentovervåking og merkevarekommunikasjon.
Hva en konkurrent gjør er det mange bedrifter ønsker å vite.Selv om den andre parten ikke vil fortelle deg det, kan du finne ut av det gjennom overvåking og analyse av store data.Effektiviteten av merkevarekommunikasjon kan også målrettes gjennom stordataanalyse.For eksempel kan kommunikasjonstrendanalyse, innholdsfunksjonsanalyse, interaktiv brukeranalyse, positiv og negativ sentimentklassifisering, muntlig kategorianalyse, produktattributtfordeling osv. utføres.Kommunikasjonstrenden til konkurrentene kan forstås gjennom overvåking, og industribenchmarking av brukerplanlegging kan refereres til i henhold til brukerstemme. Planlegg innholdet og til og med evaluer driftseffekten til Weibo-matrisen.
For det femte, merkevarekriseovervåking og ledelsesstøtte.
I den nye medietiden har merkevarekrisen fått mange selskaper til å snakke om det.Big data kan imidlertid gi bedrifter innsikt på forhånd.Under utbruddet av en krise er det nødvendig å spore trenden med krisespredning, identifisere viktige deltakere og legge til rette for rask respons.Big data kan samle negativt definisjonsinnhold, raskt starte krisesporing og alarm, analysere de sosiale egenskapene til mengden, gruppere synspunktene i arrangementsprosessen, identifisere nøkkelpersoner og kommunikasjonsveier, og deretter beskytte omdømmet til bedrifter og produkter, og forstå kilden og nøkkelen.Node, raskt og effektivt håndtere kriser.
For det sjette screenes selskapets nøkkelkunder.
Mange gründere er viklet inn i spørsmålet: blant brukerne, venner og fans av bedriften, hvilke er verdifulle brukere?Med big data kan kanskje alt dette støttes av fakta.Fra de ulike nettstedene brukeren besøker, kan du finne ut om tingene du bryr deg om er relatert til virksomheten din;fra det ulike innholdet som legges ut av brukeren på sosiale medier og innholdet som er interagert med andre, kan du finne ut den uuttømmelige informasjonen, ved å bruke visse regler for å assosiere og syntetisere, kan hjelpe bedrifter med å screene nøkkelmålbrukere.
For det syvende brukes big data for å forbedre brukeropplevelsen.
For å forbedre brukeropplevelsen er nøkkelen å virkelig forstå brukeren og statusen til produktet de bruker, og komme med rettidige påminnelser.For eksempel, i en tid med big data, kan kanskje bilen du kjører redde livet ditt på forhånd.Så lenge kjøretøydriftsinformasjonen samles inn gjennom sensorene i hele kjøretøyet, vil den advare deg eller 4S-butikken på forhånd før nøkkelkomponentene i bilen din har problemer.Dette er ikke bare for å spare penger, men også for å beskytte liv.Faktisk, så tidlig som i 2000, brukte UPS Express-selskapet i USA dette prediktive analysesystemet basert på store data for å oppdage kjøretøyforholdene i sanntid for 60 000 kjøretøy i USA for å utføre defensive reparasjoner i tide. .
Innleggstid: 16. mars 2021