Czy marketing jest nauką?Oczywiście, ponieważ ludzie zajmują się handlem, marketing istniał zawsze, a wraz ze zmianą czasów wciąż pojawiają się nowe formy.W dobie big data marketing również ewoluował powoli.
Pod pewnymi względami obecna branża marketingowa ma również niespotykany dotąd potencjał.To nowy trend w kierunku zatrudnienia specjalistów ds. marketingu w dobie big data.Wiele osób twierdzi, że połączenie tradycyjnej mądrości marketingowej z ogromną siłą big data może przynieść ogromne korzyści w analizach jakościowych i ilościowych.Ale aby tego dokonać, najpierw trzeba jeszcze dużo pracy wykonać.Shawndra Hill, profesor operacji i zarządzania informacjami w Wharton School of Business, powiedziała: „To bardzo ekscytujący czas.Potrzebuję wielu danych, aby zrozumieć klientów, ich postawy i postawy.O czym myślisz.Poza tym eksploracja danych poczyniła ogromne postępy w ciągu ostatnich dziesięciu lat, ale wciąż mamy przed sobą długą drogę… to znaczy odkrycie prawdziwego znaczenia tego, co mówią ludzie”.
Wiele osób czuje, że nadchodzi era dużych zbiorów danych, jednak często jest to tylko niejasne przeczucie.Ze względu na jego prawdziwą moc marketingową można go opisać modnym słowem – niejasne.W rzeczywistości powinieneś spróbować to rozgryźć, aby zrozumieć jego moc.Dla większości firm główna wartość marketingu Big Data wynika z następujących aspektów.
Po pierwsze, analiza zachowań i cech użytkowników.
Oczywiście, o ile zgromadzisz wystarczającą ilość danych użytkownika, możesz analizować jego preferencje i zwyczaje zakupowe, a nawet „znać użytkownika lepiej niż użytkownik”.Jest to zatem przesłanka i punkt wyjścia wielu marketingu dużych zbiorów danych.W każdym razie firmy, które w swoim haśle używały słowa „zorientowany na klienta”, mogą o tym pomyśleć.Czy w przeszłości naprawdę potrafiłeś terminowo rozumieć potrzeby i myśli klientów?Być może dopiero odpowiedź na to pytanie w dobie big data jest jaśniejsza.
Po drugie, wsparcie push w zakresie precyzyjnych informacji marketingowych.
W ciągu ostatnich kilku lat wiele firm zawsze wspominało o marketingu precyzyjnym, ale zdarza się to bardzo rzadko, a spam zalewa.Głównym powodem jest to, że nominalny marketing precyzyjny w przeszłości nie był zbyt dokładny, ponieważ brakowało mu wsparcia danymi dotyczącymi charakterystyki użytkownika oraz szczegółowej i dokładnej analizy.Relatywnie rzecz biorąc, obecne reklamy RTB i inne aplikacje pokazują nam lepszą dokładność niż wcześniej, a za tym stoi wsparcie big data.
Po trzecie, kieruj produkty i działania marketingowe na korzyść użytkownika.
Jeśli potrafisz zrozumieć główne cechy potencjalnych użytkowników przed wyprodukowaniem produktu oraz ich oczekiwania wobec produktu, wówczas produkcja Twojego produktu może być tak dobra, jak to tylko możliwe.Na przykład Netflix wykorzystał analizę dużych zbiorów danych, aby poznać reżyserów i aktorów, których chcieliby potencjalni widzowie przed rozpoczęciem zdjęć do „House of Cards”, i to naprawdę podbiło serca widzów.Dla innego przykładu, po premierze zwiastuna „Little Times” z analizy dużych zbiorów danych Weibo dowiedziało się, że główną grupą odbiorców jego filmów są kobiety po latach 90., więc późniejsze działania marketingowe były prowadzone głównie dla tych grup.
Po czwarte, monitorowanie konkurencji i komunikacja marki.
Wiele firm chce wiedzieć, co robi konkurencja.Nawet jeśli druga strona Ci tego nie powie, możesz się tego dowiedzieć poprzez monitorowanie i analizę dużych zbiorów danych.Skuteczność komunikacji marki można także badać poprzez analizę Big Data.Można na przykład przeprowadzić analizę trendów komunikacyjnych, analizę cech treści, interaktywną analizę użytkowników, klasyfikację pozytywnych i negatywnych nastrojów, analizę kategorii szeptanych, dystrybucję atrybutów produktu itp.Trendy komunikacyjne konkurencji można uchwycić poprzez monitorowanie, a planowanie użytkownika w oparciu o benchmarking branżowy można odnieść do głosu użytkownika. Zaplanuj treść, a nawet oceń efekt działania matrycy Weibo.
Po piąte, monitorowanie kryzysu marki i wsparcie w zarządzaniu.
W dobie nowych mediów kryzys marki spowodował, że wiele firm zaczęło o tym mówić.Jednak duże zbiory danych mogą zapewnić firmom wgląd z wyprzedzeniem.W momencie wybuchu kryzysu konieczne jest śledzenie trendu propagacji kryzysu, identyfikacja ważnych jego uczestników i umożliwienie szybkiego reagowania.Big data może gromadzić treści o negatywnej definicji, szybko rozpoczynać śledzenie sytuacji kryzysowych i alarmować, analizować atrybuty społeczne tłumu, grupować punkty widzenia w procesie wydarzenia, identyfikować kluczowe osoby i ścieżki komunikacji, a następnie chronić reputację przedsiębiorstw i produktów oraz uchwycić źródło i klucz.Węzeł szybko i skutecznie radzi sobie z kryzysami.
Po szóste, sprawdzani są kluczowi klienci firmy.
Wielu przedsiębiorców uwikłanych jest w pytanie: którzy spośród użytkowników, znajomych i fanów przedsiębiorstwa są wartościowymi użytkownikami?W przypadku dużych zbiorów danych być może wszystko to można poprzeć faktami.Na podstawie różnych stron internetowych odwiedzanych przez użytkownika możesz określić, czy rzeczy, na których Ci zależy, mają związek z Twoją działalnością;z różnych treści publikowanych przez użytkownika w mediach społecznościowych oraz treści, z którymi wchodzi w interakcję z innymi, można znaleźć niewyczerpane informacje, stosując pewne zasady do kojarzenia i syntezy, mogą pomóc firmom monitorować kluczowych docelowych użytkowników.
Po siódme, duże zbiory danych są wykorzystywane do poprawy doświadczenia użytkownika.
Aby poprawić wygodę użytkownika, kluczem jest prawdziwe zrozumienie użytkownika i stanu produktu, z którego korzysta, oraz wysyłanie przypomnień w odpowiednim czasie.Na przykład w dobie dużych zbiorów danych być może samochód, którym jeździsz, może z wyprzedzeniem uratować Ci życie.Dopóki informacje o działaniu pojazdu będą zbierane przez czujniki w całym pojeździe, system z wyprzedzeniem ostrzeże Ciebie lub sklep 4S, zanim wystąpią problemy z kluczowymi podzespołami Twojego samochodu.Chodzi nie tylko o oszczędność pieniędzy, ale także o ochronę życia.Już w 2000 roku firma ekspresowa UPS w Stanach Zjednoczonych wykorzystała ten system analizy predykcyjnej, oparty na dużych zbiorach danych, do wykrywania w czasie rzeczywistym stanu 60 000 pojazdów w Stanach Zjednoczonych w celu terminowego przeprowadzania napraw ochronnych .
Czas publikacji: 16 marca 2021 r