Este marketingul o știință?Desigur, din moment ce oamenii au activități comerciale, marketingul a existat întotdeauna și noi forme continuă să apară pe măsură ce vremurile se schimbă.În era datelor mari, marketingul a evoluat și el încet.
În unele privințe, industria actuală de marketing are și un potențial fără precedent.Aceasta este o nouă tendință în direcția de angajare a profesioniștilor de marketing în era datelor mari.Mulți oameni spun că combinarea înțelepciunii tradiționale de marketing cu puterea extraordinară a datelor mari poate aduce avantaje uriașe în analiza calitativă și cantitativă.Dar pentru a face acest lucru, mai este mult de făcut mai întâi.Shawndra Hill, profesor de operațiuni și management al informațiilor la Wharton School of Business, a declarat: „Acesta este o perioadă foarte interesantă.Există o mulțime de date de mine pentru a înțelege clienții, atitudinile și atitudinile lor.La ce te gandesti.În plus, data mining-ul a făcut progrese mari în ultimii zece ani, dar mai avem un drum lung de parcurs... adică să descoperim adevăratul sens din spatele a ceea ce spun oamenii.”
Mulți oameni simt că se apropie era datelor mari, dar adesea este doar un sentiment vag.Pentru adevărata sa putere de marketing, puteți folosi un cuvânt la modă pentru a-l descrie - neclar.De fapt, ar trebui să încerci să-l dai seama pentru a-i înțelege puterea.Pentru majoritatea companiilor, principala valoare a marketingului big data provine din următoarele aspecte.
În primul rând, analiza comportamentului și caracteristicilor utilizatorului.
Evident, atâta timp cât acumulezi suficiente date despre utilizator, poți analiza preferințele și obiceiurile de cumpărare ale utilizatorului și chiar „cunoașteți utilizatorul mai bine decât utilizatorul”.Prin aceasta, este premisa și punctul de plecare al multor marketing de date mari.În orice caz, acele companii care au folosit „centric pe client” ca slogan se pot gândi la asta.În trecut, ați putea înțelege cu adevărat nevoile și gândurile clienților în timp util?Poate că doar răspunsul la această întrebare în era datelor mari este mai clar.
În al doilea rând, împingeți suportul pentru informații de marketing precise.
În ultimii câțiva ani, marketingul de precizie a fost întotdeauna menționat de multe companii, dar este foarte rar, dar spam-ul este inundat.Motivul principal este că marketingul de precizie nominală în trecut nu era foarte precis, deoarece nu avea suport pentru datele caracteristice utilizatorului și analiză detaliată și precisă.Relativ vorbind, publicitatea actuală RTB și alte aplicații ne arată o acuratețe mai bună decât înainte, iar în spatele ei se află suportul big data.
În al treilea rând, ghidați produsele și activitățile de marketing în favoarea utilizatorului.
Dacă puteți înțelege principalele caracteristici ale potențialilor utilizatori înainte de producerea produsului și așteptările acestora de la produs, atunci producția dvs. de produs poate fi cât se poate de bună.De exemplu, Netflix a folosit analiza de date mari pentru a cunoaște regizorii și actorii pe care publicul potențial i-ar plăcea înainte de a filma „House of Cards” și a captat cu adevărat inimile publicului.Pentru un alt exemplu, după ce a fost lansat trailerul „Little Times”, s-a aflat de la Weibo, prin analiza datelor mari, că principalul grup de audiență al filmelor sale erau femeile post-90, așa că activitățile de marketing ulterioare au fost efectuate în principal pentru aceste grupuri.
În al patrulea rând, monitorizarea concurenților și comunicarea mărcii.
Ceea ce face un concurent este ceea ce multe companii doresc să știe.Chiar dacă cealaltă parte nu vă va spune, puteți afla prin monitorizarea și analiza big data.Eficacitatea comunicării mărcii poate fi vizată și prin analiza big data.De exemplu, pot fi efectuate analiza tendințelor de comunicare, analiza caracteristicilor conținutului, analiza interactivă a utilizatorilor, clasificarea sentimentelor pozitive și negative, analiza categoriei din gură, distribuția atributelor produsului etc.Tendința de comunicare a concurenților poate fi înțeleasă prin monitorizare, iar planificarea utilizatorilor de benchmarking al industriei poate fi menționată în funcție de vocea utilizatorului. Planificați conținutul și chiar evaluați efectul de funcționare al matricei Weibo.
În al cincilea rând, monitorizarea crizei mărcii și sprijinul în management.
În era noii media, criza mărcii a făcut multe companii să vorbească despre asta.Cu toate acestea, big data poate oferi companiilor informații în avans.În timpul izbucnirii unei crize, ceea ce este necesar este să urmărim tendința de propagare a crizei, să identificăm participanții importanți și să facilităm răspunsul rapid.Big Data poate colecta conținut de definiție negativă, poate începe prompt urmărirea crizelor și alarma, analiza atributele sociale ale mulțimii, gruparea punctelor de vedere în procesul evenimentului, identificarea persoanelor cheie și a căilor de comunicare și apoi proteja reputația întreprinderilor și produselor și înțelege sursa și cheia.Node, face față rapid și eficient crizelor.
În al șaselea rând, clienții cheie ai companiei sunt verificați.
Mulți antreprenori sunt implicați în întrebarea: dintre utilizatori, prieteni și fani ai întreprinderii, care sunt utilizatori valoroși?Cu date mari, poate că toate acestea pot fi susținute de fapte.Din diferitele site-uri web vizitate de utilizator, poți determina dacă lucrurile la care îți pasă sunt legate de afacerea ta;din diversele conținuturi postate de utilizator pe rețelele de socializare și conținutul interacționat cu alții, puteți afla informațiile inepuizabile, folosind anumite reguli de asociere și sintetizare, pot ajuta companiile să filtreze utilizatori-țintă cheie.
În al șaptelea rând, datele mari sunt folosite pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.
Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului, cheia este să înțelegeți cu adevărat utilizatorul și starea produsului dvs. pe care îl utilizează și să faceți mementouri în timp util.De exemplu, în era datelor mari, poate că mașina pe care o conduceți vă poate salva viața în avans.Atâta timp cât informațiile de funcționare a vehiculului sunt colectate prin intermediul senzorilor din întregul vehicul, acestea vă vor avertiza pe dumneavoastră sau magazinul 4S în avans înainte ca componentele cheie ale mașinii dumneavoastră să aibă probleme.Acest lucru nu este doar pentru a economisi bani, ci și pentru a proteja vieți.De fapt, încă din anul 2000, compania UPS Express din Statele Unite a folosit acest sistem de analiză predictivă bazat pe date mari pentru a detecta în timp real condițiile vehiculelor a 60.000 de vehicule din Statele Unite pentru a efectua reparații defensive în timp util. .
Ora postării: 16-mar-2021