Является ли маркетинг наукой?Конечно, поскольку люди занимаются торговой деятельностью, маркетинг существовал всегда, и с течением времени продолжают появляться новые формы.В эпоху больших данных маркетинг также развивался медленно.
В некоторых отношениях нынешняя маркетинговая индустрия также имеет беспрецедентный потенциал.Это новый тренд в направлении трудоустройства маркетологов в эпоху больших данных.Многие говорят, что сочетание традиционной маркетинговой мудрости с огромной силой больших данных может дать огромные преимущества в качественном и количественном анализе.Но для этого еще предстоит проделать большую работу.Шондра Хилл, профессор операций и управления информацией в Уортонской школе бизнеса, сказала: «Это очень захватывающее время.Нужно собрать много данных, чтобы понять клиентов, их отношение и отношение.О чем ты думаешь.Кроме того, за последние десять лет интеллектуальный анализ данных добился больших успехов, но нам еще предстоит пройти долгий путь… то есть выяснить истинный смысл того, что говорят люди».
Многие люди чувствуют, что наступает эра больших данных, но зачастую это всего лишь смутное ощущение.Для описания его истинной силы в маркетинге можно использовать модное слово — «непонятно».На самом деле, вам следует попытаться разобраться в этом, чтобы понять его силу.Для большинства компаний основная ценность маркетинга больших данных заключается в следующих аспектах.
Во-первых, анализ поведения и характеристик пользователей.
Очевидно, что пока вы накапливаете достаточно пользовательских данных, вы можете анализировать предпочтения и покупательские привычки пользователя и даже «знать пользователя лучше, чем сам пользователь».Таким образом, это предпосылка и отправная точка многих маркетингов больших данных.В любом случае об этом могут задуматься те компании, которые использовали в качестве слогана «клиентоориентированность».Могли ли вы раньше действительно своевременно понимать потребности и мысли клиентов?Пожалуй, только ответ на этот вопрос в эпоху больших данных станет более ясным.
Во-вторых, добивайтесь поддержки точной маркетинговой информации.
За последние несколько лет прецизионный маркетинг всегда упоминался многими компаниями, но очень редко, а спам валит.Основная причина заключается в том, что номинальный прецизионный маркетинг в прошлом не был очень точным, поскольку ему не хватало поддержки данных о характеристиках пользователей, а также детального и точного анализа.Условно говоря, нынешние RTB-реклама и другие приложения показывают нам большую точность, чем раньше, и за этим стоит поддержка больших данных.
В-третьих, направляйте продукты и маркетинговую деятельность в пользу пользователя.
Если вы сможете понять основные характеристики потенциальных пользователей до того, как продукт будет выпущен, и их ожидания от продукта, тогда производство вашего продукта может быть настолько хорошим, насколько это возможно.Например, Netflix использовал анализ больших данных, чтобы узнать, какие режиссеры и актеры понравятся потенциальной аудитории, прежде чем снимать «Карточный домик», и это действительно покорило сердца зрителей.Другой пример: после выхода трейлера «Маленьких времен» благодаря анализу больших данных из Weibo стало известно, что основной группой аудитории его фильмов были женщины после 90-х, поэтому последующие маркетинговые мероприятия в основном проводились для этих групп.
В-четвертых, мониторинг конкурентов и коммуникация бренда.
Многие компании хотят знать, что делает конкурент.Даже если другая сторона вам не скажет, вы можете узнать это с помощью мониторинга и анализа больших данных.Эффективность коммуникации бренда также можно повысить с помощью анализа больших данных.Например, можно провести анализ коммуникационных тенденций, анализ особенностей контента, интерактивный анализ пользователей, классификацию положительных и отрицательных настроений, анализ категорий устных сообщений, распределение атрибутов продукта и т. д.Коммуникационная тенденция конкурентов может быть уловлена посредством мониторинга, а пользовательское планирование отраслевого сравнительного анализа можно использовать в соответствии с голосом пользователя. Планируйте контент и даже оценивайте эффект работы матрицы Weibo.
В-пятых, мониторинг кризиса бренда и поддержка управления.
В эпоху новых медиа кризис брендов заставил многие компании говорить об этом.Однако большие данные могут заранее предоставить компаниям ценную информацию.Во время вспышки кризиса необходимо отслеживать тенденцию распространения кризиса, выявлять важных участников и способствовать быстрому реагированию.Большие данные могут собирать содержание негативных определений, оперативно начинать отслеживание кризисов и сигнализацию, анализировать социальные атрибуты толпы, группировать точки зрения в процессе событий, определять ключевых людей и пути коммуникации, а затем защищать репутацию предприятий и продуктов, а также улавливать источник и ключ.Node, быстро и эффективно справляйтесь с кризисными ситуациями.
В-шестых, проверяются ключевые клиенты компании.
Многие предприниматели запутались в вопросе: кто из пользователей, друзей и поклонников предприятия является ценными пользователями?Благодаря большим данным, возможно, все это можно подкрепить фактами.Из различных веб-сайтов, которые посещает пользователь, вы можете определить, связаны ли интересующие вас вещи с вашим бизнесом;Из различного контента, размещенного пользователем в социальных сетях, и контента, взаимодействующего с другими, вы можете найти неисчерпаемую информацию. Использование определенных правил для связывания и синтеза может помочь компаниям выявить ключевых целевых пользователей.
В-седьмых, большие данные используются для улучшения пользовательского опыта.
Чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, важно по-настоящему понять пользователя и статус вашего продукта, который он использует, и своевременно напоминать ему.Например, в эпоху больших данных, возможно, машина, за рулем которой вы едете, сможет заранее спасти вам жизнь.Поскольку информация о работе автомобиля собирается с помощью датчиков, расположенных по всему автомобилю, она заранее предупредит вас или магазин 4S, прежде чем в ключевых компонентах вашего автомобиля возникнут проблемы.Это делается не только для экономии денег, но и для защиты жизней.Фактически, еще в 2000 году компания UPS Express в США использовала эту систему прогнозного анализа, основанную на больших данных, для определения в реальном времени состояния транспортных средств 60 000 автомобилей в Соединенных Штатах, чтобы своевременно провести защитный ремонт. .
Время публикации: 16 марта 2021 г.