Je marketing znanost?Seveda, ker ljudje trgujejo, je trženje vedno obstajalo in s spreminjanjem časov se pojavljajo nove oblike.V dobi velikih podatkov se je tudi marketing počasi razvijal.
V nekaterih pogledih ima sedanja marketinška industrija tudi potencial brez primere.To je nov trend v smeri zaposlovanja marketinških strokovnjakov v dobi velikih podatkov.Veliko ljudi pravi, da lahko združevanje tradicionalne trženjske modrosti z izjemno močjo velikih podatkov prinese ogromne prednosti v kvalitativni in kvantitativni analizi.A da bi to dosegli, je najprej treba opraviti še veliko dela.Shawndra Hill, profesorica operacij in upravljanja informacij na Wharton School of Business, je dejala: »To je zelo razburljiv čas.Potrebno je pridobiti veliko podatkov, da bi razumeli stranke, njihov odnos in odnos.O čem razmišljaš.Poleg tega je rudarjenje podatkov v zadnjih desetih letih močno napredovalo, vendar je pred nami še dolga pot ... to je, da ugotovimo pravi pomen tega, kar ljudje govorijo.«
Mnogi menijo, da prihaja obdobje velikih podatkov, vendar je to pogosto le nejasen občutek.Za njegovo resnično moč pri trženju lahko uporabite modno besedo, da jo opišete - nejasno.Pravzaprav bi ga morali poskusiti ugotoviti, da bi razumeli njegovo moč.Za večino podjetij glavna vrednost trženja velikih podatkov izhaja iz naslednjih vidikov.
Najprej analiza vedenja in lastnosti uporabnikov.
Očitno je, da lahko, dokler zberete dovolj uporabniških podatkov, analizirate uporabnikove preference in nakupovalne navade ter celo »uporabnika poznate bolje od uporabnika«.S tem je predpostavka in izhodišče številnih trženj velikih podatkov.Vsekakor pa se lahko zamislijo tista podjetja, ki so za svoj slogan uporabila »osredotočeno na stranko«.Ali ste v preteklosti res lahko pravočasno razumeli potrebe in misli strank?Morda je le odgovor na to vprašanje v dobi velikih podatkov bolj jasen.
Drugič, potisnite podporo za natančne tržne informacije.
V zadnjih nekaj letih so mnoga podjetja vedno omenjala natančno trženje, vendar je to zelo redko, vendar je neželena pošta poplava.Glavni razlog je v tem, da nominalno natančno trženje v preteklosti ni bilo zelo natančno, ker ni imelo podpore podatkov o uporabniških značilnostih ter podrobne in natančne analize.Relativno gledano nam trenutne RTB oglaševalske in druge aplikacije kažejo večjo natančnost kot prej, za tem pa stoji podpora velikih podatkov.
Tretjič, usmerjanje izdelkov in trženjskih dejavnosti v korist uporabnika.
Če lahko razumete glavne značilnosti potencialnih uporabnikov, preden je izdelek izdelan, in njihova pričakovanja do izdelka, potem je lahko proizvodnja vašega izdelka kar se da dobra.Netflix je na primer uporabil analizo velikih podatkov, da bi spoznal režiserje in igralce, ki bi bili potencialnemu občinstvu všeč, preden je posnel "House of Cards", in resnično je osvojil srca občinstva.Na primer, po izidu napovednika filma »Little Times« je Weibo z analizo velikih podatkov izvedel, da so bila glavna skupina občinstva njegovih filmov ženske po 90. letih, zato so bile nadaljnje trženjske dejavnosti v glavnem izvedene za te skupine.
Četrtič, spremljanje konkurentov in komuniciranje blagovne znamke.
Mnoga podjetja želijo vedeti, kaj počne konkurent.Tudi če vam druga stran ne bo povedala, lahko to ugotovite s spremljanjem in analizo velikih podatkov.Učinkovitost komuniciranja blagovne znamke je mogoče ciljati tudi z analizo velikih podatkov.Izvede se lahko na primer analiza komunikacijskih trendov, analiza značilnosti vsebine, interaktivna analiza uporabnikov, klasifikacija pozitivnih in negativnih občutkov, analiza kategorij od ust do ust, distribucija atributov izdelkov itd.Komunikacijski trend konkurentov je mogoče dojeti s spremljanjem, industrijska primerjalna analiza pa se lahko nanaša na načrtovanje uporabnikov glede na glas uporabnika. Načrtujte vsebino in celo ocenite učinek delovanja matrike Weibo.
Petič, spremljanje krize blagovne znamke in podpora upravljanju.
V dobi novih medijev je kriza blagovnih znamk povzročila, da o njej govorijo številna podjetja.Vendar pa lahko veliki podatki podjetjem zagotovijo vpogled vnaprej.Med izbruhom krize je potrebno slediti trendu širjenja krize, prepoznati pomembne udeležence in omogočiti hiter odziv.Veliki podatki lahko zbirajo vsebino negativnih definicij, takoj začnejo spremljati krizo in alarmirajo, analizirajo družbene lastnosti množice, združujejo stališča v procesu dogodka, prepoznajo ključne ljudi in komunikacijske poti ter nato zaščitijo ugled podjetij in izdelkov ter razumejo vir in ključ.Vozlišče, hitro in učinkovito reševanje kriz.
Šestič, pregledane so ključne stranke podjetja.
Mnogi podjetniki se zapletajo v vprašanje: kateri med uporabniki, prijatelji in ljubitelji podjetja so dragoceni uporabniki?Z velikimi podatki je morda vse to mogoče podpreti z dejstvi.Iz različnih spletnih strani, ki jih obišče uporabnik, lahko ugotovite, ali so stvari, ki vas zanimajo, povezane z vašim podjetjem;iz različnih vsebin, ki jih je uporabnik objavil na družbenih omrežjih, in vsebine, s katero komunicirate z drugimi, lahko ugotovite neizčrpne informacije, ki lahko z uporabo določenih pravil za povezovanje in sintetiziranje pomagajo podjetjem pri pregledovanju ključnih ciljnih uporabnikov.
Sedmič, veliki podatki se uporabljajo za izboljšanje uporabniške izkušnje.
Za izboljšanje uporabniške izkušnje je ključnega pomena, da resnično razumete uporabnika in stanje vašega izdelka, ki ga uporablja, ter pravočasno opomnite.Na primer, v dobi velikih podatkov vam lahko avto, ki ga vozite, vnaprej reši življenje.Dokler informacije o delovanju vozila zbirajo senzorji v celotnem vozilu, vas ali trgovino 4S vnaprej opozorijo, preden se pojavijo težave s ključnimi komponentami vašega avtomobila.To ni le za prihranek denarja, ampak tudi za zaščito življenj.Pravzaprav je že leta 2000 podjetje UPS express v Združenih državah uporabilo ta sistem napovedne analize, ki temelji na velikih podatkih, za zaznavanje stanja vozil v realnem času 60.000 vozil v Združenih državah, da bi pravočasno izvedli obrambna popravila. .
Čas objave: 16. marec 2021