పెద్ద డేటా కింద గాజు యొక్క మార్కెటింగ్ విలువ

మార్కెటింగ్ ఒక శాస్త్రమా?వాస్తవానికి, మానవులకు వ్యాపార కార్యకలాపాలు ఉన్నందున, మార్కెటింగ్ ఎల్లప్పుడూ ఉనికిలో ఉంది మరియు కాలం మారుతున్న కొద్దీ కొత్త రూపాలు ఉద్భవించాయి.పెద్ద డేటా యుగంలో, మార్కెటింగ్ కూడా నెమ్మదిగా అభివృద్ధి చెందింది.

కొన్ని అంశాలలో, ప్రస్తుత మార్కెటింగ్ పరిశ్రమ కూడా అపూర్వమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.పెద్ద డేటా యుగంలో మార్కెటింగ్ నిపుణుల ఉపాధి దిశలో ఇది కొత్త ధోరణి.పెద్ద డేటా యొక్క విపరీతమైన శక్తితో సాంప్రదాయ మార్కెటింగ్ జ్ఞానాన్ని కలపడం వల్ల గుణాత్మక మరియు పరిమాణాత్మక విశ్లేషణలో భారీ ప్రయోజనాలు లభిస్తాయని చాలా మంది అంటున్నారు.కానీ దీన్ని చేయడానికి, ముందుగా చేయవలసిన పని ఇంకా చాలా ఉంది.వార్టన్ స్కూల్ ఆఫ్ బిజినెస్‌లో ఆపరేషన్స్ అండ్ ఇన్ఫర్మేషన్ మేనేజ్‌మెంట్ ప్రొఫెసర్ షాండ్రా హిల్ ఇలా అన్నారు: “ఇది చాలా ఉత్తేజకరమైన సమయం.కస్టమర్‌లు, వారి వైఖరులు మరియు వారి వైఖరులను అర్థం చేసుకోవడానికి గనిలో చాలా డేటా ఉంది.మీరు దేని గురించి ఆలోచిస్తున్నారు.అంతేకాకుండా, గత పదేళ్లలో డేటా మైనింగ్ గొప్ప పురోగతిని సాధించింది, అయితే మనం ఇంకా చాలా దూరం ప్రయాణించవలసి ఉంది... అంటే, ప్రజలు చెప్పే దాని వెనుక ఉన్న నిజమైన అర్థాన్ని గుర్తించడం.

పెద్ద డేటా యుగం వస్తోందని చాలా మంది భావిస్తారు, కానీ ఇది తరచుగా అస్పష్టమైన అనుభూతి.మార్కెటింగ్‌కి దాని నిజమైన శక్తి కోసం, మీరు దానిని వివరించడానికి నాగరీకమైన పదాన్ని ఉపయోగించవచ్చు-అస్పష్టంగా.నిజానికి, మీరు దాని శక్తిని అర్థం చేసుకోవడానికి దాన్ని గుర్తించడానికి ప్రయత్నించాలి.చాలా కంపెనీలకు, పెద్ద డేటా మార్కెటింగ్ యొక్క ప్రధాన విలువ క్రింది అంశాల నుండి వస్తుంది.

మొదట, వినియోగదారు ప్రవర్తన మరియు లక్షణాల విశ్లేషణ.

సహజంగానే, మీరు తగినంత వినియోగదారు డేటాను సేకరించినంత కాలం, మీరు వినియోగదారు యొక్క ప్రాధాన్యతలను మరియు కొనుగోలు అలవాట్లను విశ్లేషించవచ్చు మరియు “వినియోగదారుని కంటే వినియోగదారుని బాగా తెలుసుకోవచ్చు.”దీనితో, ఇది అనేక పెద్ద డేటా మార్కెటింగ్ యొక్క ఆవరణ మరియు ప్రారంభ స్థానం.ఏదైనా సందర్భంలో, "కస్టమర్-సెంట్రిక్"ని తమ నినాదంగా ఉపయోగించిన కంపెనీలు దాని గురించి ఆలోచించవచ్చు.గతంలో, మీరు వినియోగదారుల అవసరాలు మరియు ఆలోచనలను సకాలంలో అర్థం చేసుకోగలరా?పెద్ద డేటా యుగంలో ఈ ప్రశ్నకు సమాధానం మాత్రమే స్పష్టంగా ఉంటుంది.

రెండవది, ఖచ్చితమైన మార్కెటింగ్ సమాచారం కోసం పుష్ మద్దతు.

గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా, ఖచ్చితమైన మార్కెటింగ్ ఎల్లప్పుడూ అనేక కంపెనీలచే ప్రస్తావించబడింది, కానీ ఇది చాలా అరుదు, కానీ స్పామ్ వరదలు.ప్రధాన కారణం ఏమిటంటే, గతంలో నామమాత్రపు ఖచ్చితత్వ మార్కెటింగ్ చాలా ఖచ్చితమైనది కాదు, ఎందుకంటే దీనికి వినియోగదారు లక్షణ డేటా మద్దతు మరియు వివరణాత్మక మరియు ఖచ్చితమైన విశ్లేషణ లేదు.సాపేక్షంగా చెప్పాలంటే, ప్రస్తుత RTB ప్రకటనలు మరియు ఇతర అప్లికేషన్‌లు మాకు మునుపటి కంటే మెరుగైన ఖచ్చితత్వాన్ని చూపుతాయి మరియు దాని వెనుక పెద్ద డేటా మద్దతు ఉంది.

మూడవది, వినియోగదారులకు అనుకూలంగా ఉత్పత్తులు మరియు మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాలను మార్గనిర్దేశం చేయండి.

ఉత్పత్తిని ఉత్పత్తి చేయడానికి ముందు సంభావ్య వినియోగదారుల యొక్క ప్రధాన లక్షణాలను మరియు ఉత్పత్తిపై వారి అంచనాలను మీరు అర్థం చేసుకోగలిగితే, మీ ఉత్పత్తి ఉత్పత్తి ఎంత మేరకైనా ఉంటుంది.ఉదాహరణకు, “హౌస్ ఆఫ్ కార్డ్స్” షూటింగ్‌కు ముందు సంభావ్య ప్రేక్షకులు ఇష్టపడే దర్శకులు మరియు నటీనటులను తెలుసుకోవడానికి నెట్‌ఫ్లిక్స్ పెద్ద డేటా విశ్లేషణను ఉపయోగించింది మరియు ఇది నిజంగా ప్రేక్షకుల హృదయాలను ఆకర్షించింది.మరొక ఉదాహరణ కోసం, "లిటిల్ టైమ్స్" యొక్క ట్రైలర్ విడుదలైన తర్వాత, Weibo నుండి బిగ్ డేటా విశ్లేషణ ద్వారా దాని చిత్రాల యొక్క ప్రధాన ప్రేక్షకుల సమూహం 90ల తర్వాత మహిళలే అని తెలిసింది, కాబట్టి ఈ సమూహాల కోసం తదుపరి మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాలు ప్రధానంగా నిర్వహించబడ్డాయి.

నాల్గవది, పోటీదారుల పర్యవేక్షణ మరియు బ్రాండ్ కమ్యూనికేషన్.

ఒక పోటీదారు ఏమి చేస్తున్నాడో చాలా కంపెనీలు తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నాయి.అవతలి పక్షం మీకు చెప్పకపోయినా, మీరు పెద్ద డేటా పర్యవేక్షణ మరియు విశ్లేషణ ద్వారా తెలుసుకోవచ్చు.బ్రాండ్ కమ్యూనికేషన్ యొక్క ప్రభావాన్ని పెద్ద డేటా విశ్లేషణ ద్వారా కూడా లక్ష్యంగా చేసుకోవచ్చు.ఉదాహరణకు, కమ్యూనికేషన్ ట్రెండ్ అనాలిసిస్, కంటెంట్ ఫీచర్ అనాలిసిస్, ఇంటరాక్టివ్ యూజర్ అనాలిసిస్, పాజిటివ్ మరియు నెగటివ్ సెంటిమెంట్ క్లాసిఫికేషన్, వర్డ్-ఆఫ్-మౌత్ కేటగిరీ విశ్లేషణ, ప్రోడక్ట్ అట్రిబ్యూట్ డిస్ట్రిబ్యూషన్ మొదలైనవాటిని నిర్వహించవచ్చు.పోటీదారుల కమ్యూనికేషన్ ధోరణిని పర్యవేక్షణ ద్వారా గ్రహించవచ్చు మరియు పరిశ్రమ బెంచ్‌మార్కింగ్ వినియోగదారు ప్రణాళికను వినియోగదారు వాయిస్ ప్లాన్ ప్రకారం సూచించవచ్చు మరియు Weibo మ్యాట్రిక్స్ యొక్క ఆపరేషన్ ప్రభావాన్ని కూడా అంచనా వేయవచ్చు.

ఐదవది, బ్రాండ్ సంక్షోభ పర్యవేక్షణ మరియు నిర్వహణ మద్దతు.

కొత్త మీడియా యుగంలో, బ్రాండ్ సంక్షోభం చాలా కంపెనీలు దాని గురించి మాట్లాడటానికి కారణమైంది.అయితే, పెద్ద డేటా ముందుగానే కంపెనీలకు అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.సంక్షోభం వ్యాప్తి చెందుతున్న సమయంలో, సంక్షోభ వ్యాప్తి యొక్క ధోరణిని ట్రాక్ చేయడం, ముఖ్యమైన పాల్గొనేవారిని గుర్తించడం మరియు వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనను సులభతరం చేయడం అవసరం.బిగ్ డేటా ప్రతికూల డెఫినిషన్ కంటెంట్‌ను సేకరించగలదు, తక్షణమే సంక్షోభం ట్రాకింగ్ మరియు అలారం ప్రారంభించవచ్చు, గుంపు యొక్క సామాజిక లక్షణాలను విశ్లేషించవచ్చు, ఈవెంట్ ప్రక్రియలో దృక్కోణాలను క్లస్టర్ చేయవచ్చు, ముఖ్య వ్యక్తులను మరియు కమ్యూనికేషన్ మార్గాలను గుర్తించవచ్చు, ఆపై ఎంటర్‌ప్రైజెస్ మరియు ఉత్పత్తుల కీర్తిని కాపాడుతుంది మరియు గ్రహించవచ్చు. మూలం మరియు కీ.నోడ్, త్వరగా మరియు సమర్థవంతంగా సంక్షోభాలను ఎదుర్కోవటానికి.

ఆరవది, కంపెనీ యొక్క ముఖ్య కస్టమర్లు పరీక్షించబడతారు.

చాలా మంది వ్యవస్థాపకులు ప్రశ్నలో చిక్కుకున్నారు: వినియోగదారులు, స్నేహితులు మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్ అభిమానులలో, విలువైన వినియోగదారులు ఎవరు?పెద్ద డేటాతో, బహుశా వీటన్నింటికీ వాస్తవాలు మద్దతు ఇవ్వవచ్చు.వినియోగదారు సందర్శించే వివిధ వెబ్‌సైట్‌ల నుండి, మీరు శ్రద్ధ వహించే అంశాలు మీ వ్యాపారానికి సంబంధించినవో కాదో మీరు గుర్తించవచ్చు;సోషల్ మీడియాలో వినియోగదారు పోస్ట్ చేసిన వివిధ కంటెంట్ మరియు ఇతరులతో ఇంటరాక్ట్ అయ్యే కంటెంట్ నుండి, మీరు తరగని సమాచారాన్ని కనుగొనవచ్చు, అనుబంధించడానికి మరియు సంశ్లేషణ చేయడానికి కొన్ని నియమాలను ఉపయోగించి, కంపెనీలు కీలక లక్ష్య వినియోగదారులను పరీక్షించడంలో సహాయపడతాయి.

ఏడవది, వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి పెద్ద డేటా ఉపయోగించబడుతుంది.

వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి, వినియోగదారుని మరియు వారు ఉపయోగిస్తున్న మీ ఉత్పత్తి స్థితిని నిజంగా అర్థం చేసుకోవడం మరియు సకాలంలో రిమైండర్‌లు చేయడం కీలకం.ఉదాహరణకు, పెద్ద డేటా యుగంలో, బహుశా మీరు డ్రైవింగ్ చేస్తున్న కారు మీ జీవితాన్ని ముందుగానే కాపాడుతుంది.వాహనం అంతటా సెన్సార్ల ద్వారా వాహన ఆపరేషన్ సమాచారం సేకరించినంత కాలం, మీ కారులోని కీలక భాగాలకు సమస్యలు రాకముందే అది మిమ్మల్ని లేదా 4S షాప్‌ను ముందుగానే హెచ్చరిస్తుంది.ఇది డబ్బు ఆదా చేయడమే కాదు, ప్రాణాలను రక్షించడానికి కూడా.వాస్తవానికి, 2000 నాటికే, యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లోని UPS ఎక్స్‌ప్రెస్ కంపెనీ, యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లో 60,000 వాహనాల యొక్క నిజ-సమయ వాహన పరిస్థితులను గుర్తించడానికి పెద్ద డేటా ఆధారంగా ఈ ప్రిడిక్టివ్ అనాలిసిస్ సిస్టమ్‌ను సకాలంలో రక్షణ మరమ్మతులను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించింది. .