มูลค่าทางการตลาดของกระจกภายใต้ข้อมูลขนาดใหญ่

การตลาดเป็นวิทยาศาสตร์หรือไม่?แน่นอนว่า เนื่องจากมนุษย์มีกิจกรรมการค้าขาย การตลาดจึงมีอยู่เสมอ และรูปแบบใหม่ยังคงปรากฏให้เห็นตามกาลเวลาที่เปลี่ยนแปลงในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ การตลาดก็มีการพัฒนาอย่างช้าๆ

ในบางประเด็น อุตสาหกรรมการตลาดในปัจจุบันก็มีศักยภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนเช่นกันถือเป็นเทรนด์ใหม่ในทิศทางการจ้างงานของนักการตลาดในยุค Big Dataหลายๆ คนกล่าวว่าการผสมผสานภูมิปัญญาทางการตลาดแบบดั้งเดิมเข้ากับพลังอันมหาศาลของข้อมูลขนาดใหญ่อาจให้ข้อได้เปรียบอย่างมากในการวิเคราะห์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณแต่การทำเช่นนี้ยังมีงานอีกมากที่ต้องทำก่อนShawndra Hill ศาสตราจารย์ด้านการดำเนินงานและการจัดการข้อมูลที่ Wharton School of Business กล่าวว่า "นี่เป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นมากมีข้อมูลมากมายที่ต้องขุดเพื่อทำความเข้าใจลูกค้า ทัศนคติ และทัศนคติของพวกเขาสิ่งที่คุณคิดเกี่ยวกับ.นอกจากนี้ การทำเหมืองข้อมูลยังมีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงสิบปีที่ผ่านมา แต่เรายังมีหนทางอีกยาวไกลที่จะไป...นั่นคือ การค้นหาความหมายที่แท้จริงเบื้องหลังสิ่งที่ผู้คนพูด”

หลายๆ คนรู้สึกว่ายุคของ Big Data กำลังมา แต่มักเป็นเพียงความรู้สึกที่คลุมเครือเท่านั้นสำหรับพลังที่แท้จริงของการตลาด คุณสามารถใช้คำที่ทันสมัยเพื่ออธิบายสิ่งที่ไม่ชัดเจนได้ที่จริงแล้ว คุณควรพยายามคิดออกเพื่อทำความเข้าใจพลังของมันสำหรับบริษัทส่วนใหญ่ คุณค่าหลักของการตลาดข้อมูลขนาดใหญ่มาจากประเด็นต่อไปนี้

ขั้นแรก การวิเคราะห์พฤติกรรมและคุณลักษณะของผู้ใช้

แน่นอนว่า ตราบใดที่คุณรวบรวมข้อมูลผู้ใช้ได้เพียงพอ คุณสามารถวิเคราะห์ความชอบและพฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ได้ และแม้แต่ "รู้จักผู้ใช้ดีกว่าผู้ใช้"ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นจุดเริ่มต้นและจุดเริ่มต้นของการตลาดข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากไม่ว่าในกรณีใด บริษัทเหล่านั้นที่ใช้ "ลูกค้าเป็นศูนย์กลาง" เป็นสโลแกนของตนก็สามารถคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ได้ที่ผ่านมาคุณสามารถเข้าใจความต้องการและความคิดของลูกค้าได้อย่างทันท่วงทีจริงหรือ?บางทีคำตอบสำหรับคำถามนี้ในยุคของ Big Data เท่านั้นที่จะชัดเจนยิ่งขึ้น

ประการที่สอง ผลักดันการสนับสนุนข้อมูลการตลาดที่แม่นยำ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทหลายแห่งกล่าวถึงการตลาดที่มีความแม่นยำมาโดยตลอด แต่ก็พบได้น้อยมาก แต่สแปมก็ท่วมท้นสาเหตุหลักคือการตลาดที่มีความแม่นยำเล็กน้อยในอดีตนั้นไม่ถูกต้องมากนัก เนื่องจากขาดการสนับสนุนข้อมูลลักษณะผู้ใช้และการวิเคราะห์ที่ละเอียดและแม่นยำหากเปรียบเทียบกันแล้ว การโฆษณา RTB ในปัจจุบันและแอปพลิเคชันอื่นๆ แสดงให้เราเห็นว่ามีความแม่นยำมากกว่าเมื่อก่อน และเบื้องหลังก็คือการสนับสนุนข้อมูลขนาดใหญ่

ประการที่สาม แนะนำผลิตภัณฑ์และกิจกรรมทางการตลาดให้เป็นประโยชน์แก่ผู้ใช้

หากคุณสามารถเข้าใจลักษณะสำคัญของผู้มีโอกาสเป็นผู้ใช้ก่อนที่จะผลิตผลิตภัณฑ์ และความคาดหวังของพวกเขาต่อผลิตภัณฑ์ การผลิตผลิตภัณฑ์ของคุณก็จะทำได้ดีเท่าที่ควรตัวอย่างเช่น Netflix ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรู้จักผู้กำกับและนักแสดงที่กลุ่มเป้าหมายต้องการก่อนถ่ายทำ "House of Cards" และสิ่งนี้สามารถครองใจผู้ชมได้จริงๆอีกตัวอย่างหนึ่ง หลังจากที่ปล่อยตัวอย่าง "Little Times" ออกมา ก็ได้เรียนรู้จาก Weibo ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ว่ากลุ่มผู้ชมหลักของภาพยนตร์เป็นผู้หญิงหลังยุค 90 ดังนั้นกิจกรรมทางการตลาดที่ตามมาจึงดำเนินไปสำหรับกลุ่มเหล่านี้เป็นหลัก

ประการที่สี่ การติดตามคู่แข่งและการสื่อสารแบรนด์

สิ่งที่คู่แข่งกำลังทำคือสิ่งที่บริษัทหลายแห่งต้องการทราบแม้ว่าอีกฝ่ายจะไม่บอกคุณ แต่คุณสามารถค้นหาได้ผ่านการตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ประสิทธิผลของการสื่อสารแบรนด์สามารถกำหนดเป้าหมายได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์แนวโน้มการสื่อสาร การวิเคราะห์คุณลักษณะเนื้อหา การวิเคราะห์ผู้ใช้เชิงโต้ตอบ การจำแนกความรู้สึกเชิงบวกและเชิงลบ การวิเคราะห์หมวดหมู่แบบปากต่อปาก การกระจายคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ ฯลฯ สามารถดำเนินการได้แนวโน้มการสื่อสารของคู่แข่งสามารถเข้าใจได้ผ่านการตรวจสอบ และการวางแผนผู้ใช้ที่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสามารถอ้างอิงตามเสียงของผู้ใช้ วางแผนเนื้อหา และแม้แต่ประเมินผลการดำเนินงานของเมทริกซ์ Weibo

ประการที่ห้า การติดตามวิกฤตแบรนด์และการสนับสนุนการจัดการ

ในยุคสื่อใหม่วิกฤติแบรนด์ทำให้หลายบริษัทพูดถึงเรื่องนี้อย่างไรก็ตาม ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแก่บริษัทต่างๆ ได้ล่วงหน้าในระหว่างการระบาดของวิกฤต สิ่งที่จำเป็นคือการติดตามแนวโน้มการแพร่กระจายของวิกฤต ระบุผู้เข้าร่วมที่สำคัญ และอำนวยความสะดวกในการตอบสนองอย่างรวดเร็วข้อมูลขนาดใหญ่สามารถรวบรวมเนื้อหาที่มีคำจำกัดความเชิงลบ เริ่มการติดตามและการเตือนภัยวิกฤตทันที วิเคราะห์คุณลักษณะทางสังคมของฝูงชน จัดกลุ่มมุมมองในกระบวนการจัดงาน ระบุบุคคลสำคัญและเส้นทางการสื่อสาร จากนั้นปกป้องชื่อเสียงขององค์กรและผลิตภัณฑ์ และเข้าใจ แหล่งที่มาและคีย์โหนดจัดการกับวิกฤติได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

ประการที่หก ลูกค้าหลักของบริษัทได้รับการคัดกรอง

ผู้ประกอบการจำนวนมากกำลังยุ่งอยู่กับคำถาม: ในหมู่ผู้ใช้ เพื่อน และแฟน ๆ ขององค์กร คนไหนคือผู้ใช้ที่มีคุณค่า?ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ บางทีทั้งหมดนี้อาจได้รับการสนับสนุนจากข้อเท็จจริงจากเว็บไซต์ต่างๆ ที่ผู้ใช้เยี่ยมชม คุณสามารถระบุได้ว่าสิ่งที่คุณสนใจเกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณหรือไม่จากเนื้อหาต่างๆ ที่โพสต์โดยผู้ใช้บนโซเชียลมีเดียและเนื้อหาที่มีการโต้ตอบกับผู้อื่น คุณสามารถค้นหาข้อมูลที่ไม่มีวันหมดได้ โดยใช้กฎเกณฑ์บางประการในการเชื่อมโยงและสังเคราะห์ สามารถช่วยบริษัทคัดกรองผู้ใช้เป้าหมายหลักได้

ประการที่เจ็ด ข้อมูลขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้

เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ สิ่งสำคัญคือการเข้าใจผู้ใช้และสถานะผลิตภัณฑ์ของคุณที่พวกเขาใช้อย่างแท้จริง และแจ้งเตือนอย่างทันท่วงทีตัวอย่างเช่น ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ บางทีรถที่คุณขับขี่อาจช่วยชีวิตคุณได้ล่วงหน้าตราบใดที่ข้อมูลการใช้งานรถยนต์ถูกรวบรวมผ่านเซ็นเซอร์ทั่วทั้งรถ ระบบจะแจ้งเตือนคุณหรือร้าน 4S ล่วงหน้าก่อนที่ส่วนประกอบสำคัญของรถของคุณจะมีปัญหานี่ไม่ใช่แค่การประหยัดเงินเท่านั้น แต่ยังเพื่อปกป้องชีวิตอีกด้วยในความเป็นจริง ในช่วงต้นปี 2000 บริษัท UPS Express ในสหรัฐอเมริกาใช้ระบบวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้โดยอาศัยข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจจับสภาพยานพาหนะแบบเรียลไทม์ของยานพาหนะ 60,000 คันในสหรัฐอเมริกา เพื่อดำเนินการซ่อมแซมเชิงป้องกันได้ทันท่วงที .