Pazarlama bir bilim midir?Elbette insanların ticari faaliyetleri olduğundan pazarlama her zaman var olmuştur ve zaman değiştikçe yeni formlar ortaya çıkmaya devam etmektedir.Büyük veri çağında pazarlama da yavaş yavaş gelişti.
Bazı açılardan mevcut pazarlama endüstrisi de benzeri görülmemiş bir potansiyele sahiptir.Bu, büyük veri çağında pazarlama profesyonellerinin istihdam yönünde yeni bir trend.Pek çok kişi, geleneksel pazarlama bilgeliğini büyük verinin muazzam gücüyle birleştirmenin niteliksel ve niceliksel analizde büyük avantajlar sağlayabileceğini söylüyor.Ancak bunu yapabilmek için öncelikle yapılması gereken çok iş var.Wharton İşletme Okulu'nda operasyon ve bilgi yönetimi profesörü Shawndra Hill şunları söyledi: "Bu çok heyecan verici bir dönem.Müşterileri, tutumlarını ve tavırlarını anlamak için elde edilecek çok sayıda veri var.Ne hakkında düşünüyorsun.Ayrıca, veri madenciliği son on yılda büyük ilerleme kaydetti, ancak hâlâ kat etmemiz gereken uzun bir yol var; yani insanların söylediklerinin ardındaki gerçek anlamı anlamak için.”
Pek çok kişi büyük veri çağının yaklaştığını düşünüyor ancak bu genellikle belirsiz bir duygu.Pazarlamadaki gerçek gücü için onu tanımlamak için moda olan bir kelimeyi kullanabilirsiniz: belirsiz.Aslında gücünü anlamak için onu anlamaya çalışmalısınız.Çoğu şirket için büyük veri pazarlamasının ana değeri aşağıdaki yönlerden gelir.
İlk olarak, kullanıcı davranışının ve özelliklerinin analizi.
Açıkçası, yeterli kullanıcı verisi biriktirdiğiniz sürece, kullanıcının tercihlerini ve satın alma alışkanlıklarını analiz edebilir, hatta “kullanıcıyı kullanıcıdan daha iyi tanıyabilirsiniz.”Bu yönüyle birçok büyük veri pazarlamasının dayanağı ve başlangıç noktasıdır.Her halükarda “müşteri odaklılığı” slogan olarak kullanan firmalar bunu düşünebilir.Geçmişte müşterilerinizin ihtiyaçlarını ve düşüncelerini gerçekten zamanında anlayabiliyor muydunuz?Belki de bu sorunun cevabı büyük veri çağında daha nettir.
İkincisi, hassas pazarlama bilgileri için destek desteği.
Geçtiğimiz birkaç yılda, birçok şirket hassas pazarlamadan her zaman bahsetti, ancak bu çok nadirdir, ancak spam akın ediyor.Bunun temel nedeni, geçmişteki nominal hassas pazarlamanın çok doğru olmamasıydı çünkü kullanıcı karakteristik veri desteğinden ve ayrıntılı ve doğru analizden yoksundu.Nispeten konuşursak, mevcut GZT reklamları ve diğer uygulamalar bize eskisinden daha iyi bir doğruluk gösteriyor ve bunun arkasında büyük veri desteği var.
Üçüncüsü, ürünleri ve pazarlama faaliyetlerini kullanıcının lehine yönlendirin.
Ürün üretilmeden önce potansiyel kullanıcıların temel özelliklerini, üründen beklentilerini anlayabilirseniz ürün üretiminiz olabildiğince iyi olabilir.Örneğin Netflix, “House of Cards”ı çekmeden önce potansiyel izleyicilerin beğeneceği yönetmen ve oyuncuları tanımak için büyük veri analizini kullandı ve gerçekten de izleyicilerin kalbini fethetti.Bir başka örnek vermek gerekirse, “Little Times”ın fragmanı yayınlandıktan sonra Weibo'dan büyük veri analiziyle filmlerinin ana izleyici kitlesinin 90'lar sonrası kadınlar olduğu öğrenildi ve bundan sonraki pazarlama faaliyetleri ağırlıklı olarak bu gruplara yönelik yürütüldü.
Dördüncüsü, rakiplerin izlenmesi ve marka iletişimi.
Bir rakibin ne yaptığı, birçok şirketin bilmek istediği şeydir.Karşı taraf size söylemese bile büyük veri izleme ve analizi yoluyla bunu öğrenebilirsiniz.Marka iletişiminin etkinliği büyük veri analizi yoluyla da hedeflenebilir.Örneğin iletişim trend analizi, içerik özellik analizi, etkileşimli kullanıcı analizi, olumlu ve olumsuz duygu sınıflandırması, ağızdan ağza kategori analizi, ürün özellik dağılımı vb. yapılabilir.Rakiplerin iletişim eğilimi izleme yoluyla kavranabilir ve sektör kıyaslaması kullanıcı planlamasına, kullanıcının sesine göre atıfta bulunulabilir. İçeriği planlayın ve hatta Weibo matrisinin çalışma etkisini değerlendirin.
Beşincisi, marka krizi izleme ve yönetim desteği.
Yeni medya çağında marka krizi birçok firmanın bu konuyu konuşmasına neden oldu.Ancak büyük veriler şirketlere önceden bilgi sağlayabilir.Bir krizin patlak vermesi sırasında ihtiyaç duyulan şey, krizin yayılma eğilimini takip etmek, önemli katılımcıları belirlemek ve hızlı müdahaleyi kolaylaştırmaktır.Büyük veri, negatif tanımlı içerikleri toplayabilir, kriz takibini ve alarmını anında başlatabilir, kalabalığın sosyal özelliklerini analiz edebilir, olay sürecindeki bakış açılarını kümeleyebilir, kilit kişileri ve iletişim yollarını belirleyebilir ve daha sonra işletmelerin ve ürünlerin itibarını koruyabilir ve algılayabilir. kaynak ve anahtar.Node, krizlerle hızlı ve etkili bir şekilde baş eder.
Altıncısı, şirketin önemli müşterileri taranıyor.
Birçok girişimci şu soruyla karşı karşıyadır: İşletmenin kullanıcıları, arkadaşları ve hayranları arasında hangileri değerli kullanıcılardır?Büyük verilerle belki de bunların hepsi gerçeklerle desteklenebilir.Kullanıcının ziyaret ettiği çeşitli web sitelerinden, önemsediğiniz şeylerin işinizle ilgili olup olmadığını tespit edebilir;Kullanıcı tarafından sosyal medyada yayınlanan çeşitli içeriklerden ve başkalarıyla etkileşime giren içeriklerden, tükenmez Bilgiyi bulabilir, ilişkilendirmek ve sentezlemek için belirli kuralları kullanarak şirketlerin önemli hedef kullanıcıları taramasına yardımcı olabilirsiniz.
Yedinci olarak, büyük veriler kullanıcı deneyimini geliştirmek için kullanılıyor.
Kullanıcı deneyimini iyileştirmenin anahtarı, kullanıcıyı ve kullandıkları ürününüzün durumunu gerçekten anlamak ve zamanında hatırlatmalar yapmaktır.Örneğin büyük veri çağında belki de kullandığınız araba önceden hayatınızı kurtarabilir.Araç çalışma bilgileri araç genelindeki sensörler aracılığıyla toplandığı sürece, aracınızın ana bileşenlerinde sorun yaşanmadan önce sizi veya 4S mağazasını önceden uyaracaktır.Bu sadece paradan tasarruf etmek için değil, aynı zamanda hayatları korumak için de geçerlidir.Aslında, 2000 yılı gibi erken bir tarihte, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki UPS ekspres şirketi, defansif onarımları zamanında gerçekleştirmek amacıyla, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 60.000 aracın gerçek zamanlı araç koşullarını tespit etmek için büyük verilere dayanan bu tahmine dayalı analiz sistemini kullanmıştır. .
Gönderim zamanı: Mart-16-2021