Marketing fanmi?Albatta, odamlar savdo faoliyatiga ega bo'lganligi sababli, marketing doimo mavjud bo'lib kelgan va zamon o'zgarishi bilan yangi shakllar paydo bo'lishda davom etmoqda.Katta ma'lumotlar davrida marketing ham sekin rivojlandi.
Ayrim ma'noda hozirgi marketing sanoati ham misli ko'rilmagan salohiyatga ega.Bu katta ma'lumotlar davrida marketing bo'yicha mutaxassislarni ish bilan ta'minlash yo'nalishidagi yangi tendentsiya.Ko'pchilik an'anaviy marketing donoligini katta ma'lumotlarning ulkan kuchi bilan birlashtirish sifat va miqdoriy tahlilda katta afzalliklarga olib kelishi mumkinligini aytishadi.Lekin buning uchun avvalo hali ko'p ish qilish kerak.Uorton biznes maktabining operatsiyalar va axborot boshqaruvi professori Shawndra Xill shunday dedi: “Bu juda hayajonli vaqt.Mijozlarni, ularning munosabatini va munosabatlarini tushunish uchun juda ko'p ma'lumotlar mavjud.Nima haqida o'ylayapsiz.Bundan tashqari, so'nggi o'n yil ichida ma'lumotlarni ishlab chiqish juda katta yutuqlarga erishdi, ammo biz hali ko'p yo'l bosib o'tishimiz kerak, ya'ni odamlar aytgan so'zlarning asl ma'nosini aniqlash uchun.
Ko'p odamlar katta ma'lumotlar davri kelayotganini his qilishadi, lekin bu ko'pincha noaniq tuyg'u.Uning marketingdagi haqiqiy kuchi uchun siz uni ta'riflash uchun moda so'zidan foydalanishingiz mumkin - tushunarsiz.Aslida, uning kuchini tushunish uchun uni tushunishga harakat qilishingiz kerak.Aksariyat kompaniyalar uchun katta ma'lumotlar marketingining asosiy qiymati quyidagi jihatlardan kelib chiqadi.
Birinchidan, foydalanuvchi xatti-harakatlari va xususiyatlarini tahlil qilish.
Shubhasiz, siz yetarlicha foydalanuvchi ma'lumotlarini to'plagan ekansiz, foydalanuvchining afzalliklari va xarid qilish odatlarini tahlil qilishingiz va hatto "foydalanuvchini foydalanuvchidan ko'ra yaxshiroq bilishingiz" mumkin.Shu bilan birga, bu ko'plab katta ma'lumotlar marketingining asosi va boshlang'ich nuqtasidir.Qanday bo'lmasin, "mijozlarga yo'naltirilgan" shiori sifatida foydalangan kompaniyalar bu haqda o'ylashlari mumkin.Ilgari, siz haqiqatan ham mijozlarning ehtiyojlari va fikrlarini o'z vaqtida tushuna olasizmi?Ehtimol, bu savolga faqat katta ma'lumotlar davridagi javob aniqroqdir.
Ikkinchidan, aniq marketing ma'lumotlarini qo'llab-quvvatlash.
So'nggi bir necha yil ichida aniq marketing har doim ko'plab kompaniyalar tomonidan eslatib o'tilgan, ammo bu juda kam uchraydi, ammo spam suv bosadi.Buning asosiy sababi shundaki, o'tmishda nominal aniqlik marketingi unchalik aniq emas edi, chunki unda foydalanuvchi ma'lumotlarini qo'llab-quvvatlash va batafsil va aniq tahlil qilish yo'q edi.Nisbatan gapiradigan bo'lsak, hozirgi RTB reklama va boshqa ilovalar bizga avvalgidan ko'ra yaxshiroq aniqlikni ko'rsatmoqda va uning ortida katta ma'lumotlarni qo'llab-quvvatlash turibdi.
Uchinchidan, mahsulot va marketing faoliyatini foydalanuvchi foydasiga yo'naltiring.
Agar siz mahsulot ishlab chiqarilishidan oldin potentsial foydalanuvchilarning asosiy xususiyatlarini va ularning mahsulotga bo'lgan umidlarini tushuna olsangiz, mahsulot ishlab chiqarishingiz mumkin bo'lgan darajada yaxshi bo'lishi mumkin.Masalan, Netflix “Kartalar uyi”ni suratga olishdan oldin potentsial tomoshabinlar yoqtiradigan rejissyorlar va aktyorlarni bilish uchun katta ma’lumotlar tahlilidan foydalangan va bu haqiqatan ham tomoshabinlarning qalbini zabt etgan.Yana bir misol, “Kichik vaqtlar” filmining treyleri chiqqanidan keyin Weibo’dan katta ma’lumotlar tahlili orqali uning filmlarining asosiy auditoriyasi 90-yillardan keyingi ayollar ekanligi ma’lum bo‘ldi, shuning uchun keyingi marketing faoliyati asosan shu guruhlar uchun amalga oshirildi.
To'rtinchidan, raqobatchilar monitoringi va brend aloqasi.
Raqobatchi nima bilan shug'ullanayotgani ko'plab kompaniyalar bilishni xohlaydi.Boshqa tomon sizga aytmasa ham, siz katta ma'lumotlarni kuzatish va tahlil qilish orqali bilib olishingiz mumkin.Brend aloqasining samaradorligi katta ma'lumotlarni tahlil qilish orqali ham maqsadli bo'lishi mumkin.Masalan, aloqa tendentsiyasi tahlili, kontent xususiyatlarini tahlil qilish, interaktiv foydalanuvchi tahlili, ijobiy va salbiy his-tuyg'ularni tasniflash, og'zaki toifalar tahlili, mahsulot atributlarini taqsimlash va boshqalarni amalga oshirish mumkin.Raqobatchilarning aloqa tendentsiyasini monitoring qilish orqali tushunish mumkin va sanoatning benchmarking foydalanuvchi rejalashtirish foydalanuvchi ovoziga ko'ra havola qilinishi mumkin Tarkibni rejalashtirish va hatto Weibo matritsasining ishlash ta'sirini baholash.
Beshinchidan, brend inqirozini kuzatish va boshqarishni qo'llab-quvvatlash.
Yangi media davrida brend inqirozi ko'plab kompaniyalarni bu haqda gapirishga majbur qildi.Biroq, katta ma'lumotlar kompaniyalarga oldindan ma'lumot berishi mumkin.Inqiroz avj olgan paytda inqirozning tarqalish tendentsiyasini kuzatish, muhim ishtirokchilarni aniqlash va tezkor javob berishga yordam berish kerak.Katta ma'lumotlar salbiy ta'rif mazmunini to'plashi, inqirozni kuzatish va ogohlantirishni darhol boshlashi, olomonning ijtimoiy atributlarini tahlil qilishi, voqea jarayonida nuqtai nazarlarni birlashtirishi, asosiy odamlar va aloqa yo'llarini aniqlashi, keyin esa korxonalar va mahsulotlarning obro'sini himoya qilishi va tushunishi mumkin. manba va kalit.Tugun, inqirozlarni tez va samarali hal qilish.
Oltinchidan, kompaniyaning asosiy mijozlari tekshiriladi.
Ko'pgina tadbirkorlar savol bilan o'ralgan: foydalanuvchilar, do'stlar va korxona muxlislari orasida qaysilari qimmatli foydalanuvchilar?Katta ma'lumotlar bilan, ehtimol, bularning barchasi faktlar bilan tasdiqlanishi mumkin.Foydalanuvchi tashrif buyurgan turli veb-saytlardan siz o'zingiz qiziqtirgan narsalar biznesingiz bilan bog'liqligini aniqlashingiz mumkin;Ijtimoiy tarmoqlarda foydalanuvchi tomonidan e'lon qilingan turli xil kontent va boshqalar bilan o'zaro aloqada bo'lgan kontentdan siz bog'lanish va sintez qilish uchun ma'lum qoidalardan foydalangan holda bitmas-tuganmas ma'lumotlarni bilib olishingiz mumkin, kompaniyalarga asosiy maqsadli foydalanuvchilarni tekshirishga yordam beradi.
Ettinchidan, foydalanuvchi tajribasini yaxshilash uchun katta ma'lumotlardan foydalaniladi.
Foydalanuvchi tajribasini yaxshilash uchun asosiysi foydalanuvchini va ular ishlatayotgan mahsulotingiz holatini to‘g‘ri tushunish va o‘z vaqtida eslatmalar qilishdir.Misol uchun, katta ma'lumotlar davrida, ehtimol siz boshqarayotgan mashina hayotingizni oldindan saqlab qolishi mumkin.Avtomobilning ishlashi haqidagi ma'lumot avtomobildagi sensorlar orqali to'plangan ekan, u sizni yoki 4S do'konini avtomobilingizning asosiy qismlarida muammolar paydo bo'lishidan oldin ogohlantiradi.Bu nafaqat pulni tejash, balki hayotni himoya qilish uchun hamdir.Darhaqiqat, 2000 yilda Amerika Qo'shma Shtatlaridagi UPS ekspress kompaniyasi mudofaa ta'mirlashni o'z vaqtida o'tkazish uchun Qo'shma Shtatlardagi 60 000 ta avtomobilning real vaqt rejimida transport vositalarining holatini aniqlash uchun katta ma'lumotlarga asoslangan ushbu bashoratli tahlil tizimidan foydalangan. .
Yuborilgan vaqt: 2021-yil 16-mart