Tiếp thị có phải là một khoa học?Tất nhiên, vì con người có hoạt động buôn bán nên tiếp thị luôn tồn tại và các hình thức mới tiếp tục xuất hiện khi thời thế thay đổi.Trong thời đại dữ liệu lớn, hoạt động tiếp thị cũng phát triển chậm chạp.
Ở một khía cạnh nào đó, ngành marketing hiện nay cũng có tiềm năng chưa từng có.Đây là xu hướng mới trong định hướng tuyển dụng các chuyên gia marketing trong thời đại dữ liệu lớn.Nhiều người nói rằng việc kết hợp trí tuệ tiếp thị truyền thống với sức mạnh to lớn của dữ liệu lớn có thể mang lại lợi thế to lớn trong phân tích định tính và định lượng.Nhưng để làm được điều này thì trước hết vẫn còn rất nhiều việc phải làm.Shawndra Hill, giáo sư vận hành và quản lý thông tin tại Trường Kinh doanh Wharton, cho biết: “Đây là khoảng thời gian rất thú vị.Có rất nhiều dữ liệu cần khai thác để hiểu khách hàng, thái độ và thái độ của họ.Bạn đang nghĩ gì đó.Ngoài ra, việc khai thác dữ liệu đã có những bước tiến lớn trong mười năm qua, nhưng chúng ta vẫn còn một chặng đường dài phía trước…tức là tìm ra ý nghĩa thực sự đằng sau những gì mọi người nói.”
Nhiều người cảm thấy thời đại dữ liệu lớn đang đến nhưng thường chỉ là cảm giác mơ hồ.Để biết sức mạnh tiếp thị thực sự của nó, bạn có thể dùng một từ thời thượng để mô tả nó - không rõ ràng.Thực tế, bạn nên cố gắng tìm hiểu để hiểu được sức mạnh của nó.Đối với hầu hết các công ty, giá trị chính của tiếp thị dữ liệu lớn đến từ các khía cạnh sau.
Đầu tiên, phân tích hành vi và đặc điểm của người dùng.
Rõ ràng, miễn là bạn tích lũy đủ dữ liệu người dùng, bạn có thể phân tích sở thích và thói quen mua hàng của người dùng, thậm chí “biết người dùng hơn người dùng”.Với điều này, nó là tiền đề và điểm khởi đầu của nhiều hoạt động tiếp thị dữ liệu lớn.Trong mọi trường hợp, những công ty sử dụng khẩu hiệu “lấy khách hàng làm trung tâm” có thể nghĩ về điều đó.Trước đây, bạn có thực sự nắm bắt được nhu cầu, suy nghĩ của khách hàng một cách kịp thời không?Có lẽ chỉ có câu trả lời cho câu hỏi này trong thời đại dữ liệu lớn mới rõ ràng hơn.
Thứ hai, thúc đẩy hỗ trợ thông tin tiếp thị chính xác.
Trong những năm trở lại đây, marketing chính xác luôn được nhiều công ty nhắc đến, tuy rất hiếm hoi mà spam lại tràn ngập.Lý do chính là do tiếp thị chính xác trên danh nghĩa trước đây không chính xác lắm vì nó thiếu hỗ trợ dữ liệu đặc điểm người dùng cũng như phân tích chi tiết và chính xác.Nói một cách tương đối, quảng cáo RTB hiện tại và các ứng dụng khác cho chúng ta thấy độ chính xác tốt hơn trước và đằng sau nó là sự hỗ trợ của dữ liệu lớn.
Thứ ba, hướng dẫn sản phẩm và hoạt động tiếp thị theo hướng có lợi cho người dùng.
Nếu bạn có thể hiểu được những đặc điểm chính của người dùng tiềm năng trước khi sản phẩm được sản xuất và những mong đợi của họ đối với sản phẩm thì việc sản xuất sản phẩm của bạn có thể đạt kết quả tốt nhất có thể.Ví dụ: Netflix đã sử dụng phân tích dữ liệu lớn để biết đạo diễn và diễn viên mà khán giả tiềm năng sẽ thích trước khi quay “House of Cards”, và nó thực sự chiếm được cảm tình của khán giả.Một ví dụ khác, sau khi trailer của “Little Times” được tung ra, thông qua phân tích dữ liệu lớn, người ta biết được rằng nhóm khán giả chính của phim của họ là phụ nữ sau thập niên 90 nên các hoạt động tiếp thị sau đó chủ yếu được thực hiện cho những nhóm này.
Thứ tư, giám sát đối thủ cạnh tranh và truyền thông thương hiệu.
Đối thủ cạnh tranh đang làm gì là điều mà nhiều công ty muốn biết.Ngay cả khi bên kia không cho bạn biết, bạn vẫn có thể tìm hiểu thông qua việc giám sát và phân tích dữ liệu lớn.Hiệu quả của truyền thông thương hiệu cũng có thể được nhắm mục tiêu thông qua phân tích dữ liệu lớn.Ví dụ: có thể thực hiện phân tích xu hướng truyền thông, phân tích tính năng nội dung, phân tích người dùng tương tác, phân loại tình cảm tích cực và tiêu cực, phân tích danh mục truyền miệng, phân phối thuộc tính sản phẩm, v.v.Xu hướng truyền thông của các đối thủ cạnh tranh có thể được nắm bắt thông qua việc giám sát và việc lập kế hoạch người dùng theo tiêu chuẩn ngành có thể được tham khảo theo giọng nói của người dùng Lập kế hoạch nội dung và thậm chí đánh giá hiệu quả hoạt động của ma trận Weibo.
Thứ năm, hỗ trợ quản lý và giám sát khủng hoảng thương hiệu.
Trong thời đại truyền thông mới, cuộc khủng hoảng thương hiệu đã khiến nhiều công ty phải bàn tán về nó.Tuy nhiên, dữ liệu lớn có thể cung cấp trước cho các công ty những hiểu biết sâu sắc.Khi khủng hoảng bùng phát, điều cần thiết là theo dõi xu hướng lan truyền khủng hoảng, xác định những bên tham gia quan trọng và tạo điều kiện ứng phó nhanh chóng.Dữ liệu lớn có thể thu thập nội dung định nghĩa tiêu cực, nhanh chóng bắt đầu theo dõi và cảnh báo khủng hoảng, phân tích các đặc điểm xã hội của đám đông, tập hợp các quan điểm trong quá trình sự kiện, xác định những người chủ chốt và đường dẫn liên lạc, sau đó bảo vệ danh tiếng của doanh nghiệp và sản phẩm, đồng thời nắm bắt nguồn và khóa.Node, xử lý khủng hoảng một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Thứ sáu, các khách hàng chủ chốt của công ty đều được sàng lọc.
Nhiều doanh nhân vướng vào câu hỏi: Trong số người dùng, bạn bè, người hâm mộ doanh nghiệp, ai là người dùng có giá trị?Với dữ liệu lớn, có lẽ tất cả những điều này có thể được chứng minh bằng sự thật.Từ các trang web khác nhau được người dùng truy cập, bạn có thể xác định xem những điều bạn quan tâm có liên quan đến doanh nghiệp của bạn hay không;từ nhiều nội dung khác nhau được người dùng đăng trên mạng xã hội và nội dung tương tác với người khác, bạn có thể tìm ra Thông tin vô tận, sử dụng các quy tắc nhất định để liên kết và tổng hợp, có thể giúp các công ty sàng lọc những người dùng mục tiêu chính.
Thứ bảy, dữ liệu lớn được sử dụng để cải thiện trải nghiệm người dùng.
Để cải thiện trải nghiệm người dùng, điều quan trọng là phải thực sự hiểu người dùng và trạng thái sản phẩm họ đang sử dụng và đưa ra lời nhắc kịp thời.Ví dụ, trong thời đại dữ liệu lớn, có lẽ chiếc xe bạn đang lái có thể cứu mạng bạn trước.Chỉ cần thông tin vận hành xe được thu thập thông qua các cảm biến trên toàn bộ xe, nó sẽ cảnh báo trước cho bạn hoặc cửa hàng 4S trước khi các bộ phận chính trên xe của bạn gặp vấn đề.Điều này không chỉ để tiết kiệm tiền mà còn để bảo vệ tính mạng.Trên thực tế, ngay từ năm 2000, công ty chuyển phát nhanh UPS tại Hoa Kỳ đã sử dụng hệ thống phân tích dự đoán dựa trên dữ liệu lớn này để phát hiện tình trạng phương tiện theo thời gian thực của 60.000 phương tiện tại Hoa Kỳ nhằm tiến hành sửa chữa phòng thủ kịp thời. .
Thời gian đăng: Mar-16-2021