在數字營銷的世界裏，數據就是一切。它幫助你了解你的客戶，優化你的活動，並做出更明智的商業決策。更不用說，這是在營銷中使用AI的關鍵前提。
我們可以從社交媒體、網站、移動設備和物聯網(IoT)中收集大量數據。但僅僅收集數據是不夠的。你必須知道如何處理這些信息。成功的營銷人員能夠利用和解釋“大數據”，並將其納入他們的流程。
在這篇文章中，我將詳細解釋大數據意味著什麼，以及你如何利用它來改進你的營銷策略。
什麼是大數據?
大數據是指以指數速度增長的大型、多樣化數據集，這些數據集太大或太複雜，傳統的數據處理軟件無法處理。然而，它也可以指存儲和分析這些巨大數據集的挑戰和能力。
大數據通常由三個元素定義:
- 體積:接收和處理的數據量。
- 速度:數據積累的速度。
- 各種:不同類型的數據及其來源。
有時，會加上第四個“V”:真實性，它描述了數據的質量和準確性。
數據可以是結構化的(通常存儲在數據倉庫)或非結構化(存儲在數據湖中)。它通常來自三個不同的來源:
- 客戶數據:這包括瀏覽行為，社交媒體交互、在線購買數據、點擊率、移動設備使用率和地理位置數據。
- 財務數據:你們的銷售和營銷統計數據、成本和利潤，以及競爭對手的財務數據。
- 操作數據:任何與業務流程有關的數據，例如航運、物流或客戶關係管理係統。
大數據為營銷人員提供了關於客戶偏好和行為的有價值的見解，可以用於優化虛擬營銷策略。但你需要有正確分析數據的能力，這就是大數據分析的作用所在。
大數據分析
在大數據分析(BDA)出現之前，企業會讓信息堆積在數據庫中，卻不清楚如何使用這些信息。但如果數據沒有被正確解釋，你的策略和決策就會大錯特錯。
然而，借助大數據分析工具和技術，數據專業人員可以從龐大而複雜的數據集中提取隱藏模式、相關性和市場趨勢等信息。不出所料，這一概念越來越受歡迎，預計全球彙業銀行的收入將達到2743億美元今年。
BDA利用預測模型、統計算法和機器學習來提供見解和結論。例如，Apache Kudu是一個針對結構化數據的大數據引擎。Apache Kudu用例包括快速數據的實時分析。
如何收集大數據?
企業應該已經在跟蹤他們的財務和運營數據，但有各種各樣的方法來收集關於客戶的大數據。例如，如果你想收集關於你的業務效率的大數據幫助台是回答客戶的疑問和解決他們可能遇到的任何問題，你可以使用調查。
讓我們探索收集客戶大數據的各種方法。
自願信息
客戶每次在你的網站上購物或注冊獲得折扣或通訊時，都會填寫他們的基本信息。這能立即給你他們的位置和聯係方式，以及對他們喜歡的產品的了解。
調查
你也可以要求以調查的形式提供數據，這對分析客戶和了解他們的偏好很有用。
忠誠度計劃
在忠誠度計劃中，顧客可以收集積分並獲得獎勵，這是收集他們購買習慣數據的另一種好方法。
社交媒體
社交媒體活動為你提供了各種關於客戶個性的線索，有各種各樣的應用程序可以幫助你從他們的帖子、評論和關注中追蹤數據。因此，建議將跟蹤這些數據作為您的社交媒體內容營銷策略．
郵件跟蹤
公司可以追蹤郵件是否被打開和閱讀，收件人是否點擊了網站或社交媒體。您可以使用電子郵件儀軟件以確保您發送到有效的地址。
餅幹
Cookies(存儲在web用戶的瀏覽器目錄或數據文件夾中的小文本文件)使在線瀏覽器能夠跟蹤和存儲用戶的搜索曆史或其他在線活動的數據。
第三方數據
從第三方公司購買客戶數據是可能的，但要小心——你可能會違反GDPR等隱私法，而客戶不希望他們的信息以這種方式出售。
大數據如何幫助你的營銷策略?
無論你是在室內進行營銷還是使用營銷代理，大數據都是現代營銷中必不可少的一部分。客戶期望個性化的信息傳遞和最大程度的便利旅程對於你的品牌，你必須盡可能了解他們的一切，以及他們在網上的行為方式。
找到你的聽眾
在你開始一個新的活動之前，你需要知道你的營銷對象是誰。無論你的目標是新客戶還是現有客戶，你都需要對目標受眾有一個準確(最好是實時)的了解，而大數據可以幫助你做到這一點。
你可以通過分析流行的搜索詞來收集最新趨勢的信息，看看哪些渠道可以為你所在領域的競爭對手提供最好的結果。你可以通過跟蹤他們的在線行為來識別優質的客戶，並將客戶細分，以便將正確的信息發送給正確的人。
如果你從事B2B營銷，大數據可以用來確定哪些業務可以從你的代理機構的技能中受益(這裏有一個營銷代理建議書模板你可以發送給潛在的來源)。
提高參與
為了讓客戶參與進來，你需要真正了解他們的需求、願望和偏好，並通過提供相關的產品和服務來證明你了解他們。你還必須通過給他們最好的品牌體驗來鼓勵他們的忠誠度。
你應該有大量現有客戶的數據，基於他們以前的活動、購買和互動。大數據幫助您實時捕捉新信息，使您能夠針對每個客戶提供個性化的內容。
例如，基於機器學習SageMaker模型讓你的網站能夠預測向特定的購物者推薦哪些產品，而情緒分析則強調哪些客戶需要額外的關注。
預測未來
說到預測，大數據分析和機器學習可以幫助你確定客戶下一步可能做什麼，所以你可以相應地調整你的營銷努力。如果某些用戶總是對你網站上的特定優惠做出良好的反應，那麼你就知道在未來向他們發送類似的優惠是值得的。
大數據可以突出瀏覽和購買模式(“買了A的人也看了B”)，這有助於你向客戶推薦產品，還可以告訴你如何設計網站的未來版本。
優化活動
有了對客戶過去做過什麼、他們現在在做什麼以及他們未來可能做什麼的準確了解，你就可以組織一個理想的營銷活動。你可以看到哪個平台最適合你的廣告和信息。例如，如果你發現幾乎沒有人點擊電子郵件，你可以找到其他的聯係方式。
大數據還可以幫助你優化在線內容分析用戶反饋，這樣你就可以創建用戶想看的內容。它使您能夠優化搜索引擎優化，並發現哪些內容在銷售周期的每個階段是最有效的。通過預測分析，你可以確定跨多個渠道的最佳營銷支出。
定價策略
盡管營銷團隊並不真正製定產品價格，但他們可以通過大數據收集有價值的信息，並將其傳遞給公司的其他部門。例如，行為跟蹤和情緒分析可能表明，大多數客戶被當前的定價嚇跑了。有可能實時調整價格，營銷人員可以向有價值的客戶發送有針對性的折扣。
使用大數據的挑戰
孤立的數據係統
在全渠道時代，數據來自許多不同的來源，大多數公司都有各種各樣的係統來存儲和處理他們的數據。這就增加了進行綜合數據分析的難度和耗時。最好將所有數據放在一個中心位置，以便公司的每個人都可以訪問。
非組織性數據
我們生成的大多數數據都是非結構化的，這意味著它們有不同的形式和大小，包括文檔、社交媒體帖子、圖像、視頻和音頻流。這種類型的數據構成了80 - 90%整個數字數據世界。
管理非結構化數據可能很困難，而且成本很高，但是您可以使用Azure數據湖安全地存儲、檢索和分析它Azure數據湖架構圖）.
隱私問題
必須對大數據進行適當的管理，以將泄露風險降至最低，並保護敏感信息。最好對你的數據收集和使用保持透明，告訴客戶你在收集什麼以及為什麼這麼做。正如上圖所示，他們中的許多人非常關心隱私，他們會歡迎更多的監管。
外賣
全局數據創建(創建、捕獲、複製和消費的數據總量)將超過180字節到2025年。這需要處理大量的信息，但是你對你的客戶了解得越多，你的營銷策略就越好。
一旦你知道你的客戶在網上的行為，以及他們對你的品牌的看法，你就可以做到優化你的活動要瞄準正確的人群，實現更好的參與和忠誠度，並為未來做出明智的決定。