世界上的數字營銷,數據就是一切。它能幫助你了解你的客戶,優化你的活動,做出更明智的業務決策。更不用說,這是一個關鍵在營銷中使用人工智能的先決條件。
大量的數據,可以從社會媒體,網站、移動設備和物聯網(物聯網)。隻是收集數據是不夠的。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”,將它納入他們的流程。
在這篇文章中,我將解釋大數據是什麼意思,以及如何使用它來提高你的營銷策略。
大數據是什麼?
大數據是大的詞,不同的數據集,以指數速度增長,和太大或複雜的由傳統數據處理軟件處理。然而,它也可以指存儲和分析這些巨大的挑戰和功能數據集。
大數據通常是由三個要素:
- 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,第四個“V”是補充道:真實性,它描述了數據的質量和準確性。
數據可以是結構化(通常存儲在一個數據倉庫)或非結構化(存儲在一個數據湖)。它通常來自三個不同的來源:
- 客戶數據:這可以包括瀏覽行為,社交媒體交互、在線購買數據,點擊率,移動設備的使用,和地理定位數據。
- 財務數據:你的銷售和營銷統計,成本,利潤,加上財務數據對你的競爭對手。
- 操作數據:任何數據有關的業務流程,比如運輸和物流或CRM係統。
大數據為營銷人員提供了有價值的洞察客戶的偏好和行為,可用於優化虛擬營銷策略。但是你需要正確地分析它的能力,就是大數據分析。
大數據分析
出現之前的大數據分析(BDA),公司會讓信息堆積在他們的數據庫中沒有清楚地知道如何使用它。但如果數據不正確的解釋,你的策略和決策基礎。
然而,隨著大數據分析工具和技術,數據專業人員可以提取信息,如隱藏模式的相關性,從巨大的市場趨勢和複雜的數據集。不出所料,這一概念越來越受歡迎,在世界範圍內彙業銀行收入將達到2743億美元今年。
彙業銀行利用預測模型、統計算法和機器學習提供的見解和結論。例如,Apache撚角羚是一個大數據引擎用於結構化數據。Apache撚角羚用例包括快速實時分析數據。
你怎麼收集大數據?
企業應該已經跟蹤他們的財務和運營數據,但有多種方式收集有關客戶的大數據。舉個例子,如果你想收集大數據如何有效的業務幫助台回答客戶的查詢和解決任何問題他們可能,您可以使用調查。
讓我們探索各種方法收集有關客戶的大數據。
自願信息
客戶填寫基本的細節每一次他們在你的網站上購買或注冊接受折扣或時事通訊。這立即給你他們的地址和聯係信息,以及了解他們喜歡的產品。
調查
你也可以要求數據的形式調查,這是用於分析客戶和了解他們的喜好。
忠誠度計劃
客戶忠誠度計劃,收集點和獲得獎勵,是另一個收集數據的采購習慣的好方法。
社交媒體
社交媒體活動給你各種各樣的線索客戶的個性,還有各種應用程序,幫助您跟蹤數據從他們的文章,評論,和遵循。因此建議包括跟蹤這些數據作為你的一部分社交媒體營銷策略的內容。
郵件跟蹤
公司可以跟蹤電子郵件是否已被打開和閱讀,和收件人是否有點擊網站或社交媒體。您可以使用電子郵件儀軟件確保你發送有效的地址。
餅幹
餅幹(小文本文件存儲在一個web用戶瀏覽器目錄或數據文件夾)啟用網絡瀏覽器來跟蹤和存儲數據從用戶的搜索曆史記錄或其他在線活動。
第三方數據
可以從第三方公司購買客戶數據,但是要小心,您可能會違反隱私法GDPR等和客戶並不熱衷於自己的信息以這種方式出售。
大數據是如何幫助你的營銷策略?
無論你的行為你的營銷在房子或使用一個營銷機構,大數據是現代營銷的重要組成部分。與客戶期望個性化的消息傳遞和最大的便利旅程與你的品牌,你必須學習所有你可以在網上對他們和他們的行為方式。
找到你的聽眾
在你開始一個新賽季之前,你需要知道誰營銷。無論你是針對新線索或現有客戶,你需要一個準確的照片(最好是實時)你的目標受眾,和大數據可以幫助。
你可以收集信息的最新趨勢分析熱門搜索詞,和看哪個頻道為競爭對手提供最好的結果在你的利基。您可以識別質量領導通過追蹤他們的網上行為,和客戶micro-segment為了發送正確的信息給正確的人。
如果你參與B2B營銷,大數據可以用來識別企業可以受益於你的機構的技能(這裏有一個營銷代理的計劃模板你可以發送潛在來源)。
提高參與
為了保持消費者的興趣,你需要真正的了解他們的需求,想要的,和偏好,證明你理解他們通過提供相關的產品和服務。你還必須鼓勵忠誠,給他們最好的體驗你的品牌。
你應該有足夠的數據在你的現有客戶,根據之前的活動,購買,和交互。在實時大數據幫助你獲取新的信息,使您針對每一個客戶提供個性化內容。
例如,基於機器學習SageMaker模型使你的網站能夠預測哪些產品建議特定的顧客,而情緒分析突出了哪些客戶需要一點額外的照顧。
預測未來
說到預測,大數據分析和機器學習幫助你確定下一步客戶可能會做什麼,所以你可以相應地調整你的營銷努力。如果某些用戶總是反應良好,具體提供了你的網站,然後你就會知道它的價值發送他們在未來類似的提供。
大數據可以突出瀏覽和購買模式(“買了的人也認為B”),這也幫助你推薦產品給客戶,告知你如何設計你的網站的未來版本。
優化活動
與準確的知識武裝你的客戶所做的在過去,在實時的,他們在做什麼,他們將來可能會做什麼,你可以把理想的營銷活動。你就可以看到哪些平台最適合你的廣告和信息。例如,如果你發現幾乎沒有任何點擊通過電子郵件,你可以找到其他方法來連接。
大數據還可以幫助你優化在線內容,分析用戶反饋,這樣你就可以創建觀眾想要看到的內容。它使你為SEO優化,並發現哪些內容是最有效的銷售周期的每個階段。通過預測分析,可以確定最優營銷花費在多個頻道。
定價策略
雖然營銷團隊實際上並不設置產品價格,他們可以通過大數據收集有價值的信息並將其傳遞給其他的公司。例如,行為跟蹤和情緒分析可能顯示,大多數客戶都是在當前的定價。有潛在的實時調整價格,對於營銷人員發送有針對性的折扣提供了有價值的客戶。
使用大數據的挑戰
孤立的數據係統
在omnichannel時代,來自不同數據源的數據,大多數公司都有各種各樣的係統存儲和處理數據。這使它越來越費時進行全麵的數據分析。最好是把所有的數據放在一個中心位置,讓公司裏的每個人都可以訪問它。
非結構化數據
大部分的數據生成非結構化的,這意味著它有不同的形式和大小包括文檔、社交媒體文章、圖片、視頻和音頻流。這種類型的數據組成80 - 90%宇宙的總體數字數據。
非結構化數據可以是困難和昂貴的管理,但您可以安全地存儲,檢索和分析它的Azure數據湖(點擊這裏Azure架構圖數據湖)。
隱私問題
大數據必須妥善管理以減少違約的風險,保護敏感信息。最好是透明的數據收集和使用情況,通知你的客戶收集和你這樣做的原因。上麵的圖表顯示,他們中的很多人都足夠關心隱私,他們將歡迎更多的規定。
外賣
創建全局數據(創建,捕捉數據的總量,複製,和消費)將超過180字節到2025年。這是大量的信息來處理,但是你越了解你的客戶,你的營銷策略將會越好。
一旦你知道你的客戶如何在網上,他們覺得你的品牌,你可以優化你的運動目標正確的人,實現更好的接觸和忠誠,和對未來做出明智的決定。