Content Marketing

Co jsou velká data a proč každá marketingová strategie potřebuje tohoto spojence

Pokud je ve slovníku slovo, které dokáže mnoha odborníkům neustále běhat mráz po zádech, je to „analýza“.

Už vidíme, jak někteří lidé běží a schovávají se, mění obrazovky nebo si jdou dát kávu…

Ale nebojte se!

Zřejmě to není jen v marketingovém světě, kde analýza dat vytváří určité nepohodlí.

Analytics se stále více dostává do každodenní rutiny různých segmentů a jedním z hlavních důvodů je neustálý růst Big Data.

Více než 2.5 exabajtů (nebo 25,000,000,000,000,000,000 XNUMX XNUMX bajtů) vznikají každý den a toto číslo se od roku 3 každé 1980 roky téměř zdvojnásobuje.

Stále více společností chápe, jak a proč jsou velká data důležitáa přijetí strategií, které zahrnují více analýzy dat a postřehů z této analýzy.

Je čas, abyste udělali totéž.

V tomto článku vysvětlíme, co jsou velká data a další body, které neustále vedou k pochybnostem:

Jsi připraven? Tak začněme!

Co je to velká data?

Big Data je soubor informací přítomný na serverech a firemních databázích, ke kterým lze přistupovat a jsou mezi nimi propojeny.

Tedy data, která jsou dostupná na celosvětové síti a lze k nim přistupovat vzdáleně.

Aby to bylo jasnější, YouTube je příkladem BD, protože zpřístupňuje několik videí přítomných v databázi uživatelům.

Dalším příkladem je Wikipedie s články dostupnými o databázích pro online konzultace. 

Big Data však nejsou jen databáze a online informace.

Podle přispěvatelky časopisu Forbes Lisy Arthurové se mnoho CMO a CIO shoduje na tom, že Big Data jsou všechna data, která lze shromáždit o společnosti nebo tématu.

Jedná se o sbírku informací z tradičních i digitálních zdrojů uvnitř i vně vaší společnosti, která představuje zdroj neustálého objevování a analýzy.

Přestože digitální média kralují, pokud jde o akumulaci dat, největší společnosti na trhu potvrzují, že nesmí opomenout:

  • Nedigitální informace o prodeji.
  • Finanční záznamy.
  • Interakční kanály, jako jsou call centra a dokonce i telemarketing.

Všechny tyto věci mohou být zdroji dat, které mohou pomoci vašemu podnikání růst.

Jaká je historie velkých dat?

I když je termín „Big Data“ relativně nový, premisa shromažďování a ukládání informací je poměrně stará.

Vzpomeňte si například na knihovny.

Tento koncept však nabral nový přístup na počátku 2000. století, kdy analytik Doug Laney napsal článek, který je dnes nejznámější definicí velkých dat.

Doug rozdělil svůj nápad na 5 V, které uvidíme níže.

S rostoucím množstvím dostupných dat a obchodními modely just-in-time je nezbytné mít způsob, jak analyzovat velké množství dat v reálném čase.

To je přesně ten hlavní rozdíl mezi uplatněním myšlenky BD ve vaší společnosti a ukládání informací bez jakékoli organizace nebo analýzy.

Jaké jsou 5 vs velkých dat?

V současné době můžeme Big Data rozdělit na 5 V, která tvoří základ pro implementaci konceptu v jakékoli společnosti.

Jsou to: objem, rychlost, rozmanitost, pravdivost a hodnota.

Níže si každou z nich podrobně vysvětlíme.

Hlasitost

Hlasitost je výchozím bodem pro pochopení BD.

2.5 kvintilionů dat vytvářených každý den přináší působivé množství informací z nejrůznějších zdrojů.

Jako jsou sociální média, interakce na webových stránkách a blogech, historie nákupů, kliknutí a dokonce i sledování potenciálních zákazníků a zákazníků.

Objem dat ovlivňuje dva hlavní body: skladování a analýzy.

S každodenním rozšiřováním serverů bylo mnohem snazší ukládat obrovské množství dat, zejména díky kompresi souborů a možnosti zpřístupnění dat v cloudu.

Na druhé straně je analýza stále jednodušší, zejména s použitím nástrojů šitých na míru pro velká data.

Rychlost

Data jsou přenášena, ukládána a stahována rychlostí blesku.

A to nemluvíme o rychlosti vašeho připojení k internetu, ale o tom, jak se s tímto obsahem pracuje, jak se rychle aktualizuje a rozšiřuje.

Stále více zdrojů poskytuje data, a proto je nutné tyto informace spravovat v reálném čase, rychle a bezpečně.

Různorodost

Data přicházejí ve všech tvarech, barvách a velikostech.

Mohou to být tabulky, strukturovaná data nebo jen textové dokumenty, videaa obrázky.

Je nutné porozumět existujícím odrůdám a tomu, jak by měla být každá analyzována a skladována.

Pravdivost

Rychlost a rozmanitost dat neustále roste, ale tyto prvky se také mění a nemusí být nutně konzistentní.

Představte si sociální média – jak pravidelně generují informace?

Jsou zcela závislé na uživatelských akcích a i když se to tak může zdát, nejsme připojeni 24 hodin denně.

Myšlenku pravdivosti lze také aplikovat na denní, sezónní a událostně specifická data, která generují velké množství informací a mohou vést k problémům s řízením.

Hodnota

S tak obrovským množstvím dat pravděpodobně ztratíte přehled o všem, když to budete opravdu potřebovat.

Jedním z hlavních důvodů je to, jak těžké je propojovat a transformovat informace napříč různými platformami.

Proto je nutné prvky spojovat a korelovat, vytvářet hierarchie a vícenásobné vazby na data – jinými slovy, vytvářet mezi nimi vazby.

Proč byla vytvořena velká data?

Neuvěřitelně vysoký objem informací generovaných denně – a nashromážděných za posledních několik let – se začal vnímat spíše jako zdroj vhledu než jen shluk dat.

Proto bylo nutné vymyslet model analýzy, který by firmám pomohl najít cenné nápady mezi tolika bajty.

Big Data byla tím řešením.

Umožňuje organizacím objevovat příležitosti nejen tam, kde mají jasno, ale také pomocí korelace a křížového odkazování na komplexní data a prostřednictvím decoupage strukturovaných, nestrukturovaných a vícestrukturovaných dat.

KOMPLETNÍ PRŮVODCE VIZUÁLNÍ KOMUNIKACÍ KOMPLEXNÍCH DAT

Jak interpretovat data?

Pravděpodobně jste již pochopili důležitost dat pro Big Data. Ostatně data zde byla zmíněna již několikrát.

Ale existuje více než jeden typ dat.

V podstatě lze takto definovat jakoukoli informaci, ale existují různé formáty, které mohou usnadnit, znemožnit nebo nasměrovat analýzu prováděnou společnostmi.

Data se dělí na dva typy: strukturovaná a nestrukturovaná. Pojďme se o každém z nich dozvědět trochu více.

Nestrukturovaná data

V průběhu let byly databáze schopny snadněji interpretovat data.

Stalo se to z velké části kvůli skutečnosti, že tyto databáze uchovávají podobné informace, jako jsou tabulky, výpočty, funkce a čísla, což usnadňuje způsob, jakým je tento obsah analyzován.

Přišly však nové datové formáty – a nelze je tak snadno interpretovat jako dříve.

Říká se jim nestrukturovaná data, informace, které nejsou organizovány nebo které nejsou snadno pochopitelné tradičními databázemi a známými datovými formáty.

Obecně jsou tyto prvky převážně texty. Metadata blogu, obrázky a tweety jsou příklady nestrukturovaných dat.

Strukturovaná (nebo vícestrukturovaná) data

Na druhou stranu některé datové formáty mohou být snadno rozpoznány databázemi, což usnadňuje analýzu a zpracování. 

Říká se jim strukturovaná (nebo vícestrukturovaná) data.

Tyto typy dat jsou odvozeny z interakcí mezi lidmi a stroji, jako jsou webové aplikace a sociální média.

Dobrým příkladem jsou data, která jsou výsledkem chování uživatelů na webu – známá také jako protokoly.

Je to směs textu, obrázků a dat strukturovaných jako formuláře nebo transakční informace.

Digitální pokrok změnil mnoho z těchto dat, čímž přináší ještě více formátů těm, které jsou považovány za strukturované.

S neustálým vývojem vztahů mezi značkami, spotřebiteli a platformami je trendem, že tyto typy dat se budou nadále vyvíjet a měnit.

Jaký je trh práce pro velká data?

Vkládání Big Data do společností vyvolalo potřebu profesionálů specializovaných na vyvozování z dat, především v oblasti statistiky.

Specializace pouze na statistiky však není zrovna to, co firmy preferují.

Jednou z hlavních charakteristik BD je možnost hledání příležitostí ke zvýšení prodeje; proto musí mít analytici znalosti o oblasti, ve které pracují.

Analytik velkých dat pracující v marketingu musí například znát:

  • Vedoucí generace.
  • Marketing obsahu.
  • Emailový marketing.
  • Sociální média.

Pokud je profesionál součástí prodejního týmu, musí rozumět prodejním cyklům, celoživotní hodnotě zákazníka (CLTV) a všem dalším souvisejícím procesům.

Nejpravděpodobněji proto existuje několik MBA na Big Data, které se nezaměřují pouze na technickou a teoretickou stránku, ale také řeší otázky související s administrativou, marketingem, logistikou a několika dalšími segmenty.

Pokud tedy chcete vstoupit na trh — nebo hledáte kvalifikované odborníky – pamatujte, že pluralita je jedním z klíčů k dobrému výkonu v Big Data.

Jaké je spojení mezi velkými daty a marketingem?

Nenechte se mýlit: marketing (a prodej) může těžit z velkých dat stejně jako jakýkoli jiný sektor. 

Možná ještě víc než kterýkoli jiný.

Je to proto, že společnosti, které zakládají svůj marketing na datech – také známý jako marketing řízený daty — jsou to beze stínu pochybností ty, které dominují trhu.

Nejúčinnější marketingové týmy jsou ty, které shromažďují data získaná od potenciálních zákazníků, chování uživatelů a týmových zkušeností a převádějí je do akcí, které pomáhají dosahovat výsledků.

Oddělili jsme 5 aspektů marketingu, které jsou upřednostňovány při použití velkých dat. 

Zkontroluj to!

Interpretace dat

Společnosti, které se rozhodují na základě dat, jsou šťastnější.

To je pravda!

Jsou šťastnější, protože jejich řešení jsou založena na analýze, datech a sestavách které jim pomáhají být efektivní.

Rozhodnutí s větší pravděpodobností přinese očekávané výsledky, pokud je založeno na údajích, které prokazují jeho předpokládanou účinnost.

Ukázala to studie společnosti KPMG Capital 99% respondentů věří v velká data jako důležitou součást rozhodování.

Nicméně, 85% z nich tvrdí, že mají potíže s interpretací dat a pouze 25% aplikovat poznatky získané analýzou dat.

Proto je potřeba kvalifikovaného odborníka, který by správně interpretoval data a pomohl společnosti činit správná rozhodnutí.

K tomu jsou nástroje stejně důležité jako profesionálové.

Většina z nich jsou platformy pro organizaci dat a decoupage, které usnadní jejich vyvození v blízké budoucnosti.

Analýza trhu

Intuice a zkušenosti profesionálů vedly společnosti k úspěchu.

Ne vždy však byla cesta tak hladká. V procesu bylo vynaloženo mnoho chyb, testování a peněz.

Stalo se to proto, že nemůžete odhadnout, co vaše publikum chce – a velká data se v tomto bodě hodí.

Personas — semi-fiktivní profily — jsou nezbytné pro kvalitní strategii digitálního marketingua k vytvoření dobrých osobností potřebujete spolehlivé informace o tom, co mají rádi, kde jsou a jaký obsah chtějí konzumovat.

Právě tehdy by bylo velmi zajímavé najít vzorce chování u zákazníků vaší společnosti a jejich chování na trhu, že?

Popisná analýza událostí, korelací a nápadů generovaných z dat jsou zdroje znalostí, které Big Data poskytují pro vaši marketingovou strategii.

Zkušenosti s nákupem

Rozhodovací proces za nákupem může být velkou záhadou.

Podle čeho si člověk vybere vaši společnost?

Důvodů může být mnoho, a pokud se pohybujete ve světě obchodního marketingu, přímého prodeje nebo víceúrovňového marketingu, Big Data mohou být vaším nejlepším přítelem – a možná o tom ani nevíte.

Analýza dat pomáhá vaší firmě najít nejlepší způsob distribuce produktů, techniky místa prodeje (PoS) a poskytování nákupní zkušenosti, kterou zákazník očekává.

Na víceúrovňových trzích existuje vysoká poptávka po přizpůsobení a potřebujete strategické znalosti, abyste splnili potřeby své osobnosti.

Více zdrojů dat pro vaši firmu

V počátcích Big Data byly zdroje dat omezeny na informace generované několika společnostmi v několika programech.

Je zřejmé, že jsme viděli, jak se objem doporučení v průběhu let exponenciálně zvýšil. A to není vůbec negativní.

Nyní je samozřejmě potřeba odborníka, aby z dostupných dat získal skutečně relevantní statistiky, ale zároveň je rozmanitost těchto prvků stále vyšší.

Twitter, Facebook, Instagrama různé aplikace poskytují data každý den.

Prodejce může použít data o počasí k nákupu správných produktů ve správný čas.

Plánovač událostí může vybrat nejlepší datum pro akci na základě předpovědí počasí a tak dále.

Všechny zdroje informací pomáhají vaší společnosti činit ta nejlepší rozhodnutí, najděte nejlepší řešení pro své zákazníky a zvyšte prodej.

Weblogy se rozšířily a staly se obsahem sociálních médií, dat z nástrojů Business Intelligence (BI), reportů, makroekonomických ukazatelů a mnoha dalších.

Stále více zdrojů poskytuje relevantní informace pro společnosti.

Marketingová automatizace

Stará dobrá marketingová automatizace není nepostradatelná jen pro úspěšné strategie Content Marketing a Inbound Marketing.

Je to také doplňkový zdroj dat a může dělat zajímavé analýzy pro společnosti.

Pokud se nad tím zamyslíme, automatizační platformy ukládají informace o uživateli, charakteristikách chování a dokonce i metriky příjmů z kampaní a akcí.

Proto je to další část Big Data, která je pro vaši společnost vysoce relevantní.

Kromě toho mají nástroje pro automatizaci marketingu mnoho integrací které vám pomohou získat stále širší přehled o materiálu, který máte k dispozici pro analýzu.

ROCK CONTENT MAGAZINE Pilíře marketingu řízeného daty

Co je Big Data Analytics?

Jistě jste již pochopili, že musíte analyzovat, abyste mohli růst. 

Ve skutečnosti to byla tato úvaha, která tolik motivovala růst konceptu velkých dat. Nelze tedy opomenout ani analytickou stránku.

Big Data jsou množinou dat v rámci datových sad, zatímco Big Data Analytics je o získání praktických informací a hledání vhledů do tržních trendů, chování spotřebitelů a jejich očekávání.

Analýza využívá všechny zdroje dat, které jsme viděli dříve — surovina toho všeho — a vytvářet korelace, závěry a vazby mezi daty.

Můžete tak najít metriky relevantní pro vaši společnost, používat čísla k rozhodování a vytvářet efektivnější strategie.

Zde je to, co potřebujete vědět:

Identifikační vzorce

Vzory jsou velmi důležité. Vaše vzorce publika vám pomáhají budovat vaši osobnost.

Uživatelé, kteří se chovají podobně a stávají se zákazníky, vám dávají přehled do akcí, které byste měli podniknout, abyste získali více podobných zákazníků.

Remarketing je dobrým příkladem těchto vzorců a analýz. 

Poté, co jste se o knihu začali zajímat, kolik podobných nabídek jste poté dostali? Jde o jednu z aplikací znalostí získaných touto diagnózou.

Soutěž

Znalost a pochopení toho, co dělá vaše konkurence, je velmi důležité pro úspěch vaší společnosti.

Nebudete nutně útočit na všechny své konkurenty, ale skutečná výhoda spočívá v poučení se z jejich chyb.

Analýza dat je vynikajícím nástrojem k nalezení nejlepších cest, kterými se vydatna základě akcí vašich konkurentů, které nedosáhly očekávaných výsledků.

Většina těchto poznatků pochází z chování vašeho publika a pomáhá vám vytvářet konkrétní propagační akce pro váš trh.

Analýza velkých dat v marketingu a prodeji

Metriky jsou pro oba týmy velmi důležité.

Marketing musí pochopit, které akce generují nejvíce výsledků – pokud jde o potenciální zákazníky, návratnost investic a návštěvnost – a prodejní tým musí najít akce a procesy, které přemění nejvíce potenciálních zákazníků na zákazníky.

Analýza je již součástí každodenního života většiny těchto týmů, ale pokud není součástí týmu vaší společnosti, je čas začít!

Big Data pomáhají společnostem porozumět vzorcům chování a reakcím na podniknuté kroky.

Mnoho společností používá tuto analýzu k:

  • Snižte náklady na akvizici zákazníků (CAC).
  • Zvyšte celoživotní hodnotu zákazníka (CLTV).
  • Optimalizujte ceny a slevy.

Tajemství úspěšných společností spočívá v tom, aby se Big Data Analytics stala aktivní součástí každodenního života týmů.

Walmart vytvořil Walmart Global Tech, který pomáhá společnosti vytvářet nástroje pro spojení s veřejností prostřednictvím dat shromážděných o zákaznících.

MIT použila MIT Media Lab ke zmapování toho, kolik lidí bylo v největší nákupní centrum v USA v kteroukoli dobu během Černého pátku.

Nike používá svou běžeckou aplikaci k povzbuzení uživatelů ke sportování a sdílení na sociálních sítích a shromažďuje různé obchodní informace.

Docela zajímavé, že?

Zabalit: Data jako obchodní příležitosti

Myšlenka Big Data se snaží přeměnit vše, co společnosti shromažďují v každodenním životě svých zákazníků – ve formě dat a informací – do cenných znalostí pro kampaně a strategie.

S tolika dostupným obsahem, jak od vašich vlastních zákazníků, tak od návštěvníků a cizích lidí, není nevyužívání šance na zlepšení vašeho podnikání opravdu tou nejlepší volbou.

Ale nemusíte být součástí velké organizace, abyste mohli uplatnit myšlenku Big Data.

Bezplatné nástroje, jako je Google Analytics a dokonce i správa sociálních médií, e-mailový marketing a nástroje pro automatizaci marketingu, mohou přinést zajímavé poznatky.

Proto jsme pro vás připravili speciální příspěvek se vším, co potřebujete vědět Marketing Analytics a jak aplikovat data na marketingové strategie. Příjemné čtení a na viděnou příště!

Související články

0 Komentáře
Vložené zpětné vazby
Zobrazit všechny komentáře
Tlačítko Nahoru