Content Marketing

Apa Data Gedhe Lan Napa Saben Strategi Pemasaran Perlu Sekutu Iki

Yen ana tembung ing kamus sing bisa terus-terusan ngganggu spine akeh profesional, iku "analisis".

Kita wis bisa ndeleng sawetara wong sing mlaku lan ndhelik, ngganti layar, utawa arep nyruput kopi…

Nanging aja wedi!

Ketoke, ora mung ing jagad pemasaran sing nganalisa data nggawe rasa ora nyaman.

Analytics dadi luwih akeh ing rutinitas saben dina saka macem-macem segmen, lan salah sawijining sebab utama yaiku pertumbuhan Data Besar sing terus-terusan.

Luwih saka 2.5 exabyte (utawa 25,000,000,000,000,000,000 bita) digawe saben dina, lan jumlah kasebut meh tikel kaping pindho saben 3 taun wiwit taun 1980.

Saben wektu, luwih akeh perusahaan sing ngerti carane - lan ngapa - Big Data penting, lan nggunakake strategi sing luwih akeh analisis data lan wawasan saka analisis kasebut.

Wis wayahe sampeyan nglakoni sing padha.

Ing artikel iki, kita bakal nerangake apa Big Data lan poin liyane sing terus-terusan nyebabake keraguan:

Apa sampeyan siap? Ayo dadi miwiti, banjur!

Apa Data Gedhe?

Big Data minangka set informasi sing ana ing server lan database perusahaan, sing bisa diakses lan duwe interkoneksi ing antarane.

Yaiku, data sing kasedhiya ing world wide web lan bisa diakses saka jarak jauh.

Kanggo nggawe luwih jelas, YouTube minangka conto BD, amarga nggawe sawetara video ing basis data kasedhiya kanggo diakses pangguna.

Conto liyane yaiku Wikipedia, kanthi artikel sing kasedhiya ing basis data kanggo konsultasi online. 

Nanging, Big Data ora mung babagan database lan informasi online.

Miturut kontributor Majalah Forbes Lisa Arthur, akeh CMO lan CIO setuju yen Big Data yaiku kabeh data sing bisa diklumpukake babagan perusahaan utawa topik.

Iki minangka kumpulan informasi saka sumber tradisional lan digital, ing njero lan njaba perusahaan sampeyan, sing makili sumber panemuan lan analisis sing terus-terusan.

Sanajan media digital dadi raja sing paling dhuwur nalika nerangake akumulasi data, perusahaan paling gedhe ing pasar negesake yen dheweke ora kudu ninggalake:

  • Informasi penjualan non-digital.
  • Cathetan finansial
  • Saluran interaksi, kayata call center lan malah telemarketing.

Kabeh mau bisa dadi sumber data sing bisa mbantu bisnis sampeyan berkembang.

Apa Sejarah Big Data?

Sanajan istilah "Data Besar" relatif anyar, premis kanggo ngumpulake lan nyimpen informasi cukup lawas.

Mikir babagan perpustakaan, contone.

Nanging, konsep kasebut njupuk pendekatan anyar ing awal 2000s, nalika analis Doug Laney nulis artikel sing saiki dadi definisi Big Data sing paling misuwur.

Doug misahake ide kasebut dadi 5 Vs, sing bakal kita deleng ing ngisor iki.

Tambah jumlah data sing kasedhiya lan model bisnis mung-ing-wektu dadi penting kanggo duwe cara kanggo nganalisa jumlah data sing akeh ing wektu nyata.

Iki minangka prabédan utama ing antarane nglamar ide BD ing perusahaan sampeyan lan nyimpen informasi tanpa organisasi utawa analisis apa wae.

Apa 5 Vs Big Data?

Saiki, kita bisa mbagi Big Data dadi 5 Vs sing dadi basis kanggo ngetrapake konsep kasebut ing perusahaan apa wae.

Yaiku: Volume, Velocity, Variety, Veracity, lan Value.

Kita bakal nerangake saben wong kanthi rinci ing ngisor iki.

volume

Volume minangka titik wiwitan kanggo mangerteni BD.

Data 2.5 quintillion sing digawe saben dina nggawa jumlah informasi sing nggumunake saka sumber sing paling maneka warna.

Kaya media sosial, situs web lan interaksi blog, riwayat tuku, klik, lan malah saka nelusuri timbal lan pelanggan.

Volume data mengaruhi rong titik utama: panyimpenan lan analisis.

Kanthi ekspansi server saben dina, dadi luwih gampang kanggo nyimpen data sing akeh banget, utamane karo kompresi file lan kemungkinan nggawe data kasedhiya ing méga.

Analisis, ing sisih liya, dadi luwih gampang, utamane kanthi nggunakake alat sing digawe khusus kanggo Big Data.

kecepatan

Data ditransfer, disimpen, lan diundhuh kanthi kacepetan kilat.

Lan kita ora ngomong babagan kacepetan sambungan internet sampeyan, nanging kepiye carane konten iki digarap, dianyari, lan ditambahi kanthi cepet.

Liyane lan liyane sumber nyedhiyani data, kang ndadekake iku perlu kanggo ngatur informasi iki ing wektu nyata, cepet, lan aman.

macem-macem

Data kasedhiya ing kabeh wangun, werna, lan ukuran.

Bisa dadi spreadsheet, data terstruktur, utawa mung dokumen teks, video, lan gambar.

Sampeyan kudu ngerti varietas sing ana lan carane saben kudu dianalisis lan disimpen.

Kasetyan

Kacepetan lan macem-macem data saya tambah akeh, nanging unsur kasebut uga owah lan ora mesthi konsisten.

Bayangake media sosial - kepiye carane nggawe informasi kanthi rutin?

Dheweke pancen gumantung marang tumindak pangguna lan, sanajan kaya ngono, kita ora nyambung 24 jam saben dina.

Gagasan babagan kabeneran uga bisa ditrapake kanggo data saben dina, musiman, lan khusus acara, sing ngasilake volume informasi sing akeh lan bisa nyebabake tantangan manajemen.

Value

Kanthi jumlah data sing akeh banget, sampeyan bakal kelangan kabeh nalika sampeyan butuh banget.

Salah sawijining sebab utama yaiku sepira angel nyambungake lan ngowahi informasi ing macem-macem platform.

Mulane, perlu kanggo nyambungake lan nggandhengake unsur kasebut, nggawe hierarki lan macem-macem pranala menyang data - kanthi tembung liyane, nggawe pranala ing antarane.

Napa Big Data Digawe?

Volume informasi sing luar biasa dhuwur sing diasilake saben dina - lan akumulasi sajrone sawetara taun kepungkur - wis katon minangka sumber wawasan tinimbang mung sekumpulan data.

Mulane, perlu mikirake model analisis sing bakal mbantu perusahaan nemokake ide sing penting ing antarane akeh bait.

Big Data minangka solusi kasebut.

Iki ngidini organisasi nemokake kesempatan ora mung ing ngendi sing jelas, nanging uga kanthi ngubungake lan ngrujuk silang data kompleks, lan liwat decoupage saka data terstruktur, ora terstruktur, lan multi-terstruktur.

A PANDUAN LENGKAP kanggo komunikasi visual DATA KOMPLEK

Carane Interpretasi Data?

Sampeyan mbokmenawa wis ngerti pentinge data kanggo Big Data. Sawise kabeh, data wis kasebut ing kene kaping pirang-pirang.

Nanging ana luwih saka siji jinis data.

Sejatine, informasi apa wae bisa ditetepake kaya iki, nanging ana macem-macem format sing bisa nggampangake, ngalangi, utawa ngarahake analisis sing digawe dening perusahaan.

Data dipérang dadi rong jinis: terstruktur lan ora terstruktur. Ayo dadi ngerti sethitik liyane babagan saben wong.

Data sing ora terstruktur

Sajrone pirang-pirang taun, basis data wis bisa napsirake data kanthi luwih gampang.

Iki kedadeyan umume amarga database iki nyimpen informasi sing padha, kayata spreadsheet, petungan, fungsi, lan angka, sing nggampangake cara analisa konten iki.

Nanging, format data anyar wis teka - lan ora gampang diinterpretasikake kaya sadurunge.

Iki diarani data sing ora terstruktur, informasi sing ora diatur utawa ora gampang dimangerteni dening database tradisional lan format data dikenal.

Umumé, unsur kasebut umume teks. Metadata blog, gambar, lan tweet minangka conto data sing ora terstruktur.

Data terstruktur (utawa multi-struktur).

Ing tangan liyane, sawetara format data bisa gampang dikenali dening database, nggampangake analisis lan pangolahan. 

Iki diarani data terstruktur (utawa multi-struktur).

Jinis data kasebut asale saka interaksi antarane wong lan mesin, kayata aplikasi web lan media sosial.

Conto sing apik yaiku data sing diasilake saka prilaku pangguna ing web - uga dikenal minangka log.

Iki minangka campuran teks, gambar, lan data sing disusun kaya formulir utawa informasi transaksional.

Kemajuan digital wis ngowahi akeh data kasebut, nggawa luwih akeh format menyang sing dianggep terstruktur.

Kanthi evolusi terus-terusan hubungan antarane merek, konsumen, lan platform, tren yaiku jinis data kasebut bakal terus berkembang lan owah-owahan.

Kepiye Pasar Kerja Kanggo Data Besar?

Penyisipan Big Data ing perusahaan nyebabake kabutuhan profesional khusus ing kesimpulan saka data, utamane ing bidang statistik.

Nanging, spesialisasi mung ing statistik dudu apa sing disenengi perusahaan.

Salah sawijining ciri utama BD yaiku kemungkinan nemokake kesempatan kanggo nambah dodolan; mulane, analis kudu duwe kawruh babagan wilayah sing digunakake.

Analis Big Data sing kerja ing marketing, umpamane, kudu ngerti:

  • Generasi timbal.
  • Pemasaran Konten.
  • Marketing Email.
  • Media sosial.

Yen profesional minangka bagean saka tim dodolan, mula dheweke kudu ngerti siklus penjualan, nilai umur pelanggan (CLTV), lan kabeh proses liyane.

Paling kamungkinan, iki minangka alesan kenapa sawetara MBA ing Big Data ana, ora mung fokus ing sisih teknis lan teoritis, nanging uga ngatasi masalah sing ana gandhengane karo administrasi, pemasaran, logistik, lan sawetara bagean liyane.

Dadi yen sampeyan pengin mlebu pasar - utawa nggoleki profesional sing mumpuni - Elinga yen pluralitas minangka salah sawijining kunci kanggo nindakake kanthi apik ing Big Data.

Apa Hubungane Antarane Big Data lan Pemasaran?

Aja salah: marketing (lan dodolan) bisa entuk manfaat saka Big Data kaya sektor liyane. 

Mungkin malah luwih saka liyane.

Iku amarga perusahaan sing adhedhasar marketing ing data - uga dikenal minangka data-driven marketing -, tanpa bayangan saka mangu, sing gedhe-gedhe sing dominasi pasar.

Tim pemasaran sing paling efektif yaiku sing ngumpulake data sing diklumpukake saka pimpinan, prilaku pangguna, lan pengalaman tim, lan ngowahi dadi tumindak sing mbantu entuk asil.

Kita wis misahake 5 aspek marketing sing disenengi kanthi nggunakake Big Data. 

Mriksa metu!

Tafsir data

Perusahaan sing nggawe keputusan adhedhasar data luwih seneng.

Bener!

Dheweke luwih seneng amarga resolusi kasebut adhedhasar analytics, data, lan laporan sing mbantu dheweke dadi efektif.

A kaputusan luwih kamungkinan kanggo nggawa asil samesthine yen adhedhasar data sing mbuktekaken efficiency digambaraken sawijining.

Panaliten sing ditindakake dening KPMG Capital nuduhake manawa 99% saka responden percaya ing Big Data minangka bagean penting saka nggawe keputusan.

Nanging, 85% saka wong-wong mau ngaku kangelan interpretasi data lan mung 25% nerapake wawasan sing diolehake liwat analisis data.

Mula, profesional sing mumpuni dibutuhake kanggo nerjemahake data kanthi bener lan mbantu perusahaan nggawe keputusan sing tepat.

Kanggo iki, alat penting kaya para profesional.

Umume yaiku organisasi data lan platform decoupage, sing nggampangake inferensi ing mangsa ngarep.

Analisis pasar

Intuisi lan pengalaman profesional wis nuntun perusahaan kanggo sukses.

Nanging, dalane ora mesthi mulus. Akeh kesalahan, tes, lan dhuwit sing ditindakake sajrone proses kasebut.

Iki kedadeyan amarga sampeyan ora bisa ngira apa sing dikarepake para pamirsa - lan Big Data kasedhiya ing wektu iki.

Wong - profil semi-fiksi - penting banget kanggo strategi Pemasaran Digital sing berkualitas, lan kanggo nggawe personas sing apik sampeyan butuh informasi sing solid babagan apa sing disenengi, ing ngendi, lan konten apa sing arep dikonsumsi.

Nalika iku nemokake pola prilaku ing antarane pelanggan perusahaan lan carane tumindak ing pasar bakal menarik banget, apa ora?

Analisis deskriptif babagan acara, korélasi, lan gagasan sing diasilake saka data minangka sumber kawruh sing diwenehake Big Data kanggo strategi pemasaran sampeyan.

Pengalaman tuku

Proses nggawe keputusan ing mburi tuku bisa dadi misteri gedhe.

Apa sing ndadekake wong milih perusahaan sampeyan?

Ana macem-macem alasan, lan yen sampeyan melu ing jagad pemasaran perdagangan, adol langsung, utawa pemasaran multilevel, Big Data bisa dadi kanca sing paling apik - lan sampeyan uga ora ngerti.

Analisis data mbantu bisnis sampeyan nemokake cara distribusi produk sing paling apik, teknik titik penjualan (PoS), lan nyedhiyakake pengalaman tuku sing dikarepake pelanggan.

Ing pasar multi-tingkat, ana panjaluk dhuwur kanggo kustomisasi, lan sampeyan butuh kawruh strategis kanggo nyukupi kabutuhan persona sampeyan.

Sumber data liyane kanggo bisnis sampeyan

Ing wiwitan Big Data, sumber data diwatesi kanggo informasi sing digawe dening sawetara perusahaan ing sawetara program.

Cetha, kita wis ndeleng kepiye volume rujukan saya tambah akeh sajrone pirang-pirang taun. Lan iku ora kabeh negatif.

Mesthine, saiki butuh pakar kanggo entuk statistik sing cocog banget saka data sing kasedhiya, nanging ing wektu sing padha, macem-macem unsur kasebut luwih dhuwur.

Twitter, Facebook, Instagram, lan macem-macem aplikasi nyedhiyakake data saben dina.

Pengecer bisa nggunakake data cuaca kanggo tuku produk sing tepat ing wektu sing tepat.

Perencana acara bisa milih tanggal sing paling apik kanggo tumindak adhedhasar ramalan cuaca, lan liya-liyane.

Kabeh sumber informasi mbantu perusahaan nggawe keputusan sing paling apik, golek solusi sing paling apik kanggo pelanggan, lan dorong dodolan.

Weblog wis berkembang dadi konten media sosial, data saka piranti Business Intelligence (BI), laporan, indikator makroekonomi, lan liya-liyane.

Sumber liyane lan liyane nyedhiyakake informasi sing cocog kanggo perusahaan.

automation Marketing

Otomasi pemasaran lawas sing apik ora dibutuhake mung kanggo strategi Pemasaran Konten lan Pemasaran Inbound sing sukses.

Iki uga minangka sumber data tambahan lan bisa nggawe analisis menarik kanggo perusahaan.

Yen kita mikir babagan iki, platform otomatisasi nyimpen informasi babagan pangguna, karakteristik prilaku, lan malah metrik revenue kampanye lan tumindak.

Mula, iki minangka bagean liyane saka Big Data sing cocog banget karo perusahaan sampeyan.

Kajaba iku, alat otomatisasi pemasaran duwe akeh integrasi sing mbantu sampeyan duwe tampilan sing luwih jembar babagan materi sing kasedhiya kanggo dianalisis.

MAJALAH KONTEN ROCK Pilar pemasaran berbasis data

Apa Big Data Analytics?

Mesthi sampeyan wis ngerti yen sampeyan kudu nganalisa supaya bisa tuwuh. 

Nyatane, alesan iki sing nyebabake pangembangan konsep Big Data. Mulane, sisih analitis ora bisa ditinggalake.

Big Data minangka kumpulan data ing set data, dene Big Data Analytics babagan njupuk tangan lan nemokake wawasan babagan tren pasar, prilaku konsumen, lan pangarep-arep.

Sing ditindakake analitik yaiku njupuk kabeh sumber data sing wis kita deleng sadurunge - bahan baku kabeh - lan nggawe korélasi, inferensi, lan pranala antarane data.

Mangkono, sampeyan bisa nemokake metrik sing cocog karo perusahaan sampeyan, nggunakake nomer kanggo nggawe keputusan, lan nggawe strategi sing luwih efisien.

Mangkene sing sampeyan kudu ngerti:

Ngenali pola

Pola penting banget. Pola pamirsa mbantu sampeyan mbangun persona sampeyan.

Pangguna sing tumindak padha lan dadi pelanggan menehi wawasan menyang tumindak sing kudu ditindakake kanggo entuk pelanggan sing padha.

Pemasaran ulang minangka conto sing apik saka pola lan analitik kasebut. 

Sawise dadi kasengsem ing buku, carane akeh tawaran padha wis ditampa sawise iku? Iki minangka salah sawijining aplikasi kawruh sing dipikolehi liwat diagnosis iki.

Competition

Ngerti lan ngerti apa sing ditindakake pesaing sampeyan penting banget kanggo sukses perusahaan sampeyan.

Sampeyan ora kudu nyerang kabeh pesaing sampeyan, nanging kauntungan nyata yaiku sinau saka kesalahane.

Analisis data minangka alat sing apik kanggo nemokake dalan sing paling apik, adhedhasar tumindak pesaing sampeyan sing ora entuk asil sing dikarepake.

Umume wawasan kasebut asale saka prilaku pamirsa lan mbantu sampeyan nggawe promosi khusus kanggo pasar sampeyan.

Analisis data gedhe ing marketing lan sales

Metrik penting banget kanggo loro tim.

Pemasaran kudu ngerti tumindak endi sing ngasilake asil paling akeh - ing babagan timbal, ROI, lan lalu lintas - lan tim sales kudu nemokake tumindak lan proses sing ngowahi paling akeh dadi pelanggan.

Analisis wis dadi bagian saka urip saben dinane sebagian besar tim kasebut, nanging yen dudu bagean saka tim perusahaan sampeyan, wektune kanggo miwiti!

Big Data mbantu perusahaan ngerti pola prilaku lan tanggapan kanggo tumindak sing ditindakake.

Akeh perusahaan nggunakake analisis iki kanggo:

  • Ngurangi biaya akuisisi pelanggan (CAC).
  • Nambah nilai umur pelanggan (CLTV).
  • Ngoptimalake rega lan diskon.

Rahasia perusahaan sing sukses yaiku nggawe Big Data Analytics dadi bagian aktif ing urip saben dinane tim.

Walmart nggawe Walmart Global Tech, sing mbantu perusahaan nggawe alat kanggo nyambungake karo publik liwat data sing diklumpukake babagan pelanggan.

MIT digunakake MIT Media Lab kanggo map carane akeh wong ing pusat blanja paling gedhé ing AS ing sembarang wektu tartamtu sak Black Friday.

Nike nggunakake aplikasi sing mlaku kanggo nyengkuyung pangguna supaya olahraga lan nuduhake ing media sosial, lan ngumpulake macem-macem informasi sing cocog karo bisnis.

Cukup menarik, ta?

Bungkus: Data Minangka Kesempatan Bisnis

Gagasan Big Data ngupaya ngowahi kabeh sing diklumpukake perusahaan ing urip saben dinane para pelanggan - ing bentuk data lan informasi - dadi kawruh sing migunani kanggo kampanye lan strategi.

Kanthi akeh konten sing kasedhiya, saka pelanggan sampeyan dhewe lan saka pengunjung lan wong liya, ora njupuk kesempatan kanggo nambah bisnis sampeyan pancen dudu pilihan sing paling apik.

Nanging sampeyan ora kudu dadi bagian saka organisasi gedhe kanggo ngetrapake ide Big Data.

Piranti gratis kayata Google Analytics lan uga manajemen media sosial, Pemasaran Email, lan alat Otomasi Pemasaran bisa ngasilake wawasan sing menarik.

Pramila kita wis nyiapake kiriman khusus kanggo sampeyan kanthi kabeh sing sampeyan kudu ngerti Pemasaran Marketing lan carane aplikasi data kanggo strategi marketing. Sugeng maca, lan nganti ketemu maneh!

Artikel web

0 komentar
Umpan Balik Inline
Ndeleng kabeh komentar
Bali menyang ndhuwur tombol