Садржај маркетинг

Шта су велики подаци и зашто је свакој маркетиншкој стратегији потребан овај савезник

Ако постоји реч у речнику од које се многи професионалци стално хвата језа, онда је то „анализа“.

Већ можемо да видимо неке људе како трче и крију се, мењају екране или иду на кафу...

Али немојте се плашити!

Очигледно, не само у свету маркетинга анализа података ствара извесну нелагоду.

Аналитика је све присутнија у дневним рутинама различитих сегмената, а један од главних разлога за то је константан раст Биг Дата.

Више од 2.5 ексабајта (или 25,000,000,000,000,000,000 бајтова) се стварају сваког дана, а тај број се скоро удвостручио сваке 3 године од 1980.

Све време, све више компанија схвата како су – и зашто – велики подаци важни, и усвајање стратегија које укључују више анализе података и увида из те анализе.

Време је да и ви урадите исто.

У овом чланку ћемо објаснити шта су Биг Дата и друге тачке које стално доводе до сумње:

Да ли сте спремни? Почнимо, онда!

Шта су велики подаци?

Велики подаци су скуп информација присутних на серверима и базама података компаније, којима се може приступити и којима се могу међусобно повезати.

То јест, подаци који су доступни на светској мрежи и којима се може приступити са даљине.

Да буде јасније, ИоуТубе је пример БД-а, јер чини неколико видео записа присутних у бази података доступним корисницима за приступ.

Други пример је Википедија, са чланцима доступним у базама података за онлајн консултације. 

Међутим, велики подаци нису само базе података и онлајн информације.

Према сарадници часописа Форбес Лизи Артур, многи ЦМО и ЦИО се слажу да су велики подаци сви подаци који се могу прикупити о компанији или теми.

То је збирка информација из традиционалних и дигиталних извора, унутар и ван ваше компаније, који представља извор континуираног откривања и анализе.

Иако дигитални медији доминирају када је у питању акумулација података, највеће компаније на тржишту потврђују да не смеју изоставити:

  • Недигиталне информације о продаји.
  • Финансијски извештаји.
  • Канали интеракције, као што су позивни центри, па чак и телемаркетинг.

Све те ствари могу бити извори података који могу помоћи вашем пословању да расте.

Шта је историја великих података?

Иако је термин „велики подаци“ релативно нов, премиса прикупљања и складиштења информација је прилично стара.

Размислите о библиотекама, на пример.

Међутим, концепт је добио нови приступ почетком 2000-их, када је аналитичар Даг Лејни написао чланак који је данас најпознатија дефиниција великих података.

Даг је своју идеју раздвојио на 5 В, што ћемо видети у наставку.

Све већа количина доступних података и пословних модела „баш на време“ учинили су да је неопходно имати начин анализе великих количина података у реалном времену.

Управо то је главна разлика између примене идеје БД у вашој компанији и чување информација без икакве организације или анализе.

Шта је 5 против великих података?

Тренутно можемо поделити велике податке на 5 В који чине основу за имплементацију концепта у било којој компанији.

То су: Обим, Брзина, Разноврсност, Верацити и Валуе.

У наставку ћемо детаљно објаснити сваки од њих.

Запремина

Обим је полазна тачка за разумевање БД.

2.5 квинтилиона података који се стварају сваког дана доносе импресивну количину информација из најразличитијих извора.

Као што су друштвени медији, интеракције на веб-сајту и блогу, историја куповине, кликови, па чак и праћење потенцијалних клијената и купаца.

Обим података утиче на две главне тачке: чување и анализу.

Са свакодневним ширењем сервера, постало је много лакше чувати огромне количине података, посебно са компресијом датотека и могућношћу да подаци буду доступни у облаку.

Анализа, с друге стране, постаје све једноставнија, посебно уз коришћење алата скројених за велике податке.

Брзина

Подаци се преносе, чувају и преузимају брзином муње.

И не говоримо о брзини ваше интернет везе, већ о томе како се овај садржај ради, ажурира и брзо проширује.

Све више извора пружа податке, што чини неопходним управљање овим информацијама у реалном времену, брзо и безбедно.

Разноврсност

Подаци долазе у свим облицима, бојама и величинама.

То могу бити табеле, структурирани подаци или само текстуални документи, видеос, и слике.

Неопходно је разумети постојеће сорте и како сваку треба анализирати и чувати.

Вераити

Брзина и разноврсност података стално расту, али ови елементи се такође мењају и нису нужно доследни.

Замислите друштвене медије - како они редовно генеришу информације?

Они у потпуности зависе од радњи корисника и, иако тако изгледа, нисмо повезани 24 сата дневно.

Идеја истинитости се такође може применити на дневне, сезонске податке и податке специфичне за догађаје, што генерише велики обим информација и може довести до изазова управљања.

вредност

Са тако огромном количином података, вероватно ћете изгубити појам о свему када вам заиста затреба.

Један од главних разлога за то је колико је тешко повезати и трансформисати информације на различитим платформама.

Због тога је неопходно повезати и корелирати елементе, креирајте хијерархије и вишеструке везе са подацима — другим речима, креирајте везе између њих.

Зашто су створени велики подаци?

Невероватно велики обим информација које се свакодневно генеришу — и акумулиране у последњих неколико година — се сматра извором увида, а не само гомиле података.

Стога је било неопходно осмислити модел анализе који би помогао компанијама да пронађу вредне идеје међу толиким бројем бајтова.

Биг Дата су били то решење.

Омогућава организацијама да открију могућности не само тамо где су јасне, али и корелацијом и унакрсним референцама сложених података, као и декупажом структурираних, неструктурираних и вишеструких података.

КОМПЛЕТАН ВОДИЧ ЗА ВИЗУЕЛНО КОМУНИЦИРАЊЕ СЛОЖЕНИХ ПОДАТАКА

Како протумачити податке?

Вероватно сте већ разумели важност података за велике податке. Уосталом, подаци су овде поменути неколико пута.

Али постоји више од једне врсте података.

У основи, свака информација се може дефинисати овако, али постоје различити формати који могу олакшати, отежати или усмјерити анализу коју праве компаније.

Подаци се деле на два типа: структурирани и неструктурирани. Хајде да сазнамо мало више о сваком од њих.

Неструктурирани подаци

Током година, базе података су постале у стању да лакше тумаче податке.

Ово се догодило углавном због чињенице да ове базе података чувају сличне информације, као што су табеле, прорачуни, функције и бројеви, што олакшава начин на који се овај садржај анализира.

Међутим, стигли су нови формати података — и они се не тумаче тако лако као раније.

То се називају неструктурирани подаци, информације које нису организоване или које није лако разумети традиционалним базама података и познатим форматима података.

Генерално, ови елементи су претежно текстови. Метаподаци блога, слике и твитови су примери неструктурираних података.

Структурирани (или вишеструки) подаци

С друге стране, неки формати података могу се лако препознати у базама података, што олакшава анализу и обраду. 

Зову се структурирани (или вишеструки) подаци.

Ове врсте података су изведене из интеракције између људи и машина, као што су веб апликације и друштвени медији.

Добар пример су подаци који су резултат понашања корисника на вебу — познати и као евиденције.

То је мешавина текста, слика и података структурираних попут образаца или информација о трансакцијама.

Дигитални напредак је трансформисао велики део ових података, доносећи још више формата онима који се сматрају структурираним.

Уз сталну еволуцију односа између брендова, потрошача и платформи, тренд је да ће ове врсте података наставити да се развијају и мењају.

Какво је тржиште рада за велике податке?

Убацивање великих података у компаније створило је потребу за професионалцима специјализованим за закључке из података, углавном у области статистике.

Међутим, специјализација само за статистику није оно што компаније преферирају.

Једна од главних карактеристика БД-а је могућност проналажења могућности за повећање продаје; стога, аналитичари морају имати знање о области у којој раде.

Аналитичар великих података који ради у маркетингу, на пример, мора да буде упознат са:

  • Генерација олова.
  • Садржај маркетинга.
  • Емејл Маркетинг.
  • Друштвени медији.

Ако је професионалац део продајног тима, онда треба да разуме циклусе продаје, животну вредност купаца (ЦЛТВ) и све друге укључене процесе.

Највероватније је то разлог зашто постоји неколико МБА-ова о великим подацима, који се не фокусирају само на техничке и теоријске стране, већ се баве и питањима везаним за администрацију, маркетинг, логистику и неколико других сегмената.

Дакле, ако желите да уђете на тржиште — или тражите квалификоване стручњаке — запамтите да је плуралитет један од кључева за добро пословање у великим подацима.

Каква је веза између великих података и маркетинга?

Немојте погрешити: маркетинг (и продаја) могу имати користи од великих података колико и сваки други сектор. 

Можда чак и више него било који други.

То је зато што компаније које свој маркетинг заснивају на подацима - такође познато као маркетинг вођен подацима — без икакве сумње су они који доминирају тржиштем.

Најефикаснији маркетиншки тимови су они који прикупљају податке прикупљене од потенцијалних клијената, понашања корисника и искуства тима и претварају их у акције које помажу у постизању резултата.

Одвојили смо 5 аспеката маркетинга који су фаворизовани коришћењем великих података. 

Погледај!

Тумачење података

Компаније које доносе одлуке на основу података су срећније.

Истина је!

Они су срећнији јер су њихове резолуције засноване на аналитици, подацима и извештајима који им помажу да буду ефикасни.

Већа је вероватноћа да ће одлука донети очекиване резултате када је заснована на подацима који доказују њену пројектовану ефикасност.

То је показала студија коју је спровео КПМГ Цапитал 100% испитаника верује у велике податке као важан део доношења одлука.

Међутим, 100% од њих тврде да имају потешкоћа у тумачењу података и само 100% применити увиде стечене анализом података.

Због тога је потребан квалификован стручњак који ће правилно тумачити податке и помоћи компанији да донесе исправне одлуке.

За ово су алати важни колико и професионалци.

Већина њих су платформе за организацију података и декупаж, што олакшава њихово закључивање у блиској будућности.

Анализа тржишта

Интуиција и искуство професионалаца водили су компаније ка успеху.

Међутим, пут није увек био тако гладак. У том процесу потрошено је много грешака, тестирања и новца.

Ово се догодило зато што не можете да погодите шта ваша публика жели — а велики подаци су корисни у овом тренутку.

Људи — полуизмишљени профили — неопходни су за квалитетну стратегију дигиталног маркетинга, а да бисте створили добре личности, потребне су вам чврсте информације о томе шта им се свиђа, где се налазе и који садржај желе да конзумирају.

Тада би проналажење образаца понашања међу купцима ваше компаније и како се они понашају на тржишту било веома интересантно, зар не?

Дескриптивна анализа догађаја, корелација и идеја генерисаних из података су извори знања које велики подаци пружају за вашу маркетиншку стратегију.

Искуство куповине

Процес доношења одлука иза куповине може бити велика мистерија.

Шта тера особу да одабере вашу компанију?

Разлога може бити много, а ако сте укључени у свет трговинског маркетинга, директне продаје или маркетинга на више нивоа, велики подаци могу бити ваш најбољи пријатељ — а можда то ни не знате.

Анализа података помаже вашем предузећу да пронађе најбољи начин дистрибуције производа, технике продајног места (ПоС) и пружање искуства куповине које купац очекује.

На тржиштима на више нивоа постоји велика потражња за прилагођавањем и потребно вам је стратешко знање да бисте задовољили потребе ваше личности.

Више извора података за ваше пословање

У раним данима великих података, извори података били су ограничени на информације које је генерисало неколико компанија у неколико програма.

Јасно је да смо видели како је обим препорука експоненцијално растао током година. И то уопште није негативно.

Наравно, сада је потребан стручњак да из доступних података добије заиста релевантну статистику, али је у исто време разноврсност ових елемената све већа.

Твиттер, Фацебоок, инстаграм, а разне апликације пружају податке на дневној бази.

Продавац може да користи временске податке да купи праве производе у право време.

Планер догађаја може изабрати најбољи датум за акцију на основу временске прогнозе и тако даље.

Сви извори информација помажу вашој компанији да донесе најбоље одлуке, пронађите најбоља решења за своје клијенте и повећајте продају.

Веблогови су се проширили и постали садржај друштвених медија, података из алата Бусинесс Интеллигенце (БИ), извештаја, макроекономских показатеља и још много тога.

Све више извора пружа релевантне информације за компаније.

Аутоматизација маркетинга

Добра стара аутоматизација маркетинга није неопходна само за успешне стратегије маркетинга садржаја и улазног маркетинга.

Такође је додатни извор података и може направити занимљиве анализе за компаније.

Ако размислимо о томе, платформе за аутоматизацију чувају информације о кориснику, карактеристикама понашања, па чак и метрику прихода од кампања и акција.

Дакле, то је још један део великих података који је веома релевантан за вашу компанију.

Поред тога, алати за аутоматизацију маркетинга имају много интеграција које вам помажу да имате све шири поглед на материјал који вам је на располагању за анализу.

МАГАЗИН РОЦК ЦОНТЕНТ Стубови маркетинга вођеног подацима

Шта је аналитика великих података?

Сигурно сте већ схватили да морате анализирати да бисте расли. 

У ствари, управо је ово резоновање толико мотивисало развој концепта великих података. Стога се не може изоставити аналитичка страна.

Велики подаци су скуп података унутар скупова података, док аналитика великих података служи за практиковање и проналажење увида у тржишне трендове, понашање потрошача и њихова очекивања.

Оно што аналитика ради је да узима све изворе података које смо раније видели — сирови материјал свега — и стварају корелације, закључке и везе између података.

Тако можете пронаћи метрике релевантне за вашу компанију, користити бројеве за доношење одлука и креирати ефикасније стратегије.

Ево шта треба да знате:

Идентификовање образаца

Обрасци су веома важни. Ваши обрасци публике вам помажу да изградите своју личност.

Корисници који се понашају слично и постају купци дају вам увид у радње које треба да предузмете да бисте придобили више сличних купаца.

Поновно оглашавање је добар пример ових образаца и аналитике. 

Након што сте се заинтересовали за књигу, колико сте сличних понуда добили након тога? Ово је једна од примена знања добијеног овом дијагнозом.

Конкуренција

Познавање и разумевање шта ваша конкуренција ради веома је важно за успех ваше компаније.

Нећете нужно напасти све своје конкуренте, али права предност лежи у учењу на њиховим грешкама.

Анализа података је одличан алат за проналажење најбољих путева, на основу поступака ваших конкурената који нису постигли очекиване резултате.

Већина ових увида долази из понашања ваше публике и помаже вам да креирате специфичне промоције за своје тржиште.

Аналитика великих података у маркетингу и продаји

метрика је веома важна за оба тима.

Маркетинг треба да разуме које акције генеришу највише резултата — у смислу потенцијалних клијената, повраћаја улагања и саобраћаја — а продајни тим треба да пронађе радње и процесе који претварају највише потенцијалних клијената у купце.

Анализа је већ део свакодневног живота већине ових тимова, али ако није део тима ваше компаније, време је да почнете!

Велики подаци помажу компанијама да разумеју обрасце понашања и одговоре на предузете акције.

Многе компаније користе ову анализу да:

  • Смањите њихову цену аквизиције купаца (ЦАЦ).
  • Повећајте животну вредност купаца (ЦЛТВ).
  • Оптимизујте цене и попусте.

Тајна успешних компанија је да аналитику великих података учине активним делом свакодневног живота тимова.

Валмарт је створио Валмарт Глобал Тецх, који помаже компанији да креира алате за повезивање са јавношћу путем података прикупљених о купцима.

МИТ је користио МИТ Медиа Лаб да мапира колико је људи било у највећем америчком тржном центру у било ком тренутку током Црног петка.

Нике користи своју апликацију за трчање да подстакне кориснике да се баве спортом и деле га на друштвеним медијима, и прикупља различите информације релевантне за пословање.

Прилично занимљиво, зар не?

Закључак: Подаци као пословне могућности

Идеја Биг Дата настоји да трансформише све што компаније прикупљају у свакодневном животу својих купаца — у облику података и информација — у драгоцено знање за кампање и стратегије.

Са толико доступног садржаја, како од сопствених купаца, тако и од посетилаца и странаца, не искористити шансу да побољшате своје пословање заиста није најбоља опција.

Али не морате да будете део велике организације да бисте применили идеју великих података.

Бесплатни алати као што су Гоогле аналитика, па чак и управљање друштвеним медијима, маркетинг путем е-поште и алати за аутоматизацију маркетинга могу донети занимљиве увиде.

Зато смо за вас припремили посебан пост са свиме о чему треба да знате Маркетинг Аналитика и како применити податке на маркетиншке стратегије. Срећно читање и видимо се следећи пут!

Повезани чланци

답글 남기기

이메일 주소는 공개되지 않습니다.

Назад на врх дугмета