al-hazırda yaradılan məlumatların miqdarı çılğın sürətlə artır və bu, Big Datanın gündəlik həyatımızda və şirkətlərin gündəlik istifadəsinə səbəb oldu.
Əgər Big Data haqqında eşitmisinizsə, lakin bunun nə olduğunu hələ də başa düşmürsünüzsə, sizi bu məqaləni oxumağa dəvət edirəm, bunun nə olduğunu, nə üçün onu rəqəmsal marketinq strategiyanıza daxil etməli olduğunuzu və bunu necə edəcəyinizi öyrənəcəksiniz. uğurla.
Big Data nədir?
Yəqin ki, son vaxtlar Big Data haqqında Telefon Nömrələri Kitabxanası çox eşitmisiniz , amma əslində bu nə deməkdir? Sadə dillə desək, Big Data rəqəmsal fəaliyyətlərimiz vasitəsilə hər gün yaratdığımız nəhəng məlumatlara aiddir . Göndərdiyiniz bütün e-poçtları, Google-da etdiyiniz axtarışları, onlayn etdiyiniz alış-verişləri və hətta sosial mediada verdiyiniz bəyənmələri düşünün. Bütün bunlar və daha çox şey təsəvvür etmək çətin olan miqdarlarda məlumat yaradır.
Big Data-nı bu qədər xüsusi edən təkcə məlumatların miqdarı deyil, həm də onunla nə edə biləcəyimizdir. Bu məlumatlar çılpaq gözlə aşkarlanması mümkün olmayan nümunələri, meylləri və əlaqələri tapmaq üçün toplanır, saxlanılır və təhlil edilir . Bu, bir qədər texniki səslənə bilər, lakin bu, əsasən, daha ağıllı qərarlar qəbul etmək üçün bir dəstə məlumatı faydalı və başa düşülən bir şeyə çevirməkdən ibarətdir.
Big Datanı müəyyən edən üç əsas xüsusiyyət var: həcm, sürət və müxtəliflik.
Həcmi yaradılan və saxlanılan nəhəng məlumat miqdarına aiddir.
Sürət bu məlumatların nə qədər tez yaradıldığıdır və faydalı olması üçün emal edilməlidir.
Variety , mətn və nömrələrdən tutmuş şəkillər və videolara qədər mövcud olan müxtəlif məlumat növləri haqqında danışır.
Beləliklə, biz Big Data haqqında danışarkən, biz yalnız böyük miqdarda məlumatdan deyil, bu məlumatın məhsulların, xidmətlərin və nəhayət, həyatımızı yaxşılaşdırmaq üçün necə istifadə oluna biləcəyindən danışırıq.
Nə üçün Big Data marketinq üçün vacibdir?
Gördüyümüz kimi, istehlakçılar kim olduqları , maraqlarının nə olduğu , kiminlə qarşılıqlı əlaqədə olduqları və ya haradan alış-veriş etdikləri barədə çoxlu məlumat buraxaraq hər gün İnternetdə gəzirlər . Bütün bu məlumatlar iş kəşfiyyatına çevrilmək üçün saxlanılır və işlənir. Bu məlumatlar təhlil edildikdən sonra istehlakçılarımızı cəlb etmək və satışları artırmaq üçün yüksək dəqiqlikli profillər yaratmaq üçün istifadə edilə bilər. İstifadəçilərin istehlak vərdişləri və ya üstünlükləri ilə bağlı İnternetdə buraxdıqları bütün bu məlumat miqdarı peşəkarlara hədəf auditoriyasının kim olduğunu və onu harada tapacağını müəyyən etməyə imkan verir və bu yolla daha çox hədəflənmiş və fərdiləşdirilmiş marketinq kampaniyaları hazırlanır. daha çox səmərəliliyi və aşağı xərcləri nəzərdə tutur.
İstehlakçı eίναι το google workspace και το microsoft office 365 hippa συμβατό; Πώς να επιλέξετε το καλύτερο συμβατό με hippa email και κοινή χρήση αρχείων profillərini yaratmaq və daha dəqiq strategiyalar hazırlamaq üçün real vaxt rejimində məlumat dəstlərini təhlil etməklə yanaşı, bu məlumatların təhlili ilə əlaqəli vəzifələrin səmərəli şəkildə həyata keçirilməsi üçün prosesləri avtomatlaşdırmağa çalışan Big Data Marketing də buradan gəlir. sistemli, davamlı və səmərəlidir.
Müştərilərinizlə əlaqələri və qarşılıqlı əlaqəni yaxşılaşdırın
Məlumatların təhlili cari və potensial müştərilərinizi onları daha yaxşı tanımaq üçün öyrənməyə imkan verir ki, bu da daha təbii və fərdi ünsiyyətə gətirib çıxarır.
Auditoriyanız haqqında daha çox məlumat eyni zamanda onu alış niyyətinə və ya brendlə qarşılıqlı əlaqəsinə görə daha spesifik seqmentlərə bölməyə, hər bir qrupa və onların ehtiyaclarına yönəlmiş kampaniyalar hazırlamağa imkan verir .
Satışları artırın
Seqmentasiya getdikcə daha ətraflı şəkildə be numbers istifadəçilərə göndərilən məlumatlar daha aktual olur, onların hər birinin ağrılarına birbaşa təsir edir və bu, onların satış hunisi vasitəsilə daha tez və səmərəli şəkildə irəliləməsinə kömək edir .
Bu, alıcı personanızın maraqlarına əsaslanan xüsusi məzmunun yaradılması və paylaşılması, məzmun marketinqinin əsas əsasıdır.
Mümkün müştəri itkilərinin qarşısını alın
Biz müştərilərimizin satınalma nümunələrini öyrənə və potensial müştəri alışdan imtina etdikdə hansı amillərin təsir etdiyini öyrənə və bu yolla korreksiyaedici marketinq tədbirləri tətbiq edə bilərik .
Yaxşı bir nümunə , potensial müştərinin dönüşümü artırmaq üçün e-poçt vasitəsilə artıq maraq göstərdiyi məhsula yenidən təqdim edildiyi e-poçtun yenidən hədəflənməsi ola bilər .
Sənaye meyllərini aşkar edin və izləyin
Real vaxt rejimində məlumat və məlumat əldə etmək sektorumuzda inkişaf edən yeni tendensiyaları aşkarlamağa imkan verir və bu yolla biz onları strategiyamıza daxil edərkən çevik ola bilərik ki , geridə qalmayaq . Bu, biznes qərarlarının qəbulunu sürətləndirir, həm də optimallaşdırır.
Eyni şəkildə, biz birbaşa rəqiblərimizin bazardakı dəyişikliklərə reaksiyasını izləyə bilərik.
Big Data Marketing-in əsas problemləri:
İndi gördüyümüz kimi, Big Data Marketing dayanılmaz bir sürətlə inkişaf edir, bu, çox vacibdir, lakin hələ də bəzi qarışıqlıq və qeyri-müəyyənliklə əhatə olunur. Hazırda onun tam həyata keçirilməsi üçün üç əsas problem var:
1. Hansı məlumatları toplamaq lazım olduğunu bilin
O qədər çox məlumat var ki, problem adətən qıtlıqda deyil, çoxluqdadır . Səylərinizi biznes məqsədlərinizə həqiqətən uyğun olan məlumatlara necə cəmləməyi bilmək vacibdir.
2. Bu məlumatı necə təhlil edəcəyinizi bilin
Bu məlumatları təhlil edərkən iki problem var. Birincisi, böyük məlumat alətləri bazarının getdikcə genişlənməsidir. O qədər müxtəlif vasitələrlə tapmaq çətin ola bilər. Ehtiyaclarınıza ən uyğun olanı. İkincisi, tez-tez. Bu məlumat bir şəkildə qurulmamışdır. Bu, çox vaxt və əlavə iş tələb edə bilən asan təhlil etməyə imkan verir.
3. Bu məlumatdan təsirli və dəyərli ideyaların necə çıxarılacağını bilin
Bütün bu məlumatlar, onun təhlili biznesinizə xidmətlərini təkmilləşdirməyə, müştərilərini daha yaxşı başa düşməyə və ya müəyyən növ rəqabət üstünlüyü əldə etməyə imkan vermədiyi müdriklik yaratmasa, praktiki olaraq faydasızdır .
Oxuduqlarınızı bəyənirsiniz? Bloqa abunə olun!
Big Data Marketing-in ən çox yayılmış tətbiqləri və üsullarından bəziləri hansılardır? Sonra Big Data-nın bizə təklif etdiyi əsas texnikaları görəcəyik:
Profilləşdirmə və mikroseqmentasiya
Müxtəlif alətlər vasitəsilə şirkətlər artıq böyük həcmdə bir-biri ilə əlaqəsi olmayan məlumatları əldə edə və onu tək bir şəxslə əlaqələndirə bilirlər.
Hər istifadəçi üçün məzmunun optimallaşdırılması
Mikro seqmentləşdirmə proseslərində əldə edilən məlumatlara əsasən, hər bir istifadəçiyə hər birinin xüsusi ehtiyaclarına uyğunlaşan yüksək fərdiləşdirilmiş məzmunu göstərmək mümkündür . Bu məzmunun statik məzmunla mümkün olandan daha uyğun və inandırıcı olması üstünlüyü var .
