Аналитика больших данных в маркетинге

Просмотров: 217
Полезное

Из-за промышленной революции и, следовательно, появления Индустрии 4.0, было оказано влияние на маркетинг коммерческих фирм, что позволило им цифровым образом трансформироваться и принять практики Маркетинга 4.0, поддерживаемые интеллектуальными технологиями. Одним из них является Аналитика больших данных (BDA), которая позволяет фирме улучшить свои маркетинговые практики. Благодаря технологическому прогрессу в промышленности теперь используются инновационные технологии, которые поддерживают целый ряд корпоративных видов деятельности и процедур, оказывая глубокое влияние на внутреннюю деятельность этих компаний. Все эти трансформации являются движущей силой технологических изменений для коммерческих компаний, служат мостом между интеллектуальными продуктами и адаптивными процессами, а также оказывают значительное влияние как на бизнес-модели, так и на производственные процессы.


Несмотря на трудности и опасности внедрения, эти достижения повышают рыночную аналитику, затраты, управление каналами, связи с клиентами, профессиональные навыки и организационные процедуры. Наблюдается устойчивая тенденция к пониманию потребителей, включая их потребности, поведение, предпочтения, истории покупок и ожидания.


В результате появления таких тенденций, как Большие Данные (BigData), социальные сети, корпоративная социальная ответственность и электронная коммерция, переход к Маркетингу 4.0 ускоряется. Он основан на слиянии офлайн- и онлайн-стратегий, включающих в себя технические достижения для обеспечения большей гибкости, улучшение потребительского опыта, побуждение к повторной покупке и продвижение бренда. Модели использования потребителями социальных сетей, онлайн-платформ, поисковых систем, контекстного взаимодействия и влияния сообщества - вот некоторые из областей, которые изучают компании, используя информацию в основном для рекламных акций и мероприятий по привлечению потребителей. Таким образом потребители, как считается, превращаются в сторонников, так как происходит формирование чувства приобщения к бренду, что приводит к ещё более значимому взаимодействию маркетологов и потребителей.


Организации и фирмы генерируют огромные объёмы данных и информации об отношениях между брендами и потребителями по всем каналам, которые влияют на процесс принятия решений. Этот постоянный поток информации о вовлечённости потребителей из различных каналов и их взаимосвязи имеет решающее значение для формирования новых маркетинговых практик, таких как сегментация и таргетинг потребителей, использование автоматизированных технологий для обеспечения программной покупки медиа, реагирование на потребителей, обеспечение триггерного товарного предложения в реальном времени. Оптимизация контента и рекомендательного информационного потока от фирм осуществляется для рекламы, направленной на целевую группу потребителей, планированием мощностей, пониманием поведения людей, настроений, покупательской практики и отношения.


Инструменты агрегации и гибкость потребителей способствуют успеху новых продуктов в постоянно изменяющейся среде, позволяя фирмам быстро использовать возможности в агрессивной конкурентной ситуации. Аналитика с использованием больших данных может быть использована конструктивно для выявления значимых идей и знаний. Данные могут быть извлечены и использованы для увеличения динамических или адаптивных возможностей и смягчены человеческим и организационным капиталом. Проблемы бизнеса можно смягчить с помощью культуры принятия решений на основе предпочтений, где суждения принимаются на основе данных, а не интуиции, что необходимо для внедрения технологий развития и максимизации их преимуществ. Компании, занимающиеся товарами повседневного спроса, работают на быстро меняющемся и динамичном рынке. Они должны постоянно внедрять инновации для получения конкурентного преимущества или для его поддержания. Наряду с аналитикой, инновации позволяют собирать обширные данные в целях создания ценности для потребителей, которые могут быть использованы для первой или повторной продажи.


Поиск целевой аудитории для продукта и превращение её в постоянных покупателей всегда было главной задачей для маркетинговой команды любой компании. Кроме того, такие методы могут также помочь фирмам определить возможности для перекрёстных и дополнительных продаж, тем самым генерируя больше дохода. Объем BigData регулярно расширяется и достигает размера нескольких терабайт или петабайт данных. Для анализа такого объёма бизнес использует самые современные аналитические методы и мощные выделенные сервера, установленные в дата-центрах высокого уровня надёжности. Аналитика данных относится к извлечению значимых наблюдений и осознания ситуации на основе выводов и взаимосвязей между переменными. Маркетинговая атрибуция может быть достигнута с помощью этих технологий - от определения потребителей до визуализации их поведения, обращения к ним с индивидуальными сообщениями, удержания или расчёта окупаемости инвестиций. Организации могут извлечь выгоду, создавая модели, которые представляют собой смешение людей, технологий и управления, где в центре внимания должны быть управление талантами, принятие решений, лидерство и эффективные практики.


Появление Интернета и цифровых медиа изменило жизнь как потребителей, так и компаний, особенно способы ведения ими бизнеса. Потребители часто предпочитают инвестировать значительное количество времени в цифровую среду, осуществляя большую часть своей деятельности через различные цифровые каналы. Они тяготеют к удобству, эффективности и доступности виртуальной реальности, часто выбирая цифровые решения для удовлетворения своих потребностей и желаний. В то время, как потребители в первую очередь получают выгоду от использования цифровых и социальных сетей, те же платформы маркетплейсов позволяют маркетологам совершенствоваться в форме доступа, хранения и использования имеющейся избыточной информации о пользователях. Новая цифровая экосистема требует неустанных изменений, чтобы приспособиться к постоянно меняющейся среде цифровых и социальных медиа-тенденций.


Современные инструменты играют важную роль в раскрытии и анализе закономерностей, тенденций и ассоциаций данных из большого набора данных, которые относятся к поведению и взаимодействию людей. Цифровые следы, оставленные потребителями на различных платформах, огромны. Анализ этих данных позволяет оценивать поведение потребителей и определять спрос, что приводит к адаптируемым маркетинговым стратегиям. Кроме того, компании могут использовать аналитику больших данных для формулирования проблемы, поиска решения проблемы и общения с потребителем с использованием тех же цифровых средств массовой информации, оценить предпочтения потребителей, поведение покупателей, отношения с брендом и целевую аудиторию для рекламы.


Определённая способность организации, которая является уникальной и ценной для улучшения производительности, означает ресурсы фирмы. Как производственники, так и ритейлеры должны интерпретировать связь между различными доступными ресурсами и их компетенцией, чтобы достичь конкурентного преимущества в течение длительного периода. Теория ресурсно-ориентированного подхода объясняет совокупность материальных и нематериальных ресурсов, включающую финансовые ресурсы, физические объекты, машины, аппараты, человеческий капитал, интеллектуальную собственность и т. д., которые владельцы компаний используют для достижения конкурентного преимущества и успеха на рынке в долгосрочной перспективе. На более высокие финансовые показатели организации влияет её компетентность в маркетинговой стратегии и стратегии диверсификации, которая в свою очередь зависит от комбинации всех ресурсов. Принятие и одобрение каналов цифрового маркетинга в значительной степени зависят от физических ресурсов, определяющих область покупок широкого круга обывателей.


Индивидуальные поведенческие черты потребителей, выявленные с помощью цифровой аналитики, позволяют организации осуществлять персонализированное таргетированное предложение почти для каждого человека, который попал в зону внимания - то есть происходит идентификация и сегментация потребителей на основе интересов, поведения и демографии через их онлайн-активность. Ранее специалисты использовали ретроспективный анализ собранных данных о потребительских настроениях и состоянии социума. Это, в первую очередь, привело к ограниченным преимуществам, поскольку анализ прошлого отличался от реальных настроений, и потребители могли не вернуться, тем самым упустив возможность получить расчётную прибыль. Нынешние же инструменты предоставляют маркетологам информацию о клиентах в режиме реального времени, так, что данные мгновенно анализируются на основе тенденций рынка и помогают в быстрых процессах принятия решений.

баннер

Похожие статьи

Мечтаете о качественном автомобиле по выгодной цене?
Эти модные двери полностью изменят ваше пространство
Как оптимизировать учет материалов в стоматологической клинике