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從炒作到真正的幫助:在數據流中尋找有價值的消費者洞察力(圖文)

作者:推外營銷 閱讀次數: 100000+

數字消費者通過智能手機,平板電腦,游戲機以及通過這些設備訪問的幾乎所有應用程序,服務和渠道始終保持聯系。 當他們在設備和渠道之間移動時,他們在不同的媒體上創建了多個客戶接觸點 – 在線,離線,專有,第三方,企業網絡,社交網絡,基于位置和移動。 對營銷人員而言,這些信息提供了一個更好地瞄準消費者的絕佳機會。 零售商采用了運營研究等高級分析,在線為消費者提供個性化的建議。 電信提供商使用大數據技術來減少客戶流失。 零售銀行使用大數據分析來預防欺詐。

圍繞客戶的新數據背景

在很大程度上,大數據指的是在當今數字生態系統中產生的數量,種類,速度和復雜性方面不斷增加的數據泛濫。 如圖1所示,基于客戶的在線購買,網絡點擊,社交媒體活動,智能連接設備,地理位置等,圍繞客戶生成大數據集??蛻粼谒麄儾扇〉拿恳徊絼摻ㄐ聰祿?,無論是結構化數據 在Facebook上發表評論時點擊網站或非結構化數據時。 使用大數據技術和分析方法,營銷人員可以近乎實時地挖掘,組合和分析這兩種類型的數據。 這可以幫助他們發現隱藏的模式,例如不同客戶群的互動方式以及這導致購買決策的方式。 有了這些見解,公司就可以制定有針對性的營銷活動,以滿足客戶的個人喜好。

圖1:下一代客戶檔案。

內存計算等技術的進步和開源大規模并行平臺的興起進一步推動了利用大數據集的機會。 這些大數據平臺以經濟高效的方式促進快速數據攝取,并實現實時數據分析。

大數據=大機遇

難怪利用大數據的潛力已經成為幾乎所有大公司的首席營銷官的議程。 何時以及如何利用大數據集以及它們應該如何處理? 實現這些好處的最佳方法是什么? 有哪些機會和挑戰? 特別是,營銷領導者想知道如何通過大數據獲利。

針對大數據的復雜分析解決方案提供了解決一些關鍵營銷要求并提供令人印象深刻的結果的新方法。 這些解決方案可以改變傳統營銷角色,并改善如何執行基本營銷功能。 營銷人員正在收集從各種實時客戶接觸點生成的數據,以描繪每個客戶行為的完整情況。 通過分析運動中的大量數據,營銷人員可以微調客戶細分模型,并應用這些見解來制定客戶參與策略并提高客戶互動的價值。

隨著客戶渠道數量的增加,營銷人員需要確保他們在所有渠道中提供量身定制的體驗。 所有這些努力有助于提供高度個性化的體驗,同時最大化營銷投資的回報。 從長遠來看,營銷人員可以將這些新的實時見解反饋給組織,以影響產品開發和產品定價。

從大數據到大營銷結果

多個大數據應用程序顯示出在客戶管理領域推動營銷影響的巨大潛力。 以下示例說明了各種應用程序。

1.下一步吸引客戶的最佳行動。

下一步最佳行動(NBA)營銷是一種以客戶為中心的營銷方法,它實時考慮每個客戶的所有潛在優惠,然后確定最佳優惠。 下一個最佳行動要約取決于客戶的利益和需求,以及營銷組織的業務目標,政策和法規。 這與傳統營銷方法形成鮮明對比 – 首先為產品或服務創建報價,然后嘗試尋找感興趣且符合條件的潛在客戶。

通過使用實時決策技術實現下一個最佳操作,該技術利用呼叫中心數據,交易數據,客戶信息和一組業務規則來確定客戶在交互時有資格獲得的一個或多個要約。 這些都是優先考慮和優化的,以便為客戶提供最好的報價。 優先級由一種算法驅動,該算法結合了先進的分析(計算客戶接受報價的傾向)和復雜的業務規則(確定處理邏輯)。 此外,社交媒體和點擊流等大數據源可用于顯著提高分析模型的可預測性。

如圖2所示,使大數據分析更加強大的原因在于,在許多情況下,它使企業能夠實時監控事件并將洞察力嵌入到實時決策中。 這樣可以跨渠道向客戶提供上下文,個性化和動態的決策建議。

圖2:推外數據的下一代分析概念技術架構。

2.網上購物的個性化。

二十年前,隨著在線零售商的出現,零售業發生了根本性的變化,這些零售商利用互聯網擴大了市場范圍,同時減少了庫存,人員和運營成本。今天,它通過收集和處理以數量,種類,速度和復雜性為特征的大量數據,將購物轉換為個性化體驗,進一步推動購物。在線零售商使用強大的大數據系統來收集有關用戶偏好,用戶瀏覽和購買行為,產品屬性,購買地理位置,庫存水平,有效促銷和活動以及可以進行數字記錄的任何其他信息。這些數據源每天增加??幾TB,通過智能機器學習算法轉換為信息和見解,智能機器學習算法識別客戶興趣和產品親和力,追蹤地理特性并識別季節性影響,從而預測當前和未來客戶的需求。然后,該信息用于通過說明感興趣的項目,推薦最可能的優惠,以及幫助客戶以最佳價格找到他們想要的內容以及何時需要,來向客戶提供個性化體驗。個性化網站為客戶節省了時間,并提高了他們的滿??意度以及在線零售商的底線。大數據改變了網上購物游戲的玩法。

3.為有針對性的動態廣告貨幣化大數據。

數據貨幣化為擁有大量數據的組織創造機會,以利用尚未開發或未充分利用的信息并創建新的收入來源。 如圖3所示,許多力量正在趨同,為數據貨幣化創造了成熟的條件。 移動提供商現在可以獨特訪問數據的數量和豐富程度 – 無論是以交易,查詢,短信或推文,GPS位置還是實時視頻輸入的形式 – 提供了真正的洞察和應用金礦。 即使移動電話已成為消費者獲取信息的主要設備,這些設備也開始促進新類型的信息,包括極其精確的實時地理位置信息。

圖3:數據貨幣化。

坐擁大量客戶數據的移動網絡運營商有一個獨特的機會通過他們收集的客戶數據獲利。鑒于他們與客戶的直接關系,他們可能擁有最準確和完整的客戶信息。他們可以根據移動互動,位置和人口統計信息生成分析驅動的行為洞察,創建360度的消費者視圖。例如,對于戶外廣告客戶而言,此類見解可以衡量戶外廣告單元的效果,驗證特定廣告活動的影響和覆蓋面。戶外廣告公司可以獲得有關他們想要達到的受眾的習慣以及他們能夠最好地接觸他們的位置的見解。數據可以幫助廣告客戶將每個廣告牌變成一個有針對性的實體,在正確的時間在適當的位置覆蓋適當的受眾,最終為以前被認為是“死板”的人們注入新的活力。

4.機器對機器(M2M)分析,以改善產品生命周期管理。

傳感器技術在機器,汽車,移動設備,公用電網和企業網絡方面取得了巨大進步。 這導致以前所未有的速度和實時生成機器對機器(M2M)數據。 公司可以使用來自各種應用的傳感器發出的數據來分析和提高制造過程的效率,預測設備故障并確定向客戶追加新產品的適當時機。 這些數據還可以為產品開發,客戶支持和銷售團隊提供見解,這些團隊使用這些信息來改善產品功能,增加收入并降低成本。

來自設備中的傳感器的大量數據耗盡代表了一個巨大的金礦,數據科學家可以發現隱藏的模式并提供可以使企業,政府和整個社會受益的深刻見解。公司正在使用先進的統計建模技術來分析傳感器數據,并提供有關事件關聯,根本原因分析,預測潛在風險和可視化可能情景的實時洞察。這可以應用于大型企業網絡,以實時分析來自各種網絡設備的機器日志數據,以預測哪些網絡設備具有更高的故障傾向并提前識別潛在的網絡中斷,從而啟動主動修復措施以增強客戶服務水平和經驗。另一個重要的應用是監控客戶對設備和產品的使用情況,并在適當的時間向銷售團隊提供主動警報和觸發器,以便與客戶聯系以進行產品升級/更新。這可以非常有效地與客戶建立1-2-1的關系,并幫助交叉銷售和向客戶銷售。

大數據之旅的關鍵考慮因素

大數據分析是一個通過將數據轉化為洞察力來影響業務行為和推動關鍵業務成果,幫助組織解決關鍵業務問題的過程。 隨著公司試圖利用大數據機會,他們不必被可能等待他們的各種挑戰所淹沒。

營銷領導者需要通過提出一些重要問題來開始他們的旅程,以最大化其大數據投資的投資回報率:

1、我們的大數據分析路線圖應該如何實現我們的營銷目標?2、我們希望通過利用客戶的大數據來影響哪些業務成果?3、通過利用能夠帶來強大競爭優勢的大數據,我們應該開發哪些功能和服務?4、哪些技術選項將實現我們的大數據分析之旅?5、我們是否擁有適當的技能和資源來開展大數據之旅?

大數據帶來的機遇是巨大的,很大程度上取決于組織中高層領導所提供的遠見和領導力。高級領導應該通過在重要骨干成員和關鍵業務點上使用大數據來實現實驗和學習的文化?;谶@些小的成功,這些將為大規模數據營銷方法的大規模采用鋪平道路,使其更具有創新性和對客戶的影響。

標簽:品牌營銷

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