Dữ liệu lớn đang làm gì để tiếp thị kỹ thuật số?

Ngay khi bạn đề cập tiếp thị kỹ thuật số, hầu hết mọi người bắt đầu tròn mắt khi họ chỉ nghe thấy thuật ngữ này.


Có vài lý do đằng sau điều này, và lý do lớn nhất có lẽ là hầu hết mọi người không hiểu thế giới tiếp thị kỹ thuật số hoạt động như thế nào.

Khi bạn không biết nhiều về nó, công việc của các nhà tiếp thị kỹ thuật số có thể rất buồn tẻ, phức tạp hoặc quá khó hiểu, nhưng đó không phải là như vậy.

Về cốt lõi, đây là một cơ hội kinh doanh sáng tạo và một khi bạn hiểu được cách thức hoạt động của nó, bạn có thể nghiêm túc đẩy mạnh các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị của mình và mở rộng phạm vi tiếp cận trực tuyến của bạn.

Để thực sự thực hiện các chiến lược thành thạo và các chiến dịch hiệu quả, các nhà tiếp thị kỹ thuật số phải sử dụng các công cụ và phương pháp khác nhau để tiếp cận với khách hàng và khách hàng.

Khi thế giới trực tuyến hoạt động với hàng tấn thông tin, một trong những công cụ hữu ích nhất cho các nhà tiếp thị hiện đại là phân tích chính xác tất cả dữ liệu đó.

Đó là nơi mà tiếp thị dữ liệu lớn xuất hiện.

Một biển hiểu biết ảo

Khi bạn nghĩ về các hình thức quảng cáo cũ, rõ ràng lý do tại sao việc thực hiện phân tích dữ liệu lớn là cần thiết cho thế giới tiếp thị.

Trước đây, bạn phải đoán rất nhiều và mù quáng hy vọng rằng các chiến dịch cụ thể sẽ phù hợp với hầu hết các nhóm tập trung.

Nghiên cứu phải được mở rộng, nhưng nó không bao giờ có cách nào để cho thấy xu hướng đang thay đổi như thế nào trong thời gian thực. Với kỷ nguyên số, các nhà tiếp thị trực tuyến cuối cùng cũng có được tất cả dữ liệu cần thiết để hiểu đầy đủ cảm giác của khách hàng và khách hàng của họ.

Vấn đề duy nhất với điều này là lượng dữ liệu khổng lồ vô cùng lớn, và chỉ cần có quá nhiều thông tin đã giành được giúp bạn có được những gì bạn cần nếu bạn không biết cách phân tích nó.

Lý do chính cho việc sử dụng dữ liệu lớn

Nếu bạn vẫn không chắc chắn tất cả dữ liệu này có thể được sử dụng cho mục đích gì, thì đây chỉ là một số lý do chính khiến dữ liệu lớn trở nên không thể thay thế trong thế giới tiếp thị trực tuyến.

  • Phân tích dữ liệu giá cả phải chăng – có rất nhiều thảo luận về việc phân tích tất cả dữ liệu đó và hiểu khách hàng và khách hàng của bạn cần gì, và tất cả nghe có vẻ quá phức tạp và có thể quá đắt, phải không? Sai lầm. Hầu hết các dịch vụ lưu trữ hiện cung cấp các cách phân tích dữ liệu khác nhau như DaaS và tương tự. Điều thú vị hơn nữa là hầu hết các dịch vụ lưu trữ đều cung cấp miễn phí các dịch vụ dữ liệu phân tích này, lý tưởng cho các công ty nhỏ.
  • Sử dụng dữ liệu trong quá khứ để xác định tương lai – một điều tuyệt vời khác mà các nhà tiếp thị có được với dữ liệu lớn là thực tế là tất cả các dữ liệu liên quan được lưu lại để có thể xem lại nếu cần. Điều này có nghĩa là các nhà tiếp thị có thể hiểu những gì làm việc cho họ trong quá khứ và tại sao nó làm như vậy, vì vậy họ có thể cố gắng tạo lại hiệu ứng tương tự trong tương lai. Để đạt được trải nghiệm khách hàng tốt nhất, các nhà tiếp thị phải điều chỉnh các bộ phận hoạt động trong quá khứ, để họ đạt được mục tiêu của mình một cách dễ dàng hơn.
  • Trực quan hóa dữ liệu – một trong những cách hiệu quả nhất để tạo chiến dịch tiếp thị thành công là hiểu dữ liệu và cách tốt nhất để thực hiện điều đó là bằng cách trực quan hóa nó. Các công cụ để trực quan hóa dữ liệu giúp tạo ra một cái nhìn sâu sắc có thể hành động bằng cách giúp các nhà tiếp thị nhận ra các vấn đề tiềm ẩn và các vấn đề về dòng chảy. Họ có thể giải quyết những vấn đề đó theo cách tốt nhất có thể và với sự hiểu biết tốt nhất có thể về vấn đề này.

Tất cả nó có nghĩa gì?

Hãy để Lừa lấy những lý do này và đưa chúng vào quan điểm. Ví dụ, Trình theo dõi Slam của IBM được sử dụng để đo lường mức độ phổ biến của người chơi tennis trong các sự kiện lớn và nó cung cấp cho người xem hình chiếu thời gian thực về cách internet nhìn thấy người chơi tại thời điểm đó. Nó phân tích dữ liệu lớn và cung cấp cho người xem cái nhìn sâu sắc hữu ích.

Một ví dụ tuyệt vời khác về việc sử dụng dữ liệu lớn có thể được tìm thấy tại công ty mua sắm trực tuyến Gilt Groupe. Những gì họ làm là phân tích mô hình và hành vi của khách truy cập, khách hàng và khách hàng của họ và thông qua phân tích đó, họ quản lý để có được dữ liệu cần thiết cho bước tiếp theo. Bước tiếp theo là điều chỉnh dữ liệu thành 3000 phiên bản tin nhắn khác nhau sẽ được gửi cho khách hàng của họ với các tùy chọn, kích cỡ và sở thích mua sắm được chỉ định. Bằng cách này, họ đang giữ cho khách hàng của họ được cập nhật với các tài liệu liên quan.

Nguồn dữ liệu lớn được sử dụng để tăng cường chiến dịch

Internet phát triển nhanh chóng và phân tích dữ liệu là một trong những điều quan trọng nhất mà các nhà tiếp thị nên tập trung vào, theo chuyên gia nhà phát triển web Sydney cung cấp. Với biển ứng dụng ảo và các nguồn phân tích dữ liệu, một số người nổi bật về hiệu quả của chúng.

  • Phương tiện truyền thông xã hội – gần như lớn như internet. Hàng triệu người dùng truy cập mạng xã hội hàng ngày và khá nhiều người trong số họ dành hơn 2,5 giờ mỗi ngày cho phương tiện truyền thông xã hội. Điều này cho phép các nhà tiếp thị thu thập hàng tấn dữ liệu khác nhau. Từ sở thích cá nhân đến lòng trung thành với thương hiệu, các nhà tiếp thị có thể theo dõi khách hàng và khách hàng thông qua phương tiện truyền thông xã hội và sử dụng nó để lợi thế của họ khi họ bắt đầu chiến dịch tiếp theo.
  • Khai thác web – quá trình tự động nhận dữ liệu từ web là một điều mà các nhà tiếp thị sử dụng khá thường xuyên. Sử dụng một số công cụ nhất định để khai thác web cho phép các nhà tiếp thị hiểu dữ liệu có cấu trúc cũng như dữ liệu phi cấu trúc được thu thập từ người dùng của họ Hoạt động trình duyệt, nhật ký máy chủ và cấu trúc trang web của họ.
  • Giao dịch – theo dõi các giao dịch được thực hiện thông qua doanh nghiệp sẽ cung cấp cho các nhà tiếp thị những hiểu biết tuyệt vời về khách hàng và khách hàng của họ. Theo dõi và phân tích các giao dịch đó có thể giúp họ hiểu mô hình người dùng của họ và lên kế hoạch cho các chiến dịch phù hợp.

Tất cả các khía cạnh này nên được tiếp cận với các công cụ thích hợp. Phân tích lượng dữ liệu lớn để có được những gì bạn cần có thể khá khó khăn nếu bạn không biết cách thực hiện. Dưới đây là một số công cụ được sử dụng nhiều nhất trong phân tích dữ liệu lớn hiện nay.

  • Hadoop – Sản phẩm này của Apache chủ yếu được sử dụng bởi các tập đoàn lớn vì sức mạnh xử lý và thư viện phần mềm rộng lớn. Nó được cập nhật thường xuyên và nó thật tuyệt vời khi xử lý số lượng lớn dữ liệu.
  • Cloudera – Công cụ này là tuyệt vời để tạo kho lưu trữ dữ liệu lớn có thể được truy cập bởi tất cả những người cần dữ liệu cho các mục đích khác nhau. Nó hoạt động tuyệt vời với Hadoop và nó cung cấp một cái nhìn sâu sắc về thế giới phân tích dữ liệu.
  • Rapidminer – Công cụ này chủ yếu được các chuyên gia sử dụng như một nền tảng nguồn mở hoạt động thông qua các nguyên tắc lập trình trực quan. Nó cho phép khá nhiều thao tác, mô hình hóa, phân tích và tích hợp dữ liệu trong quy trình kinh doanh và quy trình công việc.

Khi internet phát triển, người dùng cũng vậy. Sử dụng dữ liệu lớn đã trở thành một phần của tiêu chuẩn, vì nó là một công cụ mạnh khi nói đến tiếp thị kỹ thuật số.

Điều đó đã xảy ra nhiều lần – một công ty đã đầu tư vào dữ liệu lớn và sau một thời gian họ đã phát triển khá tốt. Tập trung vào phân tích chính xác dữ liệu lớn và triển khai nó vào chiến dịch tiếp thị của bạn có thể cần một chút thời gian và kế hoạch, nhưng về lâu dài – đó là một trong những điều tốt nhất bạn có thể làm cho công ty của mình.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map