На современном рынке термин «Большие данные» завоевывает все большее признание во многих отраслях. Мы уже знаем, что данные играют решающую роль в маркетинге. Но что именно означают Большие Данные в маркетинге?
Большие данные – это массив структурированных и неструктурированных данных, которые генерируются ежедневно. Большие данные могут помочь маркетологам в разработке программ лояльности клиентов, выявлении новых рыночных возможностей, создании маркетинговых стратегий и многом другом.
В этой статье мы подробно рассмотрим большие данные в маркетинге, важность больших данных в маркетинге, роль больших данных в маркетинге и многое другое. Итак, давайте начнем.
Что такое большие данные в маркетинге?
Большие данные в маркетинге – это сбор, обработка и использование огромных объемов структурированных и неструктурированных данных. Эти данные ежедневно генерируются с помощью различных платформ и источников.
Большие данные оказывают значительное влияние на маркетинг. Они позволяют маркетологам получить представление о поведении, демографических характеристиках и предпочтениях клиентов. При этом данные собираются из многочисленных источников. Например, таких как отзывы клиентов, аналитика веб-сайтов и платформы социальных сетей.
Собирая важные данные с многочисленных платформ, маркетинговые команды могут повысить лояльность и вовлеченность клиентов, помочь в принятии решений о ценообразовании и даже оптимизировать общую производительность.
Большие данные в маркетинге: примеры использования
Чтобы помочь вам лучше понять роль Больших Данных в маркетинге и продажах, мы привели несколько наиболее реальных примеров использования Больших Данных в различных отраслях.
Транспорт
Большие данные играют важную роль в транспортной отрасли. Потому что на их основе работают GPS-приложения для смартфонов. Это помогает правильно ориентироваться в разных местах и добираться до места назначения за минимальное время.
В источники данных GPS включены спутниковые снимки и данные государственных учреждений. Это помогает упростить и упорядочить транспортные перевозки за счет управления пробками и предлагает маршруты, по которым можно добраться до места назначения.
Даже самолеты создают огромные объемы данных, порядка 1 000 гигабайт для трансатлантических рейсов. Авиационная аналитика используется для анализа различных аспектов, таких как погодные условия, эффективность использования топлива, вес груза и многое другое.
Здравоохранение
Здравоохранение – еще одна отрасль, где Большие данные оказывают значительное влияние. Носимые устройства и датчики широко используются в здравоохранении для сбора записей и информации о пациентах. Все это в режиме реального времени поступает в электронные медицинские карты.
Кроме того, Большие данные могут использоваться для раннего выявления симптомов. Это поможет избежать предотвратимых заболеваний, прогнозирования вспышек эпидемий, расширенного анализа медицинских изображений, повышения вовлеченности пациентов и т. д.
Образование
Большие данные также широко используются в сфере образования администраторами, заинтересованными сторонами и преподавателями. Большие данные помогают адаптировать учебные планы и академические программы в соответствии с потребностями отдельных студентов.
Предиктивная аналитика также используется для получения информации о результатах студентов в институтах. И даже для получения информации о рынке труда для студентов после окончания учебы. Большие данные также могут помочь выявить личные данные студентов. Это поможет составить более четкое представление об особенностях их обучения, стилях и поведении.
Большие данные в маркетинге: три типа больших данных для маркетологов
Существует три типа больших данных, которые интересуют маркетологов, когда речь идет об улучшении вашего бренда: клиентские, финансовые и операционные.
Данные о клиентах
Первый тип больших данных для маркетологов – это «данные о клиентах». Они помогают маркетологам понять свою целевую аудиторию и ее предпочтения. При этом маркетологи собирают основную информацию о своих клиентах. Она включает их имена, электронную почту, веб-поиск и историю покупок. Такие данные также могут быть собраны с помощью онлайн-опросов, сообществ и активности клиентов в социальных сетях.
Финансовые данные
Финансовые данные – еще один чрезвычайно важный тип Больших Данных. Они необходимы для измерения производительности и эффективной работы организации или бизнеса. В этом типе больших данных есть различные категории, которые включают в себя выручку, продажи, прибыль и другие объективные данные, оценивающие финансовое состояние компании. Такой тип данных часто хранится в финансовых системах организации.
Операционные данные
Наконец, есть «оперативные данные», которые относятся к бизнес-процессам и внутренним функциям. Такие данные связаны с доставкой и логистикой, обратной связью с датчиками оборудования, системами управления взаимоотношениями с клиентами и различными другими источниками.
Как большие данные меняют маркетинг?
Большие данные произвели революцию в сфере маркетинга и продаж благодаря своей способности лучше понимать эффективность кампаний. Данные играют решающую роль в маркетинге. Так что руководители компаний и организаций должны принять их, чтобы оставаться конкурентоспособными и применимыми в текущей рыночной среде.
Большие данные помогают руководителям компаний более точно понимать своих клиентов и получать достоверную информацию. Они позволяют собирать и анализировать большие объемы информации. Это может помочь маркетологам понять своих клиентов, их потребности, предпочтения и многое другое.
Большие данные могут помочь обеспечить более качественное и качественное обслуживание клиентов, анализируя их поведение. На основе полученных данных маркетологи могут определить болевые точки и найти области, которые нуждаются в улучшении. Отслеживая взаимодействие, вы можете убедиться, что клиенту был предоставлен наилучший опыт обслуживания.
Большие данные могут создавать новые эффективные идеи для вашего бизнеса, анализируя данные и отслеживая последние тенденции и закономерности, которые подходят для вашей компании. Это может помочь создать прорывные стратегии в области маркетинга и продаж.
Проблемы использования больших данных в маркетинге
Большие данные могут помочь маркетологам создавать эффективные маркетинговые стратегии, собирая информацию о целевой аудитории, клиентах и многом другом. Тем не менее, существует несколько проблем, связанных с использованием больших данных в маркетинге, о которых мы расскажем ниже.
Проблема своевременного получения информации
Одна из основных причин несоответствия маркетинговых стратегий заключается во времени, которое требуется для сбора данных из различных источников. Клиенты ожидают немедленных ответов, поэтому любая задержка в сборе данных становится губительной.
Маркетологи сталкиваются с серьезной проблемой, когда возникает временной разрыв в получении данных. Это снижает эффективность персонализированного взаимодействия с клиентами. Многие организации работают со множеством систем данных, каждая из которых хранит и обрабатывает информацию по-своему.
Извлечение данных из этих разрозненных систем, часто по многочисленным каналам, создает препятствия. Эти препятствия мешают оперативному анализу данных, ставят под угрозу безопасность и соответствие нормативным требованиям. А также снижают общую эффективность.
Потоковые источники данных
Сложности усиливаются при работе с потоковыми данными. Особенно в сфере IoT-систем, где многочисленные датчики генерируют огромные объемы данных. Эффективная обработка такого потока требует обработки событий в реальном времени наряду со сбором данных.
Для маркетологов, использующих IoT-устройства для работы с целевой аудиторией, облачные инструменты обработки больших данных необходимы для эффективного управления непрерывным потоком данных.
Сотрудничество между отделами
В сфере больших данных успех зависит от взаимодействия людей, процессов и технологий. Хотя технологии являются важным фактором, достижение целей в области больших данных требует сотрудничества между различными командами в организации. Каждая команда имеет свою уникальную точку зрения и использует имеющиеся данные.
Эффективное использование больших данных зависит от доступности и эффективности их анализа. Мультиоблачные среды обеспечивают такую доступность. Они позволяют ИТ-отделам и другим отделам управления данными использовать свои инструменты в соответствующих средах. При этом обеспечивается доступность важной информации для всех отделов.
Разница в потребностях очевидна при сравнении ИТ- и бизнес-команд. ИТ-отделам требуются сложные инструменты с обширными интерфейсами. В то время как бизнес-команды предпочитают более простые, но мощные инструменты, адаптированные к их специфическим требованиям.
Чтобы удовлетворить эти разнообразные потребности, на помощь приходят системы совместного управления данными (CDM). Эти системы позволяют различным командам обмениваться, работать и передавать данные, используя пользовательский интерфейс, соответствующий их потребностям. При этом каждая команда может использовать инструменты, необходимые для выполнения своих задач, сохраняя качество и целостность данных.
Заключение
Использование больших данных в маркетинге представляет собой ключевой фактор успеха в современном бизнесе. Большие данные помогают маркетологам лучше понимать свою аудиторию и повышать эффективность своих стратегий. Правильное использование больших данных может значительно улучшить маркетинговые практики и дать бизнесу конкурентное преимущество.
