¿Son precisos los datos de la industria del big data?

En primer lugar, análisis del comportamiento y características del usuario. Obviamente, siempre que se acumulen suficientes datos del usuario, se pueden analizar las preferencias y los hábitos de compra del usuario, e incluso el usuario puede "comprender al usuario mejor que el propio usuario". Teniendo esto en cuenta, es la premisa y el punto de partida de muchos marketing de big data. En cualquier caso, aquellas empresas que en el pasado utilizaron "centrado en el cliente" como lema pueden pensar en ello. En el pasado, ¿fueron realmente capaces de comprender plenamente las necesidades y pensamientos de sus clientes de manera oportuna? Quizás sólo en la era del big data la respuesta a esta pregunta sea más clara.

En segundo lugar, el apoyo a la información de marketing precisa. En los últimos años, muchas empresas han mencionado el marketing de precisión, pero muy pocas lo han implementado. En cambio, el spam ha proliferado. La razón principal es que el marketing de precisión nominal en el pasado no era muy preciso porque carecía de soporte de datos sobre las características del usuario y de un análisis detallado y preciso. En términos relativos, las aplicaciones actuales como la publicidad RTB nos muestran una mayor precisión que antes, y detrás está el soporte del big data.

En tercer lugar, orientar los productos y las actividades de marketing para que se adapten a las preferencias de los usuarios. Si puede comprender las principales características de los usuarios potenciales y sus expectativas sobre el producto antes de producirlo, entonces la producción de su producto podrá adaptarse a sus necesidades. Por ejemplo, antes de que Netflix estuviera a punto de filmar "House of Cards", utilizaba análisis de big data para conocer a los directores y actores favoritos de los espectadores potenciales, y realmente capturó los corazones de los espectadores. Para poner otro ejemplo, después del lanzamiento del avance de "Tiny Times", supimos a través de un análisis de big data en Weibo que la audiencia principal de la película eran mujeres nacidas en la década de 1990, por lo que las actividades de marketing posteriores se dirigieron principalmente a estos grupos.

En cuarto lugar, seguimiento de la competencia y comunicación de marca. Muchas empresas quieren saber qué están haciendo sus competidores, incluso si la otra parte no se lo dice, usted puede saberlo mediante el monitoreo y análisis de big data. La eficacia de la comunicación de la marca también se puede determinar mediante el análisis de big data. Por ejemplo, se pueden realizar análisis de tendencias de comunicación, análisis de características de contenido, análisis interactivo de usuarios, clasificación de emociones positivas y negativas, análisis de categorías de boca en boca, distribución de atributos de productos, etc., mediante el monitoreo. Se puede hacer referencia a la planificación de usuarios de referencia de la industria, basándose en las voces de los usuarios. Planificar el contenido e incluso evaluar la efectividad de las operaciones de la matriz de Weibo.

En quinto lugar, seguimiento y apoyo a la gestión de crisis de marca. En la nueva era de los medios, la crisis de las marcas ha hecho que muchas empresas cambien de opinión. Sin embargo, los big data pueden ofrecer a las empresas algunas ideas por adelantado. Durante el estallido de una crisis, lo más necesario es rastrear las tendencias de comunicación de crisis e identificar participantes importantes para facilitar una respuesta rápida. Big data puede recopilar contenido con definiciones negativas, iniciar el seguimiento de crisis y alarmar de manera oportuna, analizar los atributos sociales de la multitud, agrupar opiniones durante el incidente, identificar personas clave y vías de comunicación, y luego proteger la reputación de empresas y productos, aprovechar los nodos de origen y puntos clave para manejar las crisis de forma rápida y eficaz.

En sexto lugar, seleccionar clientes corporativos clave. Con lo que muchos emprendedores luchan es: entre los usuarios, amigos y fanáticos de la empresa, ¿quiénes son los usuarios más valiosos? Con big data, quizás todo esto pueda estar más respaldado por hechos. A partir de los distintos sitios web que visitan los usuarios, puede determinar si las cosas que les interesan recientemente están relacionadas con su empresa; a partir de los diversos contenidos publicados por los usuarios en las redes sociales y el contenido con el que interactúan con otros, puede encontrar pistas inextricables. asociados y sintetizados utilizando ciertas reglas, pueden ayudar a las empresas a seleccionar usuarios objetivo clave.

En séptimo lugar, el big data se utiliza para mejorar la experiencia del usuario. Para mejorar la experiencia del usuario, la clave es comprender verdaderamente a los usuarios y el estado de los productos que utilizan, y brindarles los recordatorios más oportunos. Por ejemplo, en la era del big data, tal vez el automóvil que conduce pueda salvarle la vida de antemano. Siempre que la información operativa del vehículo se recopile a través de sensores en todo el vehículo, usted o la tienda 4S serán advertidos con anticipación antes de que ocurra un problema en componentes clave de su automóvil. Esto no solo ahorrará dinero, sino que también contribuirá en gran medida a la protección. vidas. De hecho, ya en el año 2000, la empresa de mensajería estadounidense UPS utilizó este sistema de análisis predictivo basado en big data para detectar el estado en tiempo real de 60.000 vehículos en Estados Unidos con el fin de realizar reparaciones defensivas oportunas

Octavo, soporte de gestión jerárquica de clientes en SCRM.

Frente a los nuevos medios en constante cambio, muchas empresas quieren convertir a los fanáticos en usuarios potenciales, activar el valor de los activos sociales y crear retratos multidimensionales de los usuarios potenciales mediante el análisis del contenido público y los registros de interacción de los fanáticos. Big data puede analizar el contenido interactivo de los fanáticos activos, establecer varias reglas para los retratos de los consumidores, asociar usuarios potenciales con datos de miembros, asociar usuarios potenciales con datos de servicio al cliente, seleccionar grupos objetivo para marketing de precisión y luego combinar la gestión tradicional de relaciones con los clientes con la socialización. puede enriquecer las etiquetas de los usuarios en diferentes dimensiones y puede actualizar dinámicamente los datos del ciclo de vida del consumidor para mantener la información actualizada y efectiva.

Noveno, descubrir nuevos mercados y nuevas tendencias. Los análisis y pronósticos basados ​​en big data brindan un gran apoyo a los emprendedores para obtener información sobre nuevos mercados y captar las tendencias económicas. Por ejemplo, Alibaba descubrió antes la llegada de la crisis financiera internacional a partir de una gran cantidad de datos de transacciones. Para otro ejemplo, en las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2012, David Rothschild de Microsoft Research utilizó un modelo de big data para predecir con precisión los resultados electorales en 50 de los 51 distritos electorales en los 50 estados y el Distrito de Columbia. El sexo es superior a 98. Posteriormente, utilizó análisis de big data para predecir los ganadores de varios premios Oscar en la 85ª edición de los Premios de la Academia, excepto el de Mejor Director, todas las demás predicciones de premios tuvieron éxito.

Décimo, soporte de previsión de mercado y análisis de decisiones. El apoyo de los datos para la predicción del mercado y el análisis de la toma de decisiones se ha propuesto desde hace mucho tiempo en el pasado, cuando prevalecían el análisis y la extracción de datos. El famoso caso "Cerveza y pañales" de Wal-Mart fue una obra maestra de esa época. Es solo que en la era del big data, el volumen (gran escala) y la variedad (muchos tipos) mencionados anteriormente han planteado nuevos requisitos para el análisis y la extracción de datos. Un big data más completo, más rápido y más oportuno proporcionará inevitablemente un mejor apoyo para seguir avanzando en la previsión del mercado y el análisis de la toma de decisiones. Ya sabes, los datos engañosos o erróneos y desactualizados pueden ser un desastre para los tomadores de decisiones.