¿Cuáles son los beneficios del marketing de big data?
¿Qué beneficios aporta el marketing de big data? Examen de analista de datos
Si Internet es la rueda izquierda del automóvil de la empresa, entonces, en la era de Internet, el big data se convertirá en la rueda del motor de la empresa. Coche rueda derecha, ambos constituyen la competitividad central que impulsa el progreso continuo de la empresa, y ambos son indispensables. Las aplicaciones de big data, al igual que los cambios tecnológicos como la computación en la nube y la impresión 3D, subvertirán las reglas existentes y se convertirán en la clave del éxito de las empresas pioneras.
¿Qué beneficios aporta el marketing de big data?
Para la mayoría de las empresas siderúrgicas, el campo operativo es el campo de aplicación principal del big data. En el pasado, las empresas siderúrgicas utilizaban principalmente diversos datos de informes de producción y operaciones, pero con el advenimiento de la era del big data, están inundando datos masivos de Internet, Internet de las cosas y varios sensores. Como resultado, cada vez más empresas siderúrgicas han comenzado a extraer y utilizar estos datos para promover mejoras en la eficiencia operativa.
La esencia del marketing de big data es influir en el camino psicológico de los clientes objetivo antes de realizar la compra. Se utiliza principalmente para optimizar el canal de big data, impulsar información de marketing precisa, conectar el marketing online y offline y ayudar. Los líderes empresariales toman decisiones. Toma de decisiones en estos cuatro aspectos.
Lograr la optimización del canal
Las empresas pueden optimizar los efectos del marketing de canal basándose en los rastros de navegación de los usuarios en Internet, es decir, en función de las trayectorias de comportamiento del usuario en Internet para descubrir qué canal de marketing tiene el mayor número de clientes Qué usuario tiene más compras reales, si son usuarios objetivo, etc., para ajustar los recursos de marketing de la empresa en varios canales. Por ejemplo, Dongfeng Nissan utiliza el seguimiento de las fuentes de clientes para mejorar la ubicación de los recursos de marketing en varios canales en línea, como portales, búsqueda y Weibo.
Impulso de información de marketing de precisión
En comparación con el marketing tradicional de bombardear o esperar a que los clientes lleguen a su puerta, el marketing de big data tiene grandes ventajas en términos de iniciativa y precisión. La precisión se basa en el análisis del comportamiento de consumidores masivos. Los comportamientos de navegación y búsqueda en línea de los consumidores quedan atrás en Internet, y las compras fuera de línea y los comportamientos de visualización pueden ser registrados por las máquinas POS y la videovigilancia de la tienda, además de la información de identidad que dejaron durante el proceso de compra y registro... En un mar La información del consumidor está emergiendo gradualmente frente a las empresas. Muchas empresas recopilan cantidades masivas de información sobre los consumidores y luego utilizan tecnología de modelado de big data para extraer consumidores objetivo en función de los atributos del consumidor (como región, género), intereses, comportamiento de compra y otras dimensiones, y luego los clasifican y luego los clasifican según estas dimensiones. , llevan la información de marketing a los consumidores individuales. Por ejemplo, la marca de ropa de maternidad "October Mommy" utiliza un análisis de big data de los comentarios de los fans en su Weibo para encontrar fans con palabras clave relacionadas con "me gusta" en los comentarios y luego los etiqueta para impulsar información de marketing. Para las empresas siderúrgicas, también pueden dividir a los usuarios en múltiples dimensiones según los atributos de los clientes (alcance del negocio de la empresa, tamaño, región, demanda y hábitos de compra, etc.), establecer big data y desarrollar con precisión los clientes objetivo.
Conectar el marketing online y offline
Las empresas siderúrgicas pueden conectar una gran cantidad de datos de seguimiento del comportamiento de los clientes en Internet con datos de compras offline para lograr sinergia entre el marketing online y offline. Por ejemplo, el método de marketing colaborativo en línea y fuera de línea de Dongfeng Nissan es: su portal web brinda pistas sobre pedidos y, a través de estas pistas, el personal de servicio realiza visitas telefónicas, promoviendo así a los clientes a realizar transacciones fuera de línea. Durante este proceso, Dongfeng Nissan registró datos sobre todos los aspectos de la entrada de los consumidores, la navegación, los clics, el registro, las visitas de seguimiento telefónico y las compras, y realizó una estrategia de marketing que abarca online y offline, está respaldada por análisis de big data y ha continuado Efectos de marketing optimizados. Canal de marketing de circuito cerrado. De manera similar, la forma en que Gridsum Technology Co., Ltd. mide la efectividad de las actividades promocionales fuera de línea en una determinada región es observar el volumen de búsqueda de contenido promocional de esa región en Internet. Algunas empresas han abierto los flujos de datos en línea y fuera de línea alentando a los clientes fuera de línea a utilizar dispositivos como WeChat y redes inalámbricas (WiFi) que pueden rastrear el comportamiento y las preferencias de los consumidores. Los grandes almacenes Intime planean instalar WiFi y alentar a los clientes a usarlo en el centro comercial, luego encontrar al cliente en función de la cuenta de WiFi y luego cooperar con otras empresas de extracción de big data para utilizar big data para descubrir los rastros históricos de este cliente. en Internet para comprender el tipo de necesidades del cliente.
Ayudar a los líderes empresariales a tomar decisiones
En la era del big data, las empresas se enfrentan a muchas fuentes de datos nuevas y datos masivos. ¿Pueden tomar decisiones basadas en el análisis de estos datos? y luego se convierte en una fuente de ventaja competitiva corporativa, lo que supone un desafío para la alta dirección de las empresas siderúrgicas.
En comparación con el marketing tradicional, utilizar big data para tomar decisiones es el más difícil porque requiere un hábito de pensamiento que se basa en datos. En la actualidad, algunas empresas han comenzado a intentarlo. Cuando algunas instituciones financieras nacionales lanzan un producto financiero, analizan exhaustivamente la aplicación y el efecto del producto financiero, los datos del grupo de clientes objetivo, diversos datos de transacciones y precios, etc., y luego deciden si lanzan un determinado producto financiero. Por ejemplo, Alibaba recopila las transacciones diarias de capital y bienes de un gran número de pequeñas y medianas empresas. Mediante la agregación y el análisis de estos datos de transacciones, Alibaba puede descubrir el flujo de capital y los ingresos de una sola empresa, analizar su crédito. e identificar anomalías y posibles ocurrencias de comportamiento fraudulento determina si se puede otorgar un préstamo y el monto del préstamo para controlar el riesgo crediticio.
¿Cómo obtienen las empresas tradicionales big data?
Frente a los muchos beneficios que los big data aportan a las empresas, el problema actual que enfrentan las empresas es cómo obtener y analizar datos para que las empresas puedan permanecer en la posición invencible. Internet es una fuente importante de big data, pero a algunas empresas tradicionales fuera de línea les resulta difícil obtenerlos. Para empresas tradicionales, como las empresas siderúrgicas, se pueden adoptar las siguientes estrategias para obtener soporte de datos.
En primer lugar, puede cooperar con plataformas, empresas y agencias gubernamentales que poseen o pueden capturar cantidades masivas de datos. Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico en Taobao compran la parte de los datos masivos recopilados por el backend de Taobao que es relevante para sus propias operaciones y la utilizan para sus propias decisiones de desarrollo empresarial. Otro ejemplo es Kraft Foods Co., Ltd., que cooperó con IBM para capturar 479.000 piezas de información de discusión sobre sus productos en blogs, foros y foros de discusión, y utilizó big data para analizar las preferencias de los consumidores por Kraft Foods y los patrones de consumo. Con el desarrollo actual del comercio electrónico de acero, las empresas siderúrgicas pueden cooperar con algunas de las empresas nacionales de futuros y comercio electrónico de acero más grandes y utilizar sus plataformas para obtener información de los clientes para guiar su propia toma de decisiones científicas.
El segundo es establecer tu propia plataforma en Internet. Por ejemplo, Baosteel Group tiene su propia plataforma de comercio electrónico de adquisiciones Baosteel. Al establecer organizaciones de adquisiciones y materiales, transacciones en línea, centros de servicios y secciones de supermercados en línea, no solo puede prestar mucha atención a las transacciones de productos, sino también recopilar información sobre los usuarios. navegando por la web. Además, Baosteel también puede recopilar datos de comentarios de usuarios a través de WeChat, Weibo y otras plataformas para brindar servicios precisos para la toma de decisiones o el marketing.
El tercero es cooperar con empresas de minería y análisis de big data. En la actualidad, muchas empresas tradicionales no tienen la capacidad de analizar datos masivos, pero pueden cooperar con una serie de empresas que ya existen en el mercado, como UFIDA e IBM, que brindan servicios de minería y análisis de big data. las empresas tradicionales pueden confiar en su fortaleza para el análisis de big data.
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