Big data está liderando una revolución del marketing
En apenas unas décadas, big data, el Internet de las cosas, el almacenamiento en la nube y la Internet móvil han pasado de ser una tendencia a ser la corriente principal. El ecosistema empresarial ya ha pasado. innumerables posibilidades y ha alcanzado el rápido ritmo que es hoy. La vía rápida del desarrollo. La industria del big data ha madurado gradualmente y todos los ámbitos de la vida necesitan con urgencia aprovecharla. El director de productos de datos de Xiaomi, Liu Yang, dijo en el Salón Académico de Econometría que a medida que el concepto de big data se vuelva cada vez más claro, habrá cada vez más aplicaciones en forma de datos en tipos de productos.
La escala de big data es cada vez mayor
La llamada tecnología de big data consiste en utilizar nuevos modelos de procesamiento para obtener rápidamente información valiosa de varios tipos de datos, logrando así Comprensión profunda, descubrimiento entusiasta y toma de decisiones precisa. Con la influencia cada vez más profunda de "Internet +", la producción y el estilo de vida de las personas han experimentado enormes cambios. La profunda integración de la tecnología de la información de nueva generación con diversos campos económicos y sociales ha desencadenado un crecimiento explosivo en la cantidad de datos, y los recursos de datos se han convertido en importantes recursos estratégicos nacionales y elementos centrales de innovación.
Según las estadísticas, la cantidad de datos que se conservan a nivel mundial se duplica cada 18 meses. Para 2020, la cantidad de datos globales alcanzará los 40ZB, de los cuales China representará el 20%.
Utilizando el análisis de big data, podemos resumir experiencias, descubrir patrones, predecir tendencias, ayudar en la toma de decisiones y liberar y utilizar plenamente el enorme valor contenido en recursos de datos masivos. Big data se ha convertido en una tendencia general para impactar el mercado tradicional y penetrar en más empresas.
Se entiende que la escala de la industria mundial de big data alcanzó los 140.300 millones de dólares en 2015. Se espera que alcance los 1.027 millones de dólares en 2020. Entre ellos, la escala de la industria de big data de China puede alcanzar los 1.362,6 mil millones de yuanes en 2020.
Zhang Hancheng, director de marketing de productos de Baidu y subsecretario general de Zhongguancun (000931, Stock Bar) Big Data Trading Industry Alliance, dijo a China Business News y otros medios que desde vender productos hasta vender servicios, obedecer gestión para crear valor para el cliente. El pensamiento central de Internet es el pensamiento de datos, que son los tres aspectos del impacto de big data en el mercado tradicional.
Al mismo tiempo, con la apertura y utilización de los recursos de datos cada vez más profundas, la innovación de aplicaciones se ha convertido en la principal fuerza impulsora para el desarrollo de big data. En la actualidad, en lo que respecta a las empresas tradicionales, el análisis de datos y los recursos de datos se han convertido en un nuevo negocio y el nivel de inversión puede ser mayor que el de las empresas tradicionales.
Según análisis de datos relevantes, para 2020, la capa de aplicación representará el 40% del tamaño del segmento de mercado de la industria de big data de mi país, y la capa derivada representará el 18,5%.
Además, según la industria, se espera que en el futuro las aplicaciones de big data se utilicen principalmente en asuntos gubernamentales y finanzas. Se espera que los asuntos gubernamentales y las aplicaciones de big data financieros representen el 60%. 2020, seguido de las aplicaciones industriales y energéticas.
Big data es una innovación de tecnología y pensamiento, y también es una exploración del valor de los datos en sí. En la era del big data, muchas empresas utilizan operaciones basadas en datos para promover importantes decisiones estratégicas y el desarrollo empresarial, y han logrado resultados sobresalientes, convirtiéndose en líderes de la industria en operaciones basadas en datos.
Liu Yang explicó dos modelos de operaciones basadas en datos en la reunión: análisis, toma de decisiones y aplicación de productos. La toma de decisiones analítica incluye análisis estratégico, análisis competitivo y análisis empresarial. Dijo que la mayoría de las empresas en el mercado a menudo se olvidan de realizar análisis estratégicos y análisis competitivos antes de realizar análisis comerciales.
La llamada aplicación de producto, dijo Liu Yang, consiste en empaquetar datos relacionados con el producto en contenido o servicios de la industria y proporcionárselos a los usuarios.
No solo eso, el uso de productos para establecer relaciones con los usuarios y el uso de datos para descubrir patrones para promover la innovación de productos también son muy buenas aplicaciones de big data. Zhang Hancheng cree que de esta manera podemos comprender las necesidades de los usuarios en tiempo real, ajustar los servicios de manera oportuna para atender a la base de clientes y así ganar una mayor participación de mercado.
La ausencia de reseñas en la plataforma de comercio electrónico supone una reducción de las tasas de conversión y de los pedidos de los clientes. Las recomendaciones personalizadas requieren un motor de recomendaciones para comprender las preferencias y hábitos de comportamiento del consumidor y ayudarlo a recomendar productos. Los macrodatos se pueden utilizar para obtener una comprensión profunda de las sugerencias y opiniones de los consumidores sobre los productos y, mediante una retroalimentación rápida, se pueden crear mayores efectos de marketing.
La implantación de genes de big data en empresas tradicionales también convertirá a algunas empresas en empresas de plataforma. Zhang Hancheng dijo que con los datos, las empresas pueden expandirse infinitamente y la gran cantidad de datos comprados puede integrarse más con los proveedores. Por ejemplo, los servicios de datos de producción generarán más pedidos y los datos del canal de ventas generarán la venta de productos similares en la plataforma.
Mejorar la construcción de sistemas de big data
Para las empresas manufactureras, la importancia estratégica de la tecnología de big data radica no solo en el dominio de una gran cantidad de información de datos, sino también en la "capacidad de procesamiento" de datos: especializados en grandes cantidades de datos
Aunque muchas empresas se han dado cuenta del valor de las decisiones comerciales basadas en datos, en el proceso de "extracción de oro" de big data, todavía tienen algunos problemas en términos de pensamiento. Estructura, métodos y métodos. Comprensión vaga. Especialmente cuando los departamentos de TI empresariales se enfrentan a necesidades comerciales que cambian rápidamente, análisis en tiempo real de big data masivos a nivel de TB/PB y análisis de datos complejos multidimensionales, a menudo se encuentran perdidos.
El costo del procesamiento de datos es muy alto y el desarrollo diversificado de los negocios ha expuesto un problema frecuente: los datos inexactos. En lo que respecta al desarrollo actual de la industria, básicamente hay relativamente más empresas grandes y puede resultar cada vez más difícil para los pequeños desarrolladores. A medida que hay cada vez más desarrolladores grandes y medianos, se descubre que las necesidades de los usuarios se han desviado del modelo antiguo original. Esto requiere tomar sus propios datos para analizarlos e integrar el CRM, el sistema de ventas, el sistema de entrega y el sistema operativo. Abra el sistema y realice un análisis general.
"El análisis de big data se divide en cuatro pasos, a saber, aplicación de datos, análisis de datos, almacenamiento y cálculo de datos y fuente de datos. Entre ellos, la fuente de datos garantiza principalmente que los datos no estén sucios". Dijo Liu Yang.
El proceso de análisis de big data de las empresas se puede dividir a grandes rasgos en dos tipos. Una es monitorear cuando tenemos datos y sistemas de análisis de datos. A través de negocios en línea y monitoreo de datos, se descubren datos anormales y situaciones anormales para el procesamiento estratégico y la mejora del negocio, formando un modelo de circuito cerrado. El otro es formar un modelo de circuito cerrado cuando se agregan nuevas funciones al producto mediante el lanzamiento comercial, la evaluación de efectos, la mejora de la estrategia, la mejora comercial y la evaluación de efectos.
En lo que respecta a la estructura del equipo de big data, se divide en distribuido y centralizado. En comparación con las características de los equipos de big data descentralizados, como alto costo, flexibilidad y dificultad de gestión, los equipos de big data centralizados tienen las características de bajo costo, fácil administración y baja eficiencia.
Los equipos de big data descentralizados, debido a la escala relativamente grande de cada negocio y el bajo acoplamiento entre negocios, requieren soporte de datos flexible y rápido. Las grandes plataformas de datos no pueden satisfacer las necesidades comerciales que cambian rápidamente. su propia plataforma y analistas.
Con solo un equipo de big data basado en un centro, cada empresa tiene ciertas diferencias, pero las diferencias no son grandes. Por lo tanto, la empresa utilizará datos unificados para formar departamentos que brinden soporte de análisis de datos para todas las empresas.
En la actualidad, todo tipo de big data se ha convertido en el nuevo favorito en el desarrollo de diversos campos. Con el desarrollo de la tecnología, el big data está liderando una revolución del marketing. La existencia de big data permite a los especialistas en marketing realizar análisis de los consumidores mejores y más en tiempo real y lograr una segmentación ilimitada de los consumidores. Las potentes capacidades de análisis, extracción e integración del big data simplifican el marketing.