Määritelmä: Big Datan merkitys
Big data on markkinointikonsepti, joka viittaa tekniikoihin ja prosesseihin, joita käytetään kokoamaan, tallentamaan, järjestämään, tuottamaan oivalluksia ja ryhtymään toimiin suuren asiakasmäärän vuoksi, joka on saatavilla toimialan digitaalisen muutoksen ansiosta.
Yritykset ovat aina käyttäneet data -analytiikkaa, mutta ylellisyysbrändien saatavilla olevan asiakastiedon leveys ja syvyys tekee perinteisistä analyysimalleista ja tietokantatekniikoista vanhentuneita.
Sellaisenaan big data -analytiikka edellyttää uusien taitojen ja teknologioiden hyödyntämistä. Yksi välittömistä eduista oikeasta big data -työnkulusta osana kokonaisvaltaista markkinointistrategiaa on ylellisyysbrändien kyky tunnistaa ja olla vuorovaikutuksessa varakkaiden kuluttajien kanssa henkilökohtaisemmin ja oikea -aikaisemmin.
Tällaiset markkinointikampanjat ovat osoittautuneet merkittävästi paremmiksi kuin nyt vanhentuneet joukkomarkkinointitoimet. Suurten tietojen oivallukset voivat todella auttaa ylellisyyttä ymmärtämään asiakkaidensa elämäntapaa ja ostokäyttäytymistä rakentaakseen kannattavaa pitkän aikavälin sitoutumista.
Mikä on big data
Suurten tietojen määritelmä on kehittyvä käsite, joka viittaa yleensä suureen määrään jäsenneltyä ja jäsentämätöntä tietoa, joka voidaan muuttaa käytännönläheiseksi oivallukseksi liiketoiminnan kasvun edistämiseksi.
Big data -analytiikka edellyttää uusia prosesseja ja tekniikoita integroimiseksi onnistuneesti kokonaisvaltaiseen ylelliseen markkinointistrategiaan.
Big data -prosessi
Big -datamarkkinoinnin käsite käsittää tyypillisesti viisi eri prosessivaihetta: tietojen kerääminen, tallentaminen, järjestäminen, oivallusten luominen ja toimenpiteet suuren datasarjan suhteen.
Tutkimme kutakin näistä prosessivaiheista yksityiskohtaisemmin alla.
Suurten tietojen kerääminen ja toimivien asiakastietojen luominen
Ensimmäinen välttämätön askel suuren datan hyödyntämiseksi osana markkinointia on asiakastietojen kerääminen. Tämä voi tapahtua sekä verkossa että offline -tilassa asiakaskyselyiden, kanta -asiakasohjelmien tilausten, ylellisyysbrändien jäsenyyden jne. Avulla.
Kolme tekijää ovat kriittisiä sen varmistamiseksi, että suurten tietojen keruu suoritetaan oikein:
- Asiakkaiden on annettava suostumuksensa tietojensa kaappaamiseen;
- Näitä tietoja keräävän tuotemerkin on oltava avoin sen tarkoituksesta;
- Tiedot on tallennettava tavalla, joka helpottaa tallentamista ja käsittelyä myöhemmin.
Suurten tietojen tallentaminen turvallisuus ja saavutettavuus mielessä
Seuraava on kerättyjen asiakastietojen todellinen tallennus. Suurten tietojen tallennukseen liittyy omat haasteensa, koska kerätyt tiedot ovat usein jäsentämättömiä ja huomattavan suuria. Tutkimme alla uusia tekniikoita ja järjestelmiä, joita luksusbrändit voivat tallentaa asiakastietoihinsa.
Kaksi näkökohtaa ovat välttämättömiä suurten tietojen tallennuskapasiteettia suunniteltaessa:
- Suojaus: Kerättyjen asiakastietojen yksityisen ja luottamuksellisen luonteen vuoksi tietojen tallentaminen turvallisesti on kriittistä. Salatut tietokannat, tietojen erottelu ja tiukat sisäiset käyttöoikeuskäytännöt ovat välttämättömiä yritykselle sen varmistamiseksi, että heidän asiakastietonsa ovat turvassa.
- Saavutettavuus: tallennettavien asiakastietojen koko ja paino voivat hidastaa nopeasti järjestelmää, jota ei ole suunniteltu harkiten mittakaavaa ajatellen. Ylellisten tuotemerkkien tulisi harkita tarkkaan tietokannan redundanssia ja palvelinkapasiteettia varmistaakseen, että heidän asiakastietonsa ovat helposti markkinointitiimien saatavilla.
Suurten tietojen ja asiakastietokannan hallinnan järjestäminen
Suunnitellessaan datan tallennusta ja arkkitehtuuria luksusbrändien on pohdittava, miten sen asiakastiedot järjestetään ja hallitaan, jotta voidaan saada toimivia näkemyksiä. Suurin haaste johtuu siitä, että suuria tietoja voidaan kerätä sekä offline -tilassa että verkossa eri rakenteissa (tai joskus ilman rakenteita).
Tästä syystä big data on järjestettävä tavalla, joka varmistaa:
- Joustavuus: tietyt asiakastiedot, kuten nimi, sukunimi, syntymäaika, osoite jne., Voidaan helposti kerätä ja tallentaa vakiomuotoisella tavalla. Mutta muut asiakastiedot, kuten selaushistoria, ostotottumukset ja viestintäasetukset, edellyttävät tiettyä joustavuutta ja sopeutumiskykyä keräämiseen ja tallentamiseen.
- Pitkäikäisyys: markkinointitiimisi big data -tietojen tarpeet kehittyvät ajan myötä, kun uusia kokeiluja skaalataan ja mitataan. Sellaisenaan big data -analytiikan organisoinnin on perustuttava järjestelmään, jota voidaan helposti ylläpitää ja mukauttaa uusien teknologioiden ilmaantuessa.
Toimivien oivallusten luominen suuresta datasta
Suurten tietojen älykkyys, vaihe, jolloin raakatiedoista tulee toimivia oivalluksia, vaatii uusia taitoja, joita usein kutsutaan datatieteilijöiksi. Perinteisten markkinointitiimien ja strategisen älykkyyden risteyksessä datatieteilijät ovat vastuussa arvokkaiden oivallusten tunnistamisesta kerätystä datasta ja ehdottavat erityisiä markkinointikampanjoita, jotka voidaan toteuttaa myynnin edistämiseksi.
Suurten tietojen oivallukset luodaan yleensä kolmessa vaiheessa:
- Datatutkijat alkavat tietystä hypoteesista. Tämän hypoteesin on oltava mitattavissa ja toteutettavissa käytettävissä olevien tietojen perusteella.
- Sitten he etsivät malleja asiakastiedoistaan ja segmentoivat kuluttajat ryhmiin, jotka voivat auttaa testaamaan heidän hypoteesiaan.
- Kun tämä on suoritettu, tietotutkijat erottavat asiakkaat tasoihin (esimerkiksi heidän ostovoimansa perusteella) tai kohortteihin (esimerkiksi hankinta -ajan perusteella).
Suurten tietojen hyödyntäminen markkinoinnin automaation avulla
Tyypillisen big data -prosessin viimeinen vaihe on ryhtyä toimiin datatieteilijöidesi saamien näkemysten perusteella. Tämän vaiheen lopullinen tavoite on saada aikaan mitattavaa vaikutusta yksilöllisten markkinointikampanjoiden kautta lähettämällä oikea viesti oikeaan aikaan oikealle yleisölle ja oikean kanavan kautta.
Suurten tietojen hyödyntäminen käsittää yleensä kolme laajaa vaihetta:
- Rakentaa harkittuja ja henkilökohtaisia markkinointikampanjoita. Niiden on oltava kauniisti muotoiltuja monilaitteita ajatellen ja vaikuttava kopio.
- Skaalaa markkinointikampanjoita tavalla, joka mahdollistaa nopean kokeilun ja automatisoinnin onnistumisen jälkeen.
- Markkinointikampanjan tehokkuuden mittaaminen ennalta määritettyjä KPI-arvoja vastaan.
- Lopetetaan kierre antamalla täsmällistä ja oikea -aikaista palautetta kaikille prosessiin osallistuville sidosryhmille tulevien kampanjoiden parantamiseksi.
Big datatekniikka
Big data -analytiikka sisältää uusia työkaluja ja ohjelmistoja, jotka auttavat prosessin kaikissa vaiheissa keräämisestä ja tallennuksesta organisointiin, oivallusten luomiseen ja markkinoinnin automaatioon.
Yleisesti ottaen jokaisen digitaaliseen muutokseen ryhtyvän luksusbrändin on päätettävä, rakennetaanko mittatilaustyönä tehtyjä sisäisiä big data -teknologioita ja ulkoistetaanko ne kolmansille osapuolille. Molemmilla vaihtoehdoilla on hyvät ja huonot puolensa, joten luksusjohtajien on tärkeää ymmärtää, mitä vaihtoehtoja he ovat, ja valita, mikä sopii parhaiten käytettävissä olevaan budjettiin ja aikatauluun.
Suosittelemme, että luet perusteellisen raporttimme siitä, kuinka suuri data edistää luksusbrändien kasvua, jotta voit tutkia tätä aihetta edelleen.
Suhtaudumme suuren datan ylellisyyteen
Luksusalan digitaalinen muutos ja digitaaliteknologioiden sisällyttäminen nykyisiin liiketoimintamalleihin määrittelee menestyksen radikaalisti. Digitaalisen ylellisen puhtaan pelin uudet tulokkaat ravistavat teollisuuttaan ja saavat nopeasti markkinaosuuksia, kun taas perinteiset luksusbrändit kokeilevat varovaisesti tuotemerkkejä uusilla kanavilla.
Big data voi auttaa huippuluokan tuotemerkkejä luomaan saumattoman ja integroidun online-asiakaskokemuksen, jotta voidaan parantaa markkinointiviestintäohjelmia ja yleistä myyntitulosta.
