Big data Digital marketing

    Big data Digital marketing

    Ngay khi bạn đề cập đến tiếp thị kỹ thuật số( digital marketing) , hầu hết mọi người bắt đầu đảo mắt khi họ chỉ nghe đến thuật ngữ này.

    Có một số lý do đằng sau điều này, và lý do lớn nhất có lẽ là thực tế là hầu hết mọi người không hiểu thế giới tiếp thị kỹ thuật số hoạt động như thế nào .

    Khi bạn không biết nhiều về nó, công việc của các nhà tiếp thị kỹ thuật số có vẻ buồn tẻ, phức tạp hoặc quá khó hiểu, nhưng thực tế không phải như vậy.

    Về cốt lõi, đây là một cơ hội kinh doanh sáng tạo và một khi bạn hiểu cách hoạt động của nó, bạn có thể nghiêm túc đẩy mạnh các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị cũng như mở rộng phạm vi tiếp cận trực tuyến của mình.

    Để thực sự đưa ra các chiến lược thành thạo và các chiến dịch hiệu quả, các nhà tiếp thị kỹ thuật số phải sử dụng các công cụ và phương pháp tiếp cận khác nhau để tiếp cận khách hàng .

    Khi thế giới trực tuyến hoạt động với hàng tấn thông tin, một trong những công cụ hữu ích nhất cho các nhà tiếp thị hiện đại là phân tích chính xác tất cả dữ liệu đó.

    Đó là nơi mà Big data Digital marketing  xuất hiện.

    Một biển thông tin chi tiết ảo

    Khi bạn nghĩ về các hình thức quảng cáo cũ, bạn sẽ thấy rõ tại sao việc triển khai phân tích dữ liệu lớn lại cần thiết cho thế giới tiếp thị, marketing quảng cáo sản phẩm.

    Phân tích dữ liệu lớn lại cần thiết cho thế giới tiếp thị.

    Phân tích dữ liệu lớn lại cần thiết cho thế giới tiếp thị.

    Trước đây, bạn đã phải phỏng đoán rất nhiều và hy vọng rằng các chiến dịch cụ thể sẽ phù hợp với hầu hết các nhóm trọng tâm.

    Nghiên cứu phải được mở rộng, nhưng nó không bao giờ có bất kỳ cách nào để chỉ ra các xu hướng đang thay đổi như thế nào trong thời gian thực. Với kỷ nguyên kỹ thuật số, các nhà tiếp thị trực tuyến cuối cùng cũng có được tất cả dữ liệu cần thiết để hiểu đầy đủ về cảm nhận của khách hàng và khách hàng của họ.

    Vấn đề duy nhất của điều này là lượng dữ liệu tuyệt đối quá tải và chỉ có quá nhiều thông tin sẽ không giúp bạn có được những gì bạn cần nếu bạn không biết cách phân tích nó.

    Những lý do chính để sử dụng dữ liệu lớn

    Nếu bạn vẫn không chắc tất cả dữ liệu này có thể được sử dụng để làm gì, đây chỉ là một số lý do chính khiến dữ liệu lớn trở nên không thể thay thế trong thế giới tiếp thị trực tuyến.

    • Phân tích dữ liệu giá cả phải chăng – có rất nhiều cuộc thảo luận về việc phân tích tất cả dữ liệu đó và hiểu những gì khách hàng và khách hàng của bạn cần, và tất cả nghe có vẻ quá phức tạp và có lẽ quá đắt, phải không? Sai lầm. Hầu hết các dịch vụ lưu trữ hiện nay đều cung cấp các cách phân tích dữ liệu khác nhau như DaaS và tương tự. Điều thú vị hơn nữa là hầu hết các dịch vụ lưu trữ đều cung cấp miễn phí các dịch vụ dữ liệu phân tích này, điều này lý tưởng cho các công ty nhỏ.
    • Sử dụng dữ liệu quá khứ để xác định tương lai – một điều tuyệt vời khác mà các nhà tiếp thị có được với dữ liệu lớn là thực tế là tất cả dữ liệu liên quan được lưu để có thể xem lại nếu cần. Điều này có nghĩa là các nhà tiếp thị có thể hiểu điều gì hiệu quả với họ trong quá khứ và tại sao điều đó lại hiệu quả, vì vậy họ có thể cố gắng tạo lại hiệu quả tương tự trong tương lai. Để đạt được trải nghiệm khách hàng tốt nhất, các nhà tiếp thị phải điều chỉnh các phần đã hoạt động trước đây để họ đạt được mục tiêu theo cách dễ dàng hơn.
    • Trực quan hóa dữ liệu – một trong những cách hiệu quả nhất để tạo một chiến dịch tiếp thị thành công là hiểu dữ liệu và cách tốt nhất để làm điều đó là trực quan hóa nó. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu giúp tạo ra một cái nhìn sâu sắc có thể hành động bằng cách giúp các nhà tiếp thị nhận ra các vấn đề tiềm ẩn và các vấn đề về quy trình. Họ có thể giải quyết những vấn đề đó theo cách tốt nhất có thể và với sự hiểu biết tốt nhất có thể về vấn đề hiện tại.

    Tất cả nó có nghĩa gì?

    Hãy lấy những lý do này và đặt chúng vào quan điểm. Ví dụ: Slam Tracker của IBM được sử dụng để đo mức độ phổ biến của những người chơi quần vợt trong các sự kiện lớn và nó cung cấp cho người xem dự đoán thời gian thực về cách Internet nhìn thấy một người chơi tại thời điểm đó. Nó phân tích dữ liệu lớn và cung cấp cho người xem thông tin chi tiết hữu ích.

    Cung cấp cho người xem thông tin chi tiết hữu ích.

    Cung cấp cho người xem thông tin chi tiết hữu ích.

    Một ví dụ tuyệt vời khác về việc sử dụng dữ liệu lớn có thể được tìm thấy tại công ty mua sắm trực tuyến Gilt Groupe. Những gì họ làm là phân tích các mẫu và hành vi của khách truy cập, khách hàng và khách hàng của họ và thông qua phân tích đó, họ quản lý để có được dữ liệu cần thiết cần thiết cho bước tiếp theo. Bước tiếp theo là điều chỉnh dữ liệu thành 3000 phiên bản khác nhau của tin nhắn sẽ được gửi đến khách hàng của họ với các sở thích, quy mô và sở thích mua sắm cụ thể. Bằng cách này, họ đang giúp khách hàng của họ cập nhật tài liệu có liên quan.

    Nguồn dữ liệu lớn được sử dụng để thúc đẩy chiến dịch

    Internet phát triển nhanh chóng và phân tích dữ liệu là một trong những điều quan trọng nhất mà các nhà tiếp thị nên tập trung vào, theo các nhà phát triển web chuyên nghiệp Sydney đưa ra. Với biển ứng dụng ảo và các nguồn phân tích dữ liệu, một số ứng dụng nổi bật về hiệu quả của chúng.

    • Phương tiện truyền thông xã hội – gần như lớn như chính internet. Hàng triệu người dùng truy cập mạng xã hội hàng ngày và khá nhiều người trong số họ dành hơn 2,5 giờ mỗi ngày trên mạng xã hội. Điều này cho phép các nhà tiếp thị thu thập hàng tấn dữ liệu khác nhau. Từ sở thích cá nhân đến lòng trung thành với thương hiệu, các nhà tiếp thị có thể theo dõi khách hàng và khách hàng thông qua phương tiện truyền thông xã hội và sử dụng nó làm lợi thế của họ khi họ bắt đầu chiến dịch tiếp theo.
    • Khai thác web – quy trình tự động lấy dữ liệu từ web là một thứ khác mà các nhà tiếp thị sử dụng khá thường xuyên. Sử dụng một số công cụ nhất định để khai thác web cho phép các nhà tiếp thị hiểu dữ liệu có cấu trúc cũng như phi cấu trúc được thu thập từ các hoạt động trình duyệt, nhật ký máy chủ và cấu trúc trang web của họ.
    • Giao dịch – theo dõi các giao dịch đã được thực hiện thông qua doanh nghiệp sẽ cung cấp cho các nhà tiếp thị những hiểu biết sâu sắc về khách hàng và khách hàng của họ. Theo dõi và phân tích các giao dịch đó có thể giúp họ hiểu được các kiểu người dùng của mình và lập kế hoạch chiến dịch cho phù hợp.

    Tất cả các khía cạnh này cần được tiếp cận bằng các công cụ tiếp thị kỹ thuật số thích hợp. Việc phân tích một lượng lớn dữ liệu để có được những gì bạn cần có thể khá khó khăn nếu bạn không biết cách thực hiện. Dưới đây là một số công cụ được sử dụng nhiều nhất trong phân tích dữ liệu lớn hiện nay.

    Nguồn dữ liệu lớn được sử dụng để thúc đẩy chiến dịch

    Nguồn dữ liệu lớn được sử dụng để thúc đẩy chiến dịch

    • Hadoop – Sản phẩm này của Apache hầu hết được sử dụng bởi các tập đoàn lớn vì sức mạnh xử lý và thư viện phần mềm phong phú. Nó được cập nhật thường xuyên và thật tuyệt vời khi xử lý số lượng lớn dữ liệu.
    • Cloudera – Công cụ này rất tuyệt vời để tạo kho dữ liệu lớn có thể được truy cập bởi tất cả những người cần dữ liệu cho các mục đích khác nhau. Nó hoạt động tuyệt vời với Hadoop và nó cung cấp một cái nhìn sâu sắc về thế giới phân tích dữ liệu.
    • Rapidminer – Công cụ này hầu hết được các chuyên gia sử dụng như một nền tảng mã nguồn mở hoạt động thông qua các nguyên tắc của lập trình trực quan. Nó cho phép thực hiện khá nhiều thao tác, mô hình hóa, phân tích và tích hợp dữ liệu trong các quy trình kinh doanh và quy trình làm việc.

    Khi internet phát triển, người dùng của nó cũng vậy. Sử dụng dữ liệu lớn đã trở thành một tiêu chuẩn, vì nó là một công cụ mạnh khi nói đến tiếp thị kỹ thuật số.

    Nó đã xảy ra nhiều lần – một công ty đầu tư vào dữ liệu lớn và sau một thời gian, họ đã phát triển khá tốt. Tập trung vào việc phân tích dữ liệu lớn và triển khai nó vào chiến dịch tiếp thị của bạn có thể cần một khoảng thời gian và kế hoạch, nhưng về lâu dài – đó là một trong những điều tốt nhất bạn có thể làm cho công ty của mình.