Investigación sobre el impacto de la era del análisis de big data en el marketing
1. La evolución de la era del análisis de datos
(1) Era de los datos 1.0
El análisis de datos surgió después de la realización de la nueva tecnología informática 1.0. También conocida como la era de la inteligencia empresarial. Mediante un análisis objetivo y una comprensión profunda de los fenómenos comerciales, los informes de investigación de mercado intuitivos y obsoletos están prohibidos en la toma de decisiones, lo que ayuda a los gerentes a tomar decisiones racionales y maximizadas basadas en hechos. Por primera vez, con la ayuda de ordenadores, se introdujeron datos de producción, interacción con el cliente y de mercado en la base de datos para un análisis integrado. Sin embargo, debido a limitaciones de desarrollo, el uso de datos se centra más en prepararlos y se dedica menos tiempo a analizarlos.
(B) Era de los datos 2.0
La era 2.0 comenzó en 2005, que se diferencia de los requisitos de la capacidad de análisis 1.0 de la empresa. Newstar requiere que los analistas cuantitativos tengan sólidas capacidades de análisis de datos. Los datos provienen no solo de dentro de la empresa, sino también de fuera de ella, como Internet, sensores y diversos datos publicados públicamente. Por ejemplo, LinkedIn aprovecha al máximo el análisis de datos para aprovechar oportunidades y desarrollar servicios de datos impresionantes.
(3) Era de los datos 3.0
También se la llama la era de los productos ricos en datos. El estándar para el advenimiento de la era del Análisis 3.0 es la participación de grandes empresas en diversas industrias. Las empresas pueden analizar bien los datos y orientar las decisiones comerciales adecuadas. Pero hay que admitir que a medida que se actualizan más y más datos, se actualizan cada vez más rápido, lo que genera oportunidades de desarrollo y muchos desafíos. Cómo aprovechar este cambio comercialmente es una tarea urgente.
2. La esencia del marketing de big data
Con la llegada de la era de la lógica orientada al cliente y la aparición de métodos de compra multicanal como el comercio electrónico por Internet, la Los roles y necesidades de los clientes han cambiado, el mundo está siendo percibido, conectado e inteligente. Con el advenimiento de la era del big data, el comportamiento personal no sólo puede recopilarse y predecirse cuantitativamente, sino que también es probable que las opiniones personales de los clientes cambien el funcionamiento del mundo empresarial y de la sociedad. Por tanto, ha llegado una era de necesidades empresariales dominadas por clientes personalizados. Bajo el impacto del big data, los cambios empresariales impulsados por el marketing han comenzado a tomar forma.
(1) En la era del big data, los consumidores se han convertido en los maestros del marketing.
El proceso de marketing tradicional consiste en recopilar información del mercado actual a través de investigaciones de mercado para ayudar a las empresas a desarrollar, producir, comercializar y promover. Pero en la era actual del big data y las redes sociales, este modelo de marketing ha quedado eclipsado. Los consumidores de hoy se han convertido en los maestros del marketing. Buscarán activamente información sobre los productos, los compararán y los seleccionarán estrictamente. En lugar del valor anterior, prestan más atención al valor experiencial y al valor situacional en todo el proceso de consumo. Incluso la creación de una imagen de marca corporativa ya no es sólo una propaganda de la empresa. La reputación de las comunidades virtuales y los sitios web de compras ha comenzado a afectar el comportamiento de compra de los consumidores. Es más, los consumidores que expresan sus necesidades personales a través de las redes sociales y otros canales se han convertido en un factor importante que afecta el diseño, la investigación y el desarrollo, la producción y las ventas de los productos corporativos.
(2) El marketing de precisión para empresas se ha vuelto posible en la era del big data.
En la era del big data, el desarrollo de la tecnología ha superado con creces la imaginación de las empresas. Ya es posible recopilar información no estructurada. Big data no sólo puede comprender las posibilidades de segmentación del mercado, sino también llegar con precisión a cada cliente a través de conocimientos verdaderamente personalizados. A través de la extracción de datos y el análisis en profundidad, las empresas pueden dominar información valiosa y ayudarlas a descubrir los patrones de pensamiento y de comportamiento de consumo de los clientes. Especialmente hoy en día, los clientes tienen tendencias de consumo únicas para expresar su individualidad. En comparación con la fidelidad a una determinada marca, los clientes son más leales y se posicionan mejor. Si la marca de una empresa no puede maximizar el valor para el cliente, será difícil garantizar la continuidad del cliente incluso si los clientes regresan. Además, las empresas no pueden pretender clasificar a los clientes porque las necesidades de cada cliente son diferentes. De esta manera, el análisis de big data puede comprender mejor el comportamiento y las preferencias de consumo de los clientes y proporcionar sugerencias para un marketing empresarial preciso.
(3) ¿Concepto de marketing corporativo en la era del big data——? ¿Completamente centrado en el cliente para crear valor?
El marketing tradicional y las opiniones estratégicas creen que la producción en masa significa métodos de producción estandarizados y que no hay personalización alguna. La producción personalizada es producción personalizada, pero es sólo una personalización a pequeña escala. Después de todo, la producción en masa y la personalización no se pueden combinar.
Pero hoy en día, el marketing y las ventas analíticos de big data resuelven la contradicción entre la producción en masa y las necesidades personalizadas del cliente. Permita que las grandes empresas tengan la gestión de relaciones con los clientes uno a uno de las pequeñas tiendas de conveniencia tradicionales, y permita que las grandes empresas utilicen herramientas en tiempo real y recomendaciones personalizadas para lograr una comunicación en tiempo real con los clientes.
3. Estudio de caso de marketing basado en datos: JD.COM
JD.COM es la empresa de comercio electrónico autónoma más grande. Entre ellos, el centro comercial JD.COM cubre categorías como ropa, cosméticos, artículos de primera necesidad, alimentos frescos, computadoras y productos digitales. En toda la industria minorista de teléfonos móviles, JD.COM ocupa la mitad de la cuota de mercado en términos de volumen de ventas y ventas. La razón por la que ocupa una posición tan favorable se debe a la aplicación de big data, es decir, el plan de JD Phone en JD.COM.
El plan JD Phone está basado en JD. Las capacidades de big data y servicio integral de COM integran recursos de alta calidad de la cadena industrial con los usuarios como centro y cooperan con los fabricantes para crear productos y experiencias de servicio que los usuarios esperan. Durante el proceso de venta, JD.COM desarrolló un modelo denominado retrato de producto mediante análisis de big data. Este modelo integra información de compras de los consumidores en el sitio web JD.COM, como edad, sexo, preferencias y otras categorías, y luego realiza un análisis en profundidad. Según los resultados del análisis y combinando diferentes consumidores, existen métodos de marketing, como la compra programática en línea y los clics precisos, que ayudan eficazmente a JD.COM a lograr un impulso de marketing preciso. No solo eso, a través del análisis de datos posventa de compras posteriores de los usuarios, se pueden analizar con precisión las deficiencias del producto o las necesidades directas de los consumidores. Una característica de la era Data 3.0 es que las empresas no se limitan a analizar datos dentro de la empresa, sino que * * * disfrutan obteniendo valor * * *. Por lo tanto, JD.COM utiliza estos datos para comunicarse periódicamente con proveedores upstream, promueve indirectamente la comunicación entre fabricantes y consumidores, comprende la demanda del mercado y orienta el posicionamiento del próximo producto en el mercado. En general, esta solución se basa en el análisis de big data de JD.com. Enlaces COM de venta y posventa. Por un lado, guía su propio marketing preciso; por otro, afecta el posicionamiento del producto y la planificación corporativa de los proveedores y, en última instancia, proporciona a los consumidores productos personalizados que satisfacen sus necesidades.
4. Análisis estratégico del marketing de big data
(1) El análisis de datos debe establecer una idea orientada a las personas.
? ¿Orientado a las personas? Esto se refleja en dos aspectos. Por un lado, el análisis de datos está orientado al cliente, analiza eficazmente las necesidades del cliente y utiliza el análisis de datos para guiar el siguiente paso del diseño, la producción y el marketing del producto. Por otra parte, la orientación hacia las personas se refleja en la confidencialidad y la utilización razonable de los datos de los usuarios. Mantener eficazmente la protección de la privacidad en el contexto de los macrodatos e Internet y permitir el desarrollo saludable de la tecnología de la información.
(2) Manejar correctamente la contradicción entre datos masivos y datos centrales.
Big data tiene las características de gran volumen de datos, diversos tipos, baja densidad de valor, alta velocidad y alta puntualidad. Por lo tanto, en los datos masivos, sólo la información que refleja el comportamiento del consumidor y la demanda del mercado es lo que las empresas necesitan. El análisis de datos innecesario sólo impedirá que la empresa tome decisiones correctas. En vista de esto, en primer lugar, las empresas deben aclarar los estándares de los datos básicos; en segundo lugar, las empresas deben archivar los datos básicos de manera oportuna; y finalmente, deben contar con un equipo de análisis de datos profesional para analizar los datos y obtener datos científicos y razonables; resultados para guiar la práctica.
(3) Integrar la cadena de valor* * *Disfrute de los datos y realice la creación de valor.