¿Son precisos los datos de la industria del big data?
En segundo lugar, el apoyo a la información de marketing precisa. En los últimos años, muchas empresas siempre han mencionado el marketing de precisión, pero se ha hecho muy poco. En cambio, el spam ha proliferado. La razón principal es que el marketing de precisión nominal en el pasado no era muy preciso porque carecía del respaldo de datos de características del usuario y de un análisis detallado y preciso. En términos relativos, aplicaciones como la publicidad RTB ahora nos muestran una mayor precisión que antes, respaldadas por big data.
En tercer lugar, orientar los productos y las actividades de marketing para satisfacer las preferencias del usuario. Si puede comprender las principales características de los usuarios potenciales y sus expectativas sobre el producto antes de la producción, entonces la producción de su producto puede ser lo que desea. Por ejemplo, antes de que Netflix filmara recientemente "House of Cards", utilizó análisis de big data para comprender a los directores y actores favoritos de la audiencia potencial, y los resultados realmente capturaron los corazones de la audiencia. Por poner otro ejemplo, después del lanzamiento del avance de "Tiny Times", supimos a través del análisis de big data en Weibo que la audiencia principal de la película eran mujeres nacidas en la década de 1990, por lo que las actividades de marketing posteriores se dirigieron principalmente a este grupo de personas.
En cuarto lugar, seguimiento de la competencia y comunicación de marca. Muchas empresas quieren saber qué están haciendo sus competidores. Incluso si la otra parte no se lo dice, usted puede saberlo mediante el monitoreo y análisis de big data. La eficacia de la comunicación de la marca también puede encontrar la dirección correcta a través del análisis de big data. Por ejemplo, análisis de tendencias de comunicación, análisis de características de contenido, análisis interactivo de usuarios, clasificación de emociones positivas y negativas, análisis de categorías de boca en boca, distribución de atributos de productos, etc. Se puede llevar a cabo monitoreando el estado de comunicación de los competidores, haciendo referencia a los usuarios de referencia de la industria, planificando contenido basado en las voces de los usuarios e incluso evaluando los efectos operativos de la matriz de Weibo.
En quinto lugar, seguimiento y apoyo a la gestión de crisis de marca. En la era de los nuevos medios, la crisis de las marcas asusta a muchas empresas, pero los macrodatos pueden brindarles información temprana. Durante el estallido de una crisis, lo más importante es rastrear su propagación e identificar actores importantes para facilitar una respuesta rápida. Los macrodatos pueden recopilar definiciones negativas, iniciar el seguimiento de crisis y la alerta temprana de manera oportuna e identificar grupos clave y vías de comunicación basándose en el análisis de los atributos sociales de las personas y la agrupación de opiniones durante el incidente, protegiendo así la reputación de las empresas y los productos. y aprovechar la fuente y los nodos clave para responder a las crisis de forma rápida y eficaz.
En sexto lugar, seleccionar clientes corporativos clave. Con lo que muchos emprendedores luchan es: entre los usuarios, amigos y fanáticos de la empresa, ¿quiénes son los usuarios más valiosos? Con big data, tal vez todo esto pueda respaldarse con hechos. A partir de los distintos sitios web que visitan los usuarios, podemos determinar si las cosas que les interesan recientemente están relacionadas con su empresa; a partir de los diversos contenidos que los usuarios publican en las redes sociales y el contenido con el que interactúan con otros, podemos encontrar innumerables piezas de información. Las reglas de asociación y síntesis pueden ayudar a las empresas a seleccionar a los usuarios objetivo clave.
En séptimo lugar, utilizar big data para mejorar la experiencia del usuario. La clave para mejorar la experiencia del usuario es comprender verdaderamente a los usuarios, comprender cómo utilizan sus productos y realizar los recordatorios más oportunos. Por ejemplo, en la era del big data, tal vez el automóvil que conduce pueda salvarle la vida de antemano. Siempre que la información operativa del vehículo se recopile a través de sensores en todo el vehículo, usted o la tienda 4S serán advertidos con anticipación antes de que ocurran problemas en partes clave de su vehículo. Esto no solo es para ahorrar dinero, sino también para proteger vidas. De hecho, ya en 2000, la empresa estadounidense UPS Express utilizó este sistema de análisis predictivo basado en big data para detectar el estado en tiempo real de 60.000 vehículos en los Estados Unidos con el fin de realizar un mantenimiento defensivo oportuno.
En octavo lugar, soporte de gestión jerárquica de clientes SCRM. Frente a los nuevos medios en constante cambio, muchas empresas quieren convertir a sus fans en usuarios potenciales, activar el valor de los activos sociales y realizar retratos multidimensionales de los usuarios potenciales a través del análisis de su contenido público y registros de interacción.
Big data puede analizar el contenido interactivo de los fanáticos activos, establecer varias reglas para los retratos de los consumidores, asociar datos sobre usuarios y miembros potenciales, asociar datos sobre usuarios potenciales y servicio al cliente, seleccionar grupos objetivo para un marketing de precisión y combinarlos con la gestión tradicional de relaciones con los clientes. y datos sociales, enriqueciendo las etiquetas de usuario en diferentes dimensiones, actualizando dinámicamente los datos del ciclo de vida del consumidor y manteniendo la información actualizada y efectiva.
Noveno, descubrir nuevos mercados y tendencias. El análisis y la previsión basados en big data pueden ayudar enormemente a los empresarios a obtener información sobre nuevos mercados y captar las tendencias económicas. Por ejemplo, Alibaba descubrió temprano la crisis financiera internacional a partir de una gran cantidad de datos de transacciones. Para poner otro ejemplo, en las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2012, David Rothschild de Microsoft Research utilizó un modelo de big data para predecir con precisión las elecciones en 50 de los 51 distritos electorales en los 50 estados y el Distrito de Columbia. es superior a 98. Posteriormente, mediante análisis de big data, predijo los ganadores de varios premios Oscar en la 85ª edición de los Premios de la Academia. Todos menos el de Mejor Director estaban en juego.
Décimo, soporte de previsión de mercado y análisis de decisiones. El apoyo de los datos para la predicción del mercado y el análisis de la toma de decisiones se propuso ya en la época en que prevalecían el análisis y la extracción de datos. El famoso caso de “cerveza y pañales” de Walmart fue una obra maestra en ese momento. Es solo que el volumen (gran escala) y la variedad (múltiples tipos) mencionados anteriormente han planteado nuevos requisitos para el análisis y la minería de datos en la era del big data. Los macrodatos más completos y oportunos inevitablemente brindarán un mejor soporte para la predicción del mercado y el análisis de la toma de decisiones. Tenga en cuenta que los datos engañosos, erróneos y desactualizados pueden ser un desastre para los tomadores de decisiones.