¿Para qué sirve el big data para el marketing de marca?
En primer lugar, analizar el comportamiento y las características del usuario. Obviamente, siempre que se acumulen suficientes datos de los usuarios, se pueden analizar las preferencias y los hábitos de compra de los usuarios, e incluso se puede "comprender mejor a los usuarios que a los usuarios". Con esto, es la premisa y el punto de partida de muchos marketing de big data. En cualquier caso, aquellas empresas que alguna vez tuvieron el eslogan de "todo está centrado en el cliente" tal vez quieran pensar en ello. ¿Fue realmente posible comprender las necesidades e ideas de los clientes de manera oportuna y completa en el pasado? Quizás sólo en la era del big data la respuesta a esta pregunta sea más clara.
En segundo lugar, el impulso y respaldo de información de marketing precisa a lo largo de los años. Muchas empresas han mencionado el marketing de precisión, pero en realidad son muy pocas. En cambio, está inundado de información spam. 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 producirlo, entonces la producción de su producto estará en línea con sus expectativas. 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.
4. Seguimiento de la competencia y comunicación de marca Muchas empresas quieren saber qué están haciendo los 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, el seguimiento y la gestión de crisis de marca apoyan la nueva era de los medios. La crisis de marca asusta a muchas empresas, pero los big data pueden brindarles información por adelantado. 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, la selección de los clientes clave de la empresa. 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 el estado de los usuarios y los productos que utilizan, para poder proporcionar 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, UPS Express Company en los Estados Unidos 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 para realizar un mantenimiento defensivo oportuno.
En octavo lugar, la gestión de clasificación de clientes SCRM respalda los nuevos medios en constante cambio. Muchas empresas esperan convertir a los fanáticos en usuarios potenciales, activar el valor de los activos sociales y crear retratos multidimensionales de usuarios potenciales mediante el análisis del contenido público y los registros de interacción de los usuarios potenciales.
Las aplicaciones de big data pueden analizar el contenido interactivo de los fanáticos activos, establecer varias reglas para los retratos de los consumidores, asociar usuarios potenciales con datos de miembros, asociar usuarios potenciales con datos de servicio al cliente, seleccionar grupos objetivo para un marketing de precisión y así transformar las relaciones tradicionales con los clientes. y datos sociales para enriquecer las etiquetas de usuario en diferentes dimensiones, actualizar dinámicamente los datos del ciclo de vida del consumidor y mantener la información actualizada y efectiva.
Noveno, descubrir nuevos mercados y nuevas tendencias. El análisis y la predicción basados en big data son de gran ayuda para que los emprendedores obtengan información sobre nuevos mercados y comprendan 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 al 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, apoyo a la previsión del mercado y análisis de la toma 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.