Analitiko kaj TestadoCRM kaj Datumaj PlatformojRetpoŝta Merkatado kaj AŭtomatigoMobile kaj Tablojda MerkatadoVenda EbligoSocia Amaskomunikilaro & Influa Merkatado

Kiel Komercistoj povas Pretigi Sin Hodiaŭ por la Senlimaj Kapabloj de Granda Datuma Analizo de Morgaŭ

La mondo de merkatado estas nuntempe ĉe vojkruciĝo. Tradiciaj procezoj kaj aliroj nuntempe estas defiitaj de emerĝantaj teknologioj kaj la minacanta fantomo de Reto 3.0-kiu promesas esti vasta pejzaĝo funkciigita de malcentralizo kaj senlimaj metaversaj mondoj. Do kiel komercistoj povas liveri efikajn spertojn por sia celgrupo en ŝanĝiĝanta cifereca pejzaĝo? Grandaj datumoj ŝajnas esti ĉefa solvo. 

Kiel merkatistoj serĉas adaptiĝu al la aĝo de Retejo 3.0, kaj la vastaj teknologioj kiuj efikos tradiciajn praktikojn, novaj iloj fariĝos esencaj por daŭrigi. Ĉe la avangardo de ĉi tiu evolua procezo estos grandaj datumoj, kiuj povas kapti multe pli grandajn klientajn komprenojn kaj liveri 360-gradajn analizojn pri tio, kiel via merkato efektive aspektas. 

bildo 1
Bildo Kredito: Merkuro

Kiel la supra diagramo montras, nuntempe ekzistas multaj defioj prezentitaj de ekzistantaj datumaj aroj por merkatistoj. Faktoroj kiel malbona datumkvalito kaj la malfacileco akiri signifajn sciojn pri datumoj signifas, ke merkatistoj devas labori per nesufiĉaj iloj por krei sukcesajn kampanjojn kaj inteligentajn merkatmaterialojn. 

Grandaj datumoj ne simple havas la eblon ŝanĝi la kvaliton de analizoj disponeblaj al merkatistoj, sed ankaŭ eblas ke merkatigprofesiuloj komenci prepari sin por la venonta aĝo de Retejo 3.0 komprenoj hodiaŭ. Ni rigardu pli profunde en la senlimajn kapablojn de grandaj datumoj kaj kiel teamoj povas adaptiĝi ĝustatempe por la datuma revolucio: 

Kiel Komercoj Utiligos Grandajn Datumojn

Dum la Tutmonda Reto daŭre kreskas al ĉiam pli konkurenciva spaco por entreprenoj, ni estas pretaj vidi grandajn datumojn iĝi esenca dependeco por merkatistoj tra la mondo. La eblaj aplikoj por granda datuma analizo ene de entreprenoj estas vastaj, kaj povas inkluzivi: 

  • Plibonigi Efikecon: Grandaj datumoj komprenoj povas akceli funkcian efikecon por entreprenoj per interna produktiveca scioj kaj taskaj administradanalitiko. Botelpunktoj ene de komercaj procezoj povas esti identigitaj pli rapide por malpezigi premon sur dungitoj. 
  • Altgradigo de la Klienta Sperto: Per tujaj sugestoj pri klientperspektivoj de via kompanio kaj realtempa sentanalizo per socia aŭskultado, komercistoj povas fari tujajn plibonigojn kaj ĝustigojn al klienta sperto-strategioj. 
  • Optimumigitaj Merkataj Procezoj: Tra miksaĵo de kondutanalitiko, komercistoj povas identigi precize kie klientaj dolorpunktoj okazas ene de venda funelo kaj koncentriĝi pri solvi la ĝustajn areojn de sia marko. Same, alt-efikecaj areoj de funelo povas esti ekviditaj kaj vastigitaj. 
  • Nutrado de Vendo: Per komprenoj pri forlasado de ĉaroj, vendoprognozoj de datumoj kaj retpoŝtaj segmentaj aliroj, komercistoj povas identigi, kiuj klientgrupoj elspezas pli da mono kaj en kiu tempo por ĉiam enfokusigi la ĝustajn nivelojn de atento al la ĝustaj kondukoj. 
  • Prognozado de Sezona Postulo: Adaptaj stokregistraj mendoj estas eblaj per aŭtomatigitaj monfluaj administradsistemoj. Per grandaj datumoj, entreprenoj povas rimarki kiam produktoj ĝenerale eniras periodojn de alta postulo kaj identigi tendencojn kiuj determinas kiam varoj aŭ servoj estas dezirataj de klientoj. 
  • Rafinita Socia Engaĝiĝo: Grandaj datumoj komprenoj ankaŭ povas esti uzataj por optimumigi la agado de sociaj amaskomunikiloj por liveri pli bonan engaĝiĝon inter celgrupoj - reliefigante kun ioma precizeco iliajn instigojn kaj interesojn en la procezo. 

Dum la teknologio ĉirkaŭ la mondo de merkatado kreskas, tiel ankaŭ kreskas la kapabloj kaj kvalito de komprenoj ofertitaj de grandaj datumoj. Por komercistoj, ne estas pli bona tempo ol nun por prepari ĉi tiun datuman eksplodon, kaj adaptoj jam povas esti faritaj en kelkaj areoj: 

Preparu por la Datuma Eksplodo

En pli tradiciaj merkataliroj, skaleblaj datumbazaj motorteknologioj estis kapablaj je prilaborado kaj analizo de signifaj aro da datenoj - kvankam malrapide. En nia listo de datumoj defioj, 23% de aferoj devenas de malbona kvalito de datumoj, kaj por multaj entreprenoj, la ago atendi tagojn aŭ semajnojn por aliri komprenojn povas sumiĝi al nenio se la rezulto ne estas sufiĉe decida. 

La alveno de analitiko de grandaj datumoj estus eĉ pli malfacila por entreprenoj se ne estus la pliiĝo de Reto 3.0, kiu promesas

liveri rapidajn pretigajn rapidojn tio povas helpi merkatistojn akiri tujajn ageblajn komprenojn dum la momento ankoraŭ estas tre tie por agi. 

Por merkatigteamoj, tio signifas, ke skalebla infrastrukturo estas esenca, kaj endomaj serviloj devas povi ricevi, prilabori kaj labori kun altaj volumoj da datumoj. Por pli foraj merkataj operacioj, indas esplori la eblecon uzi 5G-preta aparatoj por certigi, ke grandaj datumoj komprenoj estas alireblaj de ie ajn iam ajn. 

Laborante kun Multi-Channel Brand Awareness

Podetalistoj, kiuj dependas de datumoj funkciigitaj, ricevas ĉirkaŭ 2.7-oble pli da markkonscio dum jaro. 

Daten-Driven Retail Study de Aberdeen Group

La ebla apliko de grandaj datumoj en socia aŭskultado povas helpi merkatistojn pli bone analizi kion klientoj ŝatas kaj malŝatas kiam temas pri malsamaj markoj. La datumoj generitaj ĉi tie povas helpi merkatistojn optimumigi sian klientservon, komunumon de klientoj kaj ĉeeston en sociaj amaskomunikiloj kiel tuto. 

Jam ekzistas gamo da granddatumaj iloj, kiujn komercistoj povas adopti por optimumigi siajn plurkanalaj konscikampanjoj, kaj platformoj kiel Brandwatch uzu ĉi tiujn teknikojn por liveri komprenojn pri la ĉirkaŭaĵo ĝuste kiuj koncernaj temoj estas diskutataj en sociaj amaskomunikiloj. Brandwatch povas ĉerpi datumojn de sennombraj interretaj konversacioj por krei inteligentajn raportojn, kiuj povas esti uzataj por merkataj esploroj kiel analizo de konkurantoj kaj administrado de krizoj. 

Aliaj platformoj kiel SproutSocial uzu analizon de grandaj datumoj por helpi entreprenojn administri siajn diversajn sociajn kanalojn en pli unueca maniero sen maltrafi nuancajn komprenojn, kiuj estas specifaj por nur unu reto. 

Kvankam grandaj datumoj certe fariĝas stelo en la morgaŭa mondo de merkatado, ekzistas multaj agoj, kiujn komercistoj povas fari hodiaŭ por prepari estontecon konstruitan sur grandaj datumoj. De starigo de pli skaleblaj dateninfrastrukturoj ĝis adopto de iuj el la hodiaŭaj plej intuiciaj iloj, eblas akcepti ĉi tiun aspekton de cifereca transformo pli frue ol poste - kaj pli bone akcepti la aĝon de Retejo 3.0 antaŭ viaj rivaloj. 

malkaŝo: Martech Zone estas filio de unu aŭ pluraj el la menciitaj markoj kaj inkludis ĝiajn filiajn ligilojn en la artikolo.

Dmytro Spilka

Dmytro estas ĉefoficisto ĉe Solvid kaj fondinto de Pridicto. Lia laboro estis publikigita en Shopify, IBM, Entrepreneur, BuzzSumo, Campaign Monitor, kaj Tech Radar.

rilataj Artikoloj

Reen al la supra butono
Fermi

Adbloko Detektita

Martech Zone kapablas provizi al vi ĉi tiun enhavon senkoste ĉar ni monetigas nian retejon per reklamaj enspezoj, filiaj ligiloj kaj sponsorado. Ni dankus se vi forigus vian reklamblokilon dum vi rigardas nian retejon.