Аналитика больших данных: как маркетологи используют ее, чтобы понять своих клиентов

Клиенты — основа любого бизнеса. Бизнес не имеет смысла без своих клиентов. Изначально узнать, что представляет собой ваш клиент, что ему нравится и что не нравится, было невозможно, поскольку все было офлайн. И вы не можете просить своих клиентов заполнить форму с просьбой указать эти данные, когда они приходят в ваш магазин за покупками.

Но поскольку то, как мы совершаем покупки сегодня, изменилось, и теперь мы больше делаем покупки в Интернете, чем в обычных магазинах. торговый центр и ловить рыбу в поисках вещей, которые там есть. Сидеть дома на любимом диване с миской попкорна и стаканом холодного напитка и просматривать все доступные варианты наушников на экране ноутбука — гораздо выгоднее, чем гулять по торговым центрам.

Так что По сути, эра онлайн-шоппинга принесла нам много облегчения в покупках, и вишенкой на торте является доставка товаров на дом. К нашему большому удивлению, эра онлайн-покупок принесла больше пользы бизнесу, чем нам.

Большие данные – благо для специалистов по маркетинговым стратегиям –

Шокирует, да! Но логика очень проста. И это аналитика больших данных. Все эти интернет-магазины просят вас создать учетную запись на их сайтах. Никогда не задумывался, почему! Причина в том, что они хранят данные каждого своего клиента. Данные состоят не только из введенной вами информации, но и из информации о том, какие товары вы приобрели. И список вещей, которые вы выставили на витрине. И это дает им представление о ваших симпатиях и антипатиях. Они используют все эти данные о каждом клиенте для разработки своих маркетинговых планов и стратегий, проводя анализ данных.

См. также: Лучшие языки программирования для больших данных – часть 1

Самый простой пример — специальные распродажи на фестивалях. Они анализируют эти данные по многим условиям, некоторые из которых следующие:

Время года, когда их веб-сайт просматривается максимально.

Категории всех тех элементов, которые просматривали клиенты. в день максимального пика.

Количество клиентов в каждой отдельной категории.

Места, откуда они получили максимальное количество просмотров.

Объем покупки и количество покупок в витринах.

И это еще много таких условий, которые они ставят перед большими данными, содержащими сведения о клиентах, чтобы выяснить, какой тип маркетинговой стратегии они могли бы использовать в какое время год для какого региона мира.

Содержимое собираемых больших данных –

Если Если мы покопаемся в данных, которые компании собирают о своих клиентах, мы узнаем, что компании пытаются собрать всю информацию, связанную с личностями своих клиентов. Все, что мы покупаем, во многом может быть связано с нашей личностью. Персона человека расскажет вам об особых характеристиках этого человека, что может быть очень полезно для любого бизнеса. Информация о персонажах — это важные персонажи, которые составляют различные части вашей клиентской базы. Данные содержат глубокие знания о демографии, мотиваторах, источниках влияния, среднем доходе и т. д.

Некоторые из демографических характеристик, которые собирают компании, следующие:

Возраст;

Пол;

Этническая принадлежность;

Семейное и семейное положение;

Статус занятости;

Уровень дохода;

Некоторые собранные персональные данные, которые мы не идентифицируем:

Географическое местоположение

Образ жизни

Интересы

Поведение в прошлом

Привычки потребления контента

Влияние на покупку

Эмоциональная реакция на события

Причина взаимодействия с компания

Надежды от компании

Личные цели

Места, где они ищут информацию о продукте

Лучшее узнавание клиентов –

В любом бизнесе очень важно выявить всех ценных клиентов. Традиционно покупатели, потратившие больше всего денег, по умолчанию считались самыми ценными людьми. Но со временем этот метод дал сбой, поскольку эти люди оказались наименее лояльными за длительный период времени. Следовательно, это вызвало вспышку давления на персонал продаж и маркетинга с целью найти лояльных клиентов и разработать соответствующую стратегию.

Говоря о настоящем времени. Большие данные стали благом для специалистов по маркетингу и продажам. Поскольку у них есть вся информация о личности своих клиентов, простой расчет показателей на основе данных может дать им очень хорошее представление о своих клиентах. Некоторые из показателей, которые используют компании, следующие:

Средний размер покупки – речь идет о сумме, которую клиенты тратят на типичную покупку. Этот показатель рассчитывается для каждого персонажа с учетом того, что люди покупают товары и видят их ценность для себя.

Пожизненная ценность – речь идет о расчете общей суммы денег, которую личность покупателя тратит с y или в течение их жизни. Это покажет ваши отношения с клиентами.

Затраты на привлечение – этот показатель показывает, сколько компания тратит на маркетинг и продажи для привлечения клиентов.

Затраты на удержание. Этот показатель показывает затраты, которые компания несет для поддержания контакта с клиентами.

Удовлетворенность клиентов – этот показатель указывает на удовлетворенность клиентов вашим продуктом. Это также может помочь вам отличить счастливых и недовольных клиентов, а также разницу во взглядах на них. Результат может помочь выявить недостатки, предложить улучшения и многое другое.

Согласование ценности – этот показатель позволяет узнать, действительно ли клиенты, которые, по вашему мнению, являются потенциальными для вашего бизнеса, покупают ваш товар. продукты или нет. А если нет, то также можно записать, кто покупает вашу продукцию. Следовательно, в зависимости от результатов показателей вы можете проверить соответствие между портретами клиентов и покупательскими характеристиками.

Используя анализ больших данных, вы можете превратить свой бизнес в более клиентоориентированный, чем сейчас. когда-либо мог себе представить. Имея на рынке так много конкурентов, вам необходимо выйти за рамки деталей транзакций ваших клиентов и глубже изучить их чувства и мотивацию. Аналитика больших данных – это не только знание общей тенденции, но и знание каждого отдельного клиента и забота о нем. При правильном применении методов анализа данных и маркетинговых стратегий компании теперь могут настраивать свои предложения для каждого отдельного клиента, вместо того, чтобы сегментировать клиентов на группы со схожими интересами.

Почему компании обращаются к анализу больших данных –

Это стало обычное явление на рынке. Независимо от того, малые или большие, все компании обращаются к аналитике больших данных, чтобы извлечь пользу из данных. Они почему-то верят, и это также доказано, что анализ больших данных может дать вам гораздо более глубокое понимание вашего клиента, чем любые другие традиционные методы. Три причины, по которым большие данные представляют собой прекрасную возможность для вашего бизнеса:

• Наличие на рынке новых инструментов, которые помогают анализировать данные в режиме реального времени. Датчики данных, которые собирают максимальную информацию о работе электроники станка и песка, также входят в число этих новых инструментов.
• Поскольку теперь у нас есть возможность анализировать данные та, это увеличивает способность компании получать более важные результаты для увеличения прибыли.
• Теперь у нас есть даже новые виды данных, связанных с настроениями клиентов, из социальных платформ. Хотя они не представляют особой ценности для бизнеса, они оказываются полезными для бизнеса, поскольку они позволяют знать, как оцениваются их продукты.
• Хранение таких огромных объемов данных приведет только к огромным затратам. к делу. Таким образом, облачное хранилище теперь становится все более реальным благодаря его осуществимости и доступности.

См. также: Руководство для начинающих по анализу больших данных

Преимущества использования анализа больших данных –

Аналитика больших данных принесла бизнесу пользу во многих отношениях: от улучшения стратегий маркетинга и продаж до знания рейтинга их продуктов. Самое главное, что это помогло им понять своих клиентов гораздо лучше, чем когда-либо прежде. Это помогло преодолеть проблемы, с которыми сталкивался отдел маркетинга при использовании традиционных методов.

Из приведенных выше строк блога вам было ясно, что компании используют анализ больших данных, чтобы узнать своих клиентов в яркой манере. Три основных преимущества использования аналитики больших данных для понимания ваших бизнес-клиентов:

См. также: Взгляд на 26 методов анализа больших данных: часть 1

• Удовлетворенность клиентов – с тех пор Использование аналитики больших данных помогло предприятиям полностью узнать своих клиентов и, следовательно, они могут работать соответствующим образом, чтобы повысить удовлетворенность клиентов. Со временем вы получите поклонников вашего бизнеса и улучшите рейтинг ваших продуктов.
• Аналитика больших данных помогает вам заботиться о каждом клиенте индивидуально, поэтому продажи можно увеличить, предложив им лучшее предложение по цене. лучшее время.
• Поскольку компании знают все о своих клиентах, они могут удерживать их в течение более длительного времени, показывая им, что их бизнес лучше понимает их потребности и может предоставить им продукты, соответствующие их требованиям. .

В блоге выше вы рассказали о том, как анализ больших данных очень полезен для маркетинга, поскольку помогает вам лучше узнать своих клиентов. Но знать, как это помогает и какие данные он собирает, недостаточно. В конце концов, это большие данные, и никто не знает, насколько велики эти большие данные. Следовательно, есть несколько способов использовать эту аналитику больших данных для изучения вашего клиента, и я бы рекомендовал их использовать. Мы обсудим это в моем следующем блоге о больших данных.

Вам также может понравиться: Серая зона больших данных: что можно и чего нельзя делать

Пока они не дадут мне знать, понравился ли вам мой этот блог или нет, через комментарии ниже.

_{Читать: 0}