از کلاهبرداری به سمت کمک رسانی: پیش بینی بینش مشتریان از طریق big data ها
مشتریان آنلاین همواره از طریق ابزارهای مختلف از جمله گوشی های هوشمند، تبلت ها، کنسول های بازی و تقریبا هر برنامه ای که دارای سرویس و کانال قابل دسترسی به اینترنت باشند، به اینترنت وصل می شوند. با استفاده مشتریان از این دستگاه ها و کانال ها، چندین نقطه ارتباط با مشتریان خود را در میان رسانه های مختلف ایجاد می کنند. این رسانه ها شامل رسانه های آنلاین، آفلاین، اختصاصی، شخص ثالث، شبکه های شرکتی، شبکه های اجتماعی، محل سکونت و تلفن همراه می باشند.
این اطلاعات فرصتی عالی را در اختیار بازاریابان قرار داده تا مشتریان خود را هدف قرار دهند. خرده فروشان، تجزیه و تحلیل های پیشرفته اطلاعات مانند تحقیقات عملیاتی را برای ارائه توصیه های شخصی به مشتریان خود به صورت آنلاین اتخاذ و استفاده می کنند. ارائه دهندگان محصولات و خدمات آنلاین از تکنیک های داده ای بزرگ (big data) استفاده می کنند تا ریزش مشتریان را کاهش دهند. بانک های اطلاعاتی خرده فروشی با هدف افزایش جلب توجه مشتری، از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده می کنند.
بیشتر بخوانید: ۴ دستاورد تحلیل Big Date ها برای ارائه خدمات مشتریان
زمینه و بستر جدید اطلاعات درباره مشتریان
داده های بزرگ، به طور گسترده و روز افزونی، به اطلاعات روزافزون با توجه به حجم، تنوع، سرعت و پیچیدگی داده ها که در سیستم اکوسیستم دیجیتال تولید می شود، اشاره دارد. همان طور که در شکل ۱ نشان داده شده است، مجموعه داده های بزرگ درباره ی مشتریان بر اساس خرید آنلاین خود، کلیک های وب، فعالیت های رسانه های اجتماعی، دستگاه های هوشمند متصل، مکان جغرافیایی و غیره تولید می شوند. مشتریان اطلاعات جدیدی را در هر مرحله ای که در فرایند خرید هستند، ایجاد می کنند، هنگام کلیک کردن در وبسایت ها یا داده های غیر متمرکز، هنگام ارسال نظرات در فیس بوک. با استفاده از تکنیک های داده های بزرگ و روش های تجزیه و تحلیل آن، بازاریابان می توانند هر دو نوع اطلاعات را در زمان واقعی در نظر بگیرند، و آن ها را ترکیب و تجزیه و تحلیل کنند. این اقدام می تواند به آنها کمک کند تا الگوهای پنهان، مانند نحوه ارتباط گروه های مختلف مشتریان و نحوه تصمیم گیری های خرید را کشف کنند. شرکت ها می توانند به این بینش ها و ابزارها برای بدست آوردن اطلاعات مشتریان هدف خود تجهیز شوند، سپس می توانند کمپین های بازاریابی هدفمند خود را که برای ترجیحات فردی و شخصی مشتریان خود آماده می کنند، را توسعه دهند.
پیشرفت های فن آوری در زمینه به دست آوری و نگهداری اطلاعات و همچنین رشد سیستم های توزیع عظیم مبادله آزاد اطلاعات، فرصت های زیادی را برای به دست آوردن مجموعه داده های بزرگ برای بازاریابان و شرکت ها فراهم می کندکرده است.. این سیستم های اطلاعاتی بزرگ، دسترسی سریع داده ها به شیوه ای مقرون به صرفه را تسهیل نموده و تجزیه و تحلیل داده ها را در زمان واقعی و درست انجام می دهند.
بیشتر بخوانید: از هزینه های سرسام آور بازاریابی دست بردارید!
داده بزرگ= فرصت بزرگ
جای تعجب نیست که استفاده از اطلاعات بالقوه با حجم بالا یا بیگ دیتا ها در دستور کار بخش بازاریابی همه شرکت های بزرگ قرار بگیرد. اما این که چه زمانی و چگونه باید از مجموعه داده های بزرگ استفاده کرده و چه کاری باید با این داده های بزرگ انجام داد همچنان جای سوال است؟ بهترین راه برای به دست آوردن منافع از این اطلاعات بزرگ، برای شرکت ها و بازاریابان چیست؟ فرصت ها و چالش های پیش رو در استفاده از این داده های بزرگ برای شرکت ها چیست؟ و این که به طور خاص و اساسی، رهبران و بزرگان بازاریابی می خواهند بدانند چگونه از اطلاعات بزرگ کسب درآمد کنند و برای شرکت کسب درامد کنند؟
تجزیه و تحلیل های پیشرفته برای داده های بزرگ، روش های جدیدی را برای رسیدگی به برخی از الزامات کلیدی بازاریابی ارایه کرده است که برخی از این نتایج قابل توجه است. این راه حل ها می توانند نقش بازاریابی سنتی را تغییر داده و نحوه اجرای عملیات بازاریابی ضروری را بهبود بخشند. در این روش بازاریابان از طریق جمع آوری اطلاعات انواع مختلف نقاط تماس با مشتریان به یک تصویر کامل از رفتار هر مشتری برای خود دست پیدا می کنند. تجزیه و تحلیل این مقدار زیاد از داده ها در هر لحظه، بازاریابان را قادر می سازد تا مدل های تقسیم بندی مشتری را به درستی تنظیم، استفاده و بینش و بصیرتی را برای توسعه راهبردهای مشارکت مشتری در کنار بهبود ارزش تعاملات مشتریان ایجاد کنند.
همان طور که تعداد کانال های ارتباطی مشتریان افزایش می یابند، بازاریابان باید اطمینان حاصل کنند که آن ها یک تجربه متفاوتی را در هر کانالی برای مشتریان خود ارائه و ایجاد می کنند. تمام این تلاش ها به ارائه یک تجربه بسیار شخصی، با هدف حداکثر سازی بازده سرمایه گذاری بازاریابی، کمک می کند. در بلند مدت، بازاریابان می توانند این باز خورد جدید را به سازمان انتقال داده تا تاثیر بیشتری بر توسعه و قیمت گذاری محصولات نیز داشته باشند.
پیشنهاد نویسنده: راهنمای جامع گوگل آنالیتیک برای تازه کارها
