همانطور که پیشتر بیان شد، با افزایش میزان نفوذ اینترنت در ابزارهای مورد استفاده افراد، متخصصین بازاریابی با حجم بسیار بالایی از اطلاعات مشتریان روبرو شده که اصطلاحا Big data یا داده های بزرگ نامیده می شود. برنامه های کاربردی چندگانه big data ها نشان می دهد که پتانسیل زیادی در حوزه مدیریت ارتباط با مشتری برای بازاریابان وجود دارد. مثال های زیر برنامه های مختلف را در این زمینه نشان می دهد.
بیشتر بخوانید: از کلاهبرداری به سمت کمک رسانی: پیش بینی بینش مشتریان از طریق Big Data ها
۱. بهترین اقدام برای جذب مشتریان بعدی و تعامل با آن ها
بازاریابی Next Best Action) NBA) یک رویکرد بازاریابی مشتری محور است که در زمان صحیح و به صورت در لحظه، همه پیشنهادات بالقوه بازاریابی خود را برای هر یک از مشتریان بررسی می کند. سپس آن ها با توجه به عملکرد پیشین مشتریان خود بهینه سازی می کند. بهترین پیشنهاد بعدی، اقدامات بر حسب منافع و نیاز مشتری، اهداف کسب و کار، سیاست ها و مقررات سازمان و بخش بازاریابی می باشد. این اقدام در مقایسه با روش های بازاریابی سنتی که ابتدا برای ایجاد یک محصول یا خدمت اقدام می شود و سپس یک پیشنهاد برای پیدا کردن مشتریان بالقوه علاقه مند و واجد شرایط داده شده تا آن ها را جذب محصول و یا خدمات خود کنند، بسیار متفاوت است.
بهترین اقدام برای استفاده از تکنولوژی تصمیم گیری در لحظه، زمانی امکان پذیر است که اطلاعات مرکز داده تلفنی، اطلاعات مربوط به تراکنش، اطلاعات مشتری و مجموعه ای از قوانین کسب و کار که برای تعیین یک یا چند پیشنهاد که مشتری در حال حاضر واجد شرایط آن است، استفاده شود. این اقدامات به منظور ارائه بهترین پیشنهاد به مشتری، اولویت بندی و بهینه سازی می شوند. اولویت بندی توسط یک الگوریتم می باشد که ترکیبی از تجزیه و تحلیل پیشرفته (بر حسب محاسبه گرایش مشتری برای پذیرش پیشنهاد) و قوانین پیچیده کسب و کار (تعیین منطق اصولی) ترکیب می شود. علاوه بر این، بیگ دیتا ها مانند رسانه های اجتماعی و جریان کلیک می تواند به طور قابل توجهی برای افزایش قابلیت پیش بینی مدل های تحلیلی مورد استفاده قرار گیرد.
همانطور که در شکل زیر نشان داده شده است، چیزی که تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را حتی قوی تر می کند این است که در بسیاری از موارد، کسب و کار را قادر می سازد تا در زمان واقعی تصمیم گیری را دقیقا در حین مشاهده رویدادها انجام دهد. این تحلیل ها توصیه و پیشنهاد های متداول، شخصی و پویا را برای مشتریان در سراسر کانال ها آسان می کند.
بیشتر بخوانید: تبلیغات Pop-Up؛ بزرگترین چالش مشتریان آنلاین
۲. شخصی سازی خرید آنلاین
طی دو دهه گذشته، صنعت خرده فروشی به طور چشم گیری با ظهور خرده فروشان آنلاین که از اینترنت استفاده می کردند تا بازار خود را گسترش دهند و در عین حال بتوانند موجودی محصولات خود، پرسنل و هزینه های عملیاتی را کاهش دهند، تغییر یافت. امروزه، با تبدیل و پردازش داده های متنوعی که حجم، تنوع، سرعت و پیچیدگی آن ها مشخص شده است، خرید محصول برای مشتریان به یک تجربه شخصی تبدیل شده است.
خرده فروشان آنلاین از سیستم های اطلاعاتی قدرتمند برای جمع آوری اطلاعات در مورد تنظیمات کاربر، جستجوی کاربر و رفتار خرید آن ها، ویژگی های محصول، موقعیت جغرافیایی خرید، سطوح موجودی، تبلیغات فعال و کمپین ها و هر چیز دیگری که می توانند به صورت دیجیتالی ثبت شوند، استفاده می کنند. این منابع، داده ها را جمع آوری می کند؛ اما مساله این است که حجم این اطلاعات روزانه به میزان چندین ترابایت افزایش می یابد. این اقدامات با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین هوشمند، که منافع مشتری و وابستگی محصول، ویژگی های جغرافیایی را شناسایی می کند و اثرات فصلی را از بین دیگر منابع مختلف شناسایی می کند و در نهایت جریان داده و نیازهای آینده مشتریان را پیش بینی می کند، انجام می شود. سپس این اطلاعات برای ارائه یک تجربه شخصی به مشتریان با نشان دادن زمینه های مورد علاقه شان، توصیه پیشنهادات خوب به و کمک به آن ها در پیدا کردن آن چه که می خواهند و به آن نیاز دارند، درست در زمانی که برای آن ها بهترین قیمت ممکن را پیشنهاد می کنید، استفاده می شوند. سایت های شخصی شده زمان را برای مشتریان ذخیره کرده و از این طریق رضایت مشتریان با استفاده از این خرده فروشان آنلاین افزایش می دهند.
بیشتر بخوانید: آمارهایی تکان دهنده از بازاریابی محتوا
۳. کسب درآمد از طریق تبلیغات پویای هدفمند
یکی از موارد کاربرد big data ها در سازمان هایی است که حجم قابل توجهی اطلاعات را ایجاد می کنند. تجزیه و تحلیل صحیح این داده ها منجر به حذف اطلاعات ناخواسته یا غیر ضروری و شناسایی منابع جدید درآمد در سازمان می گردد.
همانطور که در شکل زیر نشان داده شده است، بخشی از نیروها برای ایجاد همگرایی در کسب درآمد استفاده می شوند. حجم و دسترسی اطلاعاتی که در حال حاضر برای ارائه دهندگان تلفن همراه به صورت منحصر به فرد (چه در قالب معاملات، سوالات، پیام های متنی و یا توییتر، مکان های GPS و یا جریان های ویدئویی زنده) ارائه می شود، نقش یک معدن طلا واقعی را برای برنامه های کاربردی سازمان ها عهده دار هستند. به صورتی که تلفن های همراه به وسیله اصلی در ارتباطات تبدیل شده و از طریق آن مصرف کنندگان اطلاعات شان را دریافت می کنند. دستگاه های مشابه تلفن همراه با هدف تسهیل در استفاده از انواع جدیدی از اطلاعات، از جمله اطلاعات بسیار دقیق، در زمان واقعی، اطلاعات مکان جغرافیایی نیز مورد استفاده قرار می گیرند.
اپراتورهای تلفن همراه، که با مقادیر بسیار زیادی از اطلاعات مشتری سر و کار دارند، فرصت منحصر به فردی برای کسب درآمد از اطلاعاتی که در مورد مشتریان خود جمع آوری می کنند، را دارا می باشند. با توجه به روابط مستقیم خود با مشتریان، آن ها احتمالا دقیق ترین و کامل ترین اطلاعات مشتری را دارند. آن ها می توانند بینش های رفتاری مبتنی بر تحلیل اطلاعات مربوط به تعامل، موقعیت مکانی و جمعیت شناختی، و ایجاد نمای ۳۶۰ درجه از مصرف کننده را ایجاد کنند. برای مثال، تبلیغات در فضای باز، می تواند اثربخشی واحدهای تبلیغاتی در فضای مجازی، اعتبارسنجی تأثیر و دسترسی به کمپین های تبلیغاتی خاص را اندازه گیری کند. شرکت های تبلیغاتی در فضای باز می توانند به بینش در مورد عادت مخاطبان که می خواهند برای رسیدن به آن ها و مکان هایی که بتوانند به آن ها دسترسی یابند، دسترسی داشته باشند. داده های بزرگ به بازاریابان کمک می کنند تا هر بیلبورد را به یک مکان هدفمند تبدیل کنند له نحوی که در زمان مناسب و به مخاطبان مناسب ارائه دهد.
بیشتر بخوانید: آینده ایمیل مارکتینگ در سال ۲۰۱۸
۴. تجزیه و تحلیل ماشین آلات به ماشین آلات (M2M) برای بهبود مدیریت چرخه محصول
پیشرفت در فناوری ساخت ماشین آلات، اتومبیل ها، دستگاه های تلفن همراه، شبکه های ابزاری و سازمانی با سرعت بسیار بالایی در حال رشد است. این فناوری به تولید داده های ماشین به ماشین (M2M) با سرعت بی سابقه و در زمان واقعی منجر شده است. شرکت ها می توانند داده هایی که توسط سنسورها از طیف وسیعی از برنامه های کاربردی استفاده می کند را برای تجزیه، تحلیل و بهبود کارایی فرایندهای تولید، پیش بینی شکست دستگاه و شناسایی زمان مناسب برای ارتقاء محصولات جدید به مشتری استفاده کنند. داده ها همچنین می توانند بینشی برای توسعه محصول، پشتیبانی مشتریان و تیم های فروش که از این اطلاعات استفاده می کنند داشته باشند.
خروجی بیگ دیتا ها از سنسورها در دستگاه ها برای کشف الگوهای پنهان و ارائه بینش عمیق که می تواند به کسب و کار منفعت برساند، استفاده می گردد. شرکت ها از تکنیک های پیشرفته آماری برای تجزیه و تحلیل داده های سنسورهای موجود در ماشین ها استفاده می کنند. این فناوری ها می توانند برای شبکه های سازمانی بزرگ مورد استفاده قرار گرفته تا تجزیه و تحلیل داده های ورودی دستگاه از دستگاه های مختلف را انجام دهند؛ پیش بینی این که کدام دستگاه ها به احتمال بیشتری با مشکل مواجه می شوند و شناسایی وقفه های احتمالی در پیشبرد اهداف مورد نظر.
از این رو اقدامات اصلاحی پیشگیرانه برای افزایش سطح خدمات و تجربه مشتری با استفاده از این فناوری ها برای سازمان ها امکان پذیر شده است. یکی دیگر از فناوری های مهم، نظارت بر استفاده از دستگاه ها و محصولات توسط مشتریان و ارائه هشدارهای فعال و پیش گیرانه به تیم فروش در زمان مناسب برای تماس با مشتری جهت ارتقاء یا تعویض محصول است. این ابزار ها در فروش متقابل و فروش به مشتری بسیار موثر می باشد.
پیشنهاد نویسنده: راهنمای جامع گوگل آنالیتیک برای تازه کارها
