أحد الأهداف الرئيسية في المبيعات والتسويق هو خلق تفاعل مع المستهلكين وتعزيز ولاء العملاء. حتى وقت قريب، كان المسوقون ببساطة يبسطون العمليات التي كانت تعمل في الماضي من أجل إشراك العملاء وولائهم ووقف تلك التي فشلت. وقد حولت البيانات الكبيرة منذ ذلك الحين التسويق الرقمي، ويمكن للمسوقين الذين يفهمون مبادئها الأساسية تنفيذ عمليات كبيرة لتحسين في المجالات الرئيسية، مثل إشراك العملاء، والولاء والتسويق الأمثل. إن الوصول إلى البيانات التاريخية الضخمة لا يؤدي تلقائيا إلى إنشاء تسويق أفضل، ولكن يمكن للشركات الحصول على ميزة تنافسية من خلال تحليلات معقدة.

- 1>>

أساسيات البيانات الكبيرة

في جوهرها، تتكون البيانات الكبيرة من أربعة مبادئ رئيسية هي: الحجم والتنوع والسرعة والصدق.

حجم هو كمية هائلة من البيانات التي تم إنشاؤها كل يوم. يقوم المسوقون بجمع البيانات من أجل فهم سلوك العميل وبدء المحادثات. ويمكن أن تكون مجموعة البيانات إما منظمة أو غير منظمة. تمثل البيانات المنظمة المعلومات الموجودة بالفعل في قواعد البيانات أو جداول البيانات - معاملات العملاء، على سبيل المثال. البيانات غير المهيكلة هي المعلومات التي يتم جمعها من وسائل الاعلام الاجتماعية، والبريد الإلكتروني، والفيديو أو استعراض المنتج. وحاليا، فإن حوالي 80 في المائة من البيانات المتاحة غير منظمة ويتطلب تحليلات معقدة لكي تصبح مفيدة.

السرعة هي السرعة التي يتم بها نقل البيانات. يجب على الشركة تتبع تحديثات الشبكات الاجتماعية ومكالمات المبيعات ورسائل البريد الإلكتروني ذات الصلة بمنتجها أو خدمتها في كل ثانية. تشير المصداقية إلى البيانات المفرطة وغير المفيدة التي يجب على المنظمات القضاء عليها. يمكن أن يؤدي إنشاء بيانات صريحة إلى زيادة كفاءة الحملات وإشراك العملاء، ولكن من الصعب إدارة كل هذه البيانات يدويا. أنظمة إدارة علاقات العملاء، مثل ساليسفورس (كرم كرمزاليسفورس. كوم Inc102 42. 28٪ كريتد ويث هيستوك 4. 2. 6 )، تجميع جميع البيانات ذات الصلة بعملياتها. (لمزيد من المعلومات، راجع: اللعب الكبير في البيانات الكبيرة .)

- 3>>

مشاركة العملاء

يمكن للبيانات الكبيرة، جنبا إلى جنب مع التحليلات، أن تقدم رؤى حول مواقع العملاء واحتياجاتهم ومعلومات الاتصال، مما يساعد الشركات على تحديد واستهداف العملاء المحتملين. يمكن بناء التفاعلات الشخصية عن طريق تحويل بيانات العملاء من وسائل الاعلام الاجتماعية، واستعراضات العملاء وغيرها من المصادر إلى رؤى قابلة للتنفيذ التي تستهدف احتياجات العملاء الفردية. من خلال بناء علاقات طويلة الأجل، المسوقين خلق ولاء العملاء وتحديد انشقاق العملاء وقائية. على سبيل المثال، نيتفليكس's (نفلكس نفلكسنيتفليكس إنك .2001 13 + 0٪ 06 كريتد ويث هيستوك 4. 2. 6 ) تستخدم الخوارزمية إجراءات العملاء السابقة لدفع الفيديو في الوقت الفعلي التوصيات.

ولاء العملاء

يمكن أن يوفر انتشار البيانات أيضا نظرة ثاقبة لما يؤثر على ولاء العملاء. يمكن للشركات مقارنة الإنفاق المحتمل مع الإنفاق الحالي للعملاء، مما يسمح لهم بالتركيز على الحصول على عملاء ذات قيمة عالية. بالإضافة إلى ذلك، من خلال نظم استعراض الأقران ووسائل الإعلام الاجتماعية، يمكن للمنظمات استهداف بكفاءة والنمو والاحتفاظ العملاء. في هذه التقنية الرقمية، خاصة مع تويتر (توتر توترتويتر إنك 19. 39-2 56٪ كريتد ويث هيستوك 4. 2. 6 ) و فاسيبوك (فبفاسيبوك إنك 180. 17 + 0 70٪ كريتد ويث هيستوك 4. 2. 6 )، فإن الاحتفاظ بالعميل له أهمية أكبر قليلا لأن تعليق سلبي واحد يمكن أن يشوه سمعة العمل والنتيجة في مغادرة العملاء. التحسين والأداء

مع استمرار الإنترنت في الزيادة من حيث القيمة، فقد نمت من مصدر معلومات إلى أداة اتصال، السوق ومخرج البث المباشر، من بين أمور أخرى. وقد أدى التوسع السريع للإنترنت إلى تحويل المشهد التسويقي الرقمي أيضا. وقد تم إنشاء حقول جديدة مثل تحسين محرك البحث، وتسويق المحتوى والإعلانات المتنقلة ووسائل الإعلام الاجتماعية لتعزيز استراتيجيات التسويق في هذا الفضاء. ونتيجة لذلك، في عام 2015، يقدر أن تنفق جهات التسويق 540 مليار دولار على الإعلانات، مع زيادة الإنفاق على الإعلانات الرقمية بنسبة 15٪.

كيف تأمل كاتربيلار في الربح من البيانات الكبيرة . الخلاصة

مع 90٪ من البيانات التي تم إنشاؤها على مدى العامين الماضيين، فإن البيانات والتحليلات الكبيرة تشكل فرصا محتملة للشركات للانخراط واكتساب العملاء. من خلال التحليلات، يمكن للشركات الحصول على عملاء ذات قيمة عالية وزيادة الربحية. ويمكن جمع البيانات ذات الصلة من وسائل الاعلام الاجتماعية، ورسائل البريد الإلكتروني، وتاريخ المعاملات وغيرها من القنوات. يمكن للمسوقين الاعتماد على هذه البيانات، وإنتاج لافتات الفيديو، وبرامج الولاء وغيرها من شخصية، تستهدف العملاء الفردية. في حين أن تطوير البصيرة في مجموعات البيانات الكبيرة يمكن أن يكون صعبا، فإن أدوات التحليل، مثل هادوب، توفر تحليلا مجديا، مما يعزز استراتيجيات التسويق وكذلك الصناعة ككل.