Визначення великих даних: значення аналітичних даних Analytics - Luxe Digital

Зміст:

Anonim

Визначення: значення великих даних

Великі дані - це маркетингова концепція, яка відноситься до технологій та процесів, що використовуються для збору, зберігання, організації, отримання аналізу та вжиття заходів щодо великої кількості інформації про клієнтів, доступної завдяки цифровій трансформації галузі.

Хоча аналітичні дані завжди використовувалися підприємствами, широта та глибина інформації про клієнтів, яка зараз доступна розкішним брендам, робить традиційні аналітичні моделі та технології баз даних застарілими.

Таким чином, аналітика великих даних вимагає нових навичок та технологій, щоб успішно використовувати. Однією з найближчих переваг належного робочого процесу великих даних як частини цілісної маркетингової стратегії є здатність розкішних брендів ідентифікувати та взаємодіяти зі своїми заможними споживачами більш особистими та своєчасними манерами.
Доведено, що такі маркетингові кампанії значно перевершують застарілі зусилля масового маркетингу. Аналіз великих даних дійсно може допомогти розкоші зрозуміти спосіб життя та поведінку своїх клієнтів, щоб створити прибуткову довгострокову взаємодію.

Що таке великі дані

Визначення великих даних - це концепція, що розвивається, яка, як правило, відноситься до великої кількості структурованої та неструктурованої інформації, яку можна перетворити на практичну інформацію для стимулювання зростання бізнесу.

Аналітика великих даних вимагає, щоб новий комплекс процесів та технологій був успішно інтегрований у цілісну маркетингову стратегію розкоші.

Процес великих даних

Концепція маркетингу великих даних зазвичай охоплює п’ять окремих етапів процесу: збирання, зберігання, організація, отримання аналізу та вжиття заходів щодо великого набору даних.

Нижче ми детальніше розглянемо кожен із цих етапів процесу.

Збір великих даних та створення інформації про клієнтів, яка може діяти

Перший необхідний крок для використання великих даних як частини маркетингових зусиль - це збір інформації про клієнтів. Це може відбуватися як онлайн, так і офлайн за допомогою опитувань клієнтів, підписок на програми лояльності, членства в розкішних брендах тощо.

Для забезпечення правильного збору великих даних важливі три елементи:

  1. Клієнти повинні погодитися на те, що їх інформація буде захоплена;
  2. Бренд, який збирає цю інформацію, повинен бути прозорим щодо свого призначення;
  3. Дані необхідно записувати таким чином, щоб полегшити зберігання та обробку на пізнішому етапі.
Зберігання великих даних з урахуванням безпеки та доступності

Далі йде фактичне зберігання зібраної інформації про клієнта. Зберігання великих даних пов'язане зі своїми наборами проблем, оскільки зібрана інформація часто буде у неструктурованому форматі та має значний розмір. Нижче ми розглянемо нові технології та системи, доступні для розкішних брендів для зберігання їхніх даних про клієнтів.

Два аспекти мають істотне значення при плануванні великих обсягів зберігання даних:

  1. Безпека: через приватний та конфіденційний характер даних клієнтів, які були зібрані, безпечне зберігання інформації є надзвичайно важливим. Зашифровані бази даних, сегрегація даних та сувора політика внутрішнього доступу мають важливе значення для забезпечення безпеки інформації про своїх клієнтів.
  2. Доступність: величезний розмір і вага даних про клієнтів, які необхідно зберігати, можуть швидко уповільнити роботу системи, яка не продумано з урахуванням масштабу. Розкішні бренди повинні ретельно продумати надмірність бази даних і ємність сервера, щоб гарантувати, що інформація про їхніх клієнтів легко доступна їхнім маркетинговим групам.
Організація управління великими даними та базами даних клієнтів

Плануючи зберігання та архітектуру даних, бренди класу люкс повинні продумати, як буде організовано та управляти інформацією про своїх клієнтів, щоб генерувати корисну інформацію. Основний виклик випливає з того факту, що великі дані можна збирати як офлайн, так і онлайн у різних структурах (а іноді взагалі не мають такої структури).

З цієї причини великі дані мають бути організовані таким чином, щоб забезпечити:

  1. Гнучкість: певну інформацію про клієнта, таку як ім’я, прізвище, дату народження, адресу тощо, можна легко збирати та зберігати стандартною структурою. Але інші дані клієнтів, такі як їх історія перегляду, звички покупки, переваги спілкування, вимагатимуть певного рівня гнучкості та адаптованості для збору та зберігання.
  2. Довголіття: потреби вашої маркетингової команди у аналізі великих даних будуть змінюватися з плином часу, коли масштабуватимуться та вимірюватимуться нові експерименти. Таким чином, організація аналітики великих даних повинна ґрунтуватися на системі, яку можна легко підтримувати та адаптувати у міру появи нових технологій.
Отримання аналітичної інформації з великих даних

Інтелект великих даних, етап, коли необроблені дані перетворюються на дійсні дані, вимагає нового набору навиків, які часто називають вченими даних. На перехресті між традиційними маркетинговими командами та стратегічною інформацією вчені з даних несуть відповідальність за виявлення цінних результатів зібраних даних та пропонують конкретні маркетингові кампанії, які можна здійснити для стимулювання продажів.

Аналіз великих даних зазвичай формується в три етапи:

  1. Вчені з даних будуть виходити з конкретної гіпотези. Ця гіпотеза має бути вимірюваною та діяти на основі наявних даних.
  2. Потім вони будуть шукати закономірності у своїх даних про клієнтів та розподіляти споживачів на групи, які можуть допомогти перевірити їх гіпотезу.
  3. Після того, як це буде завершено, вчені з даних розподілять клієнтів на рівні (наприклад, на основі їх купівельної спроможності) або когорти (на основі, наприклад, термінів їх придбання).
Вжиття заходів щодо аналізу великих даних за допомогою автоматизації маркетингу

Останній крок типового процесу великих даних - це вжити заходів щодо результатів, отриманих вашими вченими з даних. Кінцева мета цього кроку - досягти помітного впливу за допомогою персоналізованих маркетингових кампаній, надіславши потрібне повідомлення в потрібний час потрібній аудиторії та правильному каналу.

Заходи щодо аналізу великих даних зазвичай включають три широкі етапи:

  1. Створення продуманих та персоналізованих маркетингових кампаній. Вони повинні бути красиво створені з урахуванням декількох пристроїв та вражаючої копії.
  2. Масштабування маркетингових кампаній таким чином, що дасть змогу швидко експериментувати та автоматизуватись у разі успіху.
  3. Вимірювання ефективності маркетингової кампанії на основі заздалегідь визначених KPI.
  4. Закриття циклу шляхом надання конкретних та своєчасних відгуків усім зацікавленим сторонам, залученим до цього процесу, для покращення майбутніх кампаній.

Технологія великих даних

Аналітика великих даних поєднується з новими інструментами та програмним забезпеченням, які допомагають на всіх етапах процесу, від збору та зберігання, до організації, створення аналізу та автоматизації маркетингу.

Загалом, кожному розкішному бренду, який приступає до цифрової трансформації, доведеться вирішувати між створенням власних власних технологій обміну великими даними та аутсорсингом для третіх сторін. Обидва варіанти мають плюси і мінуси, тому лідерам розкоші важливо зрозуміти, які у них є варіанти, і вибрати те, що найбільше відповідає їхньому наявному бюджету та часовим рамкам.

Ми рекомендуємо вам прочитати наш поглиблений звіт про те, як великі дані стимулюють зростання брендів класу люкс, щоб далі вивчити цю тему.

Ми беремо великі дані для розкоші

Цифрова трансформація індустрії розкоші та впровадження цифрових технологій у сучасні бізнес -моделі радикально визначають успіх. Нові учасники цифрової розкоші в чистому режимі потрясають свою промисловість і стрімко завойовують частки ринку, тоді як традиційні бренди розкоші обережно експериментують зі своїми брендами на нових каналах.

Великі дані можуть допомогти високоякісним брендам створити безперебійну та інтегровану взаємодію з клієнтами в Інтернеті з метою покращення програм розкриття ринку та загальних показників продажів.