ჩვენ ცალსახად ციფრულ სამყაროში ვცხოვრობთ, სადაც მონაცემების გარეშე გზის გაკვლევა რთულია. დიდი მონაცემები ეხება ინფორმაციის მუდმივად მზარდ მოცულობას, სიჩქარეს, მრავალფეროვნებას, ცვალებადობასა და სირთულეს. მარკეტინგული ორგანიზაციებისთვის დიდი მონაცემები არის ახალი მარკეტინგული ლანდშაფტის ფუნდამენტი.
ტერმინი “დიდი მონაცემები” (BIG DATA) არ ეხება მხოლოდ თავად მონაცემებს; ის ასევე ეხება გამოწვევებს, შესაძლებლობებსა და კომპეტენციებს, რომლებიც დაკავშირებულია მონაცემთა უზარმაზარი ნაკრების შენახვასთან და ანალიზთან, რათა მხარი დაუჭიროს გადაწყვეტილების მიღების დონეს, რომელიც უფრო ზუსტი და დროულია, ვიდრე დიდი მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღება.
ბევრი მარკეტერი ფიქრობს, რომ მონაცემები ყოველთვის დიდი რაოდენობით იყო და გარკვეულწილად, ასეც არის, მაგრამ შევადაროთ ბიზნესი, რომელიც 20 წელია, აგროვებს მონაცემებს ელ.ფოსტებიდან, ტრანზაქციებიდან, გაყიდვის პუნქტებიდან, კამპანიებიდან და ა.შ. და ის ბიზნესი, რომელმაც ახლახან დაიწყო მონაცემების მოგროვება – ამ ორის შედარებაც კი არ შეიძლება. მონაცემების მოგროვების დღევანდელი გზა ძირითადად ონლაინ შესყიდვებზე, დაწკაპუნებაზე, პროდუქტის დათვალიერების ქცევაზე, მობილური მოწყობილობების გამოყენებასა და გეოლოკაციის მონაცემებზე მოდის.
რატომ არის მნიშვნელოვანი დიდი მონაცემები მარკეტინგისთვის?
დიდი მონაცემების არსებობა ავტომატურად არ იწვევს უკეთეს მარკეტინგს – მაგრამ ამის პოტენციალი არსებობს. წარმოიდგინეთ დიდი მონაცემები, როგორც თქვენი საიდუმლო ინგრედიენტი, ისინი, თავის მხრივ არ არის ყველაზე მნიშვნელოვანი, არამედ მნიშვნელოვანია მონაცემებიდან მიღებული შეხედულებები, თქვენ მიერ მიღებული გადაწყვეტილებები და თქვენ მიერ განხორციელებული ქმედებები, რომლებიც განასხვავებს ყველაფერს.
დიდი მონაცემების ინტეგრირებული მარკეტინგის მენეჯმენტის სტრატეგიის კომბინაციით, მარკეტინგულ ორგანიზაციებს შეუძლიათ მნიშვნელოვანი გავლენა მოახდინონ რამდენიმე მიმართულებით.
- მომხმარებელთა ჩართულობა;
დიდ მონაცემებს შეუძლიათ წარმოაჩინონ არა მხოლოდ ვინ არიან თქვენი მომხმარებლები, არამედ სად არიან ისინი, რა სურთ, როგორ და როდის უნდათ დაკავშირება.
- მომხმარებელთა შენარჩუნება და ლოიალობა;
დაგეხმარებათ, აღმოაჩინოთ რა გავლენას ახდენს მომხმარებელთა ლოიალობაზე და რა აიძულებს მათ კვლავ და ისევ დაბრუნდნენ.
- მარკეტინგის ოპტიმიზაცია
დიდი მონაცემებით, შეგიძლიათ განსაზღვროთ ოპტიმალური მარკეტინგული ხარჯები მრავალ არხზე, ასევე მუდმივად მოახდინოთ მარკეტინგული პროგრამების ოპტიმიზაცია ტესტირების, გაზომვისა და ანალიზის საშუალებით.
3 „დიდი მონაცემი”, რომელსაც მარკეტინგი ეყრდნობა
- მომხმარებელი – მარკეტინგისთვის ყველაზე ნაცნობი დიდი მონაცემების კატეგორია შეიძლება შეიცავდეს ქცევითი, დამოკიდებულებისა და ტრანზაქციების მეტრიკას ისეთი წყაროებიდან, როგორიცაა მარკეტინგული კამპანიები, გაყიდვების ადგილები, ვებსაიტები, მომხმარებელთა გამოკითხვები, სოციალური მედია, ონლაინ საზოგადოებები და ლოიალობის პროგრამები.
- ოპერატიული მონაცემები – ეს დიდი მონაცემთა კატეგორია, როგორც წესი, მოიცავს ობიექტურ მეტრიკას, რომელიც ზომავს მარკეტინგული პროცესების ხარისხს. ის დაკავშირებულია მარკეტინგულ ოპერაციებთან, რესურსების განაწილებასთან, აქტივების მართვასთან, საბიუჯეტო კონტროლთან და ა.შ.
- ფინანსური მონაცემები – როგორც წესი, ის განთავსებულია ორგანიზაციის ფინანსურ სისტემებში. ეს დიდ მონაცემთა კატეგორია შეიძლება მოიცავდეს გაყიდვებს, შემოსავალს, მოგებასა და სხვა ობიექტურ მონაცემთა ტიპებს, რომლებიც აფასებენ ორგანიზაციის ფინანსურ სიჯანსაღეს.
დიდი მონაცემების ეფექტურ გამოყენებასთან დაკავშირებული გამოწვევები შეიძლება განსაკუთრებით საშიში იყოს მარკეტინგისთვის. ეს იმიტომ ხდება, რომ ანალიტიკური სისტემების უმეტესობა არ შეესაბამება მარკეტინგული ორგანიზაციის მონაცემებს, პროცესებსა და გადაწყვეტილებებს.
იკვეთება 3 მთავარი გამოწვევა: იმის ცოდნა, თუ რა ტიპის მონაცემები უნდა შეგროვდეს, ცოდნა, თუ როგორ უნდა გადახვიდე მონაცემებიდან ზემოქმედებამდე და იმის ცოდნა, რომელი ანალიტიკური ხელსაწყოები უნდა გამოიყენო.
როგორ გავუტოლოთ დიდი მონაცემები დიდ მარკეტინგს?
დიდი მონაცემები დიდი საქმეა მარკეტინგში, მაგრამ არის რამდენიმე რამ, რაც ყველა მარკეტერმა უნდა გაითვალისწინოს, რათა უზრუნველყოს დიდი მონაცემების წარმატება:
პირველ რიგში, გამოიყენეთ დიდი მონაცემები უფრო ღრმა ინფორმაციის მისაღებად. დიდი მონაცემები გაძლევთ შესაძლებლობას, უფრო და უფრო ღრმად ჩაიხედოთ მონაცემებში, ამოიღოთ უკანა ფენები უფრო მდიდარი შეხედულებების გამოსავლენად.
მიიღეთ ინფორმაცია დიდი მონაცემებიდან მათთვის, ვისაც შეუძლია მისი გამოყენება. CMO-ებს სჭირდებათ მნიშვნელოვანი შეხედულებები, რომლის მოცემაც დიდ მონაცემებს შეუძლიათ.
და ბოლოს, ნუ ეცდებით სამყაროს გადარჩენას! მსხვილი მონაცემების მიღება ზოგჯერ საკმაოდ დიდ რაოდენობას გვაწვდის, ამიტომ დაიწყეთ რამდენიმე ძირითად მიზანზე ფოკუსირებით. რა შედეგების გაუმჯობესება გსურთ? როგორც კი ამას გადაწყვეტთ, შეგიძლიათ განსაზღვროთ, რა მონაცემები დაგჭირდებათ შესაბამისი ანალიზისთვის. როდესაც დაასრულებთ ამ სავარჯიშოს, გადადით თქვენს შემდეგ მიზანზე და ასე, ნაბიჯ-ნაბიჯ.
