როცა საქმე ბრენდის სტრატეგიას ეხება, შეუძლებელია, მონაცემების უზარმაზარი რაოდენობა თავიდან აიცილოთ. არ აქვს მნიშვნელობა, იქნება ეს მომხმარებლის ქცევის მონაცემების გამოყენება პერსონალიზაციისთვის თუ მონაცემები, რომლებიც კონკურენტულ უპირატესობას მოგაპოვებინებთ, Big Data მაინც უფრო ყოვლისმომცველ შეხედულებებს გთავაზობთ, რომელზე დაყრდნობითაც გავლენიანი სტრატეგიის შექმნა შეგიძლიათ.
თუმცა „დიდი მონაცემებიც“ ხშირად ძალიან მრავალფეროვანია. ბაზებიდან აღებული ინფორმაციების ხარისხი ბრენდის შესახებ, შესაძლოა, ოპერაციული საზომების, ფინანსური და მომხმარებელთა სენტიმენტების ირგვლივ ტრიალებდეს. მთავარი კი ის არის, რომ მას შეუძლია დაეხმაროს ბიზნესებს, უკეთ გაუგონ სამიზნე აუდიტორიას, გააუმჯობესონ შიდა პროცესები და შექმნან მომგებიანი ბრენდის იდენტობა, რომელიც სადაც არ უნდა მოხდეს, ყველგან პოზიტიურ შთაბეჭდილებას დატოვებს.
მეტიც, მონაცემები მომხმარებლებს სხვადასხვა შედეგს აწვდის, ეხმარება პრობლემების გადაჭრაში, შედეგების გაანალიზებაში, პროცესების კლასიფიცირებაში, იმის განსაზღვრაში, თუ რა გავლენა აქვს განსხვავებულ მარკეტინგულ ქმედებებს მომხმარებლებზე.
მაგრამ მაინც, როგორ უნდა გამოიყენონ ბრენდებმა ეს „დიდი მონაცემები“ ისე, რომ უნაკლო ბრენდის სტრატეგია შექმნან?
Big Data მარკეტინგისთვის
დიდი მონაცემების მარკეტინგის სფეროში ჩართვის პოტენციალი აშკარაა — იგი მარკეტერებს აძლევს ძალას, აღმოაჩინონ ახალი პერსპექტივები და მომხმარებლები იმ მასშტაბით, რაც აქამდე წარმოუდგენელი იყო.
მონაცემების გამოყენება მიზნობრივი კამპანიების გასაშვებად
იმისათვის, რომ დარწმუნდეთ, თქვენი სტრატეგია მაქსიმალურად ფოკუსირებულია თუ არა, აუცილებელია, გააძლიეროთ სამიზნე ბაზართან წვდომა. ამისთვის კი, თავის მხრივ, ზუსტ და განახლებად მონაცემებზე წვდომაა საჭირო.
სწორად გამოყენების შემთხვევაში, დიდი მონაცემები თქვენი სამიზნე აუდიტორიის რეალურ სურათს გაჩვენებთ, თანაც, რეალურ დროში. აქ კი, მნიშვნელოვანია, განვიხილოთ იმ მონაცემების ტიპები, რომელთა გამოყენებაც შეგიძლიათ:
- დემოგრაფიული
- ფსიქოგრაფიული
- გეოგრაფიული
- Social listening
- Third-party behavioural
- Conversion insights
მსგავსად, მომხმარებელთა უკეთ სეგმენტირებას შეძლებთ და თქვენი ბრენდის სტრატეგიაც მათთან უფრო ახლოს იქნება. ამასთან, შეგიძლიათ გამოიყენოთ თქვენი ვებგვერდისთვის, სარეკლამო არხებისა და სოციალური მედიისთვის, ელ.ფოსტის კამპანიებისა თუ ბლოგის კონტენტისთვის.
მაშინ, როცა ტრადიციული მონაცემები ზოგადია და ნაკლებად კონცენტრირებული, Big data თქვენი მომხმარებლების ინდივიდუალურ მახასიათებლებს აკვირდება — დემოგრაფიული მახასიათებლებით. იმის გაგებით, რა მოსწონთ და რა, არა, ბიზნესებს შეუძლიათ უკეთ გაუგონ მომხმარებლებს და კონკრეტული აქტივობები პირდაპირ მათკენ მიმართონ.
ბრენდინგის მონაცემები
თავდაპირველად მონაცემები უბრალოდ გაყიდვების გასაზრდელად გამოიყენებოდა, ახლა კი თითქმის ყველა გადაწყვეტილება მონაცემებზე დაყრდნობით მიიღება. დიდი მონაცემების ანალიტიკა ბრენდებს მიზნობრივი შეთავაზებების მიღმაც ეხმარება. შეუძლია იმ აუდიტორიის სეგმენტები გამოყოს, რომელთაც საერთო საჭიროებები აქვთ. მსგავსად, გაყიდვებიც იზრდება და ბრენდის უფრო ფართო პოზიციონირებაც ხდება.
Big Data და სოციალური მოსმენა
სოციალური მედია მასპინძლობს მსოფლიოში არასტრუქტურირებული მონაცემების უდიდეს კოლექციას, რაც იმას ნიშნავს, რომ ბრენდებს შეუძლიათ, გამოირჩეოდნენ ამ „სოციალური მოსმენის“ ინტერპრეტაციასა და შესაბამისად მოქმედებაში.
სტატისტიკურად, სასარგებლო მონაცემების მხოლოდ 3% არის ონლაინ, გაცილებით დაბალი პროცენტი კი რეალურადაა გაანალიზებული. ამასთან, სოციალური მოსმენის პლატფორმები, როგორებიცაა Brandwatch, Sprinklr და Digimind, საუკეთესო გადაწყვეტილებაა — სხვადასხვა სოციალური არხიდან მნიშვნელოვან ინფორმაციებს გვაწვდის.
სტატისტიკის თანახმად, Youtube-ზე ყოველდღიურად 720 000 საათი კონტენტი იტვირთება და 500 მილიონი ტვიტი, რაც იმაზე მიგვანიშნებს, თუ რამდენს საუბრობენ მომხმარებლები, როცა პირდაპირ არ ურთიერთობენ ბრენდთან. მართალია, რაღაც მონაცემებს თავადაც შეგიძლიათ დააკვირდეთ, მაგრამ სპეციალური ხელსაწყოები დროის დაზოგვაში მეტად დაგეხმარებათ. ისიც ვაღიაროთ, რომ მათი შედეგები მეტად ეფექტურია.
გამოდის, დიდი მონაცემების სწორად გამოყენების შემთხვევაში, მარკეტერებს შეუძლიათ ერთი მიდგომიდან მეორეზე უწყვეტი ცდისა და განვითარების პროცესში გადავიდნენ, სანამ არ დაადგენენ, რომელი მათგანი მუშაობს მათ აუდიტორიაზე საუკეთესოდ.
