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大数据:提高消费者体验的利器

浏览次数: 众趣博客英文链接 2014年06月04日 字号:

IBM提供的数据显示,我们每天会产生250亿亿个数据;国际数据资讯公司(IDC)预测,每隔两年全球的数据量就会翻两番还要多。

“大数据”已经迅速成为全行业通用的流行词汇。它的定义是:传统工具无法捕获、存储和分析的超大、超复杂数据集。该术语刚刚出现时,高德纳公司在2001年用3V来形容它的特性——体积,即数据量(volume);数据周转率(velocity);数据类型及来源(variety)。今天我们依然在利用这三个特性来研究和使用大数据。

数十年来,营销人员一直在收集和分析消费者数据,并利用数据结果来提高消费者体验,进而提高销售额。大数据给市场营销人员带来了一系列难题,因为许多的传统工具和工作方法根本无法利用这些巨大的多样的数据集。

同时,大数据为企业品牌带来了绝佳的机遇,他们可以利用这些数据前所未有地深刻了解自己的消费者。

为什么我们需要大数据?

大数据并不仅仅包括更多的数据,它还包括除电话以外的“物联网”连接设备数字传感器上所收集的新型数据流量。大数据同时也包括不断扩大的顾客数字渠道收集到的数据。它包括社交渠道的会话、交易数据(例如信用卡信息)、浏览及搜索历史、以及通过GPS技术收集的数据。

从这些数据中得到的信息,可以为营销人员提供消费者品位、意图、行程及期望等方面有价值的线索。

随着大数据的兴起,出现了一些帮助分析和理解巨量数据的工具。诸如人工智能、内存计算、模式识别以及扩展性NoSQL数据存储系统这样的工具,可以帮助营销人员实时捕获和分析消费者行为,并可根据具体情况进行回复。

这些技术进步的出现给营销人员带来了极大的益处。随着社交平台渠道和移动设备的普及,消费者行为日趋碎片化、复杂化,且难以跟踪。这些复杂的工具可以帮助营销人员将海量的数据放在一起进行汇总和分析。

正确利用大数据

以下是利用大数据提高消费者体验的8条策略。

1. 运用手头的工具

倒洗澡水时没必要把浴盆里的婴儿一起倒掉。多数成熟的企业在多年的经营中已经积累了大量有价值数据和模型,它们是可以代表消费者行为。盘点一下现有的数据资料,制定相关策略以改进数据收集和分析模式;当然也可以根据具体情况建立新的数据集。

2. 清楚自己想要什么

因为大数据是从大量结构化和非结构化数据源中获得的,与其他部门沟通,弄清楚涵盖消费者互动数据和信息的数据源是哪些:客户管理数据、网站流量分析、联系/支持中心数据、以及商务智能系统数据。

此外,尽管大数据技术可以使公司分析更大量的数据,但古老的二八定律依然适用:大部分价值来源于相对较小的数据集。分析过程的部分工作就是确定有价值的数据集是哪些。

3. 相信自己的直觉,但同样要对自己的假设进行测定

计算机分析只是人工智能的延伸和扩大,最有价值的过程都是来自于线下与消费者和员工的交流。您的员工始终是消费者信息的最佳来源。依靠经验来确定业务目标,做出假设然后确定挑战和机遇。接下来,运用分析学来测定和提炼您的假设,并为您的消费者提供反馈路径。测试可以在数据分析的基础上进行,但它同样也可以包括线下过程和活动,比如主动实施调查。

4. 了解自己的选择

理想情况下,企业会建立复杂、自动化的算法来确定和培养高价值消费者、促进销售、并在客户流失之前就阻止问题的发生。许多资源雄厚、IT团队强大的全球化大公司已经开始这样操作了。

为了解自己的消费者通过何种方式使用竞争性服务,比如使用竞争对手Hulu公司的服务,有线电视巨头时代华纳(Time Warner)在自己网络上采用了复杂的关联性解决方案,将公开数据与本地观看(视频)习惯结合,从而帮助客户发布面向特定地理区域的自定义营销活动,或者是面向特定细分观看人群的营销活动。

大型的企业软件提供商,比如IBM 和 SAP利用内存计算技术,可以提供收集和分析来自多渠道大量数据——通常都是实时数据的平台。

5. 熟悉顾客行程

营销人员通常都是依靠消费者行程地图来确定需要提高消费者体验的区域。而大数据技术可以取代传统静态的、描述性模式的消费者行程,代之以动态的、说明性的显示面板;这样就可以实时对消费者行为最细微的变化进行回应。(一些公司也许已经采用了国产的显示板,但是这些显示板还未达到合规技术水平。)

实时策略可以帮助营销人员预测高价值消费者的需求,并快速而优雅地为他们指引正确方向。更多的信息可参阅麦肯锡公司提供的“公司如何使用大数据技术来提高消费者行程定位”。麦肯锡公司指出,除却可以确定消费者痛点以及原因外,您还可以评估每次改进工作的价值,以此您可以实施针对性的活动来提高业绩。

6. 授权您的商业用户

配备太多的工具和用户界面后,数据源的扩散会增加商业用户的负担。集中管理数据并使用创建在线体验的单个工具,对来自多个数据源的内容进行整合,并在多个平台上展示实时分析结果。

此外,要记住并非所有的用户都是权限用户,而且并非所有商业用户时刻都需要使用全部数据源。当需要时,为商业用户提供他们需要的信息就足够了。可以允许他们创造满足自身需求和契合自身实际的定制式数据视图。在可能的情况下也可是自动生成;不必要求用户时刻遵守复杂的业务规程。

7. 数据与内容的融合

内容营销目前已经成为营销人员提高消费者互动的顶级策略。来自数字化渠道和社交平台的数据,可以提供最受目标消费人群欢迎的有价值信息。将可操作数据与内容进行结合,将这些有价值信息直接应用于网络发布平台。同时要考虑用户的内容,这样您就可以在合适的时间向他们展示合适的内容。

8. 了解限制因素

大数据并非是包治百病的灵丹妙药,它也不能将人类的直觉能力和人力工作取而代之。

还要记住,并非是数据越多越好——数据越多,越是难以确定到底哪些数据才是真正有用的。

最后,隐私权也是一个关键问题。我们收集的消费者数据越多,则我们就越有可能被消费者指认为侵权。在分析消费者行为时,务必要将个人可识别的细节资料放好,要确保其安全。

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