Definisjon: Betydningen av Big Data
Big data er et markedsføringskonsept som refererer til teknologiene og prosessene som brukes til å samle, lagre, organisere, generere innsikt fra og ta affære med den store mengden kundeinformasjon som er tilgjengelig takket være den digitale transformasjonen av en bransje.
Mens dataanalyse alltid har blitt brukt av bedrifter, gjør bredden og dybden av kundeinformasjon som nå er tilgjengelig for luksusmerker, tradisjonelle analysemodeller og databaseteknologier foreldet.
Som sådan krever store dataanalyser nye ferdigheter og teknologier for å lykkes. En av de mest umiddelbare fordelene med en skikkelig arbeidsdataflyt for store data som en del av en helhetlig markedsføringsstrategi, er luksusmerkernes evne til å identifisere og engasjere seg med sine velstående forbrukere på mer personlig og betimelig måte.
Slike markedsføringskampanjer har vist seg å være betydelig bedre enn det nå utdaterte massemarkedsføringsarbeidet. Stor datainnsikt kan virkelig hjelpe luksus med å forstå kundenes livsstil og kjøpsatferd for å bygge lønnsomt langsiktig engasjement.
Hva er big data
Definisjonen av big data er et konsept i utvikling som generelt refererer til en stor mengde strukturert og ustrukturert informasjon som kan omdannes til praktisk innsikt for å drive forretningsvekst.
Big data -analyse krever at et nytt sett med prosesser og teknologier integreres i en helhetlig luksusmarkedsføringsstrategi.
Big data -prosess
Konseptet med big data -markedsføring omfatter vanligvis fem forskjellige stadier av en prosess: innsamling, lagring, organisering, generering av innsikt fra og handling på et stort sett med data.
Vi vil utforske hvert av disse prosesstrinnene mer detaljert nedenfor.
Innsamling av store data og generering av kundeinformasjon som kan brukes
Det første nødvendige trinnet for å utnytte store data som en del av et markedsføringsarbeid er innsamling av kundeinformasjon. Dette kan skje både online og offline, gjennom kundeundersøkelser, lojalitetsprogramabonnementer, medlemskap i luksusmerker, etc.
Tre elementer er avgjørende for å sikre at innsamling av store data blir gjort riktig:
- Kunder må samtykke til at informasjonen deres blir fanget opp;
- Merket som samler inn denne informasjonen må være gjennomsiktig om formålet;
- Dataene må registreres på en måte som vil lette lagring og behandling på et senere tidspunkt.
Lagre store data med tanke på sikkerhet og tilgjengelighet
Deretter er den faktiske lagringen av den innsamlede kundeinformasjonen. Stor datalagring har sine egne utfordringer, siden informasjonen som samles inn ofte vil være i et ustrukturert format og av betydelig størrelse. Vi vil undersøke nedenfor de nye teknologiene og systemene som er tilgjengelig for luksusmerker for å lagre kundedata.
To aspekter er viktige når du planlegger lagringskapasitet for store data:
- Sikkerhet: på grunn av den private og konfidensielle karakteren til kundedataene som ble samlet inn, er det avgjørende å lagre informasjon på en sikker måte. Krypterte databaser, datasegregering og strenge retningslinjer for intern tilgang er avgjørende for at et selskap skal sikre at kundeinformasjonen er trygg.
- Tilgjengelighet: den store størrelsen og vekten til kundedataene som må lagres, kan raskt bremse et system som ikke er omhyggelig bygget med tanke på skala. Luksusmerker bør nøye vurdere database -redundans og serverkapasitet for å sikre at deres kundeinformasjon er lett tilgjengelig for deres markedsføringsteam.
Organisering av big data og kundedatabasehåndtering
Mens de planlegger datalagring og arkitektur, må luksusmerker vurdere hvordan kundens informasjon vil bli organisert og administrert for å generere praktisk innsikt. Hovedutfordringen kommer fra det faktum at store data kan samles både offline og online i forskjellige strukturer (eller noen ganger ingen struktur i det hele tatt).
Av den grunn må store data organiseres på en måte som sikrer:
- Fleksibilitet: viss kundeinformasjon, for eksempel navn, etternavn, fødselsdato, adresse, etc. kan enkelt samles inn og lagres på en standard struktur. Men andre kundedata, for eksempel nettleserhistorikk, kjøpsvaner, kommunikasjonspreferanser, krever en viss grad av fleksibilitet og tilpasningsevne for å kunne samles og lagres.
- Lang levetid: Markedsteamets behov for innsikt i store data vil utvikle seg over tid etter hvert som nye eksperimenter skaleres og måles. Som sådan må organisasjonen av stor dataanalyse baseres på et system som lett kan vedlikeholdes og tilpasses etter hvert som nye teknologier vil dukke opp.
Genererer praktisk innsikt fra store data
Big data -intelligens, scenen når rådata blir praktisk innsikt, krever et nytt sett med ferdighetssett, ofte referert til som datavitenskapere. I krysset mellom tradisjonelle markedsføringsteam og strategisk etterretning, er datavitenskapere ansvarlige for å identifisere verdifull innsikt fra de innsamlede dataene og foreslår spesifikke markedsføringskampanjer som kan utføres for å drive salg.
Stor datainnsikt genereres vanligvis i tre faser:
- Datavitenskapere vil starte fra en spesifikk hypotese. Denne hypotesen må være målbar og gjennomførbar basert på tilgjengelige data.
- De vil deretter søke etter mønstre i kundedataene og segmentere forbrukere i grupper som kan hjelpe til med å teste deres hypotese.
- Når dette er fullført, vil datavitenskapere dele kunder inn i nivåer (for eksempel basert på kjøpekraften) eller kohorter (for eksempel basert på anskaffelsestiden).
Ta handling på innsikt i big data med automatisering av markedsføring
Det siste trinnet i en typisk stordataprosess er å iverksette tiltak om innsiktene som genereres av dataforskerne dine. Sluttmålet med dette trinnet er å skape målbar innvirkning gjennom tilpassede markedsføringskampanjer ved å sende riktig melding, til rett tid, til riktig publikum og gjennom riktig kanal.
Å ta handling på innsikt i big data inkluderer vanligvis tre brede stadier:
- Bygg gjennomtenkte og tilpassede markedsføringskampanjer. De må være vakkert utformet med tanke på flere enheter og en effektfull kopi.
- Skalering av markedsføringskampanjer på en måte som muliggjør rask eksperimentering og automatisering når den lykkes.
- Måling av en markedsføringskampanjes effektivitet mot forhåndsdefinerte KPI-er.
- Lukker løkken ved å gi spesifikk og rettidig tilbakemelding til alle interessentene som er involvert i denne prosessen for å forbedre fremtidige kampanjer.
Big data -teknologi
Big data analytics kommer sammen med nye verktøy og programvare for å hjelpe gjennom alle stadier av prosessen, fra innsamling og lagring, til organisering, generering av innsikt og markedsføringsautomatisering.
I store trekk må alle luksusmerker som går i gang med en digital transformasjon, velge mellom å bygge skreddersydde interne datateknologier og outsourcing til tredjeparter. Begge alternativene har fordeler og ulemper, så det er viktig for luksusledere å forstå hva de har og velge det som passer best for deres tilgjengelige budsjett og tidsramme.
Vi anbefaler at du leser vår grundige rapport om hvordan big data driver veksten av luksusmerker for å utforske dette emnet ytterligere.
Vår oppfatning av big data for luksus
Den digitale transformasjonen av luksusindustrien og innlemmelsen av digital teknologi i dagens forretningsmodeller er en radikal omdefinering av suksess. Digitale luksusfrie nye aktører rister i bransjene og får raskt markedsandeler, mens tradisjonelle luksusmerker forsiktig eksperimenterer med merkene sine på nye kanaler.
Big data kan hjelpe avanserte merker med å skape en sømløs og integrert online kundeopplevelse med sikte på å forbedre markedsoppsøkende programmer og generelle salgsprestasjoner.