دليل لفهم الأنواع المختلفة من البيانات المتاحة لجهات التسويق

ينخرط عملاؤك في عملك عبر عدد متزايد من نقاط الاتصال - مواقع الويب ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والمتجر ، والجوّال ، والأجهزة اللوحية. ولكن بغض النظر عن كيفية تفاعلهم ، فإنهم يتوقعون تجربة مخصصة ومخصصة ومتسقة.

لا يزال هذا التوقع يمثل تحديًا للشركات ، التي يتعين عليها التعامل مع كميات هائلة من البيانات لمحاولة فهم كيفية إشراك كل فرد بشكل فعال.

في عصر البيانات الضخمة لدينا ، يجب أن تكون العلامات التجارية قادرة على الاستفادة الكاملة من جميع مصادر البيانات والمحتوى للحصول على نظرة ثاقبة. ولكن مع وجود الكثير من البيانات ، كيف يمكنك التمييز بين الأنواع المختلفة؟

قواعد البيانات العلائقية مقابل مخازن البيانات الضخمة

توفر حلول البيانات الضخمة طريقة لتجنب قيود التخزين أو تقليل تكاليف التخزين لكميات هائلة من البيانات.

لا يمكن لقواعد البيانات العلائقية تقديم حل سياقي في الوقت الفعلي فقط. سيعيق قدرة المسوق على الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ ، بالإضافة إلى القدرة على التفاعل في الوقت الفعلي.

تعد البيانات الضخمة أداة قيمة عندما تحتاج إلى التعامل مع البيانات التي تصل بسرعة والتي يمكنك معالجتها لاحقًا. تقوم بتخزين البيانات بتنسيقها الأصلي ثم معالجتها عند الحاجة باستخدام استعلام يستخرج مجموعة النتائج المطلوبة ويخزنها في قاعدة بيانات علائقية.

ببساطة ، تعمل قاعدة البيانات العلائقية مثل شخص يبحث عن كتاب في مكتبة - عن طريق اختيار فئته أولاً ثم تحديد مصدر النص المختار أبجديًا.

سيجد حل البيانات الضخمة النتيجة فورًا - بالطريقة نفسها التي يستخدمها Google عند كتابة استعلام في شريط البحث.

كإطار عمل مفتوح المصدر للتخزين الموزع ومعالجة مجموعات كبيرة من البيانات على الأجهزة السلعية ، فإن الحلول المبنية على Hadoop ، على سبيل المثال ، تمكن الشركات من اكتساب رؤى بسرعة من كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة.

منظم / غير منظم / تخطيط موارد المؤسسات

يجب أن تكون العلامات التجارية قادرة على استخراج المعلومات ليس فقط من البيانات المهيكلة (عادةً ما يكون سجل أو ملف حقل ثابت) ، ولكن أيضًا من البيانات غير المنظمة (أي شيء لا يوجد في قاعدة بيانات أعمدة الصف التقليدية).

تتضمن البيانات غير المهيكلة كلاً من النص ومحتوى الوسائط المتعددة. تشير التقديرات إلى أن 80٪ من البيانات التنظيمية غير منظمة وهذا الرقم ينمو بمعدل ضعف البيانات المنظمة . تقليديا كان من الصعب للغاية تحليل البيانات غير المهيكلة.

ومع ذلك ، فإن بعض الأدوات تفعل ذلك بشكل فعال - استخلاص المعنى من الكميات الكبيرة من المعلومات الموجودة في هذين الشكلين. يُعرف تخطيط موارد المؤسسات (ERP) تقليديًا باسم "برامج المحاسبة".

إنه يعكس قدرة حل أكثر جوهرية يمكنها إدارة سلسلة التوريد والعمليات وإعداد التقارير والموارد البشرية. مرة أخرى ، يمكن لبعض الأدوات أيضًا العثور على معنى والاستفادة من الفرص الموجودة في بيانات ERP الثمينة.

ETL

يشير ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) إلى عملية في استخدام قاعدة البيانات وتخزين البيانات. هذه هي الوظائف الثلاث اللازمة للحصول على البيانات من بيئة بيانات كبيرة واحدة ووضعها في بيئة بيانات أخرى.

أصبحت عملية تحويل البيانات أكثر تعقيدًا بسبب النمو المذهل في كمية البيانات غير المهيكلة.

نظرًا لنمو وأهمية البيانات غير المهيكلة في اتخاذ القرار ، تقدم حلول ETL الآن مناهج موحدة لتحويل البيانات غير المهيكلة بحيث يمكن دمجها بسهولة أكبر مع البيانات الهيكلية التشغيلية.

يمكن لـ ETL الآن دعم الحلول لتوفير استخراج البيانات الضخمة عن طريق الرؤى والأنظمة الأساسية الأخرى لإدارة البيانات

البرمجة اللغوية العصبية

باستخدام وسائل التواصل الاجتماعي ، تتمتع العلامات التجارية بفرصة لا مثيل لها لسماع رأي العملاء والعملاء المحتملين تجاههم وما يشعرون به ، وجمع البصيرة والذكاء.

تجمع الأساليب الحالية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) بين الأساليب اللغوية أو النحوية بالإضافة إلى تقنيات التعلم الآلي.

كان الهدف من معالجة البرمجة اللغوية العصبية هو تحويل البيانات غير المهيكلة (النصوص والوسائط المتعددة) إلى بيانات منظمة. هذا يؤدي إلى حلول متبصرة مثل التجزئة الاجتماعية وبالتالي حملات تسويقية أكثر استهدافًا.

يجب استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتكوين رؤى ، وتقديم إمكانات مثل البريد الإلكتروني المخصص والتوصية وتطبيقات الأجهزة المحمولة.

تأتي الرؤى من العديد من مصادر البيانات المتنوعة ، بما في ذلك:

• سلوك التصفح
• معلومات التعداد
• تاريخ شراء
• النشاط الاجتماعي
• المؤثرون الاجتماعيون
• أنشطة الحملة السابقة
• ردود المسح
• اختبار متعدد المتغيرات
• أجهزة التصفح
• تجميع التشابه
• تفضيل تعلم اللغة
• تفضيلات اللون
• نشاط نقاط البيع
• سلوك التصفح
• معلومات التعداد
• عنوان IP

في عالم اليوم المتصل ، يجب جمع البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي ، وأي بيانات يجب أن تكون قابلة للتنفيذ على الفور ، ويفضل أن تكون بطريقة تنبؤية. بدون هذه القدرات ، تكون الرسائل التسويقية أقل إقناعًا وتنخفض معدلات الاستجابة.

على العكس من ذلك ، فإن تلك العلامات التجارية التي تتبنى السياق في الوقت الفعلي من خلال البيانات الضخمة القوية والمرنة تشهد ارتفاعات هائلة في استجابات الحملة.

يدرك المسوقون الآن ضرورة وجود هذه الاتصالات السياقية متعددة القنوات مع توقعاتهم وعملائهم. كلما كانت التجربة أكثر تخصيصًا ، كان العميل أكثر سعادة.

الزبون السعيد ليس مجرد عميل يرغب في شراء المزيد ، إنه عميل يتم الاحتفاظ به ، وزيادة مبيعاته - وربما الأهم من ذلك - العميل الذي يصبح مدافعًا عن علامتك التجارية.

ما الجديد بالنسبة لي؟

1. تخلص من التخمين. إن محاولة فهم صفحات وصفحات نتائج برنامج التسويق ليست فكرة ممتعة لأحد ، بل إن البصائر تلغي ذلك. يخبرك ذكاء الأعمال الخاص به بشكل مباشر عن قنوات التسويق التي يجب التركيز عليها دون الحاجة إلى تفسير. لذلك يمكنك توفير الوقت والمال من خلال القيام بالمزيد مما ينجح وأقل مما لا يصلح.

2. خلق الولاء. جلب مشترين لأول مرة شيء ، وجعلهم يشترون مرة أخرى قصة مختلفة ، فاجتياح العملاء من خلال معرفة ما يريدون حتى قبل أن يفعلوا ذلك. تساعدك Insights على فهم سلوك العملاء في الماضي والمتوقع ، مما يتيح لك العثور على المزيد من أفضل العملاء لديك والمساعدة في إعادة إشراك العملاء الذين فاتتهم.

3. فهم البيانات الضخمة. تم تصميم تقنية Insights للمسوقين وليس لعلماء البيانات. إنه مصمم لسهولة الاستخدام. مع لوحات المعلومات الجاهزة والتحليل / إعداد التقارير المخصص ، تمنحك الرؤى كل ما تحتاجه لتحويل البيانات إلى إيرادات وولاء العملاء - بشكل أسرع وأكثر فعالية من أي وقت مضى.