Ein Leitfaden zum Verständnis der verschiedenen Arten von Daten, die Vermarktern zur Verfügung stehen

Ihre Kunden interagieren mit Ihrem Unternehmen über immer mehr Berührungspunkte – Websites, soziale Medien, Geschäfte, Mobilgeräte und Tablets. Aber unabhängig davon, wie sie sich engagieren, erwarten sie ein maßgeschneidertes, personalisiertes und konsistentes Erlebnis.

Diese Erwartung stellt weiterhin eine Herausforderung für Unternehmen dar, die enorme Datenmengen manipulieren müssen, um zu verstehen, wie sie jeden Einzelnen effektiv einbinden können.

In unserem Zeitalter von Big Data müssen Marken in der Lage sein, alle Datenquellen und Inhalte vollständig zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Aber wie erkennt man bei so vielen Daten da draußen den Unterschied zwischen den verschiedenen Typen?

Relationale Datenbanken versus Big-Data-Speicher

Big-Data-Lösungen bieten eine Möglichkeit, Speicherbeschränkungen zu vermeiden oder die Speicherkosten für riesige Datenmengen zu senken.

Relationale Datenbanken können nicht nur eine kontextbezogene Echtzeitlösung liefern. Dies behindert die Fähigkeit eines Marketers, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und in Echtzeit zu reagieren.

Big Data ist ein wertvolles Werkzeug, wenn Sie schnell ankommende Daten verarbeiten müssen, die Sie später verarbeiten können. Sie speichern die Daten im Originalformat und verarbeiten sie bei Bedarf mithilfe einer Abfrage, die die erforderliche Ergebnismenge extrahiert und in einer relationalen Datenbank speichert.

Vereinfacht gesagt funktioniert eine relationale Datenbank wie jemand, der ein Buch in einer Bibliothek findet – indem er zuerst seine Kategorie auswählt und dann den ausgewählten Text alphabetisch sucht.

Eine Big-Data-Lösung findet das Ergebnis sofort – genauso wie Google es tut, wenn Sie eine Anfrage in die Suchleiste eingeben.

Als Open-Source-Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen auf handelsüblicher Hardware ermöglichen beispielsweise auf Hadoop basierende Lösungen Unternehmen, schnell Erkenntnisse aus riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu gewinnen.

Strukturiert / Unstrukturiert / ERP

Marken müssen in der Lage sein, Informationen nicht nur aus strukturierten Daten (normalerweise ein Datensatz oder eine Datei mit festem Feld) zu extrahieren, sondern auch aus unstrukturierten Daten (alles, was sich nicht in einer herkömmlichen Zeilenspaltendatenbank befindet).

Unstrukturierte Daten umfassen sowohl Text- als auch Multimedia-Inhalte. Es wird geschätzt, dass 80 % der Unternehmensdaten unstrukturiert sind, und diese Zahl wächst doppelt so schnell wie strukturierte Daten . Es war traditionell sehr schwierig, unstrukturierte Daten zu analysieren.

Einige Tools tun dies jedoch effektiv – indem sie aus den großen Informationsmengen, die in beiden Formen gefunden werden, Bedeutungen extrahieren. ERP (Enterprise Resource Planning) ist traditionell als „Buchhaltungssoftware“ bekannt.

Es spiegelt eine Kernlösungsfähigkeit wider, die Lieferkette, Betrieb, Berichterstattung und Personal verwalten kann. Auch hier können einige Tools auch Bedeutung finden und die Möglichkeiten nutzen, die sich in wertvollen ERP-Daten befinden.

ETL

ETL (Extract, Transform and Load) bezeichnet einen Prozess in der Datenbanknutzung und im Data Warehousing. Dies sind die drei Funktionen, die benötigt werden, um Daten aus einer Big-Data-Umgebung zu erhalten und in eine andere Datenumgebung zu übertragen.

Der Prozess der Datentransformation wird durch das schwindelerregende Wachstum der Menge an unstrukturierten Daten weitaus komplexer.

Angesichts des Wachstums und der Bedeutung unstrukturierter Daten für die Entscheidungsfindung bieten ETL-Lösungen jetzt standardisierte Ansätze zur Transformation unstrukturierter Daten, damit sie leichter in strukturierte Betriebsdaten integriert werden können.

ETL kann jetzt Lösungen unterstützen, um Big Data-Extraktion durch Erkenntnisse und andere Datenverwaltungsplattformen bereitzustellen

NLP

Durch die Nutzung sozialer Medien haben Marken eine beispiellose Gelegenheit, zu hören, was ihre Kunden und potenziellen Kunden über sie denken und fühlen, und erhalten Erkenntnisse und Informationen.

Aktuelle Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kombinieren sowohl linguistische oder grammatikalische Ansätze als auch Techniken des maschinellen Lernens.

Der heilige Gral des NLP war es, unstrukturierte Daten (Text und Multimedia) in strukturierte Daten umzuwandeln. Dies führt zu Insights-Lösungen wie der sozialen Segmentierung und damit zu gezielteren Marketingkampagnen.

NLP sollte verwendet werden, um Erkenntnisse zu generieren und Funktionen wie personalisierte E-Mails, Empfehlungen und mobile Apps anzubieten.

Erkenntnisse stammen aus vielen und unterschiedlichen Datenquellen, darunter:

• Surfverhalten
• Volkszählungsinformationen
• Kaufhistorie
• Soziale Aktivität
• Soziale Influencer
• Bisherige Kampagnenaktivitäten
• Umfrageantworten
• Multivariate Tests
• Geräte durchsuchen
• Ähnlichkeitsclustering
• Sprachlernpräferenz
• Farbpräferenzen
• POS-Aktivität
• Surfverhalten
• Volkszählungsinformationen
• IP Adresse

In der vernetzten Welt von heute müssen Daten in Echtzeit gesammelt und analysiert werden, und alle Daten müssen sofort umsetzbar sein, vorzugsweise auf prädiktive Weise. Ohne diese Funktionen sind Marketingbotschaften weniger überzeugend und die Rücklaufquoten sinken.

Umgekehrt verzeichnen Marken, die Echtzeit-Kontextualisierung durch leistungsstarke und flexible Big Data nutzen, einen enormen Anstieg der Kampagnenreaktionen.

Marketingspezialisten erkennen jetzt die Notwendigkeit dieser kontextualisierten Multichannel-Kommunikation mit ihren Interessenten und Kunden. Je personalisierter das Erlebnis, desto zufriedener der Kunde.

Der glückliche Kunde ist nicht nur ein Kunde, der mehr kaufen möchte, sondern ein Kunde, der gehalten und verkauft wird und – vielleicht am wichtigsten – der Kunde, der zu einem Fürsprecher Ihrer Marke wird.

Was ist für mich drin?

1. Befreien Sie sich vom Rätselraten. Der Versuch, Seiten und Seiten mit Ergebnissen von Marketingprogrammen zu verstehen, macht niemandem Spaß. Insights eliminiert das. Seine Business Intelligence sagt Ihnen direkt, auf welche Marketingkanäle Sie sich konzentrieren sollten, ohne dass eine Interpretation erforderlich ist. So können Sie Zeit und Geld sparen, indem Sie mehr von dem tun, was funktioniert und weniger von dem, was nicht funktioniert.

2. Loyalität schaffen. Erstkäufer zu gewinnen ist eine Sache, sie zum Wiederkauf zu bewegen ist eine andere. Verdrängen Sie die Abwanderung von Kunden, indem Sie wissen, was sie wollen, bevor sie es tun. Insights hilft Ihnen, vergangenes und vorhergesagtes Kundenverhalten zu verstehen, sodass Sie mehr Ihrer besten Kunden finden und verfallene Kunden wieder ansprechen können.

3. Big Data verstehen. Die Insights-Technologie wurde für Marketingspezialisten und nicht für Datenwissenschaftler entwickelt. Es ist auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt. Mit vorkonfigurierten Dashboards und benutzerdefinierten Analysen/Berichten erhalten Sie mit Insights alles, was Sie brauchen, um Daten in Umsatz und Kundenbindung umzuwandeln – schneller und effektiver als je zuvor.