Руководство по пониманию различных типов данных, доступных маркетологам.

Ваши клиенты взаимодействуют с вашим бизнесом через все большее количество точек соприкосновения - веб-сайты, социальные сети, магазины, мобильные устройства и планшеты. Но независимо от того, как они взаимодействуют, они ожидают индивидуального, персонализированного и последовательного опыта.

Это ожидание по-прежнему является проблемой для предприятий, которым приходится манипулировать огромными объемами данных, чтобы попытаться понять, как эффективно привлечь каждого человека.

В наш век больших данных бренды должны иметь возможность полностью использовать все источники данных и контента для понимания. Но при таком большом количестве данных, как отличить разные типы?

Реляционные базы данных против хранилищ больших данных

Решения для больших объемов данных позволяют избежать ограничений на хранение или снизить затраты на хранение больших объемов данных.

Реляционные базы данных не могут предоставлять только контекстное решение в реальном времени. Это будет препятствовать способности маркетолога получать действенные идеи, а также способности реагировать в режиме реального времени.

Большие данные - ценный инструмент, когда вам нужно обрабатывать быстро поступающие данные, которые вы можете обработать позже. Вы сохраняете данные в исходном формате, а затем обрабатываете их, когда это необходимо, с помощью запроса, который извлекает требуемый набор результатов и сохраняет его в реляционной базе данных.

Проще говоря, реляционная база данных работает так, как будто кто-то находит книгу в библиотеке - сначала выбирается категория, а затем выбирается выбранный текст в алфавитном порядке.

Решение для работы с большими данными немедленно найдет результат - так же, как это делает Google, когда вы вводите запрос в строку поиска.

В качестве платформы с открытым исходным кодом для распределенного хранения и обработки больших наборов данных на стандартном оборудовании решения, основанные, например, на Hadoop, позволяют предприятиям быстро получать информацию о больших объемах структурированных и неструктурированных данных.

Структурированный / неструктурированный / ERP

Бренды должны иметь возможность извлекать информацию не только из структурированных данных (обычно из фиксированной записи поля или файла), но и из неструктурированных данных (всего, что не находится в традиционной базе данных столбцов строк).

Неструктурированные данные включают как текстовый, так и мультимедийный контент. По оценкам, 80% данных организации неструктурированы, и эта цифра растет вдвое быстрее, чем структурированные данные . Традиционно анализировать неструктурированные данные было очень сложно.

Однако некоторые инструменты делают это эффективно, извлекая смысл из больших объемов информации, содержащихся в обеих этих формах. ERP (планирование ресурсов предприятия) более традиционно известно как «бухгалтерское программное обеспечение».

Он отражает более важные возможности решения, которое может управлять цепочкой поставок, операциями, отчетностью и персоналом. Опять же, некоторые инструменты могут найти смысл и извлечь выгоду из возможностей, имеющихся в ценных данных ERP.

ETL

ETL (извлечение, преобразование и загрузка) относится к процессу использования базы данных и хранилища данных. Это три функции, необходимые для получения данных из одной среды больших данных и их помещения в другую среду данных.

Процесс преобразования данных значительно усложняется из-за стремительного роста количества неструктурированных данных.

Учитывая рост и важность неструктурированных данных для принятия решений, решения ETL теперь предлагают стандартизированные подходы к преобразованию неструктурированных данных, чтобы их можно было более легко интегрировать с операционными структурированными данными.

ETL теперь может поддерживать решения для извлечения больших данных с помощью Insights и других платформ управления данными.

НЛП

Используя социальные сети, бренды имеют беспрецедентную возможность узнать, что их клиенты и потенциальные клиенты думают и думают о них, собирая информацию и информацию.

Современные подходы к обработке естественного языка (НЛП) сочетают в себе лингвистические и грамматические подходы, а также методы машинного обучения.

Священным Граалем НЛП было преобразование неструктурированных данных (текстовых и мультимедийных) в структурированные. Это приводит к аналитическим решениям, таким как социальная сегментация и, следовательно, более целенаправленным маркетинговым кампаниям.

НЛП следует использовать для получения информации, предлагая такие возможности, как персонализированная электронная почта, рекомендации и мобильные приложения.

Информация поступает из множества и разнообразных источников данных, в том числе:

• Поведение при просмотре
• Информация о переписи
• История покупки
• Социальная активность
• Социальные влиятельные лица
• Предыдущие мероприятия кампании
• Ответы на опрос
• Многовариантное тестирование
• Просмотр устройств
• Кластеризация по сходству
• Предпочтения при изучении языка
• Цветовые предпочтения
• POS-деятельность
• Поведение при просмотре
• Информация переписи
• айпи адрес

В сегодняшнем подключенном мире данные необходимо собирать и анализировать в режиме реального времени, и любые данные должны быть мгновенно применимыми, желательно прогнозирующим способом. Без этих возможностей маркетинговые сообщения менее убедительны, а количество откликов падает.

И наоборот, те бренды, которые используют контекстуализацию в реальном времени с помощью мощных и гибких больших данных, видят огромный рост откликов в своих кампаниях.

Маркетологи теперь осознают необходимость этих многоканальных контекстуализированных коммуникаций со своими потенциальными и покупателями. Чем более персонализирован опыт, тем счастливее клиент.

Счастливый покупатель - это не просто покупатель, который хочет покупать больше, это покупатель, которого удерживают, перепродают и, что, возможно, наиболее важно, покупатель, который становится защитником вашего бренда.

Что меня ждет?

1. Избавьтесь от догадок. Пытаться разобраться в страницах и страницах результатов маркетинговой программы никому не интересно. Insights устраняет это. Его бизнес-аналитика прямо скажет вам, на каких маркетинговых каналах следует сосредоточиться, без необходимости интерпретации. Таким образом, вы можете сэкономить время и деньги, делая больше того, что работает, и меньше того, что не работает.

2. Создание лояльности. Привлечь новых покупателей - это одно, а заставить их покупать снова - совсем другое. Сократить отток клиентов, зная, чего они хотят, еще до того, как они это сделают. Insights помогает вам понять прошлое и прогнозируемое поведение клиентов, позволяя находить больше своих лучших клиентов и помогать повторно привлекать потерявшихся клиентов.

3. Осмысление больших данных. Технология Insights предназначена для маркетологов, а не специалистов по анализу данных. Он разработан для простоты использования. С готовыми панелями мониторинга и настраиваемым анализом / отчетностью, аналитика дает вам все необходимое для преобразования данных в доход и лояльность клиентов - быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде.