คู่มือเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลประเภทต่างๆ ที่นักการตลาดมีให้

ลูกค้าของคุณมีส่วนร่วมกับธุรกิจของคุณผ่านช่องทางติดต่อลูกค้าที่เพิ่มมากขึ้น - เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย ในร้านค้า มือถือ และแท็บเล็ต แต่ไม่ว่าพวกเขามีส่วนร่วมอย่างไร พวกเขาคาดหวังว่าจะได้รับประสบการณ์ที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลและสอดคล้องกัน

ความคาดหวังนี้ยังคงเป็นความท้าทายสำหรับธุรกิจ ซึ่งต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อพยายามทำความเข้าใจวิธีการมีส่วนร่วมของแต่ละบุคคลอย่างมีประสิทธิภาพ

ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ แบรนด์ต่างๆ จะต้องสามารถใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลและเนื้อหาทั้งหมดเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก แต่ด้วยข้อมูลที่มีอยู่มากมาย คุณจะแยกความแตกต่างระหว่างประเภทต่าง ๆ ได้อย่างไร

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์กับร้านบิ๊กดาต้า

โซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่นำเสนอวิธีหลีกเลี่ยงข้อจำกัดด้านพื้นที่จัดเก็บข้อมูลหรือลดต้นทุนพื้นที่จัดเก็บข้อมูลสำหรับข้อมูลจำนวนมหาศาล

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไม่สามารถส่งมอบโซลูชันตามบริบทตามเวลาจริงได้เพียงอย่างเดียว มันจะขัดขวางความสามารถของนักการตลาดในการจัดหาข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ เช่นเดียวกับความสามารถในการตอบสนองในแบบเรียลไทม์

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเครื่องมือที่มีค่าเมื่อคุณต้องการจัดการกับข้อมูลที่มาถึงอย่างรวดเร็วและคุณสามารถดำเนินการได้ในภายหลัง คุณจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดั้งเดิมแล้วประมวลผลเมื่อจำเป็นโดยใช้แบบสอบถามที่แยกชุดผลลัพธ์ที่ต้องการและจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

พูดง่ายๆ ก็คือ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทำงานเหมือนกับคนที่กำลังค้นหาหนังสือในห้องสมุด โดยเลือกหมวดหมู่ก่อนแล้วจึงหาข้อความที่เลือกตามลำดับตัวอักษร

โซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่จะค้นหาผลลัพธ์ทันที เช่นเดียวกับที่ Google ทำเมื่อคุณพิมพ์ข้อความค้นหาลงในแถบค้นหา

ในฐานะที่เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการจัดเก็บแบบกระจายและการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่บนฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ โซลูชันที่สร้างขึ้นบน Hadoop ช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก

โครงสร้าง / ไม่มีโครงสร้าง / ERP

แบรนด์ต้องสามารถดึงข้อมูลได้ไม่เฉพาะจากข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น (โดยปกติคือระเบียนหรือไฟล์ในฟิลด์คงที่) แต่ยังต้องดึงข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วย (อะไรก็ได้ที่ไม่อยู่ในฐานข้อมูลคอลัมน์แถวแบบเดิม)

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีทั้งข้อความและเนื้อหามัลติมีเดีย ประมาณว่า ข้อมูลองค์กร 80% ไม่มีโครงสร้าง และตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่าของข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตามธรรมเนียมแล้วมันเป็นเรื่องยากมากที่จะวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

อย่างไรก็ตาม เครื่องมือบางอย่างทำสิ่งนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ – ดึงความหมายจากข้อมูลจำนวนมากที่พบในทั้งสองรูปแบบนี้ ERP (การวางแผนทรัพยากรองค์กร) เป็นที่รู้จักกันทั่วไปว่าเป็น 'ซอฟต์แวร์การบัญชี'

ซึ่งสะท้อนถึงความสามารถของโซลูชันหลักที่สามารถจัดการห่วงโซ่อุปทาน การดำเนินงาน การรายงานและทรัพยากรบุคคล เครื่องมือบางอย่างยังสามารถค้นหาความหมายและใช้ประโยชน์จากโอกาสที่พบในข้อมูล ERP อันมีค่าได้อีกด้วย

ETL

ETL (แยก แปลง และโหลด) หมายถึงกระบวนการในการใช้ฐานข้อมูลและคลังข้อมูล เหล่านี้เป็นสามฟังก์ชันที่จำเป็นในการรับข้อมูลจากสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่หนึ่งและใส่ลงในสภาพแวดล้อมข้อมูลอื่น

กระบวนการแปลงข้อมูลนั้นซับซ้อนกว่ามาก เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพิ่มขึ้นอย่างมาก

เมื่อพิจารณาถึงการเติบโตและความสำคัญของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต่อการตัดสินใจ ขณะนี้โซลูชัน ETL กำลังเสนอแนวทางที่เป็นมาตรฐานในการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อให้สามารถรวมเข้ากับข้อมูลที่มีโครงสร้างการปฏิบัติงานได้ง่ายขึ้น

ขณะนี้ ETL สามารถรองรับโซลูชันเพื่อดึงข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยข้อมูลเชิงลึกและแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลอื่นๆ

NLP

การใช้โซเชียลมีเดียทำให้แบรนด์ต่างๆ มีโอกาสได้ยินสิ่งที่ลูกค้าและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าคิดและรู้สึกเกี่ยวกับพวกเขาอย่างหาที่เปรียบไม่ได้ โดยรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและข่าวกรอง

แนวทางปัจจุบันในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมทั้งวิธีการทางภาษาหรือทางไวยากรณ์ตลอดจนเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่อง

จอกศักดิ์สิทธิ์ของ NLP คือการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (ข้อความและมัลติมีเดีย) เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง สิ่งนี้นำไปสู่โซลูชันข้อมูลเชิงลึก เช่น การแบ่งส่วนทางสังคม และแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น

ควรใช้ NLP เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอความสามารถต่างๆ เช่น อีเมลส่วนบุคคล คำแนะนำ และแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่

ข้อมูลเชิงลึกมาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายและหลากหลาย รวมถึง:

• พฤติกรรมการท่องเว็บ
• ข้อมูลสำมะโน
• ประวัติการซื้อ
• กิจกรรมทางสังคม
• ผู้มีอิทธิพลทางสังคม
• กิจกรรมแคมเปญก่อนหน้า
• แบบสำรวจคำตอบ
• การทดสอบหลายตัวแปร
• อุปกรณ์ท่องเว็บ
• การจัดกลุ่มความคล้ายคลึงกัน
• การตั้งค่าการเรียนรู้ภาษา
• การตั้งค่าสี
• กิจกรรม POS
• พฤติกรรมการท่องเว็บ
• ข้อมูลสำมะโน
• ที่อยู่ IP

ในโลกที่เชื่อมต่อถึงกันในปัจจุบัน ข้อมูลจะต้องมีการรวบรวมและวิเคราะห์ในแบบเรียลไทม์ และข้อมูลใดๆ ก็ตามจะต้องสามารถดำเนินการได้ทันที ควรใช้วิธีการคาดการณ์ล่วงหน้า หากปราศจากความสามารถเหล่านี้ ข้อความทางการตลาดจะมีความน่าสนใจน้อยลงและอัตราการตอบกลับลดลง

ในทางกลับกัน แบรนด์เหล่านั้นที่เปิดรับการสร้างบริบทตามเวลาจริงผ่านข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่น จะเห็นการเพิ่มขึ้นอย่างมากในการตอบสนองต่อแคมเปญ

นักการตลาดต่างตระหนักถึงความจำเป็นของการสื่อสารตามบริบทแบบหลายช่องทางเหล่านี้กับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและลูกค้าของตน ยิ่งประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากเท่าไร ลูกค้าก็จะยิ่งมีความสุขมากขึ้นเท่านั้น

ลูกค้าที่มีความสุขไม่ใช่แค่ลูกค้าที่ต้องการซื้อเพิ่ม แต่เป็นลูกค้าที่ยังคงไว้ ขายต่อ และบางทีที่สำคัญที่สุดคือลูกค้าที่กลายมาเป็นผู้สนับสนุนแบรนด์ของคุณ

มีอะไรให้ฉันบ้าง

1. กำจัดการคาดเดา การพยายามทำความเข้าใจหน้าและหน้าของผลลัพธ์ของโปรแกรมการตลาดนั้นไม่ใช่เรื่องสนุกของใครๆ ข้อมูลเชิงลึกช่วยขจัดสิ่งนั้น ระบบธุรกิจอัจฉริยะจะบอกคุณทันทีว่าควรเน้นช่องทางการตลาดใดโดยไม่ต้องมีการตีความ ดังนั้นคุณจึงสามารถประหยัดเวลาและเงินด้วยการทำสิ่งที่ได้ผลให้มากขึ้นและสิ่งที่ไม่ได้ผลให้น้อยลง

2. สร้างความภักดี. การดึงดูดผู้ซื้อครั้งแรกเป็นสิ่งหนึ่ง การทำให้พวกเขาซื้ออีกครั้งเป็นอีกเรื่องหนึ่ง บดขยี้ลูกค้าด้วยการรู้ว่าพวกเขาต้องการอะไรก่อนที่จะทำด้วยซ้ำ ข้อมูลเชิงลึกช่วยให้คุณเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าในอดีตและคาดการณ์ได้ ทำให้คุณสามารถค้นหาลูกค้าที่ดีที่สุดของคุณได้มากขึ้น และช่วยดึงดูดลูกค้าที่ตกงานอีกครั้ง

3. ทำความเข้าใจกับข้อมูลขนาดใหญ่ เทคโนโลยี Insights ออกแบบมาสำหรับนักการตลาด ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ใช้งานง่าย ด้วยแดชบอร์ดที่พร้อมใช้งานทันทีและการวิเคราะห์/การรายงานที่กำหนดเอง ข้อมูลเชิงลึกจะให้ทุกสิ่งที่คุณต้องการในการเปลี่ยนข้อมูลเป็นรายได้และความภักดีของลูกค้า รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่าที่เคย