10 Points D 'Entrée Pour Le Marketing De Données.

< p > < a href = "beaucoup de gens < http: / / sjfzxm.com / News / index_c.asp" > < / a > sentir à l'age de données est arrive, mais souvent, c'est un vague sentiment, pour pouvoir véritablement apporter sa commercialisation peut utiliser un mode mot pour le décrire - pas de vision sévère.

< / p >

< p > Le premier, d'analyser le comportement de l'utilisateur et de caractéristiques.

De toute évidence, aussi longtemps que l'accumulation de données utilisateur suffisante, peut analyser les préférences de l'utilisateur et des habitudes d'achat, de même que l'utilisateur à faire mieux comprendre les utilisateurs eux - mêmes ".

A ce point, c'est la condition préalable à de nombreuses grandes données de commercialisation et de point de départ.

En tout état de cause, le passé qui sera "l'entreprise tout client - centrique" comme un slogan peut voir, dans le passé, vous pouvez vraiment temps de comprendre de manière globale les besoins des clients et veux? Peut - être la réponse qu'à l'age de données ce problème plus clair.

< / p >

< p > la seconde, la précision de la commercialisation pour pousser des informations de support.

Depuis combien d'années, la précision de la commercialisation par de nombreuses entreprises mentionnées, mais vraiment faire de moins en moins, mais le message spam.

La raison en est que le marketing de précision nominal n 'était pas très précis dans le passé, faute de données sur les caractéristiques des utilisateurs et d' analyses détaillées et précises.

En revanche, des applications telles que la publicité RTB actuelle nous montrent une plus grande précision que par le passé, alors qu 'elles sont appuyées par de grandes données.

< p >

< p > troisièmement, guider les produits et les activités de marketing pour les utilisateurs.

Si vous êtes en mesure de conna?tre les principales caractéristiques des utilisateurs potentiels avant la production et leurs attentes concernant le produit, votre production peut être rentable.

Par exemple, Netflix a découvert, à l 'aide d' une analyse de données à grande échelle, les réalisateurs et les acteurs préférés du public potentiel avant de lancer la maison de cartes, ce qui a permis de capturer le c?ur du public.

Par exemple, après le lancement de la bande - annonce, c 'est - à - dire après une analyse de données de grande envergure, que le public principal de son film est composé de femmes, que les activités de marketing qui ont suivi ont été axées sur ces groupes.

< p >

< p > quatrième, de ses concurrents, de surveillance et de la communication.

La concurrence fait que de nombreuses entreprises veulent savoir, même si l'autre partie ne peut pas te le dire, mais tu ne peux par analyse des données de surveillance de l'apprendre.

La marque peut être efficacement la propagation à grande d'analyse de données de recherche de direction.

On peut, par exemple, pour la pmission de l'analyse des tendances, l'analyse, l'analyse de caractéristiques de contenu de l'interaction de l'utilisateur, la classification et la réputation de l'humeur, de la catégorie et distribution des attributs de produits, par surveillance de la propagation de la ma?trise de ses concurrents, et peut - être de l'utilisateur de référence de l'industrie des modèles de planification, de l'utilisateur sur la base de la planification de son contenu, peut - être même de l'évaluation de l'efficacité de fonctionnement de la matrice de micro - blog.

< / p >

< p > < a href = "http: / / sjfzxm.com / News / index_c.asp" > < / a > la cinquième, la surveillance et la gestion de la crise de marque de soutien.

Les nouveaux médias, la marque de crise que de nombreuses entreprises de peur, cependant que l'entreprise peut discerner l'avance un peu.

Dans le processus de la crise, plus besoin de suivre la communication de crise, la tendance à la reconnaissance de l'importance des participants, afin de faciliter une réponse rapide.

Plus on peut recueillir des données de définition de contenu négatif, le temps de démarrage de la crise de suivi et d'alarme, conformément aux attributs de groupes sociaux, d'analyse, de points de vue dans le processus de regroupement d'événements, d'identification de trajet de propagation de la clé et, ce qui permet de protéger les entreprises et la réputation du produit, la clé de noeud source et de saisir rapidement et efficacement face à la crise.

< / p >

< p > la sixième, client de la clé des entreprises de criblage.

Beaucoup de choses sont entrepreneurs: dans l'entreprise, amis et fans de l'utilisateur, ce qui est le plus précieux? Il y a de grandes de données, peut - être que tout cela pourrait être plus soutenue par les faits.

à partir d'une variété de sites d'accès d'utilisateur peut déterminer son dernier souci de savoir si quelque chose avec vous des entreprises concernées; dans divers types de contenu de l'utilisateur dans les médias sociaux émis sur le contenu et l'interaction avec d'autres informations, peut trouver des liens, à l'aide d'une règle d'association et ensemble, l'utilisateur peut aider les entreprises cibles de criblage de clé.

< / p >

< p > 7e, des données pour améliorer l'expérience de l'utilisateur.

Afin d'améliorer l'expérience de l'utilisateur, la clé est vraiment de comprendre l'état de l'utilisateur et qu'ils utilisent votre produit, de faire le plus opportun de rappeler.

Par exemple, peut - être, à l'age de données auto - vous conduire à l'avance pour vous sauver la vie.

En tant que par des capteurs situés dans le véhicule de collecte d'informations de fonctionnement du véhicule, avant l'apparition de problèmes de composants clés dans votre voiture, vous sera à l'avance ou 4S magasin d'alerte, ce n'est pas seulement d'économiser de l'argent, mais aussi pour la protection de la vie utile.

En fait, la société UPS américain dès 2000 au moyen de cette prédiction de grand système d'analyse de données en temps réel sur la base de l'état pour détecter les 60 000 véhicules, de sorte que le temps de la réparation < / p >

< p > huitième, scrm dans un client de gestion de classification de soutien.

Face à l 'évolution des nouveaux médias, de nombreuses entreprises souhaitent pformer les fans en utilisateurs potentiels en analysant leur contenu public et leurs enregistrements interactifs, en activant la valeur des actifs sociaux et en présentant des images multidimensionnelles des utilisateurs potentiels.

De grandes données permettent d 'analyser le contenu interactif des fans actifs, de définir des règles pour l' image des consommateurs, d 'établir des relations entre les utilisateurs potentiels et les membres, d' associer les utilisateurs potentiels aux données de service, de sélectionner les groupes cibles pour un marketing précis, ce qui permet de combiner La gestion traditionnelle de la relation client avec des données sociales, d 'enrichir les étiquettes de différentes dimensions des utilisateurs et d' actualiser dynamiquement les données sur le cycle de vie des consommateurs et de maintenir l 'information fra?che et efficace.

< p >

< p > neuvième, découverte de nouveaux marchés et de nouvelles tendances.

L 'analyse et la prévision basées sur des données de grande envergure aident beaucoup les entrepreneurs à découvrir de nouveaux marchés et à suivre l' évolution de l 'économie.

Par exemple, aribaba a découvert plus t?t l 'apparition de la crise financière internationale à partir d' un grand nombre de données sur les pactions.

Par exemple, lors des élections présidentielles américaines de 2012, David Rothschild, de Microsoft Research Institute, a utilisé un modèle de données à grande échelle pour prévoir avec précision les résultats des élections dans 50 des 51 circonscriptions électorales des 50 états et du district de Columbia, avec une précision supérieure à 98%.

Par la suite, grace à une analyse de données, il a prédit l 'attribution des prix de la 85e édition des Oscars, et les autres prix, à l' exception du meilleur réalisateur, sont tous en cours d 'exécution.

< p >

< p > dixième, Market Forecast and Decision Analysis Support.

L 'appui des données à la prévision des marchés et à l' analyse des décisions a déjà été présenté dans le passé au cours des années où l 'analyse et l' exploitation des données étaient très répandues.

Le célèbre cas de la bière et des couches de Wal - Mart était un chef - d '?uvre.

Ce n 'est qu' en raison de la taille et de la diversité des volumes précités à l 'ère des données que de nouvelles demandes d' analyse et d 'exploitation des données ont été formulées.

Des données plus complètes et plus rapides et de grande envergure permettront certainement de mieux étayer les prévisions de marché et l 'analyse des décisions.

Il faut savoir que les données factuelles ou erronées et obsolètes sont catastrophiques pour les décideurs.

< p >