Opredelitev: pomen velikih podatkov
Veliki podatki so tržni koncept, ki se nanaša na tehnologije in procese, ki se uporabljajo za zbiranje, shranjevanje, organiziranje, pridobivanje vpogledov in ukrepanje glede velike količine informacij o strankah, ki so na voljo zahvaljujoč digitalni preobrazbi industrije.
Medtem ko so podjetja vedno uporabljala podatkovno analitiko, širina in globina informacij o strankah, ki so zdaj dostopne luksuznim blagovnim znamkam, onemogoča tradicionalne analitične modele in tehnologije zbirk podatkov.
Analiza velikih podatkov tako zahteva, da se za uspešno uporabo novih znanj in tehnologij. Ena izmed najbolj neposrednih prednosti pravilnega poteka dela z velikimi podatki, ki je del celostne trženjske strategije, je sposobnost luksuznih blagovnih znamk, da se na bolj oseben in pravočasen način identificirajo in sodelujejo s svojimi bogatimi potrošniki.
Dokazano je, da takšne marketinške akcije znatno presegajo danes zastarela prizadevanja za množično trženje. Vpogled v velike podatke lahko razkošju resnično pomaga razumeti življenjski slog in vedenje svojih strank ter ustvariti dobičkonosno dolgoročno sodelovanje.
Kaj so veliki podatki
Opredelitev velikih podatkov je razvijajoči se koncept, ki se na splošno nanaša na veliko količino strukturiranih in nestrukturiranih informacij, ki jih je mogoče spremeniti v dejanske vpoglede za spodbujanje rasti poslovanja.
Analitika velikih podatkov zahteva, da se novi sklop procesov in tehnologij uspešno vključi v celostno tržno strategijo razkošja.
Proces velikih podatkov
Koncept trženja velikih podatkov običajno zajema pet različnih stopenj procesa: zbiranje, shranjevanje, organiziranje, pridobivanje vpogledov in ukrepanje na velikem naboru podatkov.
Spodaj bomo podrobneje raziskali vsako od teh faz procesa.
Zbiranje velikih podatkov in ustvarjanje podatkov o strankah, na podlagi katerih je mogoče ukrepati
Prvi nujen korak za izkoriščanje velikih podatkov kot del tržnega napora je zbiranje podatkov o strankah. To se lahko zgodi tako na spletu kot brez povezave, prek anket strank, naročnin na programe zvestobe, članstva luksuznih blagovnih znamk itd.
Za zagotovitev pravilnega zbiranja velikih podatkov so ključni trije elementi:
- Stranke se morajo strinjati, da se njihovi podatki zajamejo;
- Blagovna znamka, ki zbira te podatke, mora biti pregledna glede svojega namena;
- Podatke je treba zabeležiti na način, ki bo olajšal shranjevanje in obdelavo v kasnejši fazi.
Shranjevanje velikih podatkov z mislijo na varnost in dostopnost
Naslednje je dejansko shranjevanje zbranih podatkov o strankah. Shranjevanje velikih podatkov ima svoje izzive, saj bodo zbrani podatki pogosto v nestrukturirani obliki in velike velikosti. Spodaj bomo raziskali nove tehnologije in sisteme, ki so na voljo luksuznim blagovnim znamkam za shranjevanje njihovih podatkov o strankah.
Pri načrtovanju zmogljivosti za shranjevanje velikih podatkov sta bistvena dva vidika:
- Varnost: Zaradi zasebne in zaupne narave zbranih podatkov o strankah je shranjevanje podatkov na varen način ključnega pomena. Šifrirane baze podatkov, ločevanje podatkov in stroge politike notranjega dostopa so bistvene za podjetje, da zagotovijo, da so podatki o njihovih strankah varni.
- Dostopnost: sama velikost in teža podatkov o strankah, ki jih je treba shraniti, lahko hitro upočasnijo sistem, ki ni premišljeno zgrajen z upoštevanjem obsega. Luksuzne blagovne znamke bi morale skrbno pretehtati odvečnost baze podatkov in zmogljivost strežnika, da bi zagotovile, da bodo njihove tržne ekipe lahko dostopne do podatkov o njihovih strankah.
Organiziranje velikih podatkov in upravljanje baz podatkov strank
Pri načrtovanju shranjevanja in arhitekture podatkov morajo luksuzne blagovne znamke razmisliti o tem, kako bodo informacije in informacije o strankah organizirane in upravljane, da se ustvarijo dejanski vpogledi. Glavni izziv izhaja iz dejstva, da se veliki podatki lahko zbirajo brez povezave in na spletu v različnih strukturah (ali včasih sploh ne).
Zato je treba velike podatke organizirati na način, ki bo zagotovil:
- Prilagodljivost: nekatere podatke o strankah, kot so ime, priimek, datum rojstva, naslov itd., Je mogoče enostavno zbrati in shraniti na standardni način. Toda drugi podatki o strankah, kot so njihova zgodovina brskanja, njihove nakupne navade, njihove komunikacijske nastavitve, bodo za zbiranje in shranjevanje zahtevale določeno stopnjo prilagodljivosti in prilagodljivosti.
- Dolgoživost: potrebe vaše marketinške ekipe za vpogled v velike podatke se bodo sčasoma razvijale, ko bodo novi poskusi obsežni in merjeni. Organizacija analitike velikih podatkov mora zato temeljiti na sistemu, ki ga je mogoče enostavno vzdrževati in prilagajati, ko se bodo pojavile nove tehnologije.
Ustvarjanje dejanskih vpogledov iz velikih podatkov
Inteligenca velikih podatkov, faza, ko surovi podatki postanejo dejanski vpogled, zahteva nov nabor spretnosti, ki se pogosto imenujejo tudi znanstveniki podatkov. Na stičišču med tradicionalnimi marketinškimi ekipami in strateško inteligenco so znanstveniki podatkov odgovorni za prepoznavanje dragocenih vpogledov iz zbranih podatkov in predlagajo posebne trženjske kampanje, ki jih je mogoče izvesti za povečanje prodaje.
Vpogled v velike podatke se običajno ustvari v treh stopnjah:
- Podatkovni znanstveniki bodo izhajali iz posebne hipoteze. Ta hipoteza mora biti merljiva in na podlagi razpoložljivih podatkov izvedljiva.
- Nato bodo v svojih podatkih o strankah iskali vzorce in razdelili potrošnike v skupine, ki lahko pomagajo preizkusiti njihovo hipotezo.
- Ko bo to končano, bodo znanstveniki razdelili odjemalce na ravni (na primer na podlagi njihove kupne moči) ali v kohorte (na primer na podlagi časovnega okvira njihove pridobitve).
Ukrepanje na podlagi velikih podatkovnih vpogledov z avtomatizacijo trženja
Zadnji korak tipičnega procesa velikih podatkov je ukrepanje na podlagi vpogledov vaših podatkovnih znanstvenikov. Končni cilj tega koraka je doseči merljiv vpliv s prilagojenimi marketinškimi kampanjami s pošiljanjem pravega sporočila ob pravem času pravemu občinstvu in po pravem kanalu.
Ukrepanje na podlagi vpogleda v velike podatke običajno vključuje tri obsežne stopnje:
- Oblikovanje premišljenih in prilagojenih marketinških kampanj. Lepo jih je treba izdelati z mislijo na več naprav in impresivno kopijo.
- Prilagodite tržne akcije na način, ki bo omogočil hitro eksperimentiranje in avtomatizacijo, ko bo uspešen.
- Merjenje učinkovitosti tržne kampanje glede na vnaprej določene KPI.
- Zapiranje zanke z zagotavljanjem posebnih in pravočasnih povratnih informacij vsem zainteresiranim stranem, vključenim v ta proces, za izboljšanje prihodnjih kampanj.
Tehnologija velikih podatkov
Analitika velikih podatkov združuje nova orodja in programsko opremo, ki pomagajo pri vseh fazah procesa, od zbiranja in shranjevanja, do organizacije, ustvarjanja vpogledov in avtomatizacije trženja.
Na splošno se bodo morale vse luksuzne blagovne znamke, ki se lotijo digitalne preobrazbe, odločiti med gradnjo lastnih velikih podatkovnih tehnologij po meri in zunanjim izvajalcem tretjim osebam. Obe možnosti imata prednosti in slabosti, zato je za vodje razkošja pomembno, da razumejo, kakšne so njihove možnosti, in izberejo, kaj je najbolj primerno za njihov razpoložljivi proračun in časovni okvir.
Priporočamo, da si za nadaljnje raziskovanje te teme preberete naše poglobljeno poročilo o tem, kako veliki podatki spodbujajo rast luksuznih blagovnih znamk.
Naš pogled na velike podatke za luksuz
Digitalna preobrazba luksuzne industrije in vključitev digitalnih tehnologij v sedanje poslovne modele korenito redefinira uspeh. Novi udeleženci digitalnega luksuza v čisti igri pretresajo svojo industrijo in hitro pridobivajo tržne deleže, medtem ko tradicionalne luksuzne blagovne znamke previdno eksperimentirajo s svojimi blagovnimi znamkami na novih kanalih.
Veliki podatki lahko pomagajo vrhunskim blagovnim znamkam ustvariti brezhibno in integrirano spletno izkušnjo s strankami, da bi izboljšali programe ozaveščanja o trgu in splošno prodajno uspešnost.