Definitsioon: suurandmete tähendus
Suurandmed on turunduskontseptsioon, mis viitab tehnoloogiatele ja protsessidele, mida kasutatakse suure hulga klienditeabe kogumiseks, salvestamiseks, korraldamiseks, teadmiste genereerimiseks ja tegutsemiseks tänu valdkonna digitaalsele ümberkujundamisele.
Kuigi ettevõtted on alati kasutanud andmeanalüütikat, muudab luksusbrändidele nüüd kättesaadav klienditeabe laius ja sügavus traditsioonilised analüüsimudelid ja andmebaasitehnoloogia vananenuks.
Sellisena nõuab suurandmete analüüs edukalt uusi oskusi ja tehnoloogiaid. Üks tervikliku turundusstrateegia osana toimiva suurandmetega seotud töövoo üks vahetumaid eeliseid on luksusbrändide võime tuvastada oma jõukad tarbijad isiklikumaks ja õigeaegselt.
On tõestatud, et sellised turunduskampaaniad ületavad märkimisväärselt praeguseks aegunud massiturundustegevust. Suurandmetega seotud teadmised võivad tõepoolest aidata luksusel mõista oma klientide elustiili ja ostukäitumist, et luua kasumlik pikaajaline kaasamine.
Mis on suurandmed
Suurandmete määratlus on arenev kontseptsioon, mis üldiselt viitab suurele hulgale struktureeritud ja struktureerimata teabele, mida saab muuta äritegevuse kasvu ajendavaks tegevuseks.
Suurandmete analüüsi jaoks on vaja uusi protsesse ja tehnoloogiaid edukalt integreerida terviklikku luksusturunduse strateegiasse.
Suurandmete protsess
Suurandmete turunduse kontseptsioon hõlmab tavaliselt protsessi viit erinevat etappi: kogumine, salvestamine, organiseerimine, statistika kogumine, andmekogumite kogumine ja nende põhjal tegutsemine.
Allpool uurime kõiki neid protsessi etappe üksikasjalikumalt.
Suurte andmete kogumine ja praktilise klienditeabe genereerimine
Esimene vajalik samm suurandmete võimendamiseks turundustegevuse osana on klienditeabe kogumine. See võib toimuda nii veebis kui ka väljaspool seda klientide küsitluste, lojaalsusprogrammide tellimuste, luksusbrändide liikmesuse jms kaudu.
Suurte andmete nõuetekohase kogumise tagamiseks on olulised kolm elementi:
- Kliendid peavad andma nõusoleku nende teabe kogumiseks;
- Seda teavet koguv kaubamärk peab oma eesmärgi osas olema läbipaistev;
- Andmed tuleb salvestada viisil, mis hõlbustab nende hilisemat säilitamist ja töötlemist.
Suurandmete salvestamine turvalisust ja juurdepääsetavust silmas pidades
Järgmine on kogutud klienditeabe tegelik salvestamine. Suurandmete salvestamisega kaasnevad oma väljakutsed, kuna kogutud teave on sageli struktureerimata ja märkimisväärse suurusega. Allpool uurime uusi tehnoloogiaid ja süsteeme, mis on saadaval luksusbrändidele nende kliendiandmete salvestamiseks.
Suurte andmesalvestusmahtude kavandamisel on olulised kaks aspekti:
- Turvalisus: kogutud kliendiandmete privaatse ja konfidentsiaalse iseloomu tõttu on teabe turvaline salvestamine kriitilise tähtsusega. Krüptitud andmebaasid, andmete eraldamine ja ranged sisemise juurdepääsu põhimõtted on ettevõtte jaoks hädavajalikud, et tagada nende klienditeabe turvalisus.
- Juurdepääsetavus: salvestatavate kliendiandmete suurus ja kaal võivad kiiresti aeglustada süsteemi, mis ei ole läbimõeldult üles ehitatud skaalat silmas pidades. Luksusbrändid peaksid hoolikalt kaaluma andmebaasi koondamist ja serverimahtu, et tagada nende klienditeabe hõlbus juurdepääs nende turundusmeeskondadele.
Suurandmete ja klientide andmebaaside haldamise korraldamine
Andmete salvestamise ja arhitektuuri kavandamisel peavad luksusbrändid kaaluma, kuidas selle klienditeavet korraldada ja hallata, et saada praktilisi teadmisi. Peamine väljakutse tuleneb asjaolust, et suurandmeid saab koguda nii võrguühenduseta kui ka võrgus erinevates struktuurides (või mõnikord üldse mitte).
Sel põhjusel tuleb suurandmeid korraldada viisil, mis tagab:
- Paindlikkus: teatud klienditeavet, nagu nimi, perekonnanimi, sünniaeg, aadress jne, saab hõlpsasti koguda ja standardstruktuuri abil salvestada. Kuid muud kliendiandmed, näiteks nende sirvimisajalugu, ostuharjumused ja suhtlus -eelistused, nõuavad kogumiseks ja säilitamiseks teatavat paindlikkust ja kohanemisvõimet.
- Pikaealisus: teie turundusmeeskonna vajadused suurte andmete statistika järele muutuvad aja jooksul, kui uusi katseid skaleeritakse ja mõõdetakse. Sellisena peab suurandmete analüüsi korraldamine põhinema süsteemil, mida saab uute tehnoloogiate tekkimisel hõlpsasti hooldada ja kohandada.
Tegevusalase statistika loomine suurandmetest
Suurandmete luure, etapp, mil algandmetest saab praktilisi teadmisi, nõuab uusi oskuste kogumeid, mida sageli nimetatakse andmeteadlasteks. Traditsiooniliste turundusmeeskondade ja strateegilise luure ristumiskohal vastutavad andmeteadlased kogutud andmete põhjal väärtusliku teabe väljaselgitamise eest ja soovitavad konkreetseid turunduskampaaniaid, mida saab müügi suurendamiseks läbi viia.
Suurte andmete statistika genereeritakse tavaliselt kolmes etapis:
- Andmeteadlased alustavad konkreetsest hüpoteesist. See hüpotees peab olema olemasolevate andmete põhjal mõõdetav ja teostatav.
- Seejärel otsivad nad oma kliendiandmetest mustreid ja jaotavad tarbijad rühmadesse, mis aitavad nende hüpoteesi kontrollida.
- Kui see on lõpule viidud, eraldavad andmeteadlased kliendid tasanditesse (näiteks nende ostujõu alusel) või kohordidesse (näiteks nende omandamise ajakava alusel).
Suurte andmetega tegelemine turundusautomaatika abil
Tüüpilise suurandmete protsessi viimane samm on tegutseda oma andmeteadlaste loodud teadmiste põhjal. Selle sammu lõppeesmärk on isikupärastatud turunduskampaaniate abil saavutada mõõdetavat mõju, saates õige sõnumi õigel ajal õigele vaatajaskonnale ja õige kanali kaudu.
Suurandmete statistikaga tegelemine hõlmab tavaliselt kolme laia etappi:
- Läbimõeldud ja isikupärastatud turunduskampaaniate koostamine. Need peavad olema kaunilt meisterdatud, pidades silmas mitut seadet ja mõjusat koopiat.
- Turunduskampaaniate skaleerimine viisil, mis võimaldab edukat katsetamist ja automatiseerimist.
- Turunduskampaania tõhususe mõõtmine eelnevalt määratletud KPI-de suhtes.
- Tsükli lõpetamine, pakkudes konkreetset ja õigeaegset tagasisidet kõigile selles protsessis osalevatele sidusrühmadele tulevaste kampaaniate täiustamiseks.
Suurandmete tehnoloogia
Suurandmete analüüsiga kaasnevad uued tööriistad ja tarkvara, mis aitavad kaasa protsessi kõikidele etappidele, alates kogumisest ja salvestamisest kuni korraldamise, statistika loomise ja turunduse automatiseerimiseni.
Laias laastus peavad kõik luksusbrändid, kes alustavad digitaalset ümberkujundamist, otsustama kohandatud ettevõttesiseste suurandmete tehnoloogiate loomise ja kolmandatele isikutele allhanke vahel. Mõlemal variandil on oma plussid ja miinused, seega on luksusjuhtidel oluline mõista, millised on nende võimalused, ja valida, mis on nende olemasoleva eelarve ja ajakava jaoks kõige sobivam.
Selle teema edasiseks uurimiseks soovitame teil lugeda meie põhjalikku aruannet selle kohta, kuidas suurandmed juhivad luksusbrändide kasvu.
Meie arvamus luksuslike suurandmete kohta
Luksustööstuse digitaalne ümberkujundamine ja digitaalsete tehnoloogiate kaasamine praegustesse ärimudelitesse määrab edu radikaalselt ümber. Digitaalse luksuse uued mängijad raputavad oma tööstust ja koguvad kiiresti turuosa, samal ajal kui traditsioonilised luksusbrändid katsetavad oma kaubamärkidega ettevaatlikult uutel kanalitel.
Suurandmed võivad aidata tipptasemel kaubamärkidel luua sujuva ja integreeritud veebipõhise kliendikogemuse, et parandada turuprogramme ja üldisi müügitulemusi.