داده ها همه جا هستند. ما آنقدر از آن را جمع آوری می کنیم که بدون کمک فن آوری هایی مانند یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی (AI) درک اعداد تقریبا غیرممکن شده است.
برای بازاریابان، این فناوری‌ها به صنعت این امکان را داده است که دقیقاً مشخص کند که مخاطبان آنها چه کسانی هستند، چه چیزی را دوست دارند و حتی در آینده چه چیزی را دوست خواهند داشت. در نتیجه، کل استراتژی‌ها بر اساس بینش‌های موجود در داده‌های بازاریابان توسعه می‌یابند.
البته جمع‌آوری انبوه داده‌ها و استفاده از هوش مصنوعی و ML برای تجزیه و تحلیل آن صرفاً توسط صنعت بازاریابی انجام نمی‌شود. صنعت مراقبت های بهداشتی از یادگیری ماشینی برای کمک به تشخیص زودهنگام سرطان استفاده می کند در حالی که صنعت بانکداری از آن برای ارزیابی و کاهش ریسک استفاده می کند. تقریباً هیچ حرفه ای وجود ندارد که تحول دیجیتالی را به این شکل انجام نداده باشد.
استفاده گسترده از جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها به این معنی است که در سازمان‌های فردی، تیم‌ها و بخش‌های مختلف داده‌های خود را جمع‌آوری می‌کنند و از آن برای رسیدن به اهداف خاص خود استفاده می‌کنند. اما این روش بی‌درنگ کار می‌تواند مانع کسب‌وکارها شود – به‌ویژه بخش‌های بازاریابی که تلاش می‌کنند درک جهانی از مشتریان، بازار و کسب‌وکار خودشان ایجاد کنند.
استراتژی های داده محور
داده هایی که زیربنای استراتژی های بازاریابی فراگیر هستند باید رفتار مصرف کننده را به طور دقیق منعکس کنند و با توجه به هر جنبه ای از تجارت تجزیه و تحلیل شوند. این نوع بینش تنها زمانی می‌تواند به دست آید که تمام داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط یک سازمان به‌طور مرکزی، توسط خود بخش‌ها ذخیره شود.
برای مثال، یک تیم بازاریابی خرده‌فروشی ممکن است بخواهد 20 درصد تخفیف فروش آنلاین را میزبانی کند. مشتری کالایی را می‌خرد، اما بعداً آن را برمی‌گرداند، زیرا خرید آنی بوده است. اگر داده‌های بازده تیم مدیریت سهام به صورت متمرکز در دسترس نباشد، تیم بازاریابی ممکن است به اشتباه درباره موفقیت کمپین قضاوت کند. با این حال، با هر دو مجموعه داده، تیم‌های بازاریابی می‌توانند معیارهای جدیدی را در مورد تعداد فروش‌هایی که منجر به بازده در یک کمپین شده‌اند، و نحوه تنظیم آن در کمپین‌های آینده ایجاد کنند.
البته این یک مثال بسیار ساده است. اما اگر فراتر از بازگرداندن داده‌ها به داده‌ها در مورد مواردی مانند شکایات مشتریان ورودی به مراکز تماس یا روند ورود به فروشگاه‌ها نیز فکر کنید، ناگهان بازاریابان می‌توانند قبل و بعد از شروع کمپین‌ها تصویر واضحی از همه جنبه‌های کسب‌وکار خود ایجاد کنند. همراه کردن این با داده‌های جمع‌آوری‌شده در تیم بازاریابی، مانند تعامل مثبت و منفی در رسانه‌های اجتماعی یا موفقیت کمپین‌های POS در فروشگاه، بسیار قدرتمند می‌شود.
برای کسب‌وکارهایی که قبلاً این کار را انجام می‌دهند، بازاریابان می‌توانند گنجینه کاملی از بینش و اطلاعاتی را پیدا کنند که از آن سود ببرند. پیش‌بینی روند نمونه بارز دیگری از روش‌هایی است که بازاریابان می‌توانند از داده‌ها بینش کسب کنند.
برای یادگیری ماشینی برای شناسایی روندهای آتی، این فناوری مقادیر عظیمی از داده های خارجی و داخلی را برای ایجاد ارتباط بین نقاط داده بررسی می کند. با استفاده از این اطلاعات، فناوری ML می‌تواند نحوه فروش یک محصول، خریدار آن و همچنین مقدار مورد نیاز برای جلوگیری از هزینه‌های غیرضروری را شناسایی کند. این نه تنها به این معنی است که بازاریابان می توانند کمپین ها را برای مخاطبان خود شخصی تر کنند، بلکه به این معنی است که می توانند اطمینان حاصل کنند که محصولات بسیار هدفمند هستند – و تاکتیک های کمپین مانند هدف گذاری رسانه های اجتماعی را در زمان واقعی بر اساس تقاضا تنظیم کنند.
یک مورد تجاری قوی برای بازاریابان وجود دارد که از یک رویکرد متمرکز برای ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده ها حمایت کنند. با افزایش حجم داده‌هایی که هر روز جمع‌آوری می‌کنیم، به هیولایی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر تبدیل می‌شود. اگر هر بخش استراتژی داده خود را داشته باشد، مزایای حاصل از جمع آوری داده های بیشتر و بیشتر به طور فزاینده ای حاشیه ای خواهد شد.
ما نباید داده ها را به عنوان میدان مین ببینیم. ما فقط باید یاد بگیریم که چگونه با آن کار کنیم.
نوشته شده توسط Elliot Holding، مدیر حساب ابری در Cloud Technology Solutions.
کنفرانس های PrivSec سخنرانان و کارشناسان برجسته از حریم خصوصی و امنیت را گرد هم می‌آورد تا محتوای جذاب را از طریق ارائه‌های انفرادی، بحث‌های پانل، مناظره، میزگردها و کارگاه‌های آموزشی ارائه دهد.
برای اطلاعات بیشتر در مورد رویدادهای آینده، به سایت مراجعه کنید سایت اینترنتی.
