Panduan untuk memahami berbagai jenis data yang tersedia bagi pemasar

Pelanggan Anda terlibat dengan bisnis Anda di semakin banyak titik kontak – situs web, media sosial, di dalam toko, seluler, dan tablet. Namun terlepas dari bagaimana mereka terlibat, mereka mengharapkan pengalaman yang disesuaikan, dipersonalisasi, dan konsisten.

Harapan ini terus menjadi tantangan bagi bisnis, yang harus memanipulasi sejumlah besar data untuk mencoba memahami cara melibatkan setiap individu secara efektif.

Di era data besar kita, merek harus dapat sepenuhnya memanfaatkan semua sumber data dan konten untuk wawasan. Tetapi dengan begitu banyak data di luar sana, bagaimana Anda membedakan antara jenis yang berbeda?

Database relasional versus penyimpanan Big Data

Solusi data besar menawarkan cara untuk menghindari batasan penyimpanan atau mengurangi biaya penyimpanan untuk data dalam jumlah besar.

Basis data relasional tidak dapat hanya memberikan solusi kontekstual waktu nyata. Ini akan menghambat kemampuan pemasar untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, serta kemampuan untuk bereaksi secara real-time.

Data besar adalah alat yang berharga ketika Anda perlu menangani data yang tiba dengan cepat dan yang dapat Anda proses nanti. Anda menyimpan data dalam format aslinya dan kemudian memprosesnya saat diperlukan menggunakan kueri yang mengekstrak kumpulan hasil yang diperlukan dan menyimpannya dalam database relasional.

Sederhananya, database relasional beroperasi seperti seseorang yang menemukan buku di perpustakaan – dengan memilih kategorinya terlebih dahulu dan kemudian mencari teks yang dipilih berdasarkan abjad.

Solusi big data akan segera menemukan hasilnya – seperti yang dilakukan Google saat Anda mengetikkan kueri ke bilah pencarian mereka.

Sebagai kerangka kerja sumber terbuka untuk penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan kumpulan besar data pada perangkat keras komoditas, solusi yang dibangun di atas Hadoop, misalnya, memungkinkan bisnis memperoleh wawasan dengan cepat dari sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur.

Terstruktur / Tidak Terstruktur / ERP

Merek harus dapat mengekstrak informasi tidak hanya dari data terstruktur (biasanya catatan lapangan atau file tetap), tetapi juga dari data tidak terstruktur (apa pun yang tidak berada dalam basis data kolom baris tradisional).

Data tidak terstruktur mencakup konten teks dan multimedia. Diperkirakan 80% data organisasi tidak terstruktur dan angka ini tumbuh dua kali lipat dari data terstruktur . Secara tradisional sangat sulit untuk menganalisis data yang tidak terstruktur.

Namun beberapa alat melakukan ini secara efektif – mengekstraksi makna dari sejumlah besar informasi yang ditemukan dalam kedua bentuk ini. ERP (Enterprise Resource Planning) lebih tradisional dikenal sebagai 'perangkat lunak akuntansi'.

Ini mencerminkan kemampuan solusi yang lebih inti yang dapat mengelola rantai pasokan, operasi, pelaporan, dan SDM. Sekali lagi, beberapa alat juga dapat menemukan makna dan memanfaatkan peluang yang ditemukan dalam data ERP yang berharga.

ETL

ETL (extract, transform and load) mengacu pada proses dalam penggunaan database dan data warehousing. Ini adalah tiga fungsi yang diperlukan untuk mendapatkan data dari satu lingkungan data besar dan dimasukkan ke dalam lingkungan data lain.

Proses transformasi data menjadi jauh lebih kompleks karena pertumbuhan jumlah data yang tidak terstruktur secara mengejutkan.

Mengingat pertumbuhan dan pentingnya data tidak terstruktur untuk pengambilan keputusan, solusi ETL kini menawarkan pendekatan standar untuk mengubah data tidak terstruktur sehingga dapat lebih mudah diintegrasikan dengan data terstruktur operasional.

ETL sekarang dapat mendukung solusi untuk menyediakan ekstraksi data besar dengan wawasan dan platform manajemen data lainnya

NLP

Dengan menggunakan media sosial, merek memiliki kesempatan yang tak tertandingi untuk mendengar apa yang dipikirkan dan dirasakan oleh pelanggan dan calon pelanggan mereka tentang mereka, mengumpulkan wawasan dan kecerdasan.

Pendekatan saat ini untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) menggabungkan pendekatan linguistik atau tata bahasa serta teknik pembelajaran mesin.

Cawan suci NLP telah mengubah data tidak terstruktur (teks dan multimedia) menjadi data terstruktur. Ini mengarah pada solusi wawasan seperti segmentasi sosial dan kampanye pemasaran yang lebih bertarget.

NLP harus digunakan untuk menghasilkan wawasan, menawarkan kemampuan seperti email yang dipersonalisasi, rekomendasi, dan aplikasi seluler.

Wawasan datang dari banyak dan beragam sumber data, termasuk:

• Perilaku penjelajahan
• informasi sensus
• Riwayat pembelian
• Aktivitas sosial
• Influencer sosial
• Kegiatan kampanye sebelumnya
• Tanggapan survei
• Pengujian multivarian
• Perangkat penjelajahan
• Pengelompokan kesamaan
• Preferensi belajar bahasa
• Preferensi warna
• aktivitas POS
• Perilaku penjelajahan
• informasi sensus
• alamat IP

Di dunia yang terhubung saat ini, data perlu dikumpulkan dan dianalisis secara real-time, dan data apa pun harus dapat ditindaklanjuti secara instan, lebih disukai dengan cara prediktif. Tanpa kemampuan ini, pesan pemasaran kurang menarik dan tingkat respons turun.

Sebaliknya, merek-merek yang merangkul kontekstualisasi waktu nyata melalui data besar yang kuat dan fleksibel melihat peningkatan besar dalam tanggapan kampanye.

Pemasar sekarang menyadari pentingnya komunikasi multisaluran dan kontekstual ini dengan prospek dan pelanggan mereka. Semakin personal pengalaman, semakin bahagia pelanggan.

Pelanggan yang senang bukan hanya pelanggan yang ingin membeli lebih banyak, ini adalah pelanggan yang dipertahankan, dijual, dan – mungkin yang paling penting – pelanggan yang menjadi pendukung merek Anda.

Apa untungnya bagi saya?

1. Singkirkan tebak-tebakan. Mencoba memahami halaman dan halaman hasil program pemasaran bukanlah ide yang menyenangkan. Wawasan menghilangkan itu. Kecerdasan bisnisnya memberi tahu Anda saluran pemasaran mana yang menjadi fokus tanpa perlu interpretasi. Jadi, Anda dapat menghemat waktu dan uang dengan melakukan lebih banyak hal yang berhasil dan mengurangi hal yang tidak.

2. Menciptakan loyalitas. Membawa pembeli pertama kali adalah satu hal, membuat mereka membeli lagi adalah cerita yang berbeda. Hancurkan churn pelanggan dengan mengetahui apa yang mereka inginkan bahkan sebelum mereka melakukannya. Wawasan membantu Anda memahami perilaku pelanggan di masa lalu dan yang diprediksi, memungkinkan Anda menemukan lebih banyak pelanggan terbaik Anda dan membantu melibatkan kembali pelanggan lama.

3. Memahami data besar. Teknologi Insights dirancang untuk pemasar, bukan ilmuwan data. Ini dirancang untuk kemudahan penggunaan. Dengan dasbor yang siap pakai dan analisis/pelaporan khusus, wawasan memberi Anda semua yang Anda butuhkan untuk mengubah data menjadi pendapatan dan loyalitas pelanggan – lebih cepat dan lebih efektif daripada sebelumnya.