Una guida per comprendere i diversi tipi di dati a disposizione dei marketer

I tuoi clienti interagiscono con la tua attività attraverso un numero crescente di punti di contatto: siti Web, social media, in-store, dispositivi mobili e tablet. Ma indipendentemente da come interagiscono, si aspettano un'esperienza personalizzata, personalizzata e coerente.

Questa aspettativa continua a rappresentare una sfida per le aziende, che devono manipolare enormi quantità di dati per cercare di capire come coinvolgere efficacemente ogni individuo.

Nella nostra era di big data, i marchi devono essere in grado di sfruttare appieno tutte le fonti di dati e contenuti per ottenere informazioni. Ma con così tanti dati là fuori, come si fa a dire la differenza tra i diversi tipi?

Database relazionali contro negozi di Big Data

Le soluzioni per i big data offrono un modo per evitare i limiti di archiviazione o ridurre i costi di archiviazione per enormi quantità di dati.

I database relazionali non possono fornire esclusivamente una soluzione contestuale in tempo reale. Ostacolerà la capacità di un marketer di ottenere informazioni utili, nonché la capacità di reagire in tempo reale.

I big data sono uno strumento prezioso quando hai bisogno di gestire dati che arrivano velocemente e che puoi elaborare in un secondo momento. I dati vengono archiviati nel loro formato originale e quindi elaborati quando richiesto utilizzando una query che estrae il set di risultati richiesto e lo archivia in un database relazionale.

In parole povere, un database relazionale funziona come qualcuno che trova un libro in una biblioteca, scegliendo prima la categoria e poi restituendo il testo prescelto in ordine alfabetico.

Una soluzione per big data troverà immediatamente il risultato, allo stesso modo di Google quando digiti una query nella barra di ricerca.

In quanto framework open source per l'archiviazione distribuita e l'elaborazione di grandi insiemi di dati su hardware di base, le soluzioni basate su Hadoop, ad esempio, consentono alle aziende di ottenere rapidamente informazioni da enormi quantità di dati strutturati e non strutturati.

Strutturato / Non strutturato / ERP

I marchi devono essere in grado di estrarre informazioni non solo da dati strutturati (di solito un record o file di campo fisso), ma anche da dati non strutturati (tutto ciò che non risiede in un database di colonne di righe tradizionale).

I dati non strutturati includono sia il testo che i contenuti multimediali. Si stima che l' 80% dei dati organizzativi non sia strutturato e questa cifra stia crescendo a una velocità doppia rispetto ai dati strutturati . Tradizionalmente è stato molto difficile analizzare dati non strutturati.

Alcuni strumenti, tuttavia, lo fanno in modo efficace, estraendo significato dai grandi volumi di informazioni presenti in entrambe queste forme. ERP (Enterprise Resource Planning) è più tradizionalmente noto come "software di contabilità".

Riflette una capacità di soluzione più centrale in grado di gestire la catena di approvvigionamento, le operazioni, i rapporti e le risorse umane. Anche in questo caso, alcuni strumenti possono anche trovare un significato e capitalizzare le opportunità trovate all'interno di preziosi dati ERP.

ETL

ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) si riferisce a un processo nell'utilizzo del database e nel data warehousing. Queste sono le tre funzioni necessarie per ottenere dati da un ambiente di big data e inserirli in un altro ambiente di dati.

Il processo di trasformazione dei dati è reso molto più complesso a causa dell'incredibile crescita della quantità di dati non strutturati.

Data la crescita e l'importanza dei dati non strutturati per il processo decisionale, le soluzioni ETL offrono ora approcci standardizzati alla trasformazione dei dati non strutturati in modo che possano essere integrati più facilmente con i dati strutturati operativi.

ETL ora può supportare soluzioni per fornire l'estrazione di big data tramite approfondimenti e altre piattaforme di gestione dei dati

PNL

Utilizzando i social media, i marchi hanno un'opportunità senza precedenti di ascoltare ciò che i loro clienti e potenziali clienti pensano e sentono su di loro, raccogliendo informazioni e informazioni.

Gli attuali approcci all'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) combinano approcci linguistici o grammaticali e tecniche di apprendimento automatico.

Il Santo Graal della PNL è stato convertire dati non strutturati (testo e multimedia) in dati strutturati. Questo porta a soluzioni di approfondimento come la segmentazione sociale e quindi campagne di marketing più mirate.

La PNL dovrebbe essere utilizzata per generare approfondimenti, offrendo funzionalità come e-mail personalizzate, consigli e app mobili.

Le informazioni provengono da molte e varie fonti di dati, tra cui:

• Comportamento di navigazione
• Informazioni sul censimento
• Cronologia degli acquisti
• Attività sociale
• Influenzatori sociali
• Attività della campagna precedente
• Risposte al sondaggio
• Test multivariato
• Dispositivi di navigazione
• Raggruppamento per similarità
• Preferenza per l'apprendimento della lingua
• Preferenze di colore
• Attività POS
• Comportamento di navigazione
• Informazioni sul censimento
• indirizzo IP

Nel mondo connesso di oggi, i dati devono essere raccolti e analizzati in tempo reale e tutti i dati devono essere immediatamente utilizzabili, preferibilmente in modo predittivo. Senza queste capacità, i messaggi di marketing sono meno convincenti e i tassi di risposta diminuiscono.

Al contrario, quei marchi che abbracciano la contestualizzazione in tempo reale attraverso big data potenti e flessibili vedono enormi aumenti nelle risposte alle campagne.

I marketer stanno ora riconoscendo l'imperativo di queste comunicazioni multicanale e contestualizzate con i loro potenziali clienti e clienti. Più l'esperienza è personalizzata, più il cliente è felice.

Il cliente felice non è solo un cliente che desidera acquistare di più, è un cliente che viene trattenuto, rivenduto e, cosa forse più importante, il cliente che diventa un sostenitore del tuo marchio.

Cosa c'è dentro per me?

1. Sbarazzati delle congetture. Cercare di dare un senso alle pagine e alle pagine dei risultati dei programmi di marketing non è un'idea divertente per nessuno. Insights lo elimina. La sua business intelligence ti dice chiaramente su quali canali di marketing concentrarti senza bisogno di interpretazioni. In questo modo puoi risparmiare tempo e denaro facendo di più ciò che funziona e meno ciò che non funziona.

2. Creare fedeltà. Attirare acquirenti per la prima volta è una cosa, convincerli a comprare di nuovo è una storia diversa. Schiaccia l'abbandono dei clienti sapendo cosa vogliono prima ancora di farlo. Insights ti aiuta a comprendere il comportamento dei clienti passato e previsto, consentendoti di trovare più dei tuoi migliori clienti e aiutare a coinvolgere nuovamente quelli scaduti.

3. Dare un senso ai big data. La tecnologia Insights è progettata per i professionisti del marketing, non per i data scientist. È progettato per la facilità d'uso. Con dashboard pronti all'uso e analisi/report personalizzati, le informazioni dettagliate ti offrono tutto ciò di cui hai bisogno per trasformare i dati in entrate e fidelizzazione dei clienti, in modo più rapido ed efficace che mai.