Przewodnik po zrozumieniu różnych typów danych dostępnych dla marketerów

Twoi klienci kontaktują się z Twoją firmą w coraz większej liczbie punktów styku – stron internetowych, mediów społecznościowych, sklepów stacjonarnych, telefonów komórkowych i tabletów. Ale niezależnie od tego, w jaki sposób się angażują, oczekują spersonalizowanego, spersonalizowanego i spójnego doświadczenia.

To oczekiwanie nadal stanowi wyzwanie dla firm, które muszą manipulować ogromnymi ilościami danych, aby spróbować zrozumieć, jak skutecznie zaangażować każdą osobę.

W dobie big data marki muszą być w stanie w pełni wykorzystać wszystkie źródła danych i treści w celu uzyskania wglądu. Ale przy tak dużej ilości danych, jak odróżnić różne typy?

Relacyjne bazy danych a magazyny Big Data

Rozwiązania Big Data oferują sposób na uniknięcie ograniczeń pamięci lub zmniejszenie kosztów przechowywania ogromnych ilości danych.

Relacyjne bazy danych nie mogą jedynie dostarczać rozwiązania kontekstowego w czasie rzeczywistym. Utrudni to marketerowi pozyskiwanie praktycznych spostrzeżeń, a także zdolność reagowania w czasie rzeczywistym.

Big data to cenne narzędzie, gdy musisz obsłużyć dane, które szybko docierają i które możesz później przetworzyć. Przechowujesz dane w ich oryginalnym formacie, a następnie przetwarzasz je w razie potrzeby za pomocą zapytania, które wyodrębnia wymagany zestaw wyników i przechowuje je w relacyjnej bazie danych.

Mówiąc prościej, relacyjna baza danych działa jak ktoś, kto znajduje książkę w bibliotece – najpierw wybiera kategorię, a następnie alfabetycznie pozyskuje wybrany tekst.

Rozwiązanie Big Data natychmiast znajdzie wynik – w ten sam sposób, w jaki robi to Google, gdy wpisujesz zapytanie w pasku wyszukiwania.

Jako platforma typu open source do rozproszonego przechowywania i przetwarzania dużych zestawów danych na powszechnie używanym sprzęcie, rozwiązania oparte na platformie Hadoop umożliwiają na przykład firmom szybkie uzyskiwanie wglądu w ogromne ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych.

Strukturalny / niestrukturalny / ERP

Marki muszą być w stanie wyodrębnić informacje nie tylko z danych strukturalnych (zwykle stałego rekordu pola lub pliku), ale także z danych nieustrukturyzowanych (wszystko, co nie znajduje się w tradycyjnej bazie danych z kolumnami wierszy).

Dane nieustrukturyzowane obejmują zarówno treści tekstowe, jak i multimedialne. Szacuje się, że 80% danych organizacyjnych jest nieustrukturyzowanych, a liczba ta rośnie dwukrotnie szybciej niż dane strukturalne . Tradycyjnie bardzo trudno było analizować nieustrukturyzowane dane.

Niektóre narzędzia robią to jednak skutecznie – wydobywając znaczenie z dużej ilości informacji znajdujących się w obu tych formach. ERP (Enterprise Resource Planning) jest tradycyjnie znany jako „oprogramowanie księgowe”.

Odzwierciedla bardziej podstawowe możliwości rozwiązania, które może zarządzać łańcuchem dostaw, operacjami, raportowaniem i zasobami ludzkimi. Ponownie, niektóre narzędzia mogą również znaleźć znaczenie i wykorzystać możliwości zawarte w cennych danych ERP.

ETL

ETL (wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie) odnosi się do procesu użytkowania bazy danych i magazynowania danych. Są to trzy funkcje potrzebne do pobierania danych z jednego środowiska Big Data i umieszczania ich w innym środowisku danych.

Proces transformacji danych jest znacznie bardziej złożony ze względu na oszałamiający wzrost ilości nieustrukturyzowanych danych.

Biorąc pod uwagę wzrost i znaczenie danych nieustrukturyzowanych w podejmowaniu decyzji, rozwiązania ETL oferują obecnie ustandaryzowane podejście do przekształcania danych nieustrukturyzowanych, tak aby można je było łatwiej zintegrować z operacyjnymi ustrukturyzowanymi danymi.

ETL może teraz wspierać rozwiązania zapewniające ekstrakcję dużych zbiorów danych za pomocą analiz i innych platform do zarządzania danymi

NLP

Korzystając z mediów społecznościowych, marki mają niezrównaną okazję, aby usłyszeć, co myślą i czują ich klienci i potencjalni klienci, zbierając wgląd i inteligencję.

Obecne podejścia do przetwarzania języka naturalnego (NLP) łączą zarówno podejścia lingwistyczne lub gramatyczne, jak i techniki uczenia maszynowego.

Świętym Graalem NLP jest przekształcanie danych nieustrukturyzowanych (tekstowych i multimedialnych) w dane ustrukturyzowane. Prowadzi to do rozwiązań analitycznych, takich jak segmentacja społecznościowa, a tym samym bardziej ukierunkowanych kampanii marketingowych.

NLP powinno być wykorzystywane do generowania spostrzeżeń, oferując takie możliwości, jak spersonalizowana poczta e-mail, rekomendacje i aplikacje mobilne.

Informacje pochodzą z wielu różnorodnych źródeł danych, w tym:

• Zachowanie przeglądania
• Informacje o spisie ludności
• Historia zakupów
• Aktywność społeczna
• Influencerzy społeczni
• Poprzednie działania w ramach kampanii
• Odpowiedzi na ankietę
• Testy wielowymiarowe
• Przeglądanie urządzeń
• Grupowanie podobieństw
• Preferencje dotyczące nauki języka
• Preferencje kolorystyczne
• Aktywność POS
• Zachowanie przeglądania
• Informacje o spisie ludności
• adres IP

W dzisiejszym połączonym świecie dane muszą być gromadzone i analizowane w czasie rzeczywistym, a wszelkie dane muszą umożliwiać natychmiastowe działanie, najlepiej w sposób predykcyjny. Bez tych możliwości komunikaty marketingowe są mniej przekonujące, a odsetek odpowiedzi spada.

Z drugiej strony marki, które wykorzystują kontekstualizację w czasie rzeczywistym za pomocą potężnych i elastycznych danych big data, odnotowują ogromny wzrost w odpowiedziach na kampanie.

Marketerzy zdają sobie teraz sprawę z konieczności wielokanałowej, kontekstowej komunikacji z potencjalnymi i potencjalnymi klientami. Im bardziej spersonalizowane doświadczenie, tym szczęśliwszy klient.

Zadowolony klient to nie tylko klient, który chce kupować więcej, to klient, który zostaje zatrzymany, sprzedany i – co być może najważniejsze – klient, który staje się orędownikiem Twojej marki.

Co mnie czeka?

1. Pozbądź się domysłów. Próba zrozumienia stron i stron wyników programu marketingowego nie jest niczyim pomysłem na zabawę. Insights eliminuje to. Jego analiza biznesowa wprost podpowiada, na których kanałach marketingowych należy się skoncentrować, bez konieczności interpretacji. Dzięki temu możesz zaoszczędzić czas i pieniądze, robiąc więcej tego, co działa, a mniej tego, co nie.

2. Tworzenie lojalności. Pozyskanie kupujących po raz pierwszy to jedno, nakłonienie ich do ponownego zakupu to inna historia. Zmiażdż odejście klientów, wiedząc, czego chcą, zanim jeszcze to zrobią. Statystyki pomagają zrozumieć przeszłe i przewidywane zachowania klientów, umożliwiając znalezienie większej liczby najlepszych klientów i ponowne zaangażowanie tych, którzy utracili ważność.

3. Zrozumienie big data. Technologia Insights jest przeznaczona dla marketerów, a nie analityków danych. Został zaprojektowany z myślą o łatwości użytkowania. Dzięki gotowym pulpitom nawigacyjnym i niestandardowym analizom/raportom, szczegółowe informacje zapewniają wszystko, czego potrzebujesz, aby przekształcić dane w przychody i lojalność klientów — szybciej i skuteczniej niż kiedykolwiek wcześniej.