Un ghid pentru înțelegerea diferitelor tipuri de date disponibile pentru marketeri

Clienții tăi interacționează cu afacerea ta printr-un număr tot mai mare de puncte de contact – site-uri web, rețele sociale, magazine, dispozitive mobile și tablete. Dar, indiferent de modul în care se implică, se așteaptă la o experiență personalizată, personalizată și consecventă.

Această așteptare continuă să fie o provocare pentru companii, care trebuie să manipuleze cantități enorme de date pentru a încerca să înțeleagă cum să implice în mod eficient fiecare individ.

În era noastră a datelor mari, mărcile trebuie să fie capabile să exploateze pe deplin toate sursele de date și conținut pentru informații. Dar cu atât de multe date, cum să faci diferența dintre diferitele tipuri?

Baze de date relaționale versus magazine Big Data

Soluțiile de date mari oferă o modalitate de a evita limitările de stocare sau de a reduce costurile de stocare pentru cantități masive de date.

Bazele de date relaționale nu pot oferi doar o soluție contextuală în timp real. Acesta va împiedica capacitatea unui agent de marketing de a obține informații utile, precum și capacitatea de a reacționa în timp real.

Big Data este un instrument valoros atunci când trebuie să gestionați datele care ajung rapid și pe care le puteți procesa ulterior. Stocați datele în formatul inițial și apoi le procesați atunci când este necesar folosind o interogare care extrage setul de rezultate necesar și îl stochează într-o bază de date relațională.

Mai simplu spus, o bază de date relațională funcționează ca și cum cineva găsește o carte într-o bibliotecă - alegându-și mai întâi categoria și apoi găsind textul ales în ordine alfabetică.

O soluție de date mari va găsi imediat rezultatul - la fel cum face Google când introduceți o interogare în bara de căutare.

Fiind un cadru open source pentru stocarea distribuită și procesarea unor seturi mari de date pe hardware-ul de bază, soluțiile construite pe Hadoop, de exemplu, permit companiilor să obțină rapid informații din cantități masive de date structurate și nestructurate.

Structurat / Nestructurat / ERP

Mărcile trebuie să poată extrage informații nu numai din date structurate (de obicei, o înregistrare de câmp fix sau fișier), ci și din date nestructurate (orice lucru care nu se află într-o bază de date tradițională de coloană de rând).

Datele nestructurate includ atât conținut text, cât și conținut multimedia. Se estimează că 80% din datele organizaționale sunt nestructurate și această cifră crește cu o rată de două ori mai mare decât datele structurate . În mod tradițional, a fost foarte dificil să analizezi datele nestructurate.

Cu toate acestea, unele instrumente fac acest lucru în mod eficient - extragând sens din volumele mari de informații găsite în ambele forme. ERP (Enterprise Resource Planning) este mai tradițional cunoscut ca „software de contabilitate”.

Reflectă o capacitate de soluție de bază, care poate gestiona lanțul de aprovizionare, operațiunile, raportarea și resursele umane. Din nou, unele instrumente pot găsi, de asemenea, sens și valorifica oportunitățile găsite în datele prețioase ERP.

ETL

ETL (extragere, transformare și încărcare) se referă la un proces în utilizarea bazei de date și depozitarea datelor. Acestea sunt cele trei funcții necesare pentru a obține date dintr-un mediu de date mari și pentru a le pune într-un alt mediu de date.

Procesul de transformare a datelor devine mult mai complex din cauza creșterii uluitoare a cantității de date nestructurate.

Având în vedere creșterea și importanța datelor nestructurate pentru luarea deciziilor, soluțiile ETL oferă acum abordări standardizate pentru transformarea datelor nestructurate, astfel încât acestea să poată fi integrate mai ușor cu datele structurate operaționale.

ETL poate susține acum soluții pentru a oferi extragerea datelor mari prin informații și alte platforme de gestionare a datelor

NLP

Folosind rețelele sociale, mărcile au o oportunitate de neegalat de a auzi ce gândesc și simt clienții și potențialii lor despre ei, adunând informații și informații.

Abordările actuale ale procesării limbajului natural (NLP) combină atât abordări lingvistice sau gramaticale, cât și tehnici de învățare automată.

Sfântul Graal al NLP a fost transformarea datelor nestructurate (text și multimedia) în date structurate. Acest lucru duce la soluții de insight, cum ar fi segmentarea socială și, prin urmare, campanii de marketing mai direcționate.

NLP ar trebui folosit pentru a genera informații, oferind capabilități precum e-mail personalizat, recomandare și aplicații mobile.

Perspectivele provin din multe și variate surse de date, inclusiv:

• Comportamentul de navigare
• Informații despre recensământ
• Istoricul cumparaturilor
• Activitate socială
• Influenți sociali
• Activități anterioare ale campaniei
• Răspunsuri la sondaj
• Testare multivariată
• Dispozitive de navigare
• Gruparea de similaritate
• Preferință de învățare a limbilor străine
• Preferințe de culoare
• Activitate POS
• Comportamentul de navigare
• Informații despre recensământ
• adresa IP

În lumea conectată de astăzi, datele trebuie colectate și analizate în timp real, iar orice date trebuie să poată fi acționate instantaneu, de preferință într-un mod predictiv. Fără aceste capacități, mesajele de marketing sunt mai puțin convingătoare, iar ratele de răspuns scad.

În schimb, acele mărci care îmbrățișează contextualizarea în timp real prin date mari puternice și flexibile înregistrează creșteri uriașe în răspunsurile campaniei.

Specialiștii în marketing recunosc acum imperativul acestor comunicări multicanale, contextualizate, cu potențialii lor și clienții. Cu cât experiența este mai personalizată, cu atât clientul este mai fericit.

Clientul fericit nu este doar un client care dorește să cumpere mai mult, este un client care este păstrat, vândut și – poate cel mai important – clientul care devine un susținător al mărcii dumneavoastră.

Ce este pentru mine?

1. Scapa de presupuneri. Încercarea de a înțelege paginile și paginile cu rezultatele programelor de marketing nu este ideea nimănui de distracție. Perspectivele elimină asta. Inteligența sa de afaceri vă spune direct pe ce canale de marketing să vă concentrați, fără nicio interpretare necesară. Astfel, puteți economisi timp și bani făcând mai mult din ceea ce funcționează și mai puțin din ceea ce nu.

2. Crearea loialității. Atragerea de cumpărători pentru prima dată este un lucru, să-i faceți să cumpere din nou este o altă poveste. Zdrobiți pierderea clienților știind ce își doresc chiar înainte de a face ei. Perspectivele vă ajută să înțelegeți comportamentul clienților trecut și previzionat, permițându-vă să găsiți mai mulți dintre cei mai buni clienți ai dvs. și să-i ajuți pe cei depășiți.

3. Înțelegerea datelor mari. Tehnologia Insights este concepută pentru marketeri, nu pentru oamenii de știință ai datelor. Este conceput pentru ușurință în utilizare. Cu tablouri de bord inovate și analize/raportare personalizate, informațiile vă oferă tot ce aveți nevoie pentru a transforma datele în venituri și loialitatea clienților – mai rapid și mai eficient decât oricând.