了解营销人员可用的不同类型数据的指南

已发表: 2016-04-04

您的客户通过越来越多的接触点与您的业务互动——网站、社交媒体、店内、手机和平板电脑。 但无论他们如何参与，他们都希望获得定制的、个性化的和一致的体验。

这种期望对企业来说仍然是一个挑战，它们必须操纵大量数据来尝试了解如何有效地吸引每个人。

在我们这个大数据时代，品牌必须能够充分利用所有数据和内容来源以获得洞察力。但是有这么多数据，您如何区分不同类型之间的区别？

大数据解决方案提供了一种避免存储限制或降低海量数据存储成本的方法。

关系数据库不能单独提供实时上下文解决方案。它将阻碍营销人员获取可操作见解的能力以及实时反应的能力。

当您需要处理快速到达且可以稍后处理的数据时，大数据是一种宝贵的工具。您以原始格式存储数据，然后在需要时使用查询处理它，该查询提取所需的结果集并将其存储在关系数据库中。

简而言之，关系数据库的运行就像有人在图书馆里找书一样——首先选择他们的类别，然后按字母顺序查找所选文本。

大数据解决方案会立即找到结果——就像谷歌在搜索栏中输入查询时所做的那样。

作为在商用硬件上分布式存储和处理大量数据的开源框架，例如，基于 Hadoop 构建的解决方案使企业能够从海量结构化和非结构化数据中快速获得洞察力。

洞察力

品牌不仅需要能够从结构化数据（通常是固定字段记录或文件）中提取信息，还需要能够从非结构化数据（不存在于传统行列数据库中的任何内容）中提取信息。

非结构化数据包括文本和多媒体内容。据估计， 80% 的组织数据是非结构化的，而且这个数字的增长速度是结构化数据的两倍。传统上，分析非结构化数据非常困难。

然而，一些工具可以有效地做到这一点——从这两种形式的大量信息中提取意义。 ERP（企业资源规划）传统上被称为“会计软件”。

它反映了更核心的解决方案能力，可以管理供应链、运营、报告和人力资源。同样，一些工具也可以找到意义并利用宝贵的 ERP 数据中发现的机会。

ETL（提取、转换和加载）是指数据库使用和数据仓库中的一个过程。这是从一个大数据环境中获取数据并放入另一个数据环境所需的三个功能。

由于非结构化数据量的惊人增长，数据转换的过程变得更加复杂。

鉴于非结构化数据对决策制定的增长和重要性，ETL 解决方案现在提供标准化方法来转换非结构化数据，以便它可以更轻松地与操作结构化数据集成。

ETL 现在可以支持通过洞察力和其他数据管理平台提供大数据提取的解决方案

使用社交媒体，品牌有一个无与伦比的机会来了解他们的客户和潜在客户对他们的看法和感受，收集洞察力和情报。

当前的自然语言处理 (NLP) 方法结合了语言或语法方法以及机器学习技术。

NLP 的圣杯是将非结构化数据（文本和多媒体）转换为结构化数据。这导致了社会细分等洞察解决方案，从而产生了更有针对性的营销活动。

NLP 应用于生成洞察力，提供个性化电子邮件、推荐和移动应用程序等功能。

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洞察来自许多不同的数据源，包括：

在当今互联的世界中，需要实时收集和分析数据，并且任何数据都需要立即可操作，最好采用预测方式。如果没有这些功能，营销信息的吸引力就会减弱，响应率也会下降。

相反，那些通过强大而灵活的大数据实现实时情境化的品牌看到了营销活动响应的巨大提升。

营销人员现在认识到与潜在客户和客户进行这些多渠道、情境化沟通的必要性。体验越个性化，客户就越满意。

满意的客户不仅是希望购买更多产品的客户，而且是留住、追加销售的客户，而且——也许最重要的是——成为您品牌拥护者的客户。

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