了解營銷人員可用的不同類型數據的指南

已發表: 2016-04-04

您的客戶通過越來越多的接觸點與您的業務互動——網站、社交媒體、店內、手機和平板電腦。 但無論他們如何參與，他們都希望獲得定制的、個性化的和一致的體驗。

這種期望對企業來說仍然是一個挑戰，它們必須操縱大量數據來嘗試了解如何有效地吸引每個人。

在我們這個大數據時代，品牌必須能夠充分利用所有數據和內容來源以獲得洞察力。但是有這麼多數據，您如何區分不同類型之間的區別？

大數據解決方案提供了一種避免存儲限製或降低海量數據存儲成本的方法。

關係數據庫不能單獨提供實時上下文解決方案。它將阻礙營銷人員獲取可操作見解的能力以及實時反應的能力。

當您需要處理快速到達且可以稍後處理的數據時，大數據是一種寶貴的工具。您以原始格式存儲數據，然後在需要時使用查詢處理它，該查詢提取所需的結果集並將其存儲在關係數據庫中。

簡而言之，關係數據庫的運行就像有人在圖書館裡找書一樣——首先選擇他們的類別，然後按字母順序查找所選文本。

大數據解決方案會立即找到結果——就像谷歌在搜索欄中輸入查詢時所做的那樣。

作為在商用硬件上分佈式存儲和處理大量數據的開源框架，例如，基於 Hadoop 構建的解決方案使企業能夠從海量結構化和非結構化數據中快速獲得洞察力。

洞察力

品牌不僅需要能夠從結構化數據（通常是固定字段記錄或文件）中提取信息，還需要能夠從非結構化數據（不存在於傳統行列數據庫中的任何內容）中提取信息。

非結構化數據包括文本和多媒體內容。據估計， 80% 的組織數據是非結構化的，而且這個數字的增長速度是結構化數據的兩倍。傳統上，分析非結構化數據非常困難。

然而，一些工具可以有效地做到這一點——從這兩種形式的大量信息中提取意義。 ERP（企業資源規劃）傳統上被稱為“會計軟件”。

它反映了更核心的解決方案能力，可以管理供應鏈、運營、報告和人力資源。同樣，一些工具也可以找到意義並利用寶貴的 ERP 數據中發現的機會。

ETL（提取、轉換和加載）是指數據庫使用和數據倉庫中的一個過程。這是從一個大數據環境中獲取數據並放入另一個數據環境所需的三個功能。

由於非結構化數據量的驚人增長，數據轉換的過程變得更加複雜。

鑑於非結構化數據對決策制定的增長和重要性，ETL 解決方案現在提供標準化方法來轉換非結構化數據，以便它可以更輕鬆地與操作結構化數據集成。

ETL 現在可以支持通過洞察力和其他數據管理平台提供大數據提取的解決方案

使用社交媒體，品牌有一個無與倫比的機會來了解他們的客戶和潛在客戶對他們的看法和感受，收集洞察力和情報。

當前的自然語言處理 (NLP) 方法結合了語言或語法方法以及機器學習技術。

NLP 的聖杯是將非結構化數據（文本和多媒體）轉換為結構化數據。這導致了社會細分等洞察解決方案，從而產生了更有針對性的營銷活動。

NLP 應用於生成洞察力，提供個性化電子郵件、推薦和移動應用程序等功能。

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洞察來自許多不同的數據源，包括：

在當今互聯的世界中，需要實時收集和分析數據，並且任何數據都需要立即可操作，最好採用預測方式。如果沒有這些功能，營銷信息的吸引力就會減弱，響應率也會下降。

相反，那些通過強大而靈活的大數據實現實時情境化的品牌看到了營銷活動響應的巨大提升。

營銷人員現在認識到與潛在客戶和客戶進行這些多渠道、情境化溝通的必要性。體驗越個性化，客戶就越滿意。

滿意的客戶不僅是希望購買更多產品的客戶，而且是留住、追加銷售的客戶，而且——也許最重要的是——成為您品牌擁護者的客戶。

擺脫猜測。 試圖理解一頁又一頁的營銷計劃結果並不是一個有趣的想法。Insights 消除了這一點。它的商業智能直接告訴您要關注哪些營銷渠道，無需解釋。因此，您可以通過做更多有效的事情而減少無效的事情來節省時間和金錢。

建立忠誠度。 吸引首次購買者是一回事，讓他們再次購買則是另一回事。通過在客戶做之前就知道他們想要什麼來粉碎客戶。 Insights 可幫助您了解過去和預測的客戶行為，使您能夠找到更多最佳客戶並幫助重新吸引流失的客戶。

理解大數據。 Insights 技術專為營銷人員而非數據科學家而設計。它旨在易於使用。憑藉開箱即用的儀表板和自定義分析/報告，洞察力為您提供將數據轉化為收入和客戶忠誠度所需的一切——比以往任何時候都更快、更有效。