Definicja: znaczenie Big Data
Big data to koncepcja marketingowa, która odnosi się do technologii i procesów wykorzystywanych do gromadzenia, przechowywania, organizowania, generowania informacji i podejmowania działań na dużej ilości informacji o klientach dostępnych dzięki cyfrowej transformacji branży.
Chociaż firmy zawsze korzystały z analityki danych, zakres i głębia informacji o klientach, które są teraz dostępne dla marek luksusowych, sprawia, że tradycyjne modele analityczne i technologie baz danych stają się przestarzałe.
W związku z tym analiza dużych zbiorów danych wymaga skutecznego wykorzystania nowych umiejętności i technologii. Jedną z najbardziej bezpośrednich korzyści płynących z prawidłowego przepływu danych big data w ramach holistycznej strategii marketingowej jest zdolność marek luksusowych do identyfikowania się i angażowania swoich zamożnych konsumentów w bardziej osobisty i terminowy sposób.
Udowodniono, że takie kampanie marketingowe znacznie przewyższają przestarzałe masowe działania marketingowe. Analizy Big Data mogą rzeczywiście pomóc luksusom zrozumieć styl życia i zachowania zakupowe ich klientów, aby zbudować zyskowne długoterminowe zaangażowanie.
Czym są duże zbiory danych
Definicja big data to ewoluująca koncepcja, która ogólnie odnosi się do dużej ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych informacji, które można przekształcić w praktyczne spostrzeżenia w celu napędzania rozwoju firmy.
Analityka big data wymaga nowego zestawu procesów i technologii, które można z powodzeniem zintegrować z holistyczną strategią marketingową dotyczącą luksusu.
Proces dużych zbiorów danych
Koncepcja marketingu big data zazwyczaj obejmuje pięć odrębnych etapów procesu: zbieranie, przechowywanie, organizowanie, generowanie spostrzeżeń i podejmowanie działań na dużym zbiorze danych.
Poniżej bardziej szczegółowo omówimy każdy z tych etapów procesu.
Zbieranie big data i generowanie praktycznych informacji o klientach
Pierwszym niezbędnym krokiem do wykorzystania big data w ramach działań marketingowych jest zbieranie informacji o klientach. Może to odbywać się zarówno online, jak i offline, za pośrednictwem ankiet klientów, subskrypcji programów lojalnościowych, członkostwa w luksusowych markach itp.
Trzy elementy mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia prawidłowego gromadzenia dużych zbiorów danych:
- Klienci muszą wyrazić zgodę na przechwytywanie ich informacji;
- Marka, która zbiera te informacje, musi jasno informować o swoim celu;
- Dane muszą być rejestrowane w sposób, który ułatwi przechowywanie i przetwarzanie na późniejszym etapie.
Przechowywanie dużych zbiorów danych z myślą o bezpieczeństwie i dostępności
Dalej jest faktyczne przechowywanie zebranych informacji o klientach. Przechowywanie dużych zbiorów danych wiąże się z własnymi zestawami wyzwań, ponieważ gromadzone informacje często mają nieustrukturyzowany format i mają znaczny rozmiar. Poniżej omówimy nowe technologie i systemy dostępne dla luksusowych marek do przechowywania danych klientów.
Podczas planowania pojemności przechowywania danych big data istotne są dwa aspekty:
- Bezpieczeństwo: ze względu na prywatny i poufny charakter danych klientów, które zostały zebrane, przechowywanie informacji w bezpieczny sposób ma kluczowe znaczenie. Szyfrowane bazy danych, segregacja danych i rygorystyczne wewnętrzne zasady dostępu są niezbędne dla firmy, aby zapewnić bezpieczeństwo informacji o klientach.
- Dostępność: sam rozmiar i waga danych klientów, które muszą być przechowywane, może szybko spowolnić system, który nie jest przemyślany z myślą o skali. Marki luksusowe powinny starannie rozważyć nadmiarowość baz danych i pojemność serwerów, aby zapewnić łatwy dostęp do informacji o klientach ich zespołom marketingowym.
Organizowanie big data i zarządzanie bazami danych klientów
Planując przechowywanie i architekturę danych, luksusowe marki muszą wziąć pod uwagę sposób organizacji i zarządzania informacjami o klientach w celu generowania praktycznych wniosków. Główne wyzwanie wynika z faktu, że big data może być gromadzona zarówno offline, jak i online w różnych strukturach (lub czasami wcale).
Z tego powodu duże zbiory danych muszą być zorganizowane w sposób, który zapewni:
- Elastyczność: niektóre informacje o kliencie, takie jak imię, nazwisko, data urodzenia, adres itp. można łatwo gromadzić i przechowywać w standardowy sposób. Jednak inne dane klientów, takie jak historia przeglądania, nawyki zakupowe, preferencje dotyczące komunikacji, będą wymagały pewnego poziomu elastyczności i możliwości dostosowania, aby mogły być gromadzone i przechowywane.
- Długowieczność: potrzeby Twojego zespołu marketingowego w zakresie analizy danych big data będą z czasem ewoluować wraz ze skalowaniem i pomiarem nowych eksperymentów. W związku z tym organizacja analityki dużych zbiorów danych musi opierać się na systemie, który można łatwo konserwować i dostosowywać w miarę pojawiania się nowych technologii.
Generowanie praktycznych spostrzeżeń z big data
Inteligencja Big Data, etap, na którym surowe dane stają się analizami umożliwiającymi podjęcie działań, wymaga nowego zestawu umiejętności, często określanych mianem naukowców zajmujących się danymi. Na skrzyżowaniu tradycyjnych zespołów marketingowych i wywiadu strategicznego, analitycy danych są odpowiedzialni za identyfikowanie cennych spostrzeżeń z zebranych danych i proponowanie konkretnych kampanii marketingowych, które można przeprowadzić w celu zwiększenia sprzedaży.
Analizy Big Data są zazwyczaj generowane w trzech etapach:
- Analitycy danych zaczną od konkretnej hipotezy. Ta hipoteza musi być mierzalna i wykonalna w oparciu o dostępne dane.
- Następnie wyszukują wzorce w swoich danych klientów i dzielą konsumentów na grupy, które mogą pomóc w sprawdzeniu ich hipotezy.
- Po zakończeniu tego procesu analitycy danych podzielą klientów na poziomy (na przykład na podstawie ich siły nabywczej) lub kohorty (na przykład na podstawie ram czasowych pozyskania).
Podejmowanie działań na podstawie analiz big data za pomocą automatyzacji marketingu
Ostatnim etapem typowego procesu big data jest podjęcie działań na podstawie informacji wygenerowanych przez analityków danych. Ostatecznym celem tego kroku jest uzyskanie wymiernego wpływu poprzez spersonalizowane kampanie marketingowe poprzez wysyłanie właściwej wiadomości we właściwym czasie do właściwych odbiorców i za pośrednictwem właściwego kanału.
Podejmowanie działań na podstawie analizy danych big data zwykle obejmuje trzy ogólne etapy:
- Budowanie przemyślanych i spersonalizowanych kampanii marketingowych. Muszą być pięknie wykonane z myślą o wielu urządzeniach i imponującej kopii.
- Skalowanie kampanii marketingowych w sposób, który pozwoli na szybkie eksperymentowanie i automatyzację w przypadku sukcesu.
- Mierzenie skuteczności kampanii marketingowej na podstawie wstępnie zdefiniowanych wskaźników KPI.
- Zamykanie pętli poprzez dostarczanie konkretnych i aktualnych informacji zwrotnych wszystkim zainteresowanym stronom zaangażowanym w ten proces w celu ulepszenia przyszłych kampanii.
Technologia dużych zbiorów danych
Analizie Big Data towarzyszą nowe narzędzia i oprogramowanie, które pomagają na wszystkich etapach procesu, od gromadzenia i przechowywania po organizację, generowanie informacji i automatyzację marketingu.
Ogólnie rzecz biorąc, każda luksusowa marka rozpoczynająca transformację cyfrową będzie musiała podjąć decyzję między tworzeniem niestandardowych wewnętrznych technologii big data a outsourcingiem do stron trzecich. Obie opcje mają zalety i wady, dlatego ważne jest, aby liderzy luksusu zrozumieli, jakie są ich opcje i wybrali to, co jest najbardziej odpowiednie dla ich dostępnego budżetu i ram czasowych.
Aby dokładniej zbadać ten temat, zalecamy zapoznanie się z naszym szczegółowym raportem na temat tego, jak big data napędza wzrost marek luksusowych.
Nasze podejście do big data dla luksusu
Cyfrowa transformacja branży luksusowej i włączenie technologii cyfrowych do obecnych modeli biznesowych radykalnie redefiniuje sukces. Nowi uczestnicy rynku cyfrowego luksusu wstrząsają swoimi branżami i szybko zdobywają udziały w rynku, podczas gdy tradycyjne marki luksusowe ostrożnie eksperymentują ze swoimi markami w nowych kanałach.
Big data może pomóc markom z najwyższej półki w tworzeniu bezproblemowej i zintegrowanej obsługi klienta online, z myślą o ulepszeniu programów docierania do rynku i ogólnych wyników sprzedaży.