Definicija: značenje velikih podataka
Veliki podaci marketinški su koncept koji se odnosi na tehnologije i procese koji se koriste za prikupljanje, pohranjivanje, organiziranje, generiranje uvida i poduzimanje radnji na velikoj količini dostupnih informacija o korisnicima zahvaljujući digitalnoj transformaciji industrije.
Iako su se tvrtke oduvijek koristile analitikom podataka, širina i dubina informacija o klijentima koje su sada dostupne luksuznim markama čini tradicionalne analitičke modele i tehnologije baza podataka zastarjelim.
Kao takva, za analizu velikih podataka potrebne su nove vještine i tehnologije za uspješno korištenje. Jedna od najneposrednijih prednosti pravilnog tijeka rada s velikim podacima kao dijela holističke marketinške strategije je sposobnost luksuznih marki da se identificiraju i angažiraju sa svojim bogatim potrošačima na osobniji i pravovremeniji način.
Dokazano je da takve marketinške kampanje znatno nadmašuju zastarjele napore masovnog marketinga. Uvid u velike podatke doista može pomoći luksuzu u razumijevanju načina života i ponašanja kupaca za izgradnju profitabilnog dugoročnog angažmana.
Što su veliki podaci
Definicija velikih podataka razvojni je koncept koji se općenito odnosi na veliku količinu strukturiranih i nestrukturiranih informacija koje se mogu pretvoriti u djelotvorne uvide za poticanje rasta poslovanja.
Analitika velikih podataka zahtijeva novi skup procesa i tehnologija za uspješnu integraciju u holističku luksuznu marketinšku strategiju.
Proces velikih podataka
Koncept marketinga velikih podataka obično obuhvaća pet različitih faza procesa: prikupljanje, pohranjivanje, organiziranje, generiranje uvida i poduzimanje radnji na velikom skupu podataka.
U nastavku ćemo detaljnije istražiti svaku od ovih faza procesa.
Prikupljanje velikih podataka i generiranje korisničkih podataka o radnjama
Prvi neophodni korak za povećanje velikih podataka u sklopu marketinških napora je prikupljanje podataka o korisnicima. To se može dogoditi i na mreži i izvan mreže, putem anketa kupaca, pretplata na programe vjernosti, članstva luksuznih marki itd.
Tri su elementa ključna za osiguravanje ispravnog prikupljanja velikih podataka:
- Kupci moraju pristati na hvatanje njihovih podataka;
- Marka koja prikuplja te podatke mora biti transparentna u pogledu svoje svrhe;
- Podatke je potrebno zabilježiti na način koji će olakšati pohranu i obradu u kasnijoj fazi.
Pohrana velikih podataka s obzirom na sigurnost i pristupačnost
Slijedi stvarna pohrana prikupljenih podataka o kupcima. Pohrana velikih podataka nosi sa sobom niz izazova jer će prikupljeni podaci često biti u nestrukturiranom formatu i značajne veličine. U nastavku ćemo istražiti nove tehnologije i sustave dostupne luksuznim markama za pohranu njihovih podataka o klijentima.
Dva su aspekta bitna pri planiranju velikih kapaciteta za pohranu podataka:
- Sigurnost: Zbog privatne i povjerljive prirode podataka o klijentima koji su prikupljeni, pohranjivanje podataka na siguran način je ključno. Šifrirane baze podataka, razdvajanje podataka i stroga pravila internog pristupa ključni su za tvrtku kako bi osigurali sigurnost svojih podataka o klijentima.
- Pristupačnost: sama veličina i težina podataka o korisnicima koje je potrebno pohraniti mogu brzo usporiti sustav koji nije promišljeno izgrađen imajući na umu razmjere. Luksuzni brendovi trebali bi pažljivo razmotriti višak baze podataka i kapacitet poslužitelja kako bi bili sigurni da su njihovi podaci o korisnicima lako dostupni njihovim marketinškim timovima.
Organiziranje upravljanja velikim podacima i bazama podataka kupaca
Prilikom planiranja pohrane i arhitekture podataka, luksuzni brendovi moraju razmotriti kako će se informacije o klijentima organizirati i upravljati kako bi se stvorili djelotvorni uvidi. Glavni izazov dolazi iz činjenice da se veliki podaci mogu prikupljati izvan mreže i na mreži u različitim strukturama (ili ponekad uopće nemaju strukturu).
Iz tog razloga velike podatke treba organizirati na način koji će osigurati:
- Fleksibilnost: određeni podaci o klijentima, poput imena, prezimena, datuma rođenja, adrese itd. Mogu se lako prikupiti i pohraniti na standardni način. No, drugi podaci o korisnicima, kao što su njihova povijest pregledavanja, njihove kupovne navike, njihove komunikacijske sklonosti, zahtijevat će određenu razinu fleksibilnosti i prilagodljivosti kako bi se prikupili i pohranili.
- Dugovječnost: potrebe vašeg marketinškog tima za uvidom u velike podatke vremenom će se razvijati kako se skaliraju i mjere novi eksperimenti. Kao takva, organizacija analize velikih podataka mora se temeljiti na sustavu koji se može lako održavati i prilagođavati s pojavom novih tehnologija.
Stvaranje uvida u radnje iz velikih podataka
Inteligencija velikih podataka, faza u kojoj neobrađeni podaci postaju djelotvorni uvidi, zahtijeva novi skup vještina, često nazivanih znanstvenicima podataka. Na raskrižju između tradicionalnih marketinških timova i strateške inteligencije, znanstvenici podataka odgovorni su za identifikaciju vrijednih uvida iz prikupljenih podataka i predlažu posebne marketinške kampanje koje se mogu provesti za poticanje prodaje.
Uvidi u velike podatke obično se generiraju u tri faze:
- Znanstvenici će krenuti od određene hipoteze. Ova hipoteza mora biti mjerljiva i djelotvorna na temelju dostupnih podataka.
- Zatim će tražiti obrasce u svojim podacima o korisnicima i segmentirati potrošače u skupine koje im mogu pomoći u provjeri njihove hipoteze.
- Nakon što se to dovrši, znanstvenici će razdvojiti kupce na razine (na temelju njihove kupovne moći, na primjer) ili kohorte (na temelju njihovog vremenskog okvira nabave, na primjer).
Poduzimanje radnji na uvidu u velike podatke uz automatizaciju marketinga
Posljednji korak tipičnog procesa velikih podataka je poduzimanje radnji na uvidima vaših znanstvenika o podacima. Krajnji cilj ovog koraka je postići mjerljiv utjecaj kroz personalizirane marketinške kampanje slanjem prave poruke, u pravo vrijeme, pravoj publici i putem pravog kanala.
Poduzimanje radnji na uvidu u velike podatke obično uključuje tri široke faze:
- Izgradnja promišljenih i personaliziranih marketinških kampanja. Oni moraju biti lijepo izrađeni s obzirom na više uređaja i impresivnu kopiju.
- Skaliranje marketinških kampanja na način koji će omogućiti brzo eksperimentiranje i automatizaciju kada budu uspješni.
- Mjerenje učinkovitosti marketinške kampanje u odnosu na unaprijed definirane KPI-je.
- Zatvaranje petlje pružanjem specifičnih i pravovremenih povratnih informacija svim dionicima uključenim u ovaj proces radi poboljšanja budućih kampanja.
Tehnologija velikih podataka
Analitika velikih podataka dolazi s novim alatima i softverom koji pomažu u svim fazama procesa, od prikupljanja i pohrane, do organizacije, stvaranja uvida i automatizacije marketinga.
Općenito govoreći, svi luksuzni brendovi koji se upuštaju u digitalnu transformaciju morat će se odlučiti između izgradnje vlastitih velikih podatkovnih tehnologija po mjeri i prepuštanja vanjskim tvrtkama trećim stranama. Obje opcije imaju prednosti i nedostatke, pa je važno da luksuzni čelnici razumiju koje su njihove mogućnosti i da odaberu ono što je najprikladnije za njihov raspoloživi proračun i vremenski okvir.
Preporučujemo vam da pročitate naše detaljno izvješće o tome kako veliki podaci potiču rast luksuznih marki kako biste dodatno istražili ovu temu.
Naš pogled na velike podatke za luksuz
Digitalna transformacija luksuzne industrije i uključivanje digitalnih tehnologija u trenutne poslovne modele radikalno redefinira uspjeh. Digitalni luksuzni novi igrači uzdrmavaju svoju industriju i brzo stječu tržišne udjele, dok tradicionalni luksuzni brendovi oprezno eksperimentiraju sa svojim markama na novim kanalima.
Veliki podaci mogu pomoći vrhunskim robnim markama u stvaranju besprijekornog i integriranog internetskog korisničkog iskustva s ciljem poboljšanja programa dosezanja tržišta i ukupnih prodajnih performansi.