大數據行銷
何謂資料科學? 為何資料科學如此重要?
大數據是指資訊的數量，速度，多樣性，可變性和複雜性不斷增加。 對於行銷組織而言，大數據是從我們現在生活的數字世界所產生的新行銷環境的基本結果。
" 大數據 " 一詞不僅指數據本身，它還指存儲和分析如此龐大的數據集相關的挑戰、能力和能力，以支持比之前所嘗試的任何事情更準確和及時的決策水平 —— 大數據驅動的決策。
許多行銷人員可能會覺得數據一直都很大，而在某些方面，它也是如此。 但是想想想 20 年前企業收集的客戶數據-銷售點交易數據，對直接郵件活動的回應，優惠券兌換等。 然後想想想今天收集的客戶數據 —— 在線購買數據、點擊率、瀏覽行為、社交媒體互動、移動設備的使用情況、地理位置數據等。相比來說，沒有比較之處。 借用一個老短語，" 你還沒看到什麼。"
為什麼大數據對行銷很重要
擁有大數據並不會自動導致更好的行銷，但潛力存在。 將大數據視為您的秘密成分、原材料、必要元素。 這不是數據本身這麼重要。 相反，從大數據獲得的見解，您所做的決策和您採取的行動都會產生了所有差異。
通過將大數據與整合的行銷管理策略結合，行銷組織可以在以下關鍵領域產生重大影響：
- 客戶參與度。 大數據不僅可以深入了解您的客戶是誰，還可以深入了解他們的位置，他們想要什麼，希望如何與他們聯繫以及何時。
- 客戶保留和忠誠度。 大數據可以幫助您發現影響客戶忠誠度的原因，以及使他們一次又一次回來的原因。
- 行銷優化/績效。 使用大數據，您可以確定跨多個渠道的最佳行銷支出，並通過測試、測量和分析持續優化行銷計劃。
三種類型的大數據對於行銷來說是很重要
客戶：行銷最熟悉的大數據類別可能包括來自行銷活動、銷售點、網站、客戶調查、社交媒體、線上社群和忠誠度計劃等來源的行為、態度和交易指標。
運營：此大數據類別通常包括客觀指標，用於衡量與行銷操作，資源分配，資產管理，預算控制等相關的行銷流程品質。
財務：通常位於組織的財務系統中，此大數據類別可能包括銷售、收入、利潤和其他衡量組織財務狀況的客觀資料類型。
挑戰
與有效使用大數據相關的挑戰可能對行銷來說特別令人沮喪。 這是因為大多數分析系統不符合行銷組織的數據、流程和決策。 對於行銷方面，三大挑戰是：
- 知道要收集哪些數據。 資料無所不在。 您擁有龐大數量的客戶、營運和財務數據需要處理。 但是更多並不一定更好 —— 它必須是正確的數據。
- 知道要使用哪些分析工具。 隨著大數據的量增加，做出決策和採取行動的時間越來越短。 分析工具可以幫助您彙總和分析資料，以及適當地在整個組織中分配相關的見解和決策，但是是哪些呢？
- 知道如何從資料到洞察到影響力。 一旦您擁有數據，您如何將其轉化為洞察力？ 您如何利用這種洞察力對您的行銷計劃產生積極的影響？
從大數據轉向更好的行銷的三個步驟
大數據是行銷中的重要事項。 但是，每個行銷人員都應該記住一些事情，以幫助確保大數據將帶來巨大成功：
- 利用大數據進行深入洞察。大數據讓您有機會越來越深入地深入研究資料，從而縮小層次以獲得更豐富的見解。 您可以進一步探索您從初始分析中獲得的見解，每次都會出現更豐富、更深入的見解。 此等級的洞察力可以幫助您制定特定的策略和行動以推動成長。
- 向可以使用大數據的人獲得洞察。無需辯論 — CMO 需要大數據可以提供有意義的見解；但前線商店經理和呼叫中心電話員工和銷售人員等等也是如此。 如果洞察力保留在會議室的限制內，有什麼好處？ 把它交給那些可以採取行動的人手中。
- 不要試圖拯救世界 — 至少一開始不要。 處理大數據有時似乎令人難以置信，因此請先專注於一些關鍵目標。 您希望改善哪些結果？ 一旦您決定這一點，您就可以確定需要哪些數據來支持相關分析。 完成該練習後，繼續前往下一個目標。 還有下一個。
SAS 的大數據行銷解決方案
