Definition: Betydelsen av Big Data
Big data är ett marknadsföringskoncept som hänvisar till tekniker och processer som används för att samla in, lagra, organisera, generera insikter från och vidta åtgärder på den stora mängd kundinformation som är tillgänglig tack vare den digitala transformationen av en bransch.
Medan dataanalys alltid har använts av företag, gör bredden och djupet av kundinformation som nu är tillgänglig för lyxvarumärken traditionella analytiska modeller och databasteknik föråldrade.
Som sådan kräver stora dataanalyser nya färdigheter och teknik för att framgångsrikt kunna utnyttjas. En av de mest omedelbara fördelarna med ett ordentligt big data -arbetsflöde som en del av en holistisk marknadsföringsstrategi är lyxvarumärkenas förmåga att identifiera och engagera sig med sina välbärgade konsumenter på mer personliga och snabba sätt.
Sådana marknadsföringskampanjer har visat sig avsevärt överträffa de nu föråldrade massmarknadsföringsinsatserna. Big data-insikter kan verkligen hjälpa lyx att förstå sina kunders livsstil och köpbeteenden för att bygga lönsamt långsiktigt engagemang.
Vad är big data
Definitionen av big data är ett koncept som utvecklas och hänvisar i allmänhet till en stor mängd strukturerad och ostrukturerad information som kan förvandlas till användbar insikt för att driva företagstillväxt.
Big data -analys kräver att en ny uppsättning processer och teknik integreras framgångsrikt i en holistisk lyxmarknadsföringsstrategi.
Big data -process
Begreppet big data -marknadsföring omfattar vanligtvis fem olika stadier av en process: samla in, lagra, organisera, generera insikter från och vidta åtgärder på en stor uppsättning data.
Vi kommer att utforska vart och ett av dessa processsteg i mer detalj nedan.
Samla in stora data och generera användbar kundinformation
Det första nödvändiga steget för att utnyttja big data som en del av en marknadsföringsinsats är insamling av kundinformation. Detta kan ske både online och offline, genom kundundersökningar, abonnemang på lojalitetsprogram, medlemskap i lyxmärken, etc.
Tre element är avgörande för att säkerställa att stor datainsamling görs korrekt:
- Kunder måste godkänna att deras information fångas;
- Varumärket som samlar in denna information måste vara transparent om sitt syfte;
- Data måste registreras på ett sätt som underlättar lagring och behandling i ett senare skede.
Lagra stora data med säkerhet och tillgänglighet i åtanke
Därefter är den faktiska lagringen av den insamlade kundinformationen. Stor datalagring har sina egna utmaningar, eftersom den insamlade informationen ofta kommer att vara i ett ostrukturerat format och av stor storlek. Vi kommer nedan att utforska den nya tekniken och systemen som är tillgängliga för lyxmärken för att lagra sina kunddata.
Två aspekter är viktiga när du planerar lagringskapacitet för stor data:
- Säkerhet: på grund av den privata och konfidentiella karaktären hos de kunddata som samlades in är det viktigt att lagra information på ett säkert sätt. Krypterade databaser, datasegregering och strikta policyer för intern åtkomst är avgörande för att ett företag ska säkerställa att deras kundinformation är säker.
- Tillgänglighet: den stora storleken och vikten av kunddata som måste lagras kan snabbt sakta ner ett system som inte är genomtänkt med tanke på skala. Lyxmärken bör noga överväga databasredundans och serverkapacitet för att säkerställa att deras kundinformation är lättillgänglig för deras marknadsföringsteam.
Organisera big data och kunddatabashantering
Medan de planerar för datalagring och arkitektur, måste lyxvarumärken överväga hur kundinformation ska organiseras och hanteras för att generera användbara insikter. Den största utmaningen kommer från det faktum att stora data kan samlas in både offline och online i olika strukturer (eller ibland ingen struktur alls).
Av den anledningen måste big data organiseras på ett sätt som säkerställer:
- Flexibilitet: viss kundinformation, såsom namn, efternamn, födelsedatum, adress etc. kan enkelt samlas in och lagras på ett standardiserat sätt. Men andra kunddata, till exempel deras surfhistorik, deras köpvanor, deras kommunikationspreferenser, kommer att kräva en viss flexibilitet och anpassningsförmåga för att samlas in och lagras.
- Lång livslängd: Ditt marknadsföringsteams behov av big data -insikter kommer att utvecklas med tiden när nya experiment skalas och mäts. Som sådan måste organisationen av stor dataanalys baseras på ett system som enkelt kan underhållas och anpassas när ny teknik kommer att dyka upp.
Generera användbara insikter från big data
Big data -intelligens, scenen när rådata blir användbara insikter, kräver en ny uppsättning färdigheter, ofta kallade datavetenskapare. I korsningen mellan traditionella marknadsföringsteam och strategisk intelligens är datavetenskapare ansvariga för att identifiera värdefulla insikter från den insamlade informationen och föreslår specifika marknadsföringskampanjer som kan genomföras för att driva försäljningen.
Big data -insikter genereras vanligtvis i tre steg:
- Datavetare kommer att utgå från en specifik hypotes. Denna hypotes måste vara mätbar och genomförbar utifrån tillgängliga data.
- De kommer sedan att söka efter mönster i sina kunddata och segmentera konsumenter i grupper som kan hjälpa till att testa deras hypotes.
- När detta är klart kommer datavetenskapare att dela upp kunder i nivåer (baserat på deras köpkraft till exempel) eller kohorter (baserat på deras förvärvstid, till exempel).
Handla om insikter i big data med marknadsföringsautomation
Det sista steget i en typisk stordataprocess är att vidta åtgärder om insikter som genereras av dina datavetenskapare. Slutmålet med detta steg är att driva mätbar påverkan genom personliga marknadsföringskampanjer genom att skicka rätt budskap, vid rätt tidpunkt, till rätt publik och genom rätt kanal.
Att vidta åtgärder på big data -insikter omfattar vanligtvis tre stora steg:
- Skapa genomtänkta och personliga marknadsföringskampanjer. De måste vara vackert utformade med flera enheter i åtanke och en kraftfull kopia.
- Skala marknadsföringskampanjer på ett sätt som möjliggör snabba experiment och automatisering när det lyckas.
- Att mäta en marknadsföringskampanj effektivitet mot fördefinierade KPI: er.
- Avsluta öglan genom att ge specifik och aktuell feedback till alla intressenter som är involverade i denna process för att förbättra framtida kampanjer.
Big data -teknik
Big data -analys kommer tillsammans med nya verktyg och programvara för att hjälpa till genom alla stadier av processen, från insamling och lagring, till organisation, insiktgenerering och marknadsföringsautomatisering.
I stort sett kommer alla lyxmärken som påbörjar en digital transformation att behöva bestämma mellan att bygga skräddarsydda egna stora datatekniker och outsourcing till tredje part. Båda alternativen har fördelar och nackdelar, så det är viktigt för lyxledare att förstå vad deras alternativ är och välja det som är mest lämpligt för deras tillgängliga budget och tidsram.
Vi rekommenderar att du läser vår fördjupade rapport om hur big data driver lyxmärkes tillväxt för att ytterligare utforska detta ämne.
Vår uppfattning om big data för lyx
Den digitala omvandlingen av lyxindustrin och införlivandet av digital teknik i nuvarande affärsmodeller omdefinierar framgången radikalt. Digitala lyxiga nya aktörer skakar om i sina branscher och tar snabbt marknadsandelar, medan traditionella lyxmärken försiktigt experimenterar med sina varumärken på nya kanaler.
Big data kan hjälpa avancerade varumärken att skapa en sömlös och integrerad online-kundupplevelse i syfte att förbättra marknadsuppsökande program och övergripande försäljningsprestanda.
