Definition: Betydningen af Big Data
Big data er et marketingkoncept, der refererer til de teknologier og processer, der bruges til at indsamle, gemme, organisere, generere indsigt fra og handle på den store mængde kundeinformation, der er tilgængelig takket være den digitale transformation af en branche.
Mens dataanalyse altid har været brugt af virksomheder, gør bredden og dybden af kundeoplysninger, der nu er tilgængelige for luksusmærker, traditionelle analysemodeller og databaseteknologier forældede.
Som sådan kræver big data -analyse nye færdigheder og teknologier for at kunne udnyttes med succes. En af de mest umiddelbare fordele ved en ordentlig big data -arbejdsgang som en del af en holistisk marketingstrategi er luksusmærkernes kapacitet til at identificere og interagere med deres velhavende forbrugere på mere personlig og rettidig måde.
Sådanne marketingkampagner har vist sig at være betydeligt bedre end den nu forældede massemarkedsføringsindsats. Big data-indsigt kan virkelig hjælpe luksus med at forstå deres kunders livsstil og købsadfærd for at opbygge rentabelt langsigtet engagement.
Hvad er big data
Definitionen af big data er et koncept i udvikling, der generelt refererer til en stor mængde struktureret og ustruktureret information, der kan omdannes til praktisk indsigt for at drive virksomhedens vækst.
Big data -analyse kræver, at et nyt sæt processer og teknologier integreres med succes i en holistisk luksusmarkedsføringsstrategi.
Big data -proces
Begrebet big data marketing omfatter typisk fem forskellige stadier af en proces: indsamling, lagring, organisering, generering af indsigt fra og handling på et stort sæt data.
Vi vil undersøge hvert af disse procesfaser mere detaljeret nedenfor.
Indsamling af store data og generering af handlingsbare kundeoplysninger
Det første nødvendige skridt til at udnytte big data som en del af en marketingindsats er indsamling af kundeoplysninger. Dette kan foregå både online og offline, gennem kundeundersøgelser, loyalitetsprogramabonnementer, medlemskaber af luksusmærker osv.
Tre elementer er afgørende for at sikre, at store dataindsamlinger udføres korrekt:
- Kunder skal give samtykke til, at deres oplysninger bliver fanget;
- Det mærke, der indsamler disse oplysninger, skal være gennemsigtigt om dets formål;
- Dataene skal registreres på en måde, der letter lagring og behandling på et senere tidspunkt.
Lagring af big data med sikkerhed og tilgængelighed i tankerne
Dernæst er den faktiske opbevaring af de indsamlede kundeoplysninger. Stor datalagring har sine egne udfordringer, da de indsamlede oplysninger ofte vil være i et ustruktureret format og af betydelig størrelse. Vi vil nedenfor undersøge de nye teknologier og systemer, der er tilgængelige for luksusmærker til at gemme deres kundedata.
To aspekter er afgørende, når du planlægger stor datalagringskapacitet:
- Sikkerhed: På grund af den private og fortrolige karakter af de kundedata, der blev indsamlet, er det vigtigt at opbevare oplysninger på en sikker måde. Krypterede databaser, datasegregering og strenge interne adgangspolitikker er afgørende for, at en virksomhed kan sikre, at deres kundeoplysninger er sikre.
- Tilgængelighed: den store størrelse og vægt af kundedata, der skal gemmes, kan hurtigt bremse et system, der ikke omhyggeligt er bygget med tanke på skala. Luksusmærker bør nøje overveje database -redundans og serverkapacitet for at sikre, at deres kundeoplysninger er let tilgængelige for deres marketingteam.
Organisering af big data og kundedatabasestyring
Mens de planlægger sin datalagring og arkitektur, skal luksusmærker overveje, hvordan kundens oplysninger vil blive organiseret og administreret for at generere praktisk indsigt. Hovedudfordringen kommer fra, at store data kan indsamles både offline og online i forskellige strukturer (eller nogle gange slet ingen struktur).
Af den grund skal big data organiseres på en måde, der sikrer:
- Fleksibilitet: visse kundeoplysninger, såsom navn, efternavn, fødselsdato, adresse osv. Kan let indsamles og gemmes på en standardstruktur. Men andre kundedata, f.eks. Deres browserhistorik, deres indkøbsvaner, deres kommunikationspræferencer, kræver en vis grad af fleksibilitet og tilpasningsevne for at blive indsamlet og gemt.
- Lang levetid: Dit marketingteams behov for big data -indsigt vil udvikle sig over tid, efterhånden som nye eksperimenter skaleres og måles. Som sådan skal organisationen af big data -analyser baseres på et system, der let kan vedligeholdes og tilpasses, efterhånden som nye teknologier vil dukke op.
Generering af handlingsbar indsigt fra big data
Big data -intelligens, scenen, hvor rådata bliver til indsigt i handling, kræver et nyt sæt færdighedssæt, der ofte omtales som dataforskere. I krydset mellem traditionelle marketingteams og strategisk intelligens er dataforskere ansvarlige for at identificere værdifuld indsigt fra de indsamlede data og foreslår specifikke marketingkampagner, der kan udføres for at drive salget.
Big data -indsigt genereres typisk i tre faser:
- Datavidenskabsfolk vil starte med en bestemt hypotese. Denne hypotese skal være målbar og praktisk baseret på de tilgængelige data.
- De vil derefter søge efter mønstre i deres kundedata og segmentere forbrugere i grupper, der kan hjælpe med at teste deres hypotese.
- Når dette er afsluttet, vil datavidenskabsmænd opdele kunder i niveauer (f.eks. Baseret på deres købekraft) eller kohorter (f.eks. Baseret på deres erhvervelsestid).
Handler om big data -indsigt med marketingautomation
Det sidste trin i en typisk big data -proces er at tage handling på den indsigt, der genereres af dine dataforskere. Slutmålet med dette trin er at skabe målbar effekt gennem personlige marketingkampagner ved at sende det rigtige budskab, på det rigtige tidspunkt, til den rigtige målgruppe og gennem den rigtige kanal.
Handling af big data -indsigt omfatter normalt tre brede faser:
- Opbygning af tankevækkende og tilpassede marketingkampagner. Disse skal være smukt udformet med flere enheder i tankerne og en effektfuld kopi.
- Skalering af marketingkampagner på en måde, der giver mulighed for hurtige eksperimenter og automatisering, når det lykkes.
- Måling af en marketingkampagnes effektivitet i forhold til foruddefinerede KPI'er.
- Lukning af kredsløbet ved at give specifik og rettidig feedback til alle interessenter, der er involveret i denne proces for at forbedre fremtidige kampagner.
Big datateknologi
Big data -analyse kommer sammen med nye værktøjer og software til at hjælpe gennem alle stadier af processen, fra indsamling og lagring, til organisation, indsigtgenerering og marketingautomatisering.
Generelt skal alle luksusmærker, der går i gang med en digital transformation, beslutte mellem at bygge skræddersyede in-house big data-teknologier og outsourcing til tredjeparter. Begge muligheder har fordele og ulemper, så det er vigtigt for luksusledere at forstå, hvad deres muligheder er og vælge, hvad der er mest passende for deres tilgængelige budget og tidsramme.
Vi anbefaler, at du læser vores dybdegående rapport om, hvordan big data driver vækst i luksusmærker for yderligere at undersøge dette emne.
Vores opfattelse af big data for luksus
Den digitale transformation af luksusindustrien og inkorporering af digitale teknologier i nuværende forretningsmodeller er en radikal omdefinering af succes. Digital luksus pure-play nye aktører ryster deres industrier og vinder hurtigt markedsandele, mens traditionelle luksusmærker forsigtigt eksperimenterer med deres mærker på nye kanaler.
Big data kan hjælpe high-end mærker med at skabe en problemfri og integreret online kundeoplevelse med henblik på at forbedre markedsopnåelsesprogrammer og samlede salgsresultater.