마케터를 위한 빅 데이터의 주요 이점

최근, 특히 이번 새천년에 세상을 재편한 기술이 많이 있습니다. 아마도 거의 모든 작업의 ​​배후에서 빅 데이터는 필수적인 역할을 수행해 온 그러한 기술 중 하나일 것입니다. 오늘날 회사가 이미 중요하다면 앞서 나가기 위해 빅 데이터를 사용해야 합니다. 반면 소규모 기업은 빅데이터를 활용해 성장하고 두각을 나타내야 합니다. 오늘날 대부분의 다국적 기업 수익의 상당 부분은 빅 데이터에 의존합니다.

따라서 점차 마케팅의 필수 요소가 된 것은 놀라운 일이 아닙니다.마케터를 위한 빅데이터의 장점은 무궁무진 하기 때문이다 .오늘날 마케팅 전문가들은 캠페인의 도달 범위를 늘리기 위해 데이터 세트의 적절한 분석과 결합된 빅 데이터를 사용합니다. 이러한 실행 중인 캠페인의 상태를 높이면 영향력도 높일 수 있습니다. 데이터 볼륨은 지난 몇 년 동안 기하급수적으로 증가했습니다. 이로 인해 데이터 수익 창출이 많은 사람들에게 매우 수익성이 좋은 사업이 되었습니다.마케터를 위한 빅 데이터의 이점 중 일부를 분석해 보겠습니다 .

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최적의 가격

빅데이터가 마케팅 분야에 흔적을 남기는 사례는 많지만 아마도 빅데이터의 가장 광범위한 영향력은 정확한 가격 책정에 있을 것입니다. 마케팅의 주요 매개변수는 가격 책정이며 조직은 정확한 가격에 도달하기 위해 신중한 모니터링과 분석을 수행해야 합니다. 이것은 대부분 시간이 많이 걸리는 프로세스였습니다. 그러나 빅 데이터는 실시간으로 가격을 훨씬 쉽게 제어, 모니터링, 분석 및 조정하는 데 도움이 되었습니다. 빅 데이터의 도움으로 두 가지 주요 가격 책정 전략을 구현할 수 있습니다.

첫 번째는 차등 가격 책정입니다. 이 전략은 전체 수요와 공급을 고려하는 것이 아니라 구매 시기와 이유에 따라 맞춤화합니다. 따라서 이전에 항공권 가격이 고정되어 있던 것과 달리 구매하려는 요일에 따라 가격이 달라집니다.

다른 하나는 버전 관리 가격 책정입니다. 회사에서 제공하는 동일한 제품의 경우 종종 약간의 차이가 있는 다른 버전이 있습니다. 효과적으로 가격을 책정하기 위해 빅 데이터에 의존하지 않고는 숫자를 매기는 것이 어려운 경우가 많습니다.

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효율적인 계획

마케팅은 단순한 아이디어가 아닙니다. 그것은 성공할 계획을 포함합니다. 빅 데이터는 목표가 있고 효율적인 마케팅 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다. 빅 데이터의 출현으로 분석가와 과학자는 고객 행동을 판단하고 패턴을 도출할 수 있습니다. 빅 데이터는 마케팅 계획이 비약적으로 성장하는 데 도움이 되었습니다. 마케팅 담당자의 65%는 데이터에 기반한 마케팅 계획이 성공을 가져올 가능성이 더 높다는 견해에 동의합니다. 빅 데이터는 고객을 일상 습관에 따라 하위 그룹으로 나누어 고객을 타겟팅하는 데 도움이 됩니다. 따라서 마케팅 계획은 더 이상 일반적일 필요가 없으며 대신 각 특정 그룹에 적응할 수 있습니다.

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완전히 사용자 정의 가능

제품 외에도 조직의 사용자 경험은 성공적으로 시장에 출시되어야 합니다. 빅 데이터는 효과적으로 개인화된 수준으로 고객 경험을 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 요즘은 고객 개개인이 자신의 검색 습관과 트렌드를 분석하여 니즈에 맞는 서비스를 받을 수 있습니다.

예를 들어 Facebook은 네트워크의 모든 사용자로부터 많은 양의 데이터를 저장하고 분석합니다. 이 데이터를 기반으로 조직은 대상 클라이언트가 있는 위치를 선택할 수 있습니다. 모든 단일 사용자의 선호도를 심층 분석하는 것도 가능합니다. 마케팅에서 빅 데이터의 가장 중요한 자산 중 하나입니다.

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예측 분석

빅데이터에서 마케팅 분석은 상당한 부분을 차지합니다. 빅데이터는 기계 학습, 통계 분석 및 과거 데이터를 기반으로 한 알고리즘을 통해 향상된 예측으로 이어져 미래 확률을 생성합니다. 따라서 마케팅 임원은 이미 발생한 이벤트를 넘어 미래를 내다볼 수 있습니다. 마케팅 예측에서 빅 데이터의 다양한 결과 중 일부는 고급 보고, 실시간 예측 및 향상된 이해력과 더 높은 의사 결정 기술을 기반으로 한 의사 결정입니다.

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ROI 측정

투자수익률은 타당성 분석의 가장 기본적인 부분 중 하나이지만 올바르게 판단하는 것은 까다롭기로 악명이 높습니다. 일부 통계에 따르면 모든 B2B 마케팅 임원의 거의 절반이 예산에 미치는 수익 영향과 관련하여 마케팅 계획을 설명하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

여기에 빅데이터가 개입해 이 어려움을 해결할 수 있다. 수익 흐름의 요소별 분석을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이 분석의 일부 요소는 마케팅 투자, 마케팅 채널 등입니다. 이를 통해 마케팅 전문가는 마케팅 기법을 잘못 해석하지 않도록 계산을 확인할 수 있습니다.

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광고 재구성

지금까지 빅 데이터는 전략과 예측을 개선하는 것으로 나타났습니다. 그러나 그것은 단지 그러한 작은 범위에 국한되지 않습니다. 빅 데이터의 가장 중요한 유산 중 하나는 광고 공간입니다. 오늘날 기업 세계에서 가능한 한 빅 데이터에 광고가 의존하지 않는 곳은 거의 없습니다.

이전에는 마케팅 광고가 단편적이고 비용 중심이었습니다. 그러나 최근 조직에서는 광고를 만들고 배포하는 새로운 비즈니스 인텔리전스를 통해 마케팅 광고 수익이 증가했습니다. 특정 전략이 특정 그룹을 대상으로 하는 것처럼 이제 광고는 특정 고객에게 맞춤화됩니다. 이를 통해 사람들은 광고를 경험할 때 무의식적으로 자신의 취향과 습관을 쉽게 식별할 수 있으므로 광고에 더 쉽게 참여할 수 있습니다. 이로 인해 광고 공간이 폭발적으로 증가했으며 빅 데이터가 가장 큰 기여자 중 하나라고 해도 무방합니다.

말할 필요도 없이 온라인 광고가 주요 수혜자였습니다.

대체로 빅 데이터는 우리가 마케팅을 상상하는 방식을 재구성했습니다. 마케팅 전문가는 상품 및 서비스 가격 책정, 계획, 맞춤화, 예측, 측정 및 광고에 빅 데이터를 사용하여 위에서 언급한 사례를 설명합니다. 이러한 광범위한 스트로크를 넘어서는 빅 데이터의 다른 기능도 있습니다. 앞으로 빅데이터는 개선된 분석 방법 외에도 데이터 자체가 더 커짐에 따라 더 자주 사용될 것으로 예상됩니다.

결론

빅데이터라는 용어는 20년대에 처음 사용되었습니다. 그러나 오랫동안 존재해 왔습니다. 빅 데이터의 사용은 계속 증가했습니다. 오늘날 정보화 시대에 가장 중요한 것이 되었습니다. 빅데이터가 적용되지 않은 분야는 없습니다. 거의 모든 인간, 기계 등이 빅 데이터의 소스가 되었습니다. 그것은 인간의 부담을 상당히 줄였습니다. 빅데이터가 없었다면 생성된 방대한 양의 정보를 해석하는 것이 현실적으로 불가능했을 것입니다.

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