Основные преимущества больших данных для маркетологов

В последнее время появилось много технологий, которые изменили мир, особенно в новом тысячелетии. Возможно, за кулисами почти всех операций большие данные являются одной из таких технологий, сыгравших важную роль. Сегодня, если компания уже значительна, она должна использовать большие данные, чтобы оставаться впереди. С другой стороны, небольшая компания должна использовать большие данные, чтобы расти и становиться более заметной. Сегодня значительная часть доходов большинства транснациональных корпораций зависит от больших данных.

Поэтому неудивительно, что постепенно он стал необходим для маркетинга. Причина в том, чтопреимущества больших данных для маркетологов бесчисленны .В настоящее время специалисты по маркетингу используют большие данные в сочетании с надлежащим анализом набора данных, чтобы увеличить охват своих кампаний. Повышая статус этих запущенных кампаний, они также могут увеличить свое влияние. Объемы данных в последние несколько лет росли экспоненциально. Это привело к тому, что монетизация данных стала для многих очень прибыльным бизнесом. Попробуем проанализировать некоторыепреимущества больших данных для маркетологов.

Изучите наши популярные курсы по программной инженерии

Оптимальное ценообразование

Хотя есть много случаев, когда большие данные оставляют след в области маркетинга, возможно, их наиболее далеко идущее влияние заключается в получении точных цен. Основным параметром в маркетинге является ценообразование, и организациям необходимо проводить тщательный мониторинг и анализ, чтобы установить правильную цену. По большей части это был очень трудоемкий процесс. Однако большие данные помогли значительно упростить контроль, мониторинг, анализ и корректировку цен в режиме реального времени. Две основные стратегии ценообразования могут быть реализованы с помощью больших данных.

Первый называется дифференцированным ценообразованием. Эта стратегия учитывает не только общий спрос и предложение, но и настраивает его в зависимости от времени и причины покупки. Поэтому, в отличие от того, что раньше, когда билеты на самолет имели фиксированные цены, они меняются в зависимости от времени недели, когда человек хочет их купить.

Другой называется ценообразованием версий. Для одного и того же продукта, предлагаемого компанией, часто существуют разные версии с небольшими отличиями. Чтобы оценить их эффективно, часто бывает трудно дать им число, не прибегая к большим данным.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Эффективное планирование

Маркетинг — это не просто идея; это включает в себя план достижения успеха. Большие данные могут помочь разработать целенаправленный и эффективный план маркетинга. С появлением больших данных аналитики и ученые могут судить о поведении клиентов и извлекать из них закономерности. Большие данные помогли маркетинговому планированию расти как на дрожжах. 65% специалистов по маркетингу согласны с тем, что маркетинговый план, основанный на данных, с большей вероятностью принесет успех. Большие данные помогают ориентироваться на клиентов, разделяя их на подгруппы на основе повседневных привычек. Таким образом, маркетинговые планы больше не должны быть общими, а могут адаптироваться к каждой конкретной группе.

Востребованные навыки разработки программного обеспечения

Полностью настраиваемый

Помимо продуктов, пользовательский опыт организации должен быть беспрепятственным для успешного выхода на рынок. Большие данные могут помочь настроить клиентский опыт до уровня, при котором он будет эффективно персонализирован. В настоящее время каждый клиент может получать услуги, адаптированные к его потребностям, путем анализа своих поисковых привычек и других тенденций.

Например, Facebook хранит и анализирует большое количество данных обо всех пользователях своей сети. На основе этих данных организации могут выбирать, где находятся их целевые клиенты. Можно даже углубиться в предпочтения каждого отдельного пользователя. Это один из самых значительных активов больших данных в маркетинге.

Ознакомьтесь с расширенной сертификацией upGrad в области DevOps

Предиктивная аналитика

В больших данных маркетинговая аналитика составляет значительную часть. Большие данные ведут к улучшенному прогнозированию с помощью машинного обучения, статистического анализа и алгоритмов, основанных на исторических данных, для создания будущих вероятностей. Таким образом, менеджеры по маркетингу могут заглянуть за пределы уже произошедших событий и заглянуть в будущее. Некоторыми из различных результатов использования больших данных в маркетинговом прогнозировании являются расширенная отчетность, прогнозирование в реальном времени и принятие решений на основе расширенного понимания и более высоких навыков принятия решений.

Посетите учебный курс upGrad по Python

Измерение рентабельности инвестиций

Возврат инвестиций — одна из самых фундаментальных частей технико-экономического обоснования, но, как известно, правильно судить о ней сложно. Некоторые статистические данные показывают, что почти половина всех руководителей отдела маркетинга B2B испытывают трудности с объяснением своих маркетинговых планов относительно влияния доходов на бюджет.

Большие данные могут помочь решить эту проблему. Его можно использовать для создания поэлементного анализа потока доходов. Некоторыми элементами этого анализа являются маркетинговые инвестиции, маркетинговые каналы и многие другие. Это также может позволить специалистам по маркетингу проверить свои расчеты, чтобы избежать неправильного толкования маркетинговых методов.

Изучите наши бесплатные курсы по разработке программного обеспечения

Реклама изменена

До сих пор было показано, что большие данные улучшают стратегии и прогнозы. Однако дело не ограничивается только такой небольшой сферой деятельности. Одним из наиболее важных наследий больших данных является рекламное пространство. Сегодня в корпоративном мире едва ли найдется место, где реклама не полагается на большие данные везде, где это возможно.

Раньше маркетинговая реклама была разрозненной и представляла собой центр затрат. Однако в последнее время организации увеличили прибыль от маркетинговой рекламы благодаря новой бизнес-аналитике для создания и распространения рекламы. Рекламные объявления теперь ориентированы на конкретных клиентов, так же как определенные стратегии нацелены на определенные группы. Это позволяет людям с большей готовностью взаимодействовать с рекламой, поскольку они могут легко определить свои вкусы и привычки подсознательно, когда видят ее. Это привело к взрыву рекламного пространства, и можно с уверенностью сказать, что большие данные внесли один из самых больших вкладов.

Излишне говорить, что онлайн-реклама была главным бенефициаром.

В целом, большие данные изменили наше представление о маркетинге. Специалисты по маркетингу используют большие данные для ценообразования своих товаров и услуг, планирования, настройки, прогнозирования, измерения и рекламы, чтобы перечислить случаи, упомянутые выше. Помимо этих общих черт, у больших данных есть и другие функции. Ожидается, что в ближайшие дни большие данные будут использоваться чаще, поскольку сами данные становятся больше в дополнение к нашим улучшенным методам анализа.

Заключение

Термин «большие данные» впервые был использован в 20-х годах. Однако он существует уже давно. Использование больших данных продолжало расти. Сегодня, в век информации, это стало самым важным. Нет сферы, в которой бы не применялись Big Data. Почти каждый человек, машина и т. д. стали источником больших данных. Это значительно уменьшило нагрузку на людей. Без больших данных было бы практически невозможно интерпретировать такой огромный объем генерируемой информации.

Вступить в программирование больших данных с самостоятельным изучением недостаточно. Укрепите свой набор навыков и возобновите работу с помощью программы повышения квалификации upGrad по программированию больших данных , предлагаемой IIIT-Bangalore.

Курс специально разработан для технических специалистов и начинающих аналитиков, чтобы начать свое путешествие по большим данным с помощью надежной программы, расширяющей подробные курсы по большим данным с соответствующими предметами. Курс включает в себя всестороннюю учебную программу, включающую такие темы, как обработка больших данных, хранение данных, PySpark и облако AWS, чтобы не отставать от отраслевых тенденций. Курс создан под руководством нынешних лидеров отрасли, предоставляя учащимся надежные возможности для достижения бесчисленных будущих возможностей.

Наряду с четкой структурой курса, платформа upGrad предоставляет учащимся благоприятную среду для решения сомнений и получения большей ясности в отношении своих карьерных планов благодаря всесторонней карьерной поддержке, наставничеству, профориентации и т. д.

Посетите upGrad , чтобы узнать больше о курсе!

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на получение степени магистра компьютерных наук