사례 해석: 통신 사업자의 경우 서비스 대상에 따라 대용량 데이터의 응용 프로그램을 내부 응용 프로그램과 외부 응용 프로그램으로 나눌 수 있습니다. 일반적인 내부 애플리케이션으로는 내부 비즈니스 분석 애플리케이션, 네트워크 최적화, 고객 정밀 마케팅 등이 있습니다. 예를 들어, 기존 사용자와 증분 사용자를 적절히 구분하고 다양한 사용자 집단의 특성과 선호도를 분석하여 사용자 전환율을 높이고 기존 고객의 가치를 높일 수 있습니다. 예를 들어 의류 사이트 Stitchfix 는 개인화된 추천 메커니즘 방면에서 대부분의 의류 주문 사이트는 사용자가 체형과 스타일 데이터 제출+수동 추천 편집 모델을 채택하여 기계 알고리즘과 함께 추천하는 것이 특징이다. 몸매 비율, 고객이 제공한 주관적 데이터, 판매 기록의 교차 점검을 통해 각자의 독특한 의류 추천 모델을 발굴해 일대일 마케팅을 가능하게 한다.
빅데이터의 이점: 예를 들어, 200 개의 유효한 설문지를 수집하려는 경우 일반적인 방법은 배포입니다. 하지만 배포하는 데 얼마나 걸립니까? 이 과정은 비교적 복잡하지 않습니까? 보통 설문지 발행, 설문지 작성, 재활용 설문지, 통계설문에 따라 한 달 정도 걸립니다. 이렇게 하면 시간을 낭비할 뿐만 아니라 일도 지체할 수 있다. 하지만 지금은 다르다. 빅데이터 분석을 통해 단 3 시간 만에 이 과정을 쉽게 수행할 수 있다. 그것은 데이터의 전송 시간이 일대일로 맞춤화되기 때문이다. 데이터가 있으면 한 선생이 보통 어느 시간대에 메일을 열는지 쉽게 알 수 있지만, 그 기간 동안 실시간으로 보내 시간을 절약하고 정확도를 높일 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 시간명언) 이것들은 모두 데이터 세분화 청중의 장점이다.
그렇다면 기업은 어떻게 큰 데이터를 적용하여 정밀 마케팅을 실현할 수 있을까?
(1) 큰 데이터 분석 방법을 사용하여 사용자 동작을 분석합니다.
데이터를 축적하면 신규 및 기존 사용자의 선호도와 소비 습관을 보다 정확하게 분석할 수 있습니다. 과거에는 대부분의 기업들이 고객이 신이라고 말했지만, 우리는 고객 중심적이고, 고객이 생각하는 것을 생각하고, 고객이 생각하는 것을 해야 하는데, 어떻게 진정으로 이 구호를 할 수 있을까? 현재 빅 데이터 분석을 적용하여 고객의 기본 요구 사항을 분석할 수 있습니다. 이는 빅 데이터를 이용한 마케팅을 위한 전제 조건입니다.
(2) 빅 데이터 분석 방법을 사용하여 마케팅 정보를 정확하게 푸시합니다.
기업은 어떻게 일부 마케팅 정보를 진정으로 수요가 있는 사용자에게 정확하게 푸시할 수 있습니까? 이를 위해서는 큰 데이터 분석이 필요합니다. 따라서 오늘날의 기업들은 여전히 정확한 마케팅을 하기가 어렵다. 상세하고 방대한 양의 데이터, 데이터에 대한 세밀한 분석 없이는 진정한 정밀이 불가능하기 때문이다. 이제 빅데이터 분석을 통해 고객의 실제 수요를 분석하고 마케팅 광고를 더욱 정확하게 만들 수 있습니다.
(3) 빅데이터 분석 방법을 이용하면 마케팅 활동이 그들이 원하는 것이다.
정밀 마케팅을 통해 기업은 어떻게 고객에게 마케팅 상호 작용을 푸시합니까? 첫째, 기업은 자신의 제품이 주로 어떤 고객을 선호하는지 알아야 한다. 기업이 행사 전에 청중과 고객의 요구를 이해하고 제품에 대한 사용자의 요구를 잘 알고 있다면, 생산된 제품은 반드시 그들의 요구를 충족시킬 수 있을 것이다. 현재 사회에서는 온라인이든 오프라인 제품이든 큰 데이터 분석을 활용하여 다양한 채널을 통해 고객 정보를 파악하여 제품 마케팅에 필요한 모든 것을 할 수 있습니다.
(4) 빅 데이터 분석 방법을 사용하여 주요 고객을 선별합니다.
많은 사용자 중 주요 고객은 무엇입니까? 이런 문제는 대부분의 기업들이 알고 싶어하는 문제라고 믿는다. 이제 빅데이터 분석을 통해 우리는 이런 문제를 이해할 수 있다. 큰 데이터에 대한 분석을 통해 기업은 가치 있는 중점 고객을 선별할 수 있다. 이러한 중점 고객을 대상으로 정밀 마케팅, 다각적 대상 사용자 분석, 기업이 소비자의 특징을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다.