Profesional pemasaran digital menyatakan data besar sebagai hal BESAR berikutnya dalam pemasaran digital. Dalam beberapa tahun terakhir, hanya sedikit pemasar yang meluangkan waktu untuk mengawasi data besar yang mengalir di berbagai aspek kampanye pemasaran mereka. Saat ini, tidak ada cara untuk menghentikan gelombang ledakan data besar setelah munculnya alat analitik pemasaran online yang lebih baik, skema pemasaran seluler, teknologi internet, dan platform media sosial.
Jika saat ini Anda belum mengenal big data, maka Anda tidak perlu bertanya-tanya mengapa kampanye pemasaran online Anda mungkin tertinggal dari pesaing Anda.
Inti dari big data dalam konsep pemasaran
Ini adalah waktu yang tepat untuk mengungkap implikasi ledakan data besar dalam konsep pemasaran.
Untuk pemahaman singkat tentang data besar, ini adalah istilah populer yang mengacu pada kekayaan informasi baik dalam bentuk struktur atau data tidak terstruktur yang dapat digunakan pemasar internet untuk memprediksi dan menganalisis keadaan bisnis yang dapat mengarah pada kepercayaan diri yang lebih besar. keputusan membuat proses. Analis industri mendefinisikan empat elemen utama dari data besar yang disebut sebagai 4 V sebagai berikut:
1. Volume
Volume data bisa sangat tinggi dalam hal pengumpulan data bertahun-tahun. Penumpukan volume data mungkin berasal dari sumber tidak terstruktur seperti media sosial dan data berbasis mesin yang dapat dikumpulkan. Relevansi volume data yang dikumpulkan dapat disaring menggunakan alat analitik untuk mengidentifikasi metrik penting yang dianggap relevan dengan bisnis Anda.
Apa arti volume data besar bagi bisnis Anda? Untuk istilah yang paling sederhana, elemen volume mengacu pada jumlah data yang tersedia untuk kampanye pemasaran digital Anda. Ini dapat memengaruhi aspek-aspek berikut dari pasar bisnis Anda:
- Data identifikasi pelanggan. Situs Anda akan menerima pengunjung tetapi pertanyaannya adalah seberapa baik Anda mengenal mereka? Gunakan analitik data besar untuk mengetahui identitas unik masing-masing termasuk sumber lalu lintas yang mengarahkan mereka ke situs Anda dan saluran yang mereka gunakan saat mengunjungi situs Anda (baik seluler, desktop, PDA, dll…). Ini akan membantu Anda meningkatkan pendekatan desain dan pengembangan situs web Anda dalam membuat situs web yang lebih responsif yang dapat memenuhi kebutuhan tampilan yang berbeda dari pelanggan Anda. Anda juga dapat memperkuat upaya pemasaran Anda di situs dengan lebih banyak rujukan pelanggan ke bisnis Anda untuk mengejar penjualan yang menguntungkan.
- Data deskriptif pelanggan Anda. Ini akan membantu profil pelanggan Anda. Anda dapat meninjau data yang tersedia untuk mengetahui informasi demografis mereka seperti jenis kelamin, usia, pendidikan, gaya hidup, profesi, status perkawinan dan bahkan mengetahui siapa anak-anak mereka. Ini adalah informasi yang tidak tersedia untuk Anda, tetapi media sosial memiliki banyak hal untuk membantu Anda mendapatkan data yang Anda butuhkan. Gunakan informasi tersebut untuk membantu Anda mengembangkan produk dan layanan yang disesuaikan untuk memenuhi profil pelanggan Anda untuk memastikan bahwa mereka akan menyukai dan memilih bisnis Anda daripada yang lain.
- Data kuantitatif tentang keterlibatan langsung pelanggan Anda dengan bisnis Anda. Informasi ini akan membantu Anda memahami riwayat pembelian pelanggan Anda, komunikasi masuk dan keluar mereka ke bisnis Anda, interaksi media sosial seperti berbagi atau menyukai konten halaman web Anda dan data analitik web lainnya seperti jumlah kunjungan dan ulasan produk serta komentar Anda pelanggan. Anda dapat menggunakan data untuk menyusun ulang cara Anda melakukan pendekatan pemasaran digital untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan dengan bisnis Anda.
- Data kualitatif. Informasi yang dapat Anda peroleh dari analitik melalui data kualitatif akan membantu Anda mengejar strategi pemasaran yang lebih produktif yang dapat membantu Anda mengonversi prospek menjadi penjualan dengan lebih baik. Data di sini melibatkan perilaku pelanggan Anda saat berbelanja, mendapatkan pendapat mereka, dan indikator motivasi. Ekstrak data ini dari percakapan email, komentar, umpan balik, dan melalui komunikasi layanan pelanggan Anda.
2. Variasi
Pengumpulan data dapat berasal dari berbagai sumber dan bentuk. Itu dapat bersumber dari email, formulir audio dan video. Mengelola bentuk data yang kompleks adalah sesuatu yang terus dihadapi pemasar digital dan perlu menemukan sistem manajemen data yang lebih akurat untuk diterapkan pada keuntungan bisnis mereka. Untuk membantu Anda mengelola elemen data besar ini, berikut ini dapat membantu:
- Gunakan alat analitik untuk memisahkan grup data terkait untuk menghindari tercampurnya organisasi database Anda.
- Susun ulang cara Anda mengumpulkan dan menyimpan data. Karena volatilitas pada data masuk yang Anda terima, penting untuk memisahkan data baru dan lama yang berasal dari berbagai sumber untuk membantu Anda menghubungkan dan membandingkan perubahan tren pemasaran digital dan perilaku pelanggan.
- Gunakan alat analitik yang lebih gesit yang mampu menerima dan menafsirkan masuknya informasi saat mereka datang dan berubah nilainya dengan cepat.
3. Kecepatan
Kecepatan streaming data cukup cepat. Organisasi sering kewalahan dalam menerima banyak informasi yang tersedia untuk mereka dan mengelolanya merupakan tantangan besar di antara pemasar di era pemasaran digital saat ini. Pemasar menerima banyak riwayat setiap klik dan interaksi pelanggan mereka dengan bisnis mereka dan seberapa cepat Anda menanggapi masalah ini.
- Buat rekomendasi dengan cepat untuk produk serupa pada pembelian pelanggan Anda.
- Gunakan pemasaran seluler untuk menjangkau lebih banyak pelanggan. Pembelian seluler sedang meningkat dan Anda perlu menjadikan bisnis Anda lebih ramah seluler untuk menjangkau lebih banyak prospek.
- Kembangkan aplikasi seluler untuk melayani aktivitas penelusuran seluler yang serba cepat dari pelanggan potensial Anda. Anda ingin memastikan bahwa Anda mencakup setiap peluang untuk menghubungkan bisnis Anda dengan pelanggan Anda di pasar yang sangat mobile.
4. Kejujuran
Kredit gambar: blog.advaoptical.com
Ini mengacu pada ketidakpastian data yang tersedia bagi pemasar. Hal ini juga dapat diterapkan pada variabilitas aliran data yang tidak konsisten, sehingga mempersulit organisasi untuk bereaksi dengan cepat dan lebih tepat. Secara umum, kebenaran data yang besar berdampak pada kepercayaan yang diberikan oleh pemasar ke database mereka.
Namun, dalam lingkungan data besar yang mudah berubah, akurasi menjadi masalah di kalangan pemasar digital terkait data yang dikumpulkan untuk bisnis mereka. Inilah cara Anda dapat mengurangi ketidakakuratan data besar di sistem Anda:
- Segera nilai nilai data segera setelah Anda menerimanya. Apa yang mungkin menjadi preferensi pelanggan hari ini dapat berubah dengan cepat dan kelambanan Anda dapat menyebabkan Anda kehilangan prospek potensial untuk ROI.
- Mengatur informasi data menurut kelompok, nilai atau signifikansi. Ini akan memberi Anda fokus yang lebih baik tentang cara mendekati setiap data untuk strategi pemasaran yang dapat ditindaklanjuti dengan lebih baik.
- Fokus pada penggunaan data sesuai dengan tujuannya. Jangan mencampur data yang tidak terkait bersama karena hal ini dapat menyebabkan lebih banyak kebingungan pengumpulan data dan interpretasi yang beragam.
- Pekerjakan profesional TI bisnis dan konsultan manajemen data untuk membantu Anda mengontrol jumlah data baru untuk fokus pada kampanye pemasaran waktu nyata Anda.
Nilai pemasaran berbasis data besar
Kredit gambar: searchingmastery.files.wordpress.com
Ada 4 langkah tentang cara menerapkan 4 V dalam data besar untuk menambah nilai upaya pemasaran Anda. Ini termasuk yang berikut:
- Mendapatkan
- Mengatur
- Menganalisa
- Memutuskan
Menambahkan nilai pada big data akan memberikan dorongan pada upaya pemasaran digital Anda yang menghasilkan keuntungan bisnis berikut:
Keterlibatan pelanggan yang terukur
Tidak ada keraguan bahwa pemasukan data besar sangat diperlukan dalam pemasaran digital. Peluang akuisisi data ada di mana-mana mulai dari update tweet, komentar Facebook, diskusi media sosial tentang trending topik hingga update status pengguna dari berbagai platform media sosial.
Kejadian sehari-hari di World Wide Web ini adalah sumber data yang bagus yang dapat Anda tambang dan analisis untuk memperoleh pengambilan keputusan yang lebih baik. Data besar memberikan informasi yang memberikan pemahaman yang lebih baik tentang wawasan, pandangan, dan persepsi pelanggan tentang bisnis Anda. Dengan demikian, Anda dapat memenuhi kebutuhan dan preferensi pelanggan saat ini dan calon pelanggan yang dapat membantu menjadikan bisnis Anda lebih menarik dan relevan bagi mereka.
Mengidentifikasi pembelian versus pelanggan
Pembeli berbeda dengan pelanggan karena yang pertama adalah orang yang benar-benar melakukan pembelian dan menggunakan produk Anda. Pelanggan mungkin tertarik dengan produk Anda tetapi belum membeli tetapi tetap menjadi pengikut aktif bisnis Anda. Pembeli bukan hanya prospek tetapi sudah mengonversi dan yang loyalitasnya perlu Anda pertahankan sementara pelanggan adalah prospek potensial yang perlu Anda bantu konversi.
Menggunakan analitik data besar akan memberi Anda sikap pemasaran yang lebih baik untuk terlibat dalam kampanye pemasaran yang akan menghasilkan retensi pelanggan yang lebih baik dari pembeli dan memimpin konversi pelanggan.