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市場(chǎng)營(yíng)銷人員想從大數(shù)據(jù)里面得到什么?

云計(jì)算
大數(shù)據(jù)越來(lái)越倍受各行業(yè)營(yíng)銷人員的關(guān)注,但是要讓它發(fā)揮充分作用卻是一件不那么容易的事。所以,許多營(yíng)銷人員將數(shù)據(jù)既看作是一種阻力,又是一種機(jī)遇。因此,他們也清楚地意識(shí)到要更好的使用大數(shù)據(jù)還有很長(zhǎng)一段路要走。

營(yíng)銷人員樂(lè)于對(duì)消費(fèi)者人生價(jià)值進(jìn)行預(yù)測(cè)分析

大數(shù)據(jù)越來(lái)越倍受各行業(yè)營(yíng)銷人員的關(guān)注,但是要讓它發(fā)揮充分作用卻是一件不那么容易的事。所以,許多營(yíng)銷人員將數(shù)據(jù)既看作是一種阻力,又是一種機(jī)遇。因此,他們也清楚地意識(shí)到要更好的使用大數(shù)據(jù)還有很長(zhǎng)一段路要走。

來(lái)自于CMO Council和SAS 公司2013年第一季度的調(diào)查發(fā)現(xiàn),全球10個(gè)中有6個(gè)營(yíng)銷人員對(duì)大數(shù)據(jù)持積極樂(lè)觀態(tài)度。五分之一的受訪者認(rèn)為,大數(shù)據(jù)既是一種機(jī)遇也是一種挑戰(zhàn)。并相信他們能有效的利用好資源。而另外15%認(rèn)為,大數(shù)據(jù)充滿了機(jī)遇,在他們使用的流程和工具中都能用到。

對(duì)營(yíng)銷人員來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)最具挑戰(zhàn)之一的地方是信息真實(shí)價(jià)值的評(píng)估。調(diào)查發(fā)現(xiàn),71%的受訪者樂(lè)于圍繞消費(fèi)者的人生價(jià)值就消費(fèi)者的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。以弄清他們未來(lái)的最佳客戶群以及如何更好的服務(wù)于這些客戶。超過(guò)一半以上的受訪者普遍對(duì)在線客戶資料的搜集、完善以及讓客戶資料發(fā)揮效益作用感興趣。

其他的受訪者認(rèn)為,對(duì)來(lái)自信息筒倉(cāng)各種類型的外部數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單應(yīng)用將會(huì)得到非常好的效果。45%的營(yíng)銷人員想將消費(fèi)者服務(wù)反饋納入到消費(fèi)者資料搜集對(duì)象里。好的營(yíng)銷人員仍會(huì)使用社會(huì)媒體數(shù)據(jù)。其中42%的營(yíng)銷人員將其列入了消費(fèi)者資料文檔里。同時(shí),訂單記錄也被20%的營(yíng)銷人員納入消費(fèi)者分析資料里。

當(dāng)CMO Council公司問(wèn)到營(yíng)銷人員們是如何使用數(shù)據(jù)改變公司當(dāng)前運(yùn)營(yíng)時(shí),52%的營(yíng)銷人員表示,它對(duì)新業(yè)務(wù)商機(jī)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。近一半的受訪者認(rèn)為,用戶資料搜集有助于為企業(yè)提供有價(jià)值的商業(yè)情報(bào)。這兩種反饋表明,數(shù)據(jù)在客戶贏取率和保留率上扮演著一個(gè)非常重要的角色。

但是,這個(gè)調(diào)查另外也證實(shí),數(shù)據(jù)還沒(méi)有真正的被企業(yè)用來(lái)創(chuàng)新業(yè)務(wù)。僅有29%的受訪者表示數(shù)據(jù)在改變他們公司信息管理的流程和方案。同樣比例的公司增加了技術(shù)投資用于數(shù)據(jù)管理。而相反71%的公司沒(méi)有這種技術(shù)投入。因此,這些結(jié)果表明,數(shù)據(jù)還沒(méi)有完全顛覆大多數(shù)企業(yè)的運(yùn)作方式。越來(lái)越多的人似乎也想弄明白,數(shù)據(jù)將如何推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展,他們需要做什么才能迎接迎頭而來(lái)的挑戰(zhàn)。

在未來(lái)的市場(chǎng)營(yíng)銷中運(yùn)用大數(shù)據(jù)將成為一種趨勢(shì)。無(wú)論是在運(yùn)營(yíng)或市場(chǎng)推廣,還是兩者兼而有之,它的作用將變得越來(lái)越大。在 Lavastorm Analytics公司對(duì)來(lái)自全世界的分析專家調(diào)查中,幾乎10個(gè)中有6個(gè)專家都表示他們的公司將增加對(duì)數(shù)據(jù)分析的投入。

責(zé)任編輯:王程程 來(lái)源: Techweb
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