1. Новые покупки

    23.07.2017: InstaTool Pro 1.6.9.7

    23.07.2017: ЖИВОЙ МАРАФОН! 10 Денежных Дней С Ксенией Шокиной-Шокина (2017)

    23.07.2017: Как за 8 недель запустить Бизнес на Амазоне с помощью AliExpress - ALI Academy

    21.07.2017: Отборная Информатика - Computer Science Distilled

    20.07.2017: Быстрые деньги на Дропшиппинге - Валеев

    20.07.2017: Секреты хакеров! Полный курс по кибербезопасности - Udemy (2017)

    19.07.2017: INSTASOFT 4.0.9.5

    19.07.2017: Фотошоп за 7 дней. Дизайн и реклама в малом бизнесе - Степаненко (2015)

    18.07.2017: Невероятно эффективная работа с VKPRO закрытый онлайн тренинг от Алексея Евстропова

    17.07.2017: Абсолютно белая тема постоянного заработка от 40к в месяц

    14.07.2017: От 130 000 Зарабатывай сидя! (белая схема)

    13.07.2017: Key Collector 3.7.4.2

    12.07.2017: Самурай WordPress SEO: Rocket Edition (Новинка)

    12.07.2017: Обучающий видеокурс по Slider Revolution

    12.07.2017: [Muse] Доступ на год к сайту шаблонов Qooqee.com

    12.07.2017: Основы дизайна интерьеров - Highlights (2017)

    12.07.2017: Дизайн вконтакте

    11.07.2017: Трёхдневный воркшоп по настройке авторассылок ВК - Ходченков (2017)

    10.07.2017: Инвесторантье. Покупка конфискованного имущества

    09.07.2017: Обучающий и интенсивный онлайн курс от ведущей иммиграционной компании Канады

    08.07.2017: Запасные части. Энциклопедия бизнеса Волгин В.В

    07.07.2017: Подписка на субботние выпуски газеты Коммерсант (с объявлениями о банкротстве) на 1 год

    05.07.2017: TheBrain - ваша персональная база знаний

    01.07.2017: Торги по банкротству по методу Шерлока Холмса 2016, 2017

    24.06.2017: [Бизнес Молодость] Выбор ниши 2017

    24.06.2017: Вебинар по инфосайтам

    21.06.2017: Базовый курс по стёбу [Второй Поток] - klinsman96 (2017)

    13.06.2017: Как уличить жену в измене - Женские секреты

    08.06.2017: сервис по лендингу

    07.06.2017: Финансовая грамотность - Станислав и Глеб Хрянины (2017)

    05.06.2017: Контрактные автозапчасти - Гордеев

    02.06.2017: Pro Context 2017. Convert Monster.

    28.05.2017: Белая схема. заработок полностью на автомате!

    17.05.2017: Музыка для видео и слайд-шоу + переводы уроков по видео

    07.05.2017: Самый Легкий И В Тоже Время Самый Сложный Бот Для Понимания Соцсетью Вконтакте Vkontakte Superbot

    06.05.2017: Как зарабатывать от 50000 руб. сидя 4 часа в неделю в ВКонтакте - Жуковский (2017)

    03.05.2017: Пассивная схема заработка

    09.04.2017: Эффективное бизнес-планирование

    08.04.2017: Виртуальная ШКОЛА СКАЗКОТЕРАПИИ

    27.03.2017: [Lynda]Основы композитинга в After Effects: Ротоскопирование и обработка краев

    24.03.2017: Методика слива трафика. Арбитраж (Бурж и Ру)

    17.03.2017: Perfex CRM - мощнейшая crm и erp система на Codecanyon (1.6.2)

    14.03.2017: Поток клиентов из Инстаграм: Интенсив - Александра Гуреева (2016)

    06.03.2017: Как полностью раскрыть потенциал растений - Курдюмов

    03.03.2017: Закрытый профкурс кратчайший путь к профессионализму в трейдинге

    25.02.2017: Travelling with Hugh. Курс о путешествиях. Уроки с нейтивом

    21.02.2017: Бизнес форсаж. Н. Закхайм (2015)

    21.02.2017: Конструктор адаптивных email сообщений

    21.02.2017: Видео курс PRO 2.0. Партизанский маркетинг. 2017.

    21.02.2017: [Digital Tutors] Sculpting Male and Female Faces in ZBrush [ENG-RUS]

  2. Получи максимум инфопродуктов, оформи подписку всего за 295 рублей!
    Скрыть объявление

Чтиво Большие данные в помощь маркетологам

Тема в разделе "Бизнес, маркетинг и менеджмент", создана пользователем Gustav, 26 ноя 2016.

  1. Gustav

    Gustav Команда форума Администратор

    Сообщения:
    4.336
    Симпатии:
    15.048
    Большие данные в помощь маркетологам

    6MmFVE-NZxg.jpg

    Старший руководитель международного направления Unilever Ансер Али | Anser Ali выступил на конференции Performance Marketing Moscow, где поделился кейсами FMCG-брендов по использованию «больших данных». Также Али рассказал, какой подход к Big Data позволяет повысить лояльность и вовлечённость аудитории. Представляем обзор лекции Али.

    Основные проблемы FMCG:
    • Сегментирование.
    • Персонализация.
    • Скорость и динамичность.

    Это означает, что производители товаров должны:
    • Сфокусироваться на потребителях, а не на брендах.
    • Перейти от односторонних взаимодействий к интерактивности и вовлечённости в общение.
    • Перейти от массовой продукции к персонализированной.
    • Использовать не ретроспективные оценки, а аналитику в режиме реального времени.

    — Ожидания потребителей

    Важны, прежде всего, высокое качество обслуживания потребителя в нужное время и в нужном месте. Люди больше не покупают продукт — им важен опыт, эмоции и впечатления, которые он даёт.

    — Большие данные в FMCG

    По мнению Али, чтобы сделать потребительский опыт осмысленным и запоминающимся, FMCG-компании должны научиться использовать «большие данные». С его точки зрения, осмысленность возникает тогда, когда бренд очень хорошо знает своих клиентов.

    — Предиктивная аналитика

    Это аналитика, которая отвечает на вопрос: «Что будет?» Одна из главных тенденций в этой сфере — мониторинг социальных медиа, который позволяет превратить «большие данные» в полезные и значительно улучшить потребительский опыт.

    Инструменты, которые помогают узнать ответы на вопросы о клиентах с помощью интеграции разных источников:

    • Маркетинг (отношения с клиентами): понимание клиентов на уровне сегмента или личных отношений. Это помогает выстраивать персональные коммуникационные стратегии.

    • Бизнес-аналитика и социальная аналитика: более широкий взгляд на мир клиента, который можно получить с помощью анализа социальных данных или коммерческой информации.

    • Поддержка: цифровые контакт-центры, которые помогают клиентам что-то получить в режиме реального времени.

    Кейс 1. Чай латте от Lipton

    Пример Lipton Chai Latte: что позволяет узнать предиктивная аналитика на основе мониторинга социальных сетей:

    1. Когда именно люди говорят о чае латте и как это зависит от сезона?
    2. Кто говорит о продукте больше всего?
    3. Какой вкус чаще интересует аудиторию: миндаль, карамель, корица, эспрессо, тыква или ваниль?
    4. Как клиенты хотят заваривать чай латте: с помощью капсул, концентрата или порошка?
    5. Как и когда клиенты готовили чай латте дома?

    Кейс 2. Антиперсперант Sure

    Бренд антиперспирантов Sure получил данные для предиктивной аналитики с помощью сотрудничества с компаниями, выпускающими фитнес-браслеты. Несколько вопросов, на которые Sure получил ответы:

    • Когда срабатывает потоотделение.
    • При какой температуре.
    • Через сколько минут.
    • Есть ли различия между: молодыми и пожилыми и между мужчинами и женщинами.

    Кейс 3. Отели Red Roof Inn

    Сеть гостиниц Red Roof Inn использовала данные об отмене рейсов, чтобы увеличить число бронирований. В результате за год число бронирований номеров увеличилось на 10%.

    • Предписывающая аналитика
    Это аналитика, которая отвечает на вопрос: «Как мы это реализуем?»

    Такой подход помогает маркетологам:
    1. Создать сценарий не только отдельной рекламы, но и кампании.
    2. Определить желаемый результат.
    3. Понять, где и в какой момент бренд должен получить этот результат.

    Пример 1. Сеть супермаркетов Kroger
    Компании удалось уменьшить среднее время обслуживания покупателей с четырёх минут до 30 секунд. В Kroger стали использовать специальные датчики для прогнозирования очередей и автоматического вызова сотрудников при необходимости.

    Пример 2. Колл-центр
    Компания может использовать сенсор, чтобы вычислить агрессивно настроенных или огорченных клиентов по голосу и соединить их с более опытными операторами.

    Пример 3. Автострахование
    Чтобы предложить клиенту персонализированную страховку, можно использовать данные о стиле вождения, скоростном режиме и другом.

    Пример 4. Starbucks
    Приложение Starbucks в США определяет расстояние от клиента до ближайшей точки продаж и позволяет сделать заказ до того, как человек зашел в кофейню. Бренд пользуется преимуществами мобильных приложений и сервисов для определения местоположения, чтобы помочь клиентам сэкономить время и сделать их более лояльными.

    — Геолокация позволяет взаимодействовать с пользователем на основе его местоположения. Например, человек проходит мимо Starbucks и получает push-уведомление: «Привет! Ты сейчас возле Starbucks на Оксфорд-стрит. У нас проходит акция: 50% скидка на твой любимый напиток — ванильный латте».

    Возможности геолокации:
    • Превращение посетителей в покупателей.
    • Второй шанс произвести впечатление на клиента.
    • Широкие возможности для кросс-продаж. Например, если клиент приобрел товар или услугу конкурента, можно предложить ему попробовать свой продукт со скидкой.
    • Чтобы определять геолокацию, используются разные технологии, например, iBeacons. Такие сервисы основаны на использовании датчиков. Они с помощью Bluetooth определяют, где находится пользователь.

    Кейс 1. Мороженое Magnum

    Бренд Magnum создал приложение M-Pulse, в котором можно найти новых друзей, определить ближайшую точку продаж и пригласить людей поесть мороженое. Также приложение оповещает пользователей о скидках и акциях.

    Кейс 2. Косметический бренд Neutrogena

    Компании Neutrogena удалось совместить технологии, которые определяют местонахождение человека и погодные условия. Пользователь видит рекламу солнцезащитного средства, которое соответствует уровню ультрафиолетового излучения в той точке планеты, где он находится.

    ВЫВОДЫ
    • Маркетологам не нужны «большие данные» в чистом виде. Они хотят получить сценарии, которые можно создать с помощью этих данных.
    • Компании должны научиться превращать «большие данные» в полезную информацию в режиме реального времени.
    • Анализ данных ограничивается не столько бюджетом, сколько креативным подходом маркетолога.
    • Предписывающая аналитика позволяет не только предсказывать будущее, но и выстраивать его по сценарию компании.