Định nghĩa: Ý nghĩa của Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là một khái niệm tiếp thị đề cập đến các công nghệ và quy trình được sử dụng để thu thập, lưu trữ, tổ chức, tạo ra thông tin chi tiết từ đó và thực hiện hành động đối với lượng lớn thông tin khách hàng có sẵn nhờ sự chuyển đổi kỹ thuật số của một ngành.
Mặc dù phân tích dữ liệu luôn được các doanh nghiệp sử dụng, nhưng chiều rộng và chiều sâu của thông tin khách hàng mà các thương hiệu cao cấp hiện có thể truy cập khiến các mô hình phân tích truyền thống và công nghệ cơ sở dữ liệu trở nên lỗi thời.
Do đó, phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi các kỹ năng và công nghệ mới để được tận dụng thành công. Một trong những lợi ích tức thì của quy trình làm việc dữ liệu lớn thích hợp như là một phần của chiến lược tiếp thị toàn diện là khả năng các thương hiệu cao cấp xác định và tương tác với người tiêu dùng giàu có của họ bằng cách cư xử cá nhân và kịp thời hơn.
Các chiến dịch tiếp thị như vậy được chứng minh là có hiệu quả vượt trội hơn hẳn so với các nỗ lực tiếp thị đại chúng đã lỗi thời. Thông tin chi tiết về dữ liệu lớn thực sự có thể giúp hạng sang hiểu được lối sống và hành vi mua hàng của khách hàng để xây dựng sự tương tác lâu dài có lợi.
Dữ liệu lớn là gì
Định nghĩa về dữ liệu lớn là một khái niệm đang phát triển thường đề cập đến một lượng lớn thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc có thể được chuyển thành thông tin chi tiết hữu ích để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
Phân tích dữ liệu lớn yêu cầu một bộ quy trình và công nghệ mới được tích hợp thành công vào một chiến lược tiếp thị sang trọng toàn diện.
Quy trình dữ liệu lớn
Khái niệm tiếp thị dữ liệu lớn thường bao gồm năm giai đoạn riêng biệt của một quy trình: thu thập, lưu trữ, tổ chức, tạo ra thông tin chi tiết và thực hiện hành động trên một tập hợp dữ liệu lớn.
Chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết hơn từng giai đoạn của quá trình này dưới đây.
Thu thập dữ liệu lớn và tạo thông tin khách hàng có thể hành động
Bước cần thiết đầu tiên để tận dụng dữ liệu lớn như một phần của nỗ lực tiếp thị là thu thập thông tin khách hàng. Điều này có thể diễn ra cả trực tuyến và ngoại tuyến, thông qua khảo sát khách hàng, đăng ký chương trình khách hàng thân thiết, tư cách thành viên của các thương hiệu cao cấp, v.v.
Ba yếu tố rất quan trọng để đảm bảo rằng việc thu thập dữ liệu lớn được thực hiện đúng cách:
- Khách hàng cần đồng ý với thông tin của họ được nắm bắt;
- Thương hiệu thu thập những thông tin đó cần phải minh bạch về mục đích của mình;
- Dữ liệu cần được ghi lại theo cách để tạo điều kiện thuận lợi cho việc lưu trữ và xử lý ở giai đoạn sau.
Lưu trữ dữ liệu lớn với tính bảo mật và khả năng truy cập
Tiếp theo là việc lưu trữ thực tế thông tin khách hàng đã thu thập được. Lưu trữ dữ liệu lớn đi kèm với những thách thức riêng của nó, vì thông tin được thu thập thường ở định dạng phi cấu trúc và có kích thước đáng kể. Chúng ta sẽ khám phá bên dưới các công nghệ và hệ thống mới dành cho các thương hiệu cao cấp để lưu trữ dữ liệu khách hàng của họ.
Hai khía cạnh cần thiết khi lập kế hoạch dung lượng lưu trữ dữ liệu lớn:
- Bảo mật: vì tính chất riêng tư và bí mật của dữ liệu khách hàng được thu thập, việc lưu trữ thông tin theo cách an toàn là rất quan trọng. Cơ sở dữ liệu được mã hóa, phân tách dữ liệu và các chính sách truy cập nội bộ nghiêm ngặt là điều cần thiết đối với một công ty để đảm bảo rằng thông tin khách hàng của họ được an toàn.
- Khả năng tiếp cận: kích thước và trọng lượng tuyệt đối của dữ liệu khách hàng cần được lưu trữ có thể nhanh chóng làm chậm một hệ thống không được xây dựng chu đáo với quy mô. Các thương hiệu cao cấp nên cân nhắc kỹ lưỡng về khả năng dự phòng của cơ sở dữ liệu và công suất máy chủ để đảm bảo rằng thông tin khách hàng của họ có thể dễ dàng tiếp cận với nhóm tiếp thị của họ.
Tổ chức dữ liệu lớn và quản lý cơ sở dữ liệu khách hàng
Trong khi lập kế hoạch cho kiến trúc và lưu trữ dữ liệu của mình, các thương hiệu cao cấp cần xem xét cách tổ chức và quản lý thông tin khách hàng của mình để tạo ra những thông tin chi tiết hữu ích. Thách thức chính đến từ thực tế là dữ liệu lớn có thể được thu thập cả ngoại tuyến và trực tuyến trong nhiều cấu trúc khác nhau (hoặc đôi khi không có cấu trúc nào cả).
Vì lý do đó, dữ liệu lớn cần được tổ chức theo cách đảm bảo:
- Tính linh hoạt: thông tin khách hàng nhất định, chẳng hạn như tên, họ, ngày tháng năm sinh, địa chỉ, v.v. có thể dễ dàng được thu thập và lưu trữ theo một cấu trúc tiêu chuẩn. Nhưng các dữ liệu khách hàng khác, chẳng hạn như lịch sử duyệt web, thói quen mua hàng, sở thích giao tiếp của họ, sẽ đòi hỏi một mức độ linh hoạt và khả năng thích ứng nhất định để được thu thập và lưu trữ.
- Tuổi thọ: nhu cầu của nhóm tiếp thị về thông tin chi tiết về dữ liệu lớn sẽ phát triển theo thời gian khi các thử nghiệm mới được mở rộng và đo lường. Do đó, việc tổ chức phân tích dữ liệu lớn cần dựa trên một hệ thống có thể dễ dàng bảo trì và thích ứng khi các công nghệ mới sẽ xuất hiện.
Tạo thông tin chi tiết có thể hành động từ dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn thông minh, giai đoạn mà dữ liệu thô trở thành thông tin chi tiết có thể hành động, đòi hỏi một bộ kỹ năng mới, thường được gọi là các nhà khoa học dữ liệu. Ở điểm giao nhau giữa đội tiếp thị truyền thống và trí tuệ chiến lược, các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm xác định những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu thu thập được và đề xuất các chiến dịch tiếp thị cụ thể có thể được thực hiện để thúc đẩy doanh số bán hàng.
Thông tin chi tiết về dữ liệu lớn thường được tạo theo ba giai đoạn:
- Các nhà khoa học dữ liệu sẽ bắt đầu từ một giả thuyết cụ thể. Giả thuyết này cần phải được đo lường và có thể hành động dựa trên các dữ liệu có sẵn.
- Sau đó, họ sẽ tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu khách hàng của mình và phân đoạn người tiêu dùng thành các nhóm có thể giúp kiểm tra giả thuyết của họ.
- Sau khi hoàn thành việc này, các nhà khoa học dữ liệu sẽ tách khách hàng thành các cấp (ví dụ: dựa trên sức mua của họ) hoặc nhóm thuần tập (dựa trên khung thời gian mua lại của họ chẳng hạn).
Thực hiện hành động dựa trên thông tin chi tiết về dữ liệu lớn với tự động hóa tiếp thị
Bước cuối cùng của quy trình dữ liệu lớn điển hình là thực hiện hành động dựa trên thông tin chi tiết do các nhà khoa học dữ liệu của bạn tạo ra. Mục tiêu cuối cùng của bước này là thúc đẩy tác động có thể đo lường được thông qua các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa bằng cách gửi đúng thông điệp, vào đúng thời điểm, đến đúng đối tượng và qua đúng kênh.
Thực hiện hành động dựa trên thông tin chi tiết về dữ liệu lớn thường bao gồm ba giai đoạn chính:
- Xây dựng các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa và chu đáo. Chúng cần được chế tạo đẹp mắt với tính năng đa thiết bị và một bản sao có tác động.
- Mở rộng chiến dịch tiếp thị theo cách cho phép thử nghiệm nhanh chóng và tự động hóa khi thành công.
- Đo lường hiệu quả của chiến dịch tiếp thị dựa trên các KPI được xác định trước.
- Kết thúc vòng lặp bằng cách cung cấp phản hồi cụ thể và kịp thời cho tất cả các bên liên quan tham gia vào quá trình này để cải thiện các chiến dịch trong tương lai.
Công nghệ dữ liệu lớn
Phân tích dữ liệu lớn đi kèm với các công cụ và phần mềm mới để hỗ trợ thông qua tất cả các giai đoạn của quy trình, từ thu thập và lưu trữ đến tổ chức, tạo thông tin chi tiết và tự động hóa tiếp thị.
Nói một cách tổng thể, mọi thương hiệu cao cấp bắt tay vào chuyển đổi kỹ thuật số sẽ cần phải quyết định giữa việc xây dựng công nghệ dữ liệu lớn nội bộ tùy chỉnh và thuê ngoài cho bên thứ ba. Cả hai lựa chọn đều có ưu và nhược điểm, vì vậy, điều quan trọng là các nhà lãnh đạo sang trọng phải hiểu các lựa chọn của họ là gì và chọn những gì phù hợp nhất với ngân sách và khung thời gian hiện có của họ.
Chúng tôi khuyên bạn nên đọc báo cáo chuyên sâu của chúng tôi về cách dữ liệu lớn thúc đẩy sự phát triển của các thương hiệu cao cấp để khám phá thêm về chủ đề này.
Chúng tôi đảm nhận dữ liệu lớn cho sự sang trọng
Sự chuyển đổi kỹ thuật số của ngành công nghiệp xa xỉ và việc kết hợp các công nghệ kỹ thuật số vào các mô hình kinh doanh hiện tại đang định hình lại sự thành công một cách triệt để. Những người mới tham gia lĩnh vực xa xỉ phẩm kỹ thuật số đang bắt đầu thay đổi ngành công nghiệp của họ và nhanh chóng giành được thị phần, trong khi các thương hiệu xa xỉ truyền thống đang thận trọng thử nghiệm thương hiệu của họ trên các kênh mới.
Dữ liệu lớn có thể giúp các thương hiệu cao cấp tạo ra trải nghiệm khách hàng trực tuyến tích hợp và liền mạch, nhằm cải thiện các chương trình tiếp cận thị trường và hiệu suất bán hàng tổng thể.