أبحاث واستراتيجيات سوق البيانات الضخمة

ما هي البيانات الضخمة؟

يشير مصطلح "البيانات الضخمة" إلى عملية تحديد وجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة جدًا من البيانات لتمكين اتخاذ قرارات أكثر فائدة وقابلة للتنفيذ. في حين أنه قد يكون هناك في الواقع المزيد من البيانات التي يتم إنشاؤها في كل ثانية، إلا أن القدرة على تحليلها بشكل أسرع وبطرق أكثر هي التي تجذب الاهتمام. كما ساهم توسيع "السحابة" وسعة تخزين الكمبيوتر في زيادة شعبيتها مؤخرًا.

بقدر ما ينطبق قانون مور على سعة شرائح الكمبيوتر، فقد أصبح من الممكن الآن تخزين وإدارة ومعالجة كميات كبيرة جدًا من البيانات بسرعة أكبر بسبب التحسينات التكنولوجية، مع القيام بذلك بتكاليف منخفضة إلى حد كبير.[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=”” ] على هذا النحو، قامت العديد من المنظمات بدمج مهارات أبحاث السوق التقليدية مع موهبة برمجة تكنولوجيا المعلومات لتحليل مجموعات كبيرة للغاية من البيانات في محاولة للكشف عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات المتبادلة المتعلقة بالسلوكيات والتفاعلات البشرية. ونظرًا للاستخدام الواسع النطاق لوسائل التواصل الاجتماعي مثل يتزايد حجم المعلومات النصية والمرئية بشكل كبير على مستوى العالم مثل Facebook وtwitter وLinkedIn، إلى جانب أدوات مشاركة الفيديو مثل Youtube وInstagram وPinterest. تمتلك العديد من البلدان نفس مواقع الويب هذه بالإضافة إلى إصداراتها الخاصة بالإضافة إلى العديد من تطبيقات الأجهزة المحمولة. الكثير من البيانات الضخمة "غير منظمة" بطبيعتها، بمعنى أنها مثل البيانات النوعية الموجودة في الردود على الأسئلة المفتوحة أو مجموعات التركيز. ومن ناحية أخرى، فإن البيانات التي يتم الحصول عليها من مصادر مثل زيارات الويب والنقرات والمعاملات المالية هي بيانات رقمية و"منظمة". من خلال كونها قابلة للقياس الكمي، يكون تحليل هذه البيانات أسهل. ومع تزايد جمع المزيد من التركيبة السكانية للمستهلكين والشركات والآراء والتفضيلات والسلوكيات، أصبح من الممكن إنشاء صور واستنتاجات أكثر وضوحًا من أجزاء متباينة من البيانات باستخدام برامج حاسوبية متطورة وإحصاءات إحصائية. أدوات.

كيف تحصل على البيانات الضخمة؟

يمكن الحصول على البيانات المتعلقة بالعملاء من عدة مصادر. تشمل الأمثلة سجلات الويب الخاصة بهم (أي أنشطة موقع الويب)، وتفاعلات خدمة العملاء، ونماذج الاشتراك والتسجيل، والاستطلاعات، والمدونات، وإشارات وسائل التواصل الاجتماعي. وبالتالي، من خلال دمج عنوان بريد إلكتروني من مكان واحد، وبعض المعلومات السكانية من مكان آخر، إلى جانب الموقع الجغرافي والمسمى الوظيفي والوظيفة وحجم الأسرة والعديد من العناصر الأخرى من مصادر متنوعة، قد تتمكن من تجميع ملف تعريف مفصل نسبيًا للفرد. هل تتم مناقشة اسم شركتك أو علامتك التجارية؟ ما هي الكلمات أو المصطلحات التي تميل إلى الارتباط بها؟ هل لديهم دلالة إيجابية أم سلبية؟ ماذا عن نفس الشيء بالنسبة لمنافسيك؟ إذا كان بإمكانك الحصول على مثل هذه البيانات "غير المنظمة" وقياسها، فيمكنك إضافتها إلى قاعدة البيانات الخاصة بك.

ما الذي يمكن عمله بالبيانات الضخمة؟

بمجرد أن يكون لديك ملف تعريف أفضل لعميلك، يمكن دمجه مع عوامل أخرى مثل تكرار وكمية المشتريات، واختلافات الأسعار، ومحتوى الإعلان وموضع الوسائط، والوقت من اليوم أو الأسبوع، والموقع الإقليمي والمزيد. وقد يتم الكشف عن العلاقة التي تربط الأشياء معًا وتوفر نظرة ثاقبة ليس فقط "ماذا" ولكن "لماذا" الحدث. على سبيل المثال، قد لا تتعلم فقط عدد المرات التي زار فيها شخص ما موقع الويب الخاص بك، أو نقر على إعلان أو أجرى عملية شراء، ولكن أيضًا تكتشف سبب إعجاب شخص ما بشيء ما بينما لم يعجب شخص آخر به. ومن خلال هذه المعرفة، من الممكن بعد ذلك تحسين احتمالية ذلك سوف يتعرف جمهور معين على المحتوى المستهدف ويقرأه (مثل الرسائل الإعلانية)، ويتصرف بطريقة أكثر قابلية للتنبؤ بها ومرغوبة.

هل البيانات الضخمة تناسبك؟

إذا كان بإمكانك طرح سؤال كهذا يتعلق بهدف عمل حيث ستساعدك الإجابة على اتخاذ قرار أفضل، فقد تكون البيانات الضخمة مناسبة لك. على سبيل المثال، هل تحاول جذب عملاء جدد، أو بيع المزيد للعملاء الحاليين، أو إيجاد طرق لتقليل التكاليف، أو تحسين خدمة العملاء؟[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]من الأفضل أن يكون لديك أهداف أو فرضيات لاختبارها قبل الخوض في البيانات الضخمة. على الرغم من أن فحص العديد من المتغيرات قد يجد في النهاية بعض العوامل المرتبطة، على سبيل المثال طول الشخص واختياره لبطاقة الائتمان، فقد تكون هناك قيمة ضئيلة أو معدومة لمعرفة ذلك. وبالتالي، بدون خطة، يمكن للمرء بسهولة إنفاق (وإهدار) موارد ضخمة.

كيف يجب عليك استخدام البيانات الضخمة؟

والهدف هو "استخلاص معنى من الهراء" وكذلك تجنب "شلل التحليل" (حيث يتم قضاء الكثير من الوقت في النظر في البيانات مما يؤدي إلى تأخير عملية اتخاذ القرار).

الأهم من الحصول على البيانات هو تحديد ما يجب البحث عنه. يمكن أن يساعد التحليل الإحصائي التقليدي في تحديد المتغيرات التي من المرجح أن ترتبط بنتائج معينة (وتسببها).

لذلك، من خلال الكشف عن السلوكيات السابقة والحالية للعملاء والتركيز عليها، قد يكون من الممكن استهداف وتصميم رسائل أو إعلانات أكثر ملاءمة وذات معنى لهم والتي ستؤثر على الإجراءات المستقبلية مثل شراء منتجاتك أو التوصية بها. غالبًا ما يتطلب هذا التمرين قوة حاسوبية هائلة والبرامج الحاسوبية، بالإضافة إلى الأشخاص المدربين على استخدامها، لاستخلاص الاستنتاجات المناسبة من مجموعات البيانات الهائلة. وبالتالي، عندما تدعو الحاجة، فإن التشاور مع طرف ثالث متخصص في التعامل مع مثل هذه البيانات يعد فكرة جيدة.

الذي نفعله

التحليل الاستراتيجي والتنافسي

مقابلات الخبراء مع المتخصصين في البيانات الضخمة

الاستعانة بخبراء البيانات الضخمة

استشارات التخطيط الاستراتيجي

تقييمات فرص السوق