빅데이터 시장 조사 및 전략
빅데이터란 무엇인가?
'빅데이터'라는 용어는 보다 의미 있고 실행 가능한 결정을 내리기 위해 매우 많은 양의 데이터를 식별, 수집, 분석 및 해석하는 프로세스를 의미합니다. 실제로 매초 더 많은 데이터가 생성될 수 있지만, 주목을 끄는 것은 이를 더 빠르고 다양한 방식으로 분석하는 능력입니다. '클라우드' 확장과 컴퓨터 저장 용량 확대도 최근 인기에 한몫했다.
무어의 법칙이 컴퓨터 칩 용량에 적용되는 것과 마찬가지로 기술 발전으로 인해 이제 엄청난 양의 데이터를 저장, 관리하고 더 빠르게 처리하는 동시에 비용도 크게 절감할 수 있습니다.[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=”” ]따라서 많은 조직에서는 인간 행동 및 상호 작용과 관련된 패턴, 추세 및 상관 관계를 밝히기 위한 노력의 일환으로 전통적인 시장 조사 기술과 IT 프로그래밍 재능을 통합하여 매우 큰 데이터 세트를 분석했습니다. Facebook, Twitter, LinkedIn은 Youtube, Instagram, Pinterest와 같은 비디오 공유 도구와 함께 텍스트 및 시각적 정보의 양이 전 세계적으로 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 많은 국가에서는 자체 버전과 다양한 모바일 장치 앱과 함께 동일한 웹 사이트를 보유하고 있습니다. 빅 데이터의 대부분은 개방형 질문이나 포커스 그룹에 대한 응답에서 발견되는 정성적 데이터와 같은 의미에서 본질적으로 "구조화되지 않은" 것입니다. 한편, 웹 트래픽 방문, 클릭, 금융 거래 등의 소스에서 얻은 데이터는 숫자이며 "구조화"되어 있습니다. 이러한 데이터는 수량화 가능하므로 분석하기가 더 쉽습니다. 점점 더 많은 소비자 및 비즈니스 인구 통계, 의견, 선호도 및 행동이 수집됨에 따라 정교한 소프트웨어 프로그램과 통계를 사용하여 서로 다른 데이터 비트에서 보다 의미 있는 그림과 결론을 구성하는 것이 가능합니다. 도구.
빅데이터는 어떻게 얻나요?
고객에 관한 데이터는 다양한 소스에서 얻을 수 있습니다. 예로는 웹 로그(예: 웹 사이트 활동), 고객 서비스 상호 작용, 구독 및 등록 양식, 설문 조사, 블로그, 소셜 미디어 언급 등이 있습니다. 따라서 한 곳의 이메일 주소, 다른 곳의 일부 인구 통계, 지리적 위치, 직위 및 기능, 가족 규모 및 다양한 소스의 기타 여러 항목을 통합하여 개인에 대한 상대적으로 상세한 프로필을 작성할 수 있습니다. 귀하의 회사 또는 브랜드 이름이 논의되고 있습니까? 어떤 단어나 용어가 이들과 연관되는 경향이 있나요? 긍정적인 의미가 있나요, 아니면 부정적인 의미가 있나요? 경쟁사도 마찬가지입니까? 이러한 "구조화되지 않은" 데이터를 가져와 수량화할 수 있다면 이를 데이터베이스에 추가할 수 있습니다.
빅데이터로 무엇을 할 수 있나요?
고객에 대한 더 나은 프로필을 확보하면 구매 빈도 및 수량, 가격 변동, 광고 콘텐츠 및 미디어 배치, 시간 또는 주중 시간, 지역 위치 등과 같은 다른 요소와 결합될 수 있습니다. 다음과 같은 관계가 발견될 수 있습니다. 사건의 "무엇"뿐만 아니라 "이유"에 대한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 누군가 귀하의 웹사이트를 몇 번이나 방문하고, 광고를 클릭하고, 구매했는지 알 수 있을 뿐만 아니라 한 사람은 어떤 것을 좋아했지만 다른 사람은 좋아하지 않았던 이유도 알아낼 수 있습니다. 특정 청중은 타겟 콘텐츠(예: 광고 메시지)에 노출되어 이를 읽고 보다 예측 가능하고 원하는 방식으로 행동합니다.
빅 데이터가 당신에게 적합합니까?
더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 비즈니스 목표와 관련하여 이와 같은 질문을 제기할 수 있다면 빅 데이터가 적합할 수 있습니다. 예를 들어, 신규 고객을 유치하고, 기존 고객에게 더 많이 판매하고, 비용 절감 방법을 찾고, 고객 서비스를 개선하려고 하시나요?[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]테스트할 목표나 가설을 갖는 것이 훨씬 낫습니다. 빅데이터에 대해 알아보기 전에 많은 변수를 조사하면 결국 키와 신용카드 선택 등 상관관계가 있는 항목을 찾을 수 있지만 이를 아는 것의 가치는 거의 또는 전혀 없을 수 있습니다. 따라서 계획이 없으면 막대한 자원을 쉽게 소비(및 낭비)할 수 있습니다.
빅데이터를 어떻게 활용해야 할까요?
목표는 "말도 안되는 내용을 이해"하고 "분석 마비"(데이터를 보는 데 너무 많은 시간을 소비하여 의사 결정이 지연됨)를 방지하는 것입니다.
데이터를 확보하는 것보다 더 중요한 것은 무엇을 찾아야 할지 결정하는 것입니다. 전통적인 통계 분석은 어떤 변수가 특정 결과와 연관(및 원인)할 가능성이 가장 높은지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
따라서 고객의 주요 과거 행동과 현재 행동을 발견하고 집중함으로써 제품 구매 또는 추천과 같은 향후 행동에 영향을 미칠 보다 적절하고 의미 있는 메시지나 광고를 고객에게 타겟팅하고 맞춤화하는 것이 가능할 수 있습니다. 이 작업에는 종종 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 방대한 데이터 세트에서 적절한 결론을 도출하기 위해 소프트웨어 프로그램과 사용법 교육을 받은 사람들이 필요합니다. 따라서 필요한 경우 해당 데이터 작업을 전문으로 하는 제3자와 상담하는 것이 좋습니다.
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