การวิจัยและกลยุทธ์ตลาดบิ๊กดาต้า

ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

คำว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” หมายถึงกระบวนการระบุ รวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีความหมายและนำไปปฏิบัติได้มากขึ้น แม้ว่าที่จริงแล้วอาจมีการสร้างข้อมูลมากขึ้นทุกๆ วินาที แต่ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วขึ้นและได้รับความสนใจในรูปแบบต่างๆ มากขึ้น การขยาย "คลาวด์" และความจุในการจัดเก็บข้อมูลของคอมพิวเตอร์ก็มีส่วนทำให้ได้รับความนิยมในช่วงนี้เช่นกัน

เท่าที่กฎของมัวร์ใช้กับความจุของชิปคอมพิวเตอร์ ขณะนี้สามารถจัดเก็บ จัดการ และประมวลผลข้อมูลปริมาณมากได้รวดเร็วยิ่งขึ้นเนื่องจากการปรับปรุงทางเทคโนโลยี ในขณะเดียวกันก็ทำได้ด้วยต้นทุนที่ลดลงอย่างมาก[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=”” ]ด้วยเหตุนี้ หลายองค์กรจึงบูรณาการทักษะการวิจัยตลาดแบบดั้งเดิมเข้ากับความสามารถด้านการเขียนโปรแกรมไอที เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากในความพยายามที่จะเปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมและการโต้ตอบของมนุษย์ เนื่องจากการใช้โซเชียลมีเดียอย่างแพร่หลาย เช่น FaceBook, Twitter และ LinkedIn พร้อมด้วยเครื่องมือแบ่งปันวิดีโอ เช่น Youtube, Instagram และ Pinterest ปริมาณข้อมูลที่เป็นข้อความและภาพมีการเติบโตแบบทวีคูณในระดับโลก หลายประเทศมีเว็บไซต์เดียวกันนี้พร้อมกับเวอร์ชันของตัวเองและแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่จำนวนมาก Big Data จำนวนมากมีลักษณะ "ไม่มีโครงสร้าง" ในลักษณะเดียวกับข้อมูลเชิงคุณภาพที่พบในการตอบคำถามปลายเปิดหรือการสนทนากลุ่มในอีกทางหนึ่ง ข้อมูลที่ได้รับจากแหล่งต่างๆ เช่น การเข้าชมเว็บ การคลิก และธุรกรรมทางการเงินเป็นตัวเลขและ “มีโครงสร้าง” ด้วยการวัดเชิงปริมาณ ข้อมูลดังกล่าวจึงง่ายต่อการวิเคราะห์ ด้วยจำนวนประชากรผู้บริโภคและธุรกิจ ความคิดเห็น ความชอบ และพฤติกรรมที่ถูกรวบรวมเพิ่มมากขึ้น จึงเป็นไปได้ที่จะสร้างภาพและข้อสรุปที่มีความหมายมากขึ้นจากบิตข้อมูลที่แตกต่างกันโดยใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนและสถิติ เครื่องมือ

คุณจะได้รับ Big Data ได้อย่างไร?

ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าสามารถหาได้จากหลายแหล่ง ตัวอย่างได้แก่ บันทึกการใช้เว็บ (เช่น กิจกรรมบนเว็บไซต์) การโต้ตอบกับการบริการลูกค้า แบบฟอร์มสมัครสมาชิกและลงทะเบียน แบบสำรวจ บล็อก และการกล่าวถึงโซเชียลมีเดีย ดังนั้น ด้วยการรวมที่อยู่อีเมลจากที่หนึ่ง ข้อมูลประชากรบางส่วนจากที่อื่น พร้อมด้วยที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ตำแหน่งงานและหน้าที่ ขนาดครอบครัว และรายการอื่น ๆ อีกมากมายจากแหล่งที่หลากหลาย คุณอาจสามารถรวบรวมโปรไฟล์ที่ค่อนข้างละเอียดของแต่ละบุคคลได้ บริษัทหรือชื่อแบรนด์ของคุณกำลังถูกพูดถึงอยู่หรือเปล่า? คำหรือคำศัพท์ใดมีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับพวกเขา? พวกเขามีความหมายแฝงเชิงบวกหรือเชิงลบหรือไม่? แล้วสิ่งที่เหมือนกันสำหรับการแข่งขันของคุณ? หากคุณสามารถรับข้อมูลที่ “ไม่มีโครงสร้าง” และวัดปริมาณได้ คุณสามารถเพิ่มข้อมูลนี้ลงในฐานข้อมูลของคุณได้

Big Data ทำอะไรได้บ้าง?

เมื่อคุณมีโปรไฟล์ของลูกค้าที่ดีขึ้นแล้ว ก็สามารถนำมารวมกับปัจจัยอื่นๆ เช่น ความถี่และปริมาณการซื้อ รูปแบบการกำหนดราคา เนื้อหาโฆษณาและตำแหน่งสื่อ เวลาของวันหรือสัปดาห์ สถานที่ตั้งในภูมิภาค และอื่นๆ ความสัมพันธ์อาจถูกเปิดเผยว่ามีความเกี่ยวข้องกัน สิ่งต่างๆ เข้าด้วยกันและให้ข้อมูลเชิงลึกไม่เพียงแต่ว่า "อะไร" แต่ยังรวมถึง "ทำไม" ของเหตุการณ์ด้วย ตัวอย่างเช่น คุณอาจเรียนรู้ไม่เพียงแค่จำนวนครั้งที่มีคนเยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณ คลิกโฆษณา หรือทำการซื้อ แต่ยังค้นพบว่าทำไมคนๆ หนึ่งถึงชอบบางสิ่งบางอย่าง ในขณะที่อีกคนหนึ่งไม่ชอบ ด้วยความรู้นี้ จึงเป็นไปได้ที่จะปรับปรุงความน่าจะเป็นที่ ผู้ชมกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งจะถูกเปิดเผยและอ่านเนื้อหาที่ตรงเป้าหมาย (เช่น ข้อความโฆษณา) และดำเนินการในลักษณะที่คาดเดาได้และเป็นที่ต้องการมากขึ้น

Big Data เหมาะสำหรับคุณหรือไม่?

หากคุณสามารถตั้งคำถามที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจซึ่งคำตอบจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้น Big Data ก็อาจเหมาะกับคุณ ตัวอย่างเช่น คุณกำลังพยายามดึงดูดลูกค้าใหม่ ขายให้กับลูกค้าที่มีอยู่มากขึ้น ค้นหาวิธีลดต้นทุน ปรับปรุงการบริการลูกค้าหรือไม่[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]การมีวัตถุประสงค์หรือสมมติฐานในการทดสอบจะดีกว่ามาก ก่อนจะเจาะลึก Big Data แม้ว่าการตรวจสอบตัวแปรหลายๆ ตัวในที่สุดอาจพบว่ามีความสัมพันธ์กัน เช่น ความสูงของบุคคลและการเลือกบัตรเครดิต แต่ก็อาจมีคุณค่าเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยที่จะรู้สิ่งนี้ ดังนั้นหากไม่มีการวางแผน คนๆ หนึ่งก็สามารถใช้จ่าย (และสิ้นเปลือง) ทรัพยากรมหาศาลได้อย่างง่ายดาย

คุณควรใช้ Big Data อย่างไร?

เป้าหมายคือการ “ทำความเข้าใจเรื่องไร้สาระ” ตลอดจนหลีกเลี่ยง “การวิเคราะห์อัมพาต” (ซึ่งใช้เวลามากไปกับการดูข้อมูลจนทำให้การตัดสินใจล่าช้า)

สิ่งสำคัญมากกว่าการมีข้อมูลคือการตัดสินใจว่าจะค้นหาอะไร การวิเคราะห์ทางสถิติแบบดั้งเดิมสามารถช่วยระบุตัวแปรที่มีแนวโน้มว่าจะเกี่ยวข้อง (และทำให้เกิด) ผลลัพธ์บางอย่างมากที่สุด

ดังนั้น ด้วยการเปิดเผยและมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมในอดีตและปัจจุบันของลูกค้า อาจเป็นไปได้ที่จะกำหนดเป้าหมายและปรับแต่งข้อความหรือโฆษณาที่เหมาะสมและมีความหมายมากขึ้นสำหรับพวกเขา ซึ่งจะส่งผลต่อการดำเนินการในอนาคต เช่น การซื้อหรือแนะนำผลิตภัณฑ์ของคุณ แบบฝึกหัดนี้มักจะต้องใช้พลังการประมวลผลขั้นสูง และโปรแกรมซอฟต์แวร์ รวมถึงผู้ที่ได้รับการฝึกอบรมในการใช้งาน เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่เหมาะสมจากชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล ดังนั้นเมื่อมีความจำเป็นเกิดขึ้น การปรึกษากับบุคคลที่สามที่เชี่ยวชาญในการทำงานกับข้อมูลดังกล่าวจึงเป็นความคิดที่ดี

เราทำอะไร

การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์และการแข่งขัน

บทสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่

การจัดซื้อผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data

ที่ปรึกษาการวางแผนเชิงกลยุทธ์

การประเมินโอกาสทางการตลาด