Les données ne cesse accumulent. Qu'est-ce qu'un agent de commercialisation de faire? Avec 2 millions de recherches Google par minute et 35,000 Facebook "aime" pour les marques par minute, il ya des tas de données créées chaque jour. Le défi est de savoir comment creuser à travers tout cela et l'utiliser pour vendre vos produits réellement.
Voilà vraiment l'objectif - la vente de vos produits. Voilà où les commerçants viennent en -. Ou devrais-je dire, qui est là où ils devraient venir Mais dernièrement, trop nombreux commerçants sont d'être pris dans l'obsession de gros volumes de données, et ils sont ne pas tirer parti de la tendance d'une manière qui vraiment avantages de leurs marques.
Il ya plusieurs façons que les commerçants sont vissage quand il vient à grands volumes de données. Certains commerçants ne sont pas l'effet de levier grandes données du tout. Cela est une erreur en soi. Mais beaucoup d'autres l'utilisent de façon inefficace, illogiques, ou incomplètes. Ce sont ces inefficacités et les utilisations abusives que nous allons examiner dans cet article.
Oubliant d'avoir un objectif
Il est absolument essentiel de préciser pleinement et de comprendre vos objectifs avant de plonger dans le grand royaume de données. Qu'espérez-vous vraiment accomplir? Dans certains cas, les commerçants pourraient avoir leurs propres objectifs personnels, mais ces objectifs ne sont pas alignés avec la stratégie globale de l'entreprise. Ceci est également un moyen sûr de couler vos efforts.
Alignement des objectifs avec la stratégie vous fera économiser temps dans le long terme. Parfois, la meilleure façon de vous assurer que vous avez le droit objectif est de vous poser une série de questions: Qu'est-ce que vous essayez de faire avec les données? Comment allez-vous la carte que sur? Quels sont vos objectifs? Qui est votre public? Comment allez-vous définir le succès avec votre campagne de marketing? Quel ROI voulez-vous atteindre? Bien sûr, toutes ces questions ne sont pas utiles pour chaque situation, mais vous devez tracer votre résultat final de sorte que vous pouvez aller de l'avant avec un grand plan.
Bottom line: Une fois que vous répondez aux questions ci-dessus, vous aurez une meilleure idée de la façon d'aller de l'avant.
Mise enterré dans les données sociales
Ne pas se faire enterrer sous les monticules de données. Garder la tête haute. Vous devez séparer les informations inutiles de l'information si nécessaire. Cela est particulièrement vrai dans les médias sociaux.
Comme mentionné précédemment, Facebook reçoit près de 35.000 "likes" par minute pour les marques et les organisations. Ces utilisateurs partagent également 685 000 éléments de contenu par minute. Ce que les consommateurs «comme» et la part du marketing dit beaucoup de choses sur ces gens, et ces points de données peut vous aider à prédire qui est susceptible d'avoir le plus grand intérêt pour votre marque et des produits. Mais avec autant de "likes" et actions qui volent autour Facebook - pour ne pas mentionner d'autres plates-formes sociales - les commerçants ont besoin d'appliquer des filtres.
Élaborer une stratégie, faire une liste des points de données pertinentes, et de tirer sur ceux. Vous ne devez pas jeter toutes les autres données - mais vous ne devez pas appliquer toutes les couches de points de vue à tous les équation.
Bottom line: Il ya beaucoup de données là-bas. Ne vous laissez pas garder le bas. Essayez de comprendre ce que vous avez et comment vous pouvez l'utiliser. Ne pas avoir peur de laisser certains éléments de données inutilisées.
Ignorant les données mobiles
Oui, je me concentre sur un seul canal, mais il est énorme. Si vous ignorez les données mobiles, il sera finalement couler votre marque. En 2014, le commerce mobile atteindra $ 52000000000 - environ 18 pour cent du total des ventes e-commerce. Cela illustre l'importance de la téléphonie mobile, à la fois comme un moyen de vendre vos produits et comme un outil pour transmettre vos messages de marketing.
Mobile est non seulement utilisé pour faire des achats. De nombreux utilisateurs accèdent au Web mobile pour trouver des informations comme ils font leurs courses dans les magasins de détail. Plus de 38 pour cent sont "showrooming", ce qui signifie qu'ils utilisent leurs appareils mobiles pour comparer les prix et les produits alors que dans les magasins. Beaucoup de consommateurs sortiront d'un magasin et acheter ailleurs si le prix et la valeur ne correspondent pas. En d'autres termes, les consommateurs utilisent leurs appareils mobiles que leurs personal shoppers.
Alors est votre stratégie de capture de données de cette activité? Savez-vous qui est à la recherche de votre marque sur les appareils mobiles et quel pourcentage donne suite à des achats? Savez-vous combien sont éloignait après avoir trouvé votre marque sur un appareil mobile?
Bottom line: L'activité Mobile est un riche morceau du grand puzzle de données, et trop nombreux commerçants sont les ignore. Assurez-vous que votre stratégie englobe ce canal vital.
A défaut de fournir des offres au bon moment et le lieu
Quatre-vingt-sept pour cent des coupons ne sont jamais remboursées. Hou La La! Imaginez la dernière fois que vous avez utilisé un coupon. Je parle les coupons de papier - comme les coupons dans le journal du dimanche (rappelez-vous les journaux?). Ces coupons ne sont pas ciblés à vous. Ils sont les mêmes que tout le monde reçoit des coupons.
Si vous êtes encore en utilisant la méthode de journal du dimanche d'obtenir vos offres là-bas, vous êtes lamentablement sous-utilisation de vos données. Imaginez si vous avez utilisé vos données afin de déterminer qui, quoi, où et quand. Qui souhaiterait votre offre? Qu'est-ce que l'offre devrait être? Où devrait être livré l'offre? Et quand? Offrir des coupons spéciaux à des utilisateurs spécifiques est une stratégie efficace que de trop nombreux commerçants ne parviennent pas à employer.
Je suis récemment reçu une carte postale à partir d'un centre de jardinage local qui a fourni une offre spéciale si je faisais un achat. Je suis comme au jardin. Ça saison de jardinage. Et le centre était dans mon quartier. Mais je ne vais pas utiliser le coupon parce que je l'ai déjà fait mes achats nécessaires ailleurs. Donc, l'effort, qui à profit des données correctement, est finalement perdu.
Prenez cet exemple, et d'ajouter une couche de localisation de données en utilisant un service comme Foursquare. Il ya plus de 2 000 check-ins sur Foursquare par minute. Cela prend du marketing basé sur la localisation au niveau suivant. Si ce centre de jardinage local avait attaché ses données et promotion dans un système basé sur la localisation, il pourrait avoir livré son offre aux bonnes personnes au bon moment et le lieu - et à un coût inférieur.
Le secteur des supermarchés est un autre exemple où les entreprises ne parviennent pas à utiliser leurs données correctement. Merci aux cartes de fidélité, la plupart des supermarchés connaissent tous les clients ont acheté l'objet au cours des années. Mais très rarement ils tirer parti de ces informations pour envoyer des offres ne. Pourtant, chaque fois qu'une personne vérifie au supermarché, cette personne est remis une pile de coupons avec les recettes. Il est dommage que la clientèle n'a pas eu ce bon comme il se promenait dans les allées. Il aurait probablement lui invité à faire un achat ou deux qu'il aurait pas autrement. Mais à la place, ce coupon est susceptible de se faire déposer dans la poubelle, à droite, avec le reçu.
Bottom line: Tirez parti de grands volumes de données à livrer le bon message, bon produit, avec la bonne offre, au bon moment.
Plus de ciblage
Ceci est le revers au point précédent. Oui, vous avez besoin pour tirer parti des données afin de cibler vos offres et messages. Mais vous avez besoin de tracer une ligne quelque part. Alors avant de commencer découpant et en tranchant vos données, décider comment vous allez granulaire.
Juste parce que vous avez une tonne d'informations ne signifie pas que vous devez utiliser tout cela. Trop de filtrage vous laisse avec personne à cibler. Trop de marketing dissèquent leurs données trop nombreux égards.
Bottom line: Soyez intelligent - et judicieux - à propos de la façon dont vous êtes disséquer vos données.
Quarante pour cent des consommateurs va acheter auprès d'un détaillant qui connaît leurs préférences. Comment allez-vous utiliser de grandes données pour comprendre ces préférences? Comment allez-vous agir sur ces préférences? En bref, allez-vous utiliser vos données à votre avantage?
En fin de compte, grand données ne sont pas à propos de ce que vous savez à propos de quelqu'un. Il est sur la façon dont vous utilisez ce que vous savez de mieux commercialiser votre produit.