Big Data การโฆษณา สนับสนุนอุตสาหกรรมโฆษณาอย่างไร?

Big Data การโฆษณา การวิเคราะห์ข้อมูลส่งผลกระทบต่อหลายอุตสาหกรรม ช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับการดำเนินงานต่างๆ ระบุความไร้ประสิทธิภาพ และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ในขณะที่โลกกลายเป็นดิจิทัลมากขึ้น กลยุทธ์การตลาดดิจิทัลใหม่ๆ ที่ล้ำสมัยก็เข้ามาแทนที่กลยุทธ์ทางการตลาดแบบเดิมอย่างรวดเร็ว ปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้การจัดการด้านการตลาดมีประสิทธิภาพ ได้รับการสนับสนุนโดยบริการเอาท์ซอร์สกระบวนการทางธุรกิจเช่น การป้อนข้อมูล การแปลงข้อมูล และอื่นๆ บริษัทต่างๆ ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำการตัดสินใจทางการตลาดโดยใช้ข้อมูลและปรับแต่งกลยุทธ์การโฆษณาเพื่อดึงดูดผู้ชมเป้าหมาย

ความสำคัญของกลยุทธ์การโฆษณาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

กลยุทธ์ทางการตลาด ได้แก่ กลยุทธ์ส่งเสริมการขาย การโฆษณา และเทคนิคทางการตลาดอื่นๆ ด้วยกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพ บริษัทสามารถเข้าถึงผู้บริโภคที่มีศักยภาพและเปลี่ยนพวกเขาให้เป็นลูกค้าที่จ่ายเงิน การวิจัยหรือการวิเคราะห์ตลาดเป้าหมาย การแข่งขัน ตัวกระตุ้นราคา พฤติกรรมการซื้อ ฯลฯ เป็นองค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์ทางการตลาดของบริษัท

การวิจัยการตลาดต้องการข้อมูลประชากรของลูกค้าและองค์ประกอบที่ซับซ้อนอื่นๆ ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์สามารถช่วยให้บริษัทได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับ:

• ประชากรเป้าหมายของพวกเขา
• พฤติกรรมและความชอบของผู้บริโภค
• คู่แข่ง
• แนวโน้มของตลาด

การเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ ความเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ใหม่ๆ การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการโฆษณาสามารถช่วยบริษัท:

• ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น
• ใช้กลยุทธ์การตลาดที่มุ่งเน้นลูกค้าเป็นหลัก และ
• เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน ยอดขาย และการเติบโตในอนาคต

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ – โอกาสในการวิจัยตลาดและการโฆษณา

ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ บริษัทต่างๆ สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ และได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย:

• ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าสำหรับการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย : การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าคาดหวังจากการโฆษณา นอกเหนือจากข้อมูลประชากร เช่น ชื่อ อีเมล เพศ อายุ สถานที่ ฐานข้อมูลจะมีรายละเอียดเกี่ยวกับคำค้นหาของลูกค้าและประวัติการชำระเงิน ข้อมูลนี้สามารถวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าและสร้างเนื้อหาโฆษณาส่วนบุคคลที่มีประสิทธิภาพสำหรับแต่ละบุคคล การใช้สิ่งนี้จะช่วยปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้าและช่วยเพิ่ม Conversion

• การวิเคราะห์ความรู้สึก:ธุรกิจต่างๆ ยังดำเนินการวิจัยตลาดเชิงคุณภาพเพื่อระบุว่าผู้บริโภคคิดอย่างไรเมื่อตัดสินใจซื้อ พฤติกรรมการซื้อ และการมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ผ่านจุดสัมผัสต่างๆ ข้อมูลที่รวบรวมสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจจุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และภัยคุกคาม (SWOT) ของบริษัท ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการวิเคราะห์ SWOT

• การโฆษณาเฉพาะอุปกรณ์เคลื่อนที่ : ด้วยการใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่อย่างแพร่หลายและเพิ่มมากขึ้น การโฆษณาเฉพาะอุปกรณ์เคลื่อนที่จึงกลายเป็นโอกาสที่ดีในการกำหนดเป้าหมายไปยังลูกค้าที่เหมาะสม ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่และโอกาสที่นำเสนอโดยการใช้มือถือ นักการตลาดดิจิทัลสามารถสร้างโฆษณาบนมือถือที่เป็นมิตรกับผู้ใช้เพื่อเพิ่มการมองเห็นแบรนด์และสร้างรายได้ที่สูงขึ้น

• โฆษณาโซเชียลมีเดีย:ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมโซเชียลมีเดียของแต่ละคน เช่น ประเภทของโพสต์ที่พวกเขาชอบและแชร์ เพจที่พวกเขาติดตาม เป็นต้น การใช้แดชบอร์ดโฆษณาของแต่ละแพลตฟอร์มสามารถช่วยให้ธุรกิจระบุกลุ่มเป้าหมายได้อย่างแม่นยำและสร้าง โปรไฟล์สำหรับผู้ใช้แต่ละคนตามความสนใจ สิ่งนี้จะสนับสนุนการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย Facebook เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของเว็บไซต์ที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบว่าผู้ชมต้องการอะไรจริงๆ โดยคำนึงถึงความปลอดภัยของผู้ใช้

• การตลาดผลิตภัณฑ์ : การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยบริษัทต่างๆ ให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์แก่ลูกค้าตามพฤติกรรมการเรียกดู ความชอบ และพารามิเตอร์อื่นๆ สิ่งนี้จะช่วยให้พวกเขาสามารถพัฒนาความคิดริเริ่มเพื่อเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ ปรับปรุงการส่งข้อความ และเพิ่มการรับรู้ถึงแบรนด์

• การวิเคราะห์คู่แข่ง : บริษัทจำเป็นต้องเข้าใจการแข่งขันและส่วนแบ่งการตลาดโดยรวมสำหรับการโฆษณาแบรนด์ที่มีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยบริษัทในการระบุกลยุทธ์ของคู่แข่ง การกำหนดราคา ผลิตภัณฑ์และบริการ จุดแข็งและจุดอ่อน ตลอดจนจุดแข็งและจุดอ่อนของตนเอง สิ่งนี้สามารถรองรับการเปิดตัวแคมเปญการสร้างแบรนด์เพื่อเพิ่มชื่อเสียงหรือการรับรู้ของแบรนด์

• แคมเปญการสร้างแบรนด์:เมื่อดำเนินการสำเร็จ แคมเปญการสร้างแบรนด์จะเสริมสร้างชื่อเสียงหรือการรับรู้ของแบรนด์ ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าเฉพาะและตอบสนองความต้องการของแต่ละบุคคลได้ ผู้คนมีแนวโน้มที่จะสร้างความผูกพันที่แน่นแฟ้นกับแบรนด์ดังกล่าวซึ่งเชื่อมต่อกับพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพและเลือกผลิตภัณฑ์และบริการของพวกเขา

ตอนนี้ มาดูตัวอย่างการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพในแคมเปญการขายและการตลาด ใช้อเมซอน บริษัทใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อมอบความเป็นส่วนตัวและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงของ Amazon สามารถสนับสนุนการตัดสินใจและการวิเคราะห์ที่มีความหมายจากข้อมูลจำนวนมากที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลของบริษัท รายงานระบุว่า 45% ของผู้ขายใน Amazon ทำเงินได้ 1,000 ถึง 25,000 เหรียญสหรัฐต่อเดือน ซึ่งอาจเท่ากับยอดขายต่อปีที่ 12,000 ถึง 300,000 เหรียญสหรัฐ

Starbucks เป็นอีกหนึ่งชื่อใหญ่ที่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้กับลูกค้า Starbucks เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าแต่ละรายโดยใช้ข้อมูลจากโปรแกรมรางวัลและแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ จากนั้นใช้ประโยชน์จากข้อมูลดังกล่าวเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ให้กับลูกค้าที่ภักดี สร้างแคมเปญการตลาดที่ดีขึ้น สร้างเมนูใหม่ และกำหนดตำแหน่งที่จะตั้งร้านถัดไป

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ประเภทต่างๆ

ข้อมูลมีหลายประเภท เช่น มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งมีโครงสร้าง ซึ่งแต่ละประเภทก็ต้องใช้เทคนิคที่แตกต่างกันไป การวิเคราะห์ทั่วไปสี่ประเภท ได้แก่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย และการวิเคราะห์เชิงกำหนด:

• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ : การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้สถิติ การสร้างแบบจำลอง การขุดข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต
• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา : เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลปัจจุบันและประวัติเพื่อรับรู้แนวโน้มและความสัมพันธ์ ใช้การแสดงภาพ เช่น แผนภูมิวงกลม แผนภูมิแท่ง กราฟเส้น ตาราง หรือเรื่องเล่าที่สร้างขึ้น
• การวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์ : การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะพิจารณาสาเหตุของปัญหาโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเจาะลึก การดึงข้อมูลและการกู้คืน และการวิเคราะห์สาเหตุการเลิกใช้งาน
• Prescriptive Analytics : การวิเคราะห์รูปแบบนี้ใช้เพื่อหาทางออกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหา กล่าวคือ ใช้เพื่อหาคำตอบสำหรับคำถามต่างๆ เช่น สิ่งที่ควรทำเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงหรือได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยปกติจะขึ้นอยู่กับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง และผสมผสานการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการคาดการณ์เพื่อให้คำตอบ

หากต้องการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพในแคมเปญโฆษณา ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ปรับใช้และผสานรวมโมเดลการวิเคราะห์หลายๆ แบบ การทำงานกับนักวิทยาศาสตร์ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะการวิเคราะห์เพื่อใช้เครื่องมือขั้นสูงและความรู้สามารถช่วยให้คุณพัฒนาแคมเปญโฆษณาที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

บริการเอาท์ซอร์สสามารถช่วยได้อย่างไร

องค์กรเก็บรวบรวมข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น แบบโครงสร้าง (รายละเอียดที่อยู่ การให้คะแนนโดยลูกค้า ข้อมูลเชิงประชากร ฯลฯ) แบบไม่มีโครงสร้าง (เนื้อหาในโซเชียลมีเดีย รูปภาพ วิดีโอ เสียง ฯลฯ) และแบบกึ่งโครงสร้างซึ่งเป็นการผสมผสานกัน ของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง (เช่น ข้อความอีเมล) ตัวอย่าง: ข้อความอีเมล โซลูชันเอาท์ซอร์สสามารถรับประกันได้ว่าข้อมูลนี้พร้อมสำหรับใช้ในการวิเคราะห์ ผู้ให้บริการแปลงข้อมูลสามารถช่วยคุณรวมข้อมูลและแปลงเป็นรูปแบบดิจิทัลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล