Big Data (dữ liệu lớn) ngày càng được nhắc đến thường xuyên trong lĩnh vực marketing. Nó đang trở thành nguồn tài nguyên giá trị hàng đầu trên toàn cầu. Tuy nhiên, nhiều công ty Việt vẫn còn mơ hồ về khái niệm này, cũng giống như chưa thể ứng dụng Big Data trong kế hoạch tiếp thị thương hiệu.
Mục lục
Big Data là gì?
Big Data sẽ được hiểu một cách đơn giản là tài sản thông tin có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, mà các kỹ thuật điện toán thông thường không thể giải quyết được.
Mặt khác, Big Data không đơn thuần chỉ ảnh hưởng tới dữ liệu. Nó còn đề cập tới cơ cấu tổ chức dữ liệu, các công cụ và công nghệ ảnh hưởng.
Công nghệ đang phát triển vượt bậc với nhiều thiết bị công nghệ và kênh mạng xã hội mới lần lượt ra đời. Theo đấy, khối lượng dữ liệu cũng gia tăng rất nhanh. Chỉ trong vài năm qua, đã có tới 90% dữ liệu của toàn thế giới hiện nay được tạo ra. Tuy rất hữu ích nhưng số dữ liệu ấy đã không được tận dụng khi mọi người chưa biết tới định nghĩa “Big Data”.
Ứng dụng Big Data
Những nguồn chính tạo ra Big Data trong marketing
Dữ liệu từ các kênh truyền thông xã hội
Các kênh truyền thông xã hội thông dụng như Twitter, Facebook, mạng xã hội instagram, Pinterest và Google + là cơ sở tạo thành và phát triển của khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Dữ liệu các thiết bị tìm kiếm:
Trong Big Data, dữ liệu xuất hiện lần đầu từ các công cụ tìm kiếm (Google, Bing, Duck Duck Go,v.v.) là nguồn dữ liệu lớn nhất và mấu chốt.
Đặc trưng của Big Data
Big Data được mô tả bởi những đặc trưng sau:
– Volume (Dung lượng)
Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu giữ. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị và tiềm năng insight- và liệu nó có thể thực sự được coi là dữ liệu lớn hay không.
– Variety (Tính đa dạng)
Các dạng và kiểu của dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và những loại dữ liệu cũng có rất nhiều cấu trúc khác nhau.
– Velocity (Vận tốc)
Trong trường hợp này có nghĩa là tốc độ các dữ liệu xuất hiện lần đầu và giải quyết để thuyết phục các nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển.
– Veracity (Tính xác thực)
Chất lượng của dữ liệu mang lại được có khả năng khác nhau rất nhiều, ảnh hưởng đến sự phân tích chuẩn xác.
Nhà máy và các hệ thống không thực-ảo có khả năng có một hệ thống 6C bao gồm:
- Kết nối (cảm biến và mạng)
- Đám mây (tính toán và dữ liệu theo yêu cầu)
- Nội dung ảo (mẫu và bộ nhớ)
- Nội dung / ngữ cảnh (ý nghĩa và tương quan)
- Cộng đồng (chia sẻ và cộng tác)
- Tuỳ chỉnh (cá nhân hoá và giá trị)
Dữ liệu phải được xử lý bằng các công cụ tiên tiến (phân tích và thuật toán) để cho ra các thông tin có ý nghĩa. VD, để quản lý một nhà máy phải xem xét cả hai vấn đề hữu hình và vô hình với các thành phần còn lại nhau. Các thuật toán tạo thông tin phải phát hiện và xử lý các sai lầm không nhìn thấy được như sự xuống cấp của máy, mài mòn linh kiện, vv. Trong nhà máy.
5 cách ứng dụng big data mang lại hiệu quả marketing cao
1. Quảng cáo nhắm tới đối tượng mục tiêu một cách chính xác
Publisher càng thu thập nhiều dữ liệu về khách truy cập sẽ càng đơn giản phát các quảng cáo có độ ảnh hưởng cao hơn.
2. Cải thiện độ chính xác của chức năng tìm kiếm
Sự kết hợp giữa Big Data và Machine Learning giúp công cụ tìm kiếm hiểu chính xác hơn người sử dụng đang tìm kiếm điều gì. Và marketer cũng có thể ứng dụng việc này vào công dụng tìm kiếm trên trang Web của công ty để sửa đổi và nâng cấp trải nghiệm người sử dụng, từ đó đem lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
3. Nâng cao cấp độ liên quan của nội dung
Công ty luôn đáp ứng chính xác những nội dung mà khách hàng cần sẽ chiếm được lòng tin nơi khách hàng và tạo điểm khác biệt trên thị trường. Sử dụng Big Data, các nhà tiếp thị có thể khai thác dữ liệu của người truy cập để “định vị” loại nội dung nào có nhiều khả năng hợp với nhu cầu của khách nhất, nhằm phát nội dung có liên quan hơn.
4. Thử nghiệm nhiều sự kết hợp dữ liệu
Khi thu thập và phân tích số lượng dữ liệu khổng lồ, chúng ta sẽ có khả năng thực hiện nhiều thử nghiệm kết hợp hơn. Lý do là các thuật toán trong tương lai sẽ tạo điều kiện để chúng ta thử nghiệm phong phú dữ liệu, giống như lịch sử truy cập của khách hàng. Nhìn vào đó, ta có thể tùy chỉnh trang Website nhằm thu hút nhiều người có khả năng mua hàng hơn.
5. Phân tích dữ liệu kết hợp người và máy móc
Trí thông minh nhân tạo có khả năng hỗ trợ các nhà tiếp thị đưa ra kết luận chính xác hơn từ một kho dữ liệu “khủng”. Tuy vậy, bất kể công nghệ có tân tiến đến đâu, một người giám sát sẽ bảo đảm quá trình phân tích Big Data diễn ra trơn tru.
Đừng quên theo dõi những bài viết tiếp theo của chúng tôi nhé!
Xem thêm: Sinh viên ngành Marketing làm gì sau khi ra trường?
Xem thêm: Những lưu ý khi hoạt động marketing online
Xem thêm: Các phương pháp marketing online phổ biến nhất hiện nay
Mai Hương – Tổng hợp và chỉnh sửa
Nguồn: abenla.com, vivas.vn, 123job.vn, mbd.vn