Big data abre la era del marketing de precisión para las empresas
El desarrollo del marketing de big data proporciona un amplio espacio de desarrollo para empresas con ventajas líderes en tecnología, datos y aplicaciones. El 27 de junio de 2010, Dianfen Group, una empresa líder nacional en big data, lanzó el producto de plataforma de marketing de big data "Dianfen Marketing Manager" (BMM) para clientes corporativos y agencias de publicidad. Este producto tiene como objetivo superar el cuello de botella del marketing de precisión en el mercado nacional, realizar una gestión de marketing basada en conocimientos de big data y construir una plataforma y servicios de gestión de marketing del ciclo de vida completo de los datos.
Se entiende que, basándose en tecnologías, datos y ventajas de modelos únicos, los "gerentes de marketing" ayudan a las empresas a explorar el valor de los datos de una parte, abrir datos de tres partes y obtener información más completa sobre los consumidores. Al mismo tiempo, el "Gerente de marketing" conecta a muchos socios de canal y proveedores de datos líderes en la industria, integra diversos recursos de medios como publicidad gráfica, publicidad de búsqueda, correo electrónico y plataformas de SMS para brindar soluciones de marketing integrales para clientes corporativos.
Su Meng, fundador y presidente de Percent, dijo que "Marketing Manager" permite el marketing de precisión no sólo en el mercado de detección de radar, sino también en el posicionamiento preciso por satélite. "Marketing Manager" es otro resultado innovador basado en la posición de "Big Data Enabler". Su valor radica en brindar a los clientes corporativos audiencias precisas, reglas de entrega flexibles y ricas opciones de canales. A través de una combinación de marketing multicanal y multipantalla, podemos llegar mejor a los grupos objetivo y lograr efectos de marketing precisos.
En la era de Internet móvil y multipantalla, los datos de los consumidores están muy fragmentados, lo que dificulta que las empresas accedan a ellos y los administren por completo. Por otro lado, los datos del lado empresarial suelen ser limitados y no requieren complementación de datos de terceros. Zhang Yifan, vicepresidente de productos de Percent, señaló que el marketing de precisión es el campo más utilizado que combina la tecnología de big data. Basado en la integración de socios de datos de terceros y recursos de canal, el "Gerente de marketing" brinda a los clientes corporativos y proveedores de servicios las capacidades técnicas del marketing inteligente basado en datos, permitiéndoles adaptarse mejor al modelo de marketing en la era del big data. .
Zhao Zheng, fundador de Bihe Technology, dijo que el desarrollo de la publicidad en Internet en China ha pasado por varias etapas diferentes y que toda la industria se ha segmentado cada vez más de arriba a abajo. Después de la formación de la cadena industrial, todos los eslabones tienden a segmentarse extremadamente, incluidos DSP (plataforma del lado de la demanda), DMP (plataforma de gestión de datos) y SSP (plataforma de proveedores), pero esto no significa que sea el final. ahora. Creo que en uno o dos años aparecerán más empresas y toda la industria estará cada vez más segmentada.
Según Shen, profesor del Departamento de Marketing de la Escuela de Administración Guanghua de la Universidad de Pekín, el marketing de big data y el marketing de precisión deberían poder juzgar las preferencias de los consumidores de forma muy precisa y oportuna, y dirigirse a los consumidores de una manera muy precisa. manera efectiva. Hay dos dificultades aquí. Uno es la cuestión de los datos y la tecnología. La recopilación de información no solo se centra en el comportamiento de compra anterior, sino que también espera obtener un retrato completo de los consumidores, lo que requiere conectar una gran cantidad de datos, incluido el comportamiento de compra, el comportamiento de búsqueda en Internet e incluso Weibo personal e información publicada por amigos. Integrar eficazmente estas fuentes de datos es un desafío en sí mismo. En segundo lugar, el modelo requiere más mejoras y una generalización más amplia.
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