درحالی که بخش بیشتر هوش بازار به جمعآوری اطلاعات از بیرون مبتنی است، با استفادهی بهتر از اطلاعات موجود مانند پایگاه دادهی مشتریها، تحلیل وبسایت و آزمودن بازار میتوان چشمانداز بسیار خوبی به دست آورد. این حوزه با عنوان تحلیل «کلانداده» شناخته میشود. برای مثال با تحلیل پایگاه داده ممکن است معلوم شود که شما در چه مکانهایی امکان فروش متقابل یا فروش کالای گرانتر را دارید یا متوجه شوید که کدام مشتریهای شما سودآوری بیشتری دارند. تحلیل پایگاه داده معمولا شامل دنبال کردن تازگی، تناوب و ارزش خریدها، پیدا کردن بخش پاراتو و تقویت فهرست پایگاه داده با دادههای بیرونی بهمنظور تشخیص الگوهای خرید است.
اطلاعات پایگاه داده تنها منبع اطلاعاتی ما نیستند. وبسایت شما نیز ممکن است که حاوی اطلاعات بسیار باارزشی دربارهی اینکه چه کسانی بهدنبال محصولات یا خدمات هستند باشد. تحلیل ترافیک وبسایت به شما کمک میکند تا مشخص کنید که چه مشتریهایی بهدنبال شما هستند و چرا؟ و سپس میتوانید از آنها به همراه تبلیغات و تنوع بخشیدن به صفحهی وبسایت استفاده کنید تا اقدامات مستقیمی برای بهبود و افزایش اثربخشی بازاریابی صورت دهید.
چالشی که در اینجا وجود دارد افزایش فزایندهی حجم اطلاعاتی است که بهطور بالقوه در دسترس هستند (کلانداده). منابع بزرگ داده این پتانسیل را دارند که الگوها و همبستگیهای پنهان میان دادهها را به نمایش بگذارند. پیدا کردن این الگوها از بین پایگاه دادههای بزرگ یک چالش آماری بزرگ است، چرا که هم مدیریت کردن حجم دادهها کار دشواری است و هم استخراج معنا از روابط نامحدودی که میان دادهها برقرار است، این کار بدون گمراه شدن در بین همبستگیهای غیرواقعی مهارت بالایی میخواهد.
این روزها امید زیادی به تحلیلهای کلانداده وجود دارد، اما اگر از جریان اطلاعات به عنوان ابزاری برای تجربههای بیشتر استفاده شود، ممکن است که اثربخشی بیشتری داشته باشد. این تجربیات شامل آزمودن چیزی در بازار و سپس بررسی واکنش بازار هستند. برای بهبود و اصلاح فعالیتهای بازاریابی، میتوان آزمایشهای آنلاین را در مقیاس کوچک و خیلی سریع انجام داد. برای مثال آزمایشی برای مشخص کردن اینکه کدام پیام تبلیغاتی بهتر است؛ یا طراحی آزمایشی برای بررسی اینکه ترکیب صفحهی فرود چگونه منجر به فروش میشود. این رویکردهای تجربی بهطور مستقیم به بازاریابی الگوریتمی ترجمه میشوند. بازاریابی الگوریتمی درواقع تولید قوانین خودکاری است که ارتباطات و پیامهای مشاهدهشده را مرتب میکنند. درست شبیه به روشی که فهرست توصیههای آمازون یا جستجوی شخصیسازیشدهی گوگل به کار میگیرد.
درنهایت از دانشی که توسط کارمندان نسبت به مشتریها، بازارها و رقبا به دست میآید چشمپوشی نکنید، چرا که معمولا از این منبع اطلاعات استفادهی درستی نمیشود. جمعآوری و انتشار این اطلاعات وارد حوزهی مدیریت دانش مشتری میشود و استفادهی بهتر از دانش مشتریها میتواند به کسبوکارها کمک کند تا روی چیزی که مشتریها میخواهند و میگویند تمرکز بیشتری داشته باشند.
منبع : سایت چطور دات کام