"Big Data" marketinqdə: Böyük həcmli məlumatlar müştərilərlə qarşılıqlı əlaqə strategiyasını necə dəyişir
Big Data (böyük məlumatlar) marketinqə yanaşmanı kökündən dəyişərək şirkətlərə məlumat toplamaq, təhlil etmək və böyük həcmdə informasiyadan istifadə üçün güclü vasitələr təqdim edib. Bu gün böyük məlumatlardan istifadə edərək şirkətlər müştərilərin ehtiyaclarını daha dəqiq proqnozlaşdıra, marketinq kampaniyalarını fərdiləşdirə və unikal müştəri təcrübəsi yarada bilirlər. Bu məqalədə Big Data-nın marketinqdə nə olduğunu, hansı təhlil metodlarının tətbiq edildiyini və şirkətlərin bu yolla rəqabət üstünlüyü əldə edə bilməsinin yollarını araşdıracağıq.
Big Data nədir?
Big Data – sosial şəbəkələr, saytlar, tətbiqlər, Əşyaların İnterneti (IoT) cihazları və elektron ticarət platformaları daxil olmaqla, müxtəlif mənbələrdən gələn böyük həcmli strukturlaşdırılmış və ya strukturlaşdırılmamış məlumatlardır. Bu məlumatlar üç əsas parametrlə xarakterizə olunur:
- Həcm (Volume) — təhlil edilməli olan böyük məlumat miqdarı.
- Sürət (Velocity) — məlumatların əldə edilmə və emal edilmə sürəti.
- Çeşidlilik (Variety) — müxtəlif növ məlumatlar: mətn, şəkillər, videolar və səs faylları.
Big Data ənənəvi məlumatları, məsələn, demoqrafik məlumatlar və satınalma tarixçəsini əhatə etməklə yanaşı, davranış və psixoqrafik məlumatları da əhatə edir.
Big Data marketinqə yanaşmanı necə dəyişib?
Böyük məlumatların təhlili sayəsində marketoloqlar auditoriyanın ehtiyaclarını və üstünlüklərini daha dəqiq proqnozlaşdıra bilir və bu, daha fərdiləşdirilmiş və effektiv kampaniyalar yaratmağa imkan verir. Big Data həmçinin müştərilərin davranışlarını anlamağa və proqnozlaşdırmağa, ən gəlirli seqmentləri və marketinq kanallarını müəyyənləşdirməyə, reklam xərclərini optimallaşdırmağa və bir çox digər məsələlərdə faydalı olur.
Marketinqdə böyük məlumatların təhlili üsulları
Big Data-dan dəyərli məlumatlar əldə etmək üçün marketinqdə müxtəlif təhlil üsulları tətbiq olunur. Bunlardan bəziləri:
Müştəri davranışının təhlili
Bu üsul müştərilərin məhsul və ya xidmətlə necə qarşılıqlı əlaqədə olduqlarını öyrənməyi əhatə edir. Məsələn, veb-saytdakı davranışın təhlili (kliklər, səhifədə qalma müddəti, ziyarət yolları) müştərini nəyin cəlb etdiyini və onu alışdan uzaqlaşdıra biləcək amilləri müəyyən etməyə kömək edir. Bu isə veb-saytın UX dizaynını optimallaşdırmağa və konversiyanı artırmağa imkan yaradır.Müştəri seqmentasiyası
Məlumatların təhlili auditoriyanı yaş, coğrafi yerləşmə, gəlir, maraq və hətta veb-saytdakı davranış kimi müxtəlif xüsusiyyətlərə görə qruplaşdırmağa imkan verir. Bu isə daha hədəfli kampaniyalar hazırlamağa və hər bir seqmentlə unikal ssenari üzrə qarşılıqlı əlaqə yaratmağa imkan verir.Proqnozlaşdırıcı təhlil (Predictive Analytics)
Tarixi məlumatlardan istifadə edərək marketoloqlar müştərilərin gələcəkdə necə davranacağını proqnozlaşdıra bilirlər. Məsələn, müəyyən bir müştəri hər ay məhsul alırsa, ona növbəti sifariş və ya abunə üçün endirim təklif edilə bilər. Proqnozlaşdırıcı təhlil müştərilərin ayrılma əlamətlərini əvvəlcədən aşkar etməyə və onların itirilməsinin qarşısını almağa imkan verir.Sosial şəbəkələrin təhlili (Social Media Analytics)
Sosial şəbəkələr istehlakçı əhval-ruhiyyəsi haqqında məlumat üçün güclü mənbədir. Qeyd, rəy və şərhlərin təhlili şirkətlərə brendin necə qəbul edildiyini və hansı aspektlərin təkmilləşdirilməsinin vacib olduğunu anlamağa kömək edir. Sentiment təhlili (əhval təhlili) auditoriyanın brendə və ya məhsula emosional reaksiyasını müəyyənləşdirməyə imkan verir.Tövsiyə sistemləri
Tövsiyə mexanizmləri keçmiş alışlar və baxışlar əsasında fərdiləşdirilmiş təkliflər yaradır. Bu cür sistemlər Amazon və Netflix kimi platformalarda tətbiq olunur və hər bir müştərinin alışını və baxışlarını təhlil edərək ona uyğun məzmun və ya məhsul təklif edir.
Marketinqdə Big Data-nın istifadəsi nümunələri
Amazon və fərdiləşdirilmiş tövsiyələr
Amazon müştərilərin davranış məlumatlarını təhlil edərək fərdiləşdirilmiş tövsiyələr təklif edir. Alqoritmlər keçmiş alışları, baxışları, rəyləri və hətta davranış şablonlarını nəzərə alaraq unikal təkliflər yaradır. Bu, yalnız satış ehtimalını artırmır, həm də müştəri təcrübəsini yaxşılaşdırır.Coca-Cola və sosial şəbəkə təhlili
Coca-Cola auditoriyanın əhval-ruhiyyəsini və məşğulluğunu analiz etmək üçün sosial şəbəkə məlumatlarından geniş istifadə edir. Şirkət qeydiyyatları izləyir, rəyləri öyrənir və trendləri təhlil edir ki, bu da reklam kampaniyalarını vaxtında korrektə etməyə və brendin tanınmasını artırmağa imkan verir.Netflix və istifadəçilərin üstünlüklərinin proqnozlaşdırılması
Netflix hər bir istifadəçinin izləmə tarixçəsi əsasında film və seriallar üçün seçmə təkliflər formalaşdırmaq üçün proqnozlaşdırıcı təhlil alqoritmlərindən istifadə edir. Bu, yalnız istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmır, həm də müştərini platformada saxlamağa, loyallığı və məşğulluğu artırmağa kömək edir.
Marketinqdə Big Data-nın üstünlükləri
Dəqiq hədəfləmə imkanları
Böyük məlumatların təhlili reklamlarda daha dəqiq hədəfləmə aparmağa, məhsul və ya xidmətlə ən çox maraqlanma ehtimalı olan müştərilərə çatmağa imkan verir. Bu isə reklam xərclərini əhəmiyyətli dərəcədə azaltmağa, onları daha səmərəli etməyə kömək edir.Fərdiləşdirmə və müştəri təcrübəsinin təkmilləşdirilməsi
Məlumatların təhlili müştəri ilə fərdiləşdirilmiş səviyyədə qarşılıqlı əlaqə yaratmağa, ona həqiqətən ehtiyac duyduğu təklifi təqdim etməyə və onu brendlə dialoqa cəlb etməyə imkan verir.Büdcə və resursların optimallaşdırılması
Böyük verilənlər şirkətə büdcə və resursları daha dəqiq müəyyən etməyə imkan verir. Məsələn, məlumatların təhlili daha çox gəlir gətirən reklam kanallarını müəyyən etməyə və bütün gücü məhz həmin kanallara yönəltməyə imkan verir.Sürətli qərar qəbuletmə
Big Data bazarda dəyişikliklərə uyğunlaşmağa, strategiyanı dəyişməyə və kampaniyaların effektivliyini artırmağa imkan verərək vəziyyəti real vaxtda təhlil etməyə şərait yaradır.
Çətinliklər və məhdudiyyətlər
Çoxsaylı üstünlüklərə baxmayaraq, marketinqdə Big Data bir sıra çətinliklərlə üzləşir:
Məlumatların məxfiliyi və qanunvericilik məhdudiyyətləri
Böyük məlumatların toplanması və saxlanılması şəxsi məlumatların qorunması haqqında qanunlara (məsələn, GDPR və CCPA) əməl etməyi tələb edir. Bu normaların pozulması ciddi cərimələrə və brendin nüfuzunun azalmasına səbəb ola bilər.Məlumatların keyfiyyəti
Məlumatların böyük miqdarı həmişə keyfiyyət anlamına gəlmir. Əgər məlumatlar dəqiq deyilsə, təhlil nəticələri də qeyri-dəqiq olacaq və bu, səhv marketinq qərarlarına gətirib çıxara bilər.İxtisaslı mütəxəssislərin çatışmazlığı
Böyük məlumatlarla işləmək üçün təhlil, emal və məlumatların təfsiri üzrə bacarıqlara malik mütəxəssislər tələb olunur. Bu cür kadrları tapmaq və saxlamaq çətin ola bilər.
Big Data marketinqi daha dəqiq, fərdiləşdirilmiş və müştəri ehtiyaclarına yönəlmiş edir. Böyük məlumatların istifadəsi şirkətlərə auditoriyanı daha dərindən anlamağa, ehtiyaclarını əvvəlcədən görməyə və marketinq kampaniyalarının səmərəliliyini artırmağa imkan verir. Lakin Big Data strategiyasının uğurla həyata keçirilməsi üçün məlumatların məxfiliyini nəzərə almaq, keyfiyyətli məlumatlarla işləmək və ixtisaslı mütəxəssisləri cəlb etmək vacibdir.
Böyük məlumatlara əsaslanan marketinq, şirkətlərin dəyişən müştəri ehtiyaclarına uyğunlaşmasına və rəqəmsal iqtisadiyyat şəraitində rəqabət qabiliyyətini qoruyub saxlamasına kömək edən güclü vasitədir.
