Hogyan maximalizálhatják a kisvállalkozások a kisadatokból származó elérésüket?
Léteznek-e olyan párhuzamok és közös módszerek, amelyek az adatok mennyiségétől függetlenül ugyanúgy működhetnek a kis-és nagyvállalkozások esetében is. Hiszen az alapelv kicsiben és nagyban is ugyanaz: az adat kincs, az eredmény pedig attól függ, mennyire használjuk ki azt, ami van.
Talán nincs elég adatmennyiség egy kisvállalkozásnál ahhoz, hogy minden esetben a nagyok módszereit alkalmazza, azonban mindig lehet azon dolgozni, hogy a kis adatokból egyre értékesebb kis adatok váljanak. Hogyan lehetséges ez? Mutatjuk!
Mi az a Mailchimp?
Lényegében a Mailchimp arra törekszik, hogy a kisvállalkozások számára a nagy adatközpontú gépi tanulás előnyeit nyújtsa a rendelkezésre álló kis adatok összegyűjtésével. A kisvállalkozások összehasonlíthatják teljesítményüket a Mailchimp ügyfélköre által összeállított átlagokkal, hogy lássák, hogyan értékelik őket. Ezek a trendek, statisztikák rámutathatnak azokra a területekre is, ahol javítás lenne szükséges.
A kevesebb néha több!
Az adatvezérelt digitális marketing a jövő egyik fő perspektívája, ezért mindenképpen érdemes foglalkozni vele. Annak ellenére, hogy már most is hallani az adatbányászatról, a gépi tanulásról, mesterséges intelligenciáról vagy például a prediktív elemzésről, ami a fenti Mailchimp megoldásból is látszik, nagyon fontos lesz, hogy valódi emberek adattudományi szakértővé váljanak. Ők valószínűleg biztos munkát szerezhetnek nem csak a techcégek, de hosszútávon bármely vállalat informatikai vagy marketing osztályán.
Milyen módszereket ismerünk?
Jelenleg a legismertebb módszerek az adatvezérelt marketingben a leíró, a prediktív és a döntési modell. A leíró egyszerűen csoportosítja az embereket különféle üzleti szempontokból. Pontosan úgy, mint mikor a célcsoportok kijelölésénél igyekszünk a vásárlóinkat szempontok szerint rendszerezni.
A prediktív modell, ahogyan a nevében is benne van, a jövőbeli események megjóslására törekszik a múltbéli és valós idejű adatok alapján.
A döntési modell pedig a kettő összessége, vagyis azt határozza meg, hogy a leírás és a predikció a már ismert adathalmazt milyen döntésekre készteti
Big data vagy small data?
Ugyan a „big data” jelenségéről jóval többet hallottunk az elmúlt években. A small data, ami az emberi léptékben, emberi munkával is feldolgozható mennyiségű adat, mára jól látszik, hogy ugyanolyan értékes lehet, mint a „nagyobb testvére”, ha jól használjuk ki! Egyik remek lehetőség erre a Proof Analytics és a Mailchimp használata lehet. Ők abban is segítenek, hogy a kis mennyiségű adatban a kiugró értékek megfelelően súlyozzák az összképek, ne ferdíthessék el a nagyobb csapásvonalakat.
És mi mindennek a célja? Egy szuperül működő marketingstratégia és magas eladási mutatók! …és nem csak nagyvállalati szinten!
Ha mindebben szükséged van segítségre, akkor igyekszünk komplexen segíteni!
Forrás: marketingland.com
