分析大資料 下一代行銷的基礎

每隔兩天，我們都會產生大約相當於美國國會圖書館全部藏書量350000倍的資料資訊。 這包括僅在2011年的4.8萬億的線上廣告展示所產生的資料，和每天所發送的2940億封電子郵件。 如果這些資料可以被解釋，那麼所有這些資料將為我們分析和洞察消費者的消費習慣和意圖提供非常有價值的借鑒。 歸根結底，這借鑒大資料的捕捉能力，能夠説明我們整合大量的結構化和非結構化資料，並進行更深入的瞭解。

大資料有什麼好處?

首先第一件事情，究竟大資料能帶來哪些好處?答案就和大多數形式的市場行銷情報是一樣的：更好地瞭解客戶，能夠更精確地細分客戶群，以便對目標客戶群進行更有效的反應。

大資料，特別涉及到預測分析，目的是建立消費者購買意圖或傾向的模型。 事實上，根據最近的研究發現，90%的與大資料打交道的企業同時也使用預測分析。 部分原因在於大資料的資料量是如此之大，單憑簡單的人類分析以及不再可能分析預測出相關的趨勢和模式了。

在進行預測分析時有些東西是必要的。 其可以告知我們一切相關資訊，從該分析活動中提供產品或服務的潛在客戶群到發送電子促銷郵件的主題。 根據Aberdeen的預測行銷分析研究發現，提高行銷產品目標和獲取一個360度全方位的客戶分析，是行銷預測分析所最常使用的兩大市場戰略。

Aberdeen的研究成果中關於行銷資料分析的兩大主題，在分析大資料超市趨勢中是有説明的。

1、表現最出色的企業(即市場領軍企業)更可能包含結構化和非結構化資料的預測模型

2、市場領軍企業更可能給予企業使用者存取權限，加快部署時間的分析模型，並進行新的應用分析

正如歐洲公共事業公司經理所說，資料是分析的「燃料」;在很大程度上，模型的品質取決於你所掌握的資料的品質。 因此，人們會期望擁有能夠廣泛採用使用者資料的能力，進行預測分析，事實上他們也是這樣做的。

如下圖所示，市場領軍企業較之他們的同行更可能擁有一個更廣泛的資料分類。 這裡需要注意幾件事情。 首先是進入查看交易和行為資料的許可權，其中特別重要的是在市場行銷方面，因為其可以提供可操作的洞察力，即使買方並不知道以及支援即時應用的分析，如線上顯示廣告或產品。 二是獲得內部的非結構化資料(如話務中心的資料)和外部資料(即社會媒體的資料)的許可權。

可操作的洞察力

塑造未來的大資料行銷的第二大趨勢是便於使用和易於集成。 這裡的好處是能夠更迅速地獲得可操作的洞察力，並切實的付諸實施。

在Aberdeen的研究中發現，近一半的市場領軍企業(46%)發現他們的預測分析解決方案易於與其他應用程式集成和業務流程集成，而只有四分之一(26%)的一般企業享有同樣的易於集成。

集成整合是至關重要的，因為預測技術很少用於隔離。 為了使輸出預測模型是有效的，通常被注入到業務流程中。 例如，在市場行銷中，可以用於預測即時應用程式，以確定下一個最佳的報價，無論是在網路上還是在話務中心環境。 同樣，對於一個直郵活動，從預測模型的輸出將被送入郵件解決方案。

總體而言，45%的受訪者表示，由於缺乏關鍵技術或相關數學技能成為了使用預測分析的一個重大的障礙。 當預測建模技巧是如此的稀缺時，一個補救方法是盡可能多的預測建模任務交到業務經理的手中。

Aberdeen的研究發現，市場領軍企業擁有資料採礦工具是一般企業的兩倍(43% vs. 21%)，業務經理可以利用其進行分析而無需借助統計專家的説明。 如果該工具的介面對使用者隱藏了底層演算法，那麼很少或根本沒有統計分析知識的人員可以直接利用預測模型。 通過這種方式，可以使企業使用者掌握市場行銷專業知識，就算只有很少或沒有統計學的知識，也可以操縱模型，直接提高行銷效率。 如果沒有這個實用的方法，市場行銷的目標要依賴于專用的預測建模和統計人員，以説明他們評估他們的行銷活動和性能。

提供解決方案範本和示例，也可以説明行銷人員直接預測模型，加速路徑結果。 範本作為構建基石，提供了一個跳板，有助於缺乏深入的技術知識和技能的行銷人員更快地完成應用程式。

關鍵的轉變

關於大資料，行銷才剛剛開始適應將現有的即時資料分析和模型納入高容量，非結構化資料，而高容量，非結構化資料即時解鎖將提高業務價值，帶來更好的易用性和易於集成。

傳統的業務分析成本高，無論在技術和人才方面都限制了其應用程式的高價值，高容量的使用。 增加了易用性和降低成本的解決方案不僅使更廣泛的受眾使用者可以進行相關的市場分析，同時還增加了更廣泛的使用案例。

(責任編輯：施柏鵬)