การวิจัยและกลยุทธ์ตลาดบิ๊กดาต้า

ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

คำว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” หมายถึงกระบวนการระบุ รวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีความหมายและนำไปปฏิบัติได้มากขึ้น แม้ว่าที่จริงแล้วอาจมีการสร้างข้อมูลมากขึ้นทุกๆ วินาที แต่ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วขึ้นและได้รับความสนใจในรูปแบบต่างๆ มากขึ้น การขยาย "คลาวด์" และความจุในการจัดเก็บข้อมูลของคอมพิวเตอร์ก็มีส่วนทำให้ได้รับความนิยมในช่วงนี้เช่นกัน

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

คุณจะได้รับ Big Data ได้อย่างไร?

ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าสามารถหาได้จากหลายแหล่ง ตัวอย่างได้แก่ บันทึกการใช้เว็บ (เช่น กิจกรรมบนเว็บไซต์) การโต้ตอบกับการบริการลูกค้า แบบฟอร์มสมัครสมาชิกและลงทะเบียน แบบสำรวจ บล็อก และการกล่าวถึงโซเชียลมีเดีย ดังนั้น ด้วยการรวมที่อยู่อีเมลจากที่หนึ่ง ข้อมูลประชากรบางส่วนจากที่อื่น พร้อมด้วยที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ตำแหน่งงานและหน้าที่ ขนาดครอบครัว และรายการอื่น ๆ อีกมากมายจากแหล่งที่หลากหลาย คุณอาจสามารถรวบรวมโปรไฟล์ที่ค่อนข้างละเอียดของแต่ละบุคคลได้ บริษัทหรือชื่อแบรนด์ของคุณกำลังถูกพูดถึงอยู่หรือเปล่า? คำหรือคำศัพท์ใดมีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับพวกเขา? พวกเขามีความหมายแฝงเชิงบวกหรือเชิงลบหรือไม่? แล้วสิ่งที่เหมือนกันสำหรับการแข่งขันของคุณ? หากคุณสามารถรับข้อมูลที่ “ไม่มีโครงสร้าง” และวัดปริมาณได้ คุณสามารถเพิ่มข้อมูลนี้ลงในฐานข้อมูลของคุณได้

Big Data ทำอะไรได้บ้าง?

เมื่อคุณมีโปรไฟล์ของลูกค้าที่ดีขึ้นแล้ว ก็สามารถนำมารวมกับปัจจัยอื่นๆ เช่น ความถี่และปริมาณการซื้อ รูปแบบการกำหนดราคา เนื้อหาโฆษณาและตำแหน่งสื่อ เวลาของวันหรือสัปดาห์ สถานที่ตั้งในภูมิภาค และอื่นๆ ความสัมพันธ์อาจถูกเปิดเผยว่ามีความเกี่ยวข้องกัน สิ่งต่างๆ เข้าด้วยกันและให้ข้อมูลเชิงลึกไม่เพียงแต่ว่า "อะไร" แต่ยังรวมถึง "ทำไม" ของเหตุการณ์ด้วย ตัวอย่างเช่น คุณอาจเรียนรู้ไม่เพียงแค่จำนวนครั้งที่มีคนเยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณ คลิกโฆษณา หรือทำการซื้อ แต่ยังค้นพบว่าทำไมคนๆ หนึ่งถึงชอบบางสิ่งบางอย่าง ในขณะที่อีกคนหนึ่งไม่ชอบ ด้วยความรู้นี้ จึงเป็นไปได้ที่จะปรับปรุงความน่าจะเป็นที่ ผู้ชมกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งจะถูกเปิดเผยและอ่านเนื้อหาที่ตรงเป้าหมาย (เช่น ข้อความโฆษณา) และดำเนินการในลักษณะที่คาดเดาได้และเป็นที่ต้องการมากขึ้น

Big Data เหมาะสำหรับคุณหรือไม่?

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

คุณควรใช้ Big Data อย่างไร?

เป้าหมายคือการ “ทำความเข้าใจเรื่องไร้สาระ” ตลอดจนหลีกเลี่ยง “การวิเคราะห์อัมพาต” (ซึ่งใช้เวลามากไปกับการดูข้อมูลจนทำให้การตัดสินใจล่าช้า)

สิ่งสำคัญมากกว่าการมีข้อมูลคือการตัดสินใจว่าจะค้นหาอะไร การวิเคราะห์ทางสถิติแบบดั้งเดิมสามารถช่วยระบุตัวแปรที่มีแนวโน้มว่าจะเกี่ยวข้อง (และทำให้เกิด) ผลลัพธ์บางอย่างมากที่สุด

ดังนั้น ด้วยการเปิดเผยและมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมในอดีตและปัจจุบันของลูกค้า อาจเป็นไปได้ที่จะกำหนดเป้าหมายและปรับแต่งข้อความหรือโฆษณาที่เหมาะสมและมีความหมายมากขึ้นสำหรับพวกเขา ซึ่งจะส่งผลต่อการดำเนินการในอนาคต เช่น การซื้อหรือแนะนำผลิตภัณฑ์ของคุณ แบบฝึกหัดนี้มักจะต้องใช้พลังการประมวลผลขั้นสูง และโปรแกรมซอฟต์แวร์ รวมถึงผู้ที่ได้รับการฝึกอบรมในการใช้งาน เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่เหมาะสมจากชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล ดังนั้นเมื่อมีความจำเป็นเกิดขึ้น การปรึกษากับบุคคลที่สามที่เชี่ยวชาญในการทำงานกับข้อมูลดังกล่าวจึงเป็นความคิดที่ดี

เราทำอะไร

การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์และการแข่งขัน

บทสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่

การจัดซื้อผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data

ที่ปรึกษาการวางแผนเชิงกลยุทธ์

การประเมินโอกาสทางการตลาด