예측 소매 분석을위한 소셜 체크인 활용

Chipotle

우리는 귀중한 데이터의 방대한웨어 하우스를 개발 한 회사와 업계에서 많은 컨설팅을 수행했습니다. 종종 이러한 회사는 마케팅의 영향력을 높이고 시장 점유율을 높이며 제품 및 서비스 제공을 기반으로 수행해야합니다. 하지만 플랫폼을 좀 더 자세히 살펴보면 사용하지 않는 엄청난 양의 데이터를 수집했습니다.

다음은 이메일 마케팅 업계의 몇 가지 예입니다.

  • 이메일 마케팅 회사가 벤치마킹을 제공 할 수없는 이유 보유, 클릭, 열기 및 전환 데이터를 통해 소비자와 기업의 성공 여부를 측정 할 수 있습니까? 내 목록 획득 및 유지 노력이 유사한 기업 그래픽을 가진 유사한 회사와 비교하여 내가 잘하고 있는지 쉽게 확인할 수 있어야합니다.
  • 이메일 마케팅 회사가 이메일 목록에있는 구독자의 성장과 품질을 기반으로 매출을 예측하는 예측 분석을 제공 할 수없는 이유는 무엇입니까? 최근 성, 활동, 지역 및 인구 통계를 기반으로 구독자의 가치를 알고 있습니까?
  • 이메일 마케팅 회사가 계정 전체에서 이메일 주소를 자동으로 업데이트하는 중앙 이메일 리포지토리를 구축 할 수없는 이유는 무엇입니까? 이메일 마케팅 회사가 단일 플랫폼에서 모든 공유 클라이언트에 대한 정보를 업데이트 할 것인지 묻지 않는 이유는 무엇입니까?

데이터를 파헤 치기 시작하면 회사에 이러한 프로세스와 데이터가 있다는 것이 얼마나 놀라운 일인지 즉시 알 수 있습니다. 자신의 목록의 사일로가 아닌 모든 마케터의 인텔리전스에 대한 액세스 권한을 기반으로 내릴 수있는 결정을 상상해보십시오.

다음은 소셜 미디어 산업의 몇 가지 예입니다.

  • Twitter와 같은 플랫폼이 링크 인텔리전스를 구축하지 않는 이유는 무엇입니까? 단축 프로그램이나 링크를 홍보하는 사람에 관계없이 Twitter는 콘텐츠, 프로모션 및 옹호 프로그램의 영향에 대한 완전한 보고서를 기업에 제공하는 엄청난 양의 데이터를 제공 할 수 있습니다. 생성부터 공유, 도달, 클릭에 이르기까지 링크의 수명을 제공하는 멋진 데이터 트리를 공유하거나 리트 윗 한 모든 Twitter 사용자에 걸쳐 볼 수 있다고 상상해보세요. 나는 지난주에 이것을 기업에 언급했고 그들은이 데이터에 대한 액세스에 대해 절대적으로 비용을 지불 할 것이라고 말했습니다. 대신 트위터는 아무것도 제공하지 않으며 영향을 추적하기 위해 다크 데이터와 링크 단축기에 의존해야합니다.

다음은 Foursquare의 절대적으로 놀라운 예입니다. Chipotle이 식품 안전에 문제가 있었을 때 Foursquare는 매장 전체에서 유행하는 유동 인구를 모니터링 할 수있었습니다. 궁극적으로 손실을 예측합니다.

치폴레 풋 트래픽

결과? Chipotle은 30 분기 실적을 발표했으며 Foursquare의 예측은 XNUMX % 감소한 목표를 달성했습니다. Foursquare는 손실을 예측할 수있을뿐만 아니라 더 대담한 예측도 할 수있었습니다.

매출 23 % 감소보다는 동일 매장 유동 인구 30 % 감소가 주주가 주목해야 할 의미있는 수치라고 생각한다. 이는 Chipotle이 장기적인 성공에 더 중요한 고객과의 신뢰를 구축하고 있음을 보여줍니다. Foursquare의 CEO Jeff Glueck.

나는 당신이 읽을 것을 권장합니다 Mr. Glueck의 전체 게시물, 그것은 매혹적입니다!

기능 대 지능

저는 대규모 데이터웨어 하우스에 1 억 개가 넘는 팩 토이 드를 축적 한 한 회사와 함께 일했지만 축적 된 데이터의 품질과 가치보다 광고 예산의 성장에 더 중점을 두었습니다. 우리는 그들에게 데이터를 정리하고 데이터 과학자를 고용하도록 강요했습니다. 그들은 더 잘 유지되고 올바르게 채굴된다면 귀중 할 수있는 미개발 데이터 산더미와 함께 폐쇄되지 않았고 그 이후로 폐쇄되었습니다.

너무 많은 회사가 더 많은 주식을 투자하고 기능에 더 많은 시간을 투자합니다. 기능은 멋지지만 쉽게 복사 할 수 있습니다. 소비자의 승리와 기업의 경쟁을 돕는 인텔리전스는 어떤 코드 덩어리보다 더 가치가 있습니다.

데이터는 다음 두 가지 이유로 인식되지 않아야하는 놀라운 자산입니다.

  1. 권위 – 데이터를 마이닝하고 업계에 기본 연구를 제공하면 리더로 자리 매김 할 수 있습니다.
  2. 가치관 – 직원의 삶을 편하게하는 기능이나 경영진이 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이되는 데이터를 선택할 때마다 데이터를 선택하겠습니다.

어떤 종류의 금광 위에 앉아 있습니까?

당신은 어떻게 생각하십니까?

이 사이트는 Akismet을 사용하여 스팸을 줄입니다. 댓글 데이터 처리 방법 알아보기.