BDBAnalytics LogoBDBAnalytics LogoBDBAnalytics LogoBDBAnalytics Logo
  • خدمات
  • Home
  • مجله
  • About us
  • تماس با ما
  • دکتر سعید روحانی
  • Login Customizer
  • [email protected]

داده های عظیم برای تصمیمات بزرگ (بخش دهم)

منتشر شده توسط علی محمدی در مارس 29, 2024

“Big Data for Big Decisions: Building a Data-Driven Organization”

بخش دهم: استراتژی بازاریابی داده محور

در فصل دهم کتاب “داده‌های عظیم برای تصمیمات بزرگ: ایجاد یک سازمان داده محور” به ضرورت تحلیل عظیم‌داده در بخش بازاریابی در یک سازمان پرداخته می‌شود.
بسیاری از شرکت‌ها در پیاده سازی بازاریابی داده محور با مشکلات زیادی مواجه می‌شوند که می‌توان در چهار طبقه دسته بندی کرد:
عدم آگاهی به چگونگی پیاده سازی
وجود داده‌های فراوان
زمان و منابع محدود
عدم وجود زیرساخت تحلیلی
یکی از پیش نیازهای اصلی در پیاده سازی درست استراتژی‌های بازاریابی داده محور، تشخیص و شناسایی تفاوت بین داده‌های در دسترس و داده‌های مورد نیاز می‌باشد. درک درست این دو مفهوم یک ضرورت می‌باشد چرا که لزوما تمام داده‌هایی که برای بازاریابی داده محور مورد نیاز است برابر با داده‌هایی که در حال حاضر در دسترس می‌باشد، نیست. در بیشتر مواقع داده‌هایی که در یک سازمان در حال حاضر وجود دارد زیر مجموعه ای از داده‌های مورد نیاز برای پیاده سازی بازاریابی داده محور می‌باشد، به این معنا که این داده‌ها کافی نیستند و طی مراحلی نیاز است تا جمع آوری شوند.

منابع داده مورنیاز برای بازاریابی داده محور
یکی از بخش‌های اصلی بازاریابی داده محور فروش داده محور می‌باشد به این معنا که نمی‌توان ادعای بازاریابی داده محور داشت، اما در فروش محصولات و خدمات مجموعه داده‌ها تحلیل نشوند. داده‌های مربوط به فروش از کانال‌های مختلفی می‌توانند جمع‌آوری شوند که تحلیل توامان آنها می‌تواند بینش‌های ارزشمندی در اختیار سازمان قرار دهد.
یکی از منابع داده‌ای ارزشمند، مجموعه تعاملات واحد فروش با مشتریان می‌باشد که تحلیل آنها به ارائه هدفمند محصولات و خدمات کمک شایانی خواهد کرد.
پروفایل مشتریان که شامل اطلاعات جمعیت شناختی، علایق و ترجیحات می‌باشد و به مرور زمان اطلاعات رفتاری شامل نوع خرید و میزان خرید ثبت می‌شود به عنوان یکی دیگر از منابع داده‌ای غنی جهت پیاده سازی بازاریابی داده محور می‌باشد.
یکی دیگر از منابع داده که باید در کنار سایر داده‌های کمی قرار بگیرد، استراتژی‌های بازاریابی کلان یک سازمان می‌باشد از این جهت که بتوانند در کنار منابع داده‌ای بازاریابی قرار گیرند تا همراستا شوند.

اجرا و مدیریت کورکورانه بازاریابی:
اگر بحث داده از بازاریابی حذف شود و یا از منظر زمانی تاخیرهای معناداری بین داده‌های تولید شده و تحلیل آن وجود داشته باشد، عملا مدیر بازاریابی نمی‌تواند بر مبنای داده عمل کند و تصمیمات کاملا شهودی خواهد شد. این داده‌ها تنها مربوط به مشتریان نمی‌باشد، بلکه تحلیل داده‌ها در سطح محصولات هم به عنوان یک پیشنیاز اصلی جهت دور شدن از تصمیمات کورکورانه در زمینه بازاریابی می‌باشد. از آنجاییکه ارتباط بین مدیر عامل و مدیر بازاریابی بسیار نزدیک و حیاتی می‌باشد، اگر مدیر بازاریابی بر مبنای داده فکر و تصمیم‌گیری نکند، این تصمیم گیری کورکورانه به سطح عالی مدیریت انتقال می‌یابد. بر همین مبنا است که طراحی استراتژی در بازاریابی داده محور نقش اساسی در کل سازمان را دارد که مبنای آن همان جمع آوری و تحلیل داده های مورد نیاز می‌باشد و کلید حل این تصمیم کورکورانه داده می‌باشد.
سازماندهی تیم بازاریابی داده محور
از آنجاییکه پیاده سازی موفق استراتژی نیازمند یک تیم سازمان یافته می‌باشد، طبیعتا جهت اجرا و پیاده سازی استراتژی‌هایی بازارایابی که در سطح کلان سازمان طراحی شدند، نیازمند جذب و به کارگیری افرادی است که تخصص‌های لازم در زمینه داده و تحلیل آن در حوزه بازاریابی را دارند. چگونگی سازماندهی این تیم از کسب و کار به کسب و کار متفاوت می‌باشد که نیازمند همراستا شدن با سایر بخش ها می‌باشد تا حداکثر راندمان را داشته باشد. به طور کلی چهار قدم ذیل در طراحی موفق این تیم باید مدنظر باشد:
نیازسنجی و جمع آوری تمام داده‌های مورد نیاز بازاریابی
در نظر گرفتن تمامی داده‌های تولید شده در داخل سازمان
تحلیل و پیاده سازی الگوریتم‌های شخصی سازی شده متناسب با سازمان
استفاده از بینش کسب شده جهت تصمیمات بازاریابی داده محور

#علی_محمدی

اشتراک
علی محمدی
علی محمدی
دانش آموخته رشته مهندسی صنایع از دانشگاه صنعتی شریف و ارشد مدیریت فناوری اطلاعات از دانشگاه تهران. مشغول به عنوان تحلیگر داده در زمینه تحلیل رفتار مشتریان

مطالب مرتبط

آوریل 17, 2025

کتاب: هوش مصنوعی برای تحلیل کسب و کار: الگوریتم‌ها­، پلتفرم‌ها و سناریوهای کاربردی (فصل چهارم – بخش دوم)


اطلاعات بیشتر
ژانویه 29, 2025

 هوش مصنوعی برای تحلیل کسب و کار: الگوریتم‌ها، پلتفرم‌ها و سناریوهای کاربردی (فصل چهارم – بخش اول)


اطلاعات بیشتر
ژانویه 2, 2025

 هوش مصنوعی برای تحلیل کسب و کار: الگوریتم‌ها، پلتفرم‌ها و سناریوهای کاربردی (فصل سوم – بخش سوم)


اطلاعات بیشتر
اکتبر 3, 2024

هوش مصنوعی برای تحلیل کسب و کار: الگوریتم­ ، پلتفرم و سناریوهای کاربردی (فصل سوم – بخش دوم)


اطلاعات بیشتر

تماس با ما


بپیوندید

لینک‌های مفید


  • دانشگاه تهران

    • پایگاه TDWI

درباره ما


BDBAnalytics یک تیم آکادمیک تخصصی در تجزیه و تحلیل عظیم داده برای کسب‌وکارها است. این تیم متشکل از اساتید و دانشجویان، در زمینه عظیم داده‌ بسیار موفق عمل کرده و ارائه‌دهنده بینش‌ها و راه‌حل‌های ارزشمندی است. بر اساس تخصص خود، BDBAnalytics به عنوان انتخاب برتر سازمان‌هایی است که به دنبال استراتژی‌های مبتنی بر داده و رویکردهای نوآورانه برای چالش‌های کسب‌وکاری خود هستند.

Copyright © 2024 | BDBAnalytics
  • [email protected]