چگونه تجزیه و تحلیل تجارت می تواند به مارک های جوان کمک کند تا در شرایط عادی جدید موفق شوند؟

[ad_1]

تجزیه و تحلیل کسب و کار می تواند مارک های جوان را قادر سازد تا تصمیمات مبتنی بر بینش قوی در مورد چشم انداز کلی بازار ، فرصت های موجود ، هدف گیری مشتری ، تقویت رشد سریع را هدایت کنند و بنابراین در شرایط عادی جدید موفق شوند.

یک باور مشترک وجود دارد که میزان شکست محصول جدید 80-90٪ است. با این حال ، شواهد تجربی نشان می دهد که نزدیکتر به محدوده 35-40٪ است که هنوز هم بسیار زیاد است. این مارک های جدید و جوان معمولاً بودجه محدودی برای بازاریابی دارند و در یک فضای طاقچه / فضای جدید با سابقه محدود اطلاعاتی از آنچه که کار می کند ، فعالیت می کنند. بنابراین ، بسیار مهم است که قبل از راه اندازی ، اقداماتی که توسط داده های سخت و بینش قوی انجام می شود ، انجام شود.

1) درک چشم انداز و فرصت بازار: در حالی که همیشه طیف وسیعی از مطالعات بازار وجود دارد که اثبات دوام محصول جدید است ، می تواند فرصتی برای فراتر رفتن و استفاده از Advanced Data Analytics برای کشف بینش هایی باشد که می تواند تفاوتی بین موفقیت و شکست ایجاد کند.

• معماری قیمت محصول – تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی-یادگیری-ماشین (AI-ML) مبتنی بر وب کاوی و پردازش زبان طبیعی (NLP) را می توان برای بهینه سازی قیمت با شناسایی معماری قیمت محصول برای طیف گسترده ای از مارک های موجود ، به کار برد. با توجه به اهداف تجاری ، این می تواند در ارزیابی دقیق کشش قیمت مشتری و یافتن بهترین نقطه قیمت کمک کند.

• تحلیل همسر: تجزیه و تحلیل مشترک برای شناسایی آنچه مشتری نیاز دارد استفاده می شود اما ممکن است لزوماً آن را به طور مستقیم بیان نکند و بنابراین نظرسنجی های محکم طراحی شده می توانند نه تنها از فرصت خاص بازار ، بلکه از قیمت گذاری بالقوه و همچنین سهم بازار بالقوه ای که برند می تواند به دست آورد ، کمک کنند . تجزیه و تحلیل مشترک می تواند به شناسایی ویژگی های مطلوب محصول / خدمات ، حساسیت به قیمت ، بخش های بازار برای هدف گذاری و نقاط مهم در روند تصمیم گیری مشتریان کمک کند.

• شناسایی زود هنگام شاخص های اصلی تغییر بازار: تکنیک های پیشرفته تجزیه و تحلیل و فناوری های Big Data را می توان برای شناسایی تغییرات اولیه در احساسات ، موجودیت های اصلی و روندهای در حال ظهور از هر دو داده ساخت یافته و غیر ساختاری استفاده کرد.

الگوریتم های طبقه بندی و تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند شناخت نهاد به نام (NER) و تجزیه و تحلیل موضوع را می توان در داده های برنامه تلفن همراه ، داده های رسانه های اجتماعی و داده های ترافیک وب برای شناسایی شاخص های اصلی برای ارائه یک مزیت اولین حرکت استفاده کرد. این امر با استفاده از فناوری های Big Data مانند Spark و Hadoop که از راه حلهای سریعتر و مقیاس پذیر یادگیری ماشین پشتیبانی می کنند ، استخراج و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده های روزانه را برای ایجاد بینش در زمان واقعی تقویت می کند.

2) هدف گیری بهتر مشتریان – با توجه به محدود بودن بودجه های موجود به عنوان یک محصول جدید در حال آزمایش ، و همچنین نیاز به انعطاف پذیری برای آزمایش و یادگیری ، هدف قرار دادن بازار به بهترین روش بسیار مهم است.

• مدل سازی آمیخته بازاریابی – برای مارک های جوان بسیار مهم است که هزینه جذب مشتری (CAC) کم و زیاد را ردیابی و نگهداری کنند و بنابراین مشاغل مجبورند بودجه بازاریابی و تبلیغات خود را بهینه کرده و حداکثر مقدار را به دست آورند. ساخت مدل های اسنادی مناسب برای تعریف کانال مناسب و مقدار مخلوط که حداکثر بازده سرمایه گذاری را به حداکثر برساند ، برای برندهای جوان برای جذب جذابیت بسیار ارزشمند است.

• تأثیرگذاری در بازاریابی: بازاریابی تأثیرگذار یکی دیگر از روندهای کلیدی است که در آن مارک ها می توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل ، میزان دید خود را به میزان قابل توجهی افزایش دهند تا با مطالعه تأثیر رسانه های اجتماعی خود از طریق نشانگر عملکرد دیجیتال ، از طریق داده های تاریخی مانند دنبال کنندگان ، مشترکان ، برداشت ها ، میزان دسترسی و تعامل ، با استفاده از روش های تجزیه و تحلیل ، گروه های مناسب تأثیرگذار را برای شریک سازی مشخص کنند. .

• بازاریابی دیجیتال شخصی شده بر اساس خرد تقسیم بندی: ما در حال انتقال به دوره تقسیم خرد هستیم ، این بدان معناست که هر شخص ممکن است پیام ، تخفیف یا پیشنهادی متفاوت دریافت کند. با استفاده از قدرت داده های موجود ، مارک ها باید بتوانند مشتریان هدف خود را شناسایی کنند ، برای هر یک پیام های سفارشی ارسال کنند و سود و رشد کلی خود را به حداکثر برسانند.

3) هدایت ارزش بالاتر از مشتریان موجود و اطمینان از رشد سریع

• تقسیم بندی مشتری: برای شناسایی بخشهای جدید مشتری می توان از تجزیه و تحلیل مشتری استفاده کرد & amp؛ خوشه ها و سپس نیازهای آنها را برای طراحی و استقرار راه حل های متناسب شناسایی می کند. پس از شناسایی خوشه های مناسب ، جمع آوری بهتر داده ها ، مرتب سازی ، تجزیه و تحلیل و تولید بینش عملی را تسهیل می کند. این امر همچنین با ردیابی KPI ها مانند نرخ و هزینه خرید مشتری ، نرخ فرسایش و ارزش مادام العمر در اندازه گیری تأثیر تلاش های شغلی فرد بر روی بخش های مشتری کمک می کند.

• حلقه های بازخورد سریع تر:

1. تجزیه و تحلیل احساس مشتری: این به تحلیل داده های مربوطه می پردازد تا بینشی در مورد احساسات مشتری ، الگوهای رفتاری و تجارب موجود در کانال ها برای ایجاد یک استراتژی موثر در ارتباط با مشتری ایجاد کند.

تجزیه و تحلیل احساسات همراه با سابقه خرید می تواند در شناسایی بخشهای مناسب مشتری کمک کند. متعاقباً ، ارتباطات بازاریابی را می توان شخصی سازی کرد. این امر منجر به جذب مشتری بالاتر و وفاداری بیشتر مشتری می شود. تجزیه و تحلیل احساسات مشتری همچنین می تواند حلقه های بازخورد سریع تری ایجاد کند.

2. پردازش زبان طبیعی (NLP): این امر به اتوماسیون فرایند تحلیل بازخورد کیفی مشتری کمک کرده است. این امر به سازمانها امکان می دهد تا به سرعت استراتژیهای لذت مشتری را با هدف کاهش اشتیاق مشتری و در نتیجه صرفه جویی در درآمد بالقوه ، ارائه دهند.



لینک شده


سلب مسئولیت

نظرات بیان شده در بالا از نظر نویسنده است.



پایان مقاله



Leave a reply

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>