但是为什么使用数据驱动的营销方法?当组织收集有关受众和广告系列的数据时,可以更好地了解哪些对他们有用,哪些不起作用。这意味着组织可以更好地进行营销并提高效果。
那么,如果在使用大数据时最终犯了错误怎么办?如果无法很好地管理大数据,那么可能最终会给组织带来错误的见解。反过来,这可能会对组织的营销活动产生负面影响。
组织必须避免的大数据错误
为了帮助组织识别和消除这些错误,以确保营销活动不受影响。以下列出了营销人员需要避免的各种大数据错误:
1. 忽略数据质量
作为营销人员,最大的大数据错误之一就是忽视数据质量。组织需要对数据进行排序、做好标记,甚至对其进行质量控制,以确保数据点的相关性和准确性。
如果不良数据渗透到组织的分析数据中,那么很可能会影响从中收集到的见解,这意味着组织的营销活动将会受到影响,导致营销预算浪费。这也将与使用数据进行营销的观点背道而驰。
为了避免这种情况,应该考虑:
- 添加元标记。
- 提出分类治理。
- 应用版本控制。
- 定期扫描数据以纠正问题。
2. 使用小型数据集
使用大数据做出明智的营销决策的关键是消除不一致的事实。但是,当组织选择将大数据中的小数据集用于市场营销活动时,这些不一致的可能性更大。因此,它可能会影响营销活动并降低其效果。
解决这一问题的方法是使用尽可能多的相关数据并进行分析。这可以帮助组织获得更准确的见解。
3. 分析数据没有设定目标
当组织使用大数据进行营销时,还必须知道使用数据的原因。如果没有设定目标,将无法准确分析数据集并获得相关见解。
如果组织要跟踪一组特定的指标而不首先了解为什么要这么做,则可能最终会浪费预算。此外,如果这些不是应该跟踪的指标,也可能导致营销活动失败。
其解决方法是什么?组织应该一开始就确定营销活动的目标,并找到相关的基准。这不仅可以帮助组织了解为什么要跟踪指标,还可以投入所有资源来实现目标。
4. 没有数据架构计划
数据质量很重要,但与此同时,其结构也很重要。在处理大数据时,至关重要的是要对其进行良好的管理。没有适当的数据治理框架,组织将无法轻松查找和检索所需数据。
更重要的是什么?组织的数据可能会成为孤岛,然后,鉴于数据的庞大性,当想要检索数据以获取见解时,可能会遇到约束。
要解决这个大数据错误,组织需要为其存储建立一个数据体系结构计划。此外,还应该投资于高质量的数据存储选项,无论是云存储还是内部部署存储。它还有助于使用低延迟工具来管理数据,从而更好地管理数据。
5. 不正确的数据可视化
查找和管理数据很重要,可视化数据也同样重要。未能做到这一点是营销人员可能犯的最大的大数据错误之一。
但是,为什么数据可视化很重要?在收集数据并从中获得见解之后,需要采用一种方法来展示这些数据。这就是数据可视化的作用。这是一种以轻松传达所有信息的方式呈现组织的数据及其见解的好方法。
这样做的目的是以这样一种方式呈现组织的数据,使受众易于掌握信息,同时也节省时间。
6. 遵循误导性趋势
组织可能会犯下的另一种常见的大数据错误是遵循错误的趋势。在跟踪和分析数据时,组织可能会在各种数据点之间遇到新的连接,这可能是一种趋势。
但是,有些可能并不是实际发展趋势,并且可能由于不同的现象而出现。
那么如何避免?避免这些误导性趋势的最佳方法是寻找其背后的原因。这可以帮助组织了解是否应该关注这些。
结语
大数据是大数据营销策略的重要组成部分。但是,重要的是要了解大数据错误并远离它们,以确保组织的策略是正确的。
组织应该关注数据质量和架构,以确保数据有用且易于访问。另外,应该避免使用小型数据集,以减少出现错误的机会。
同样重要的是,需要根据特定目标分析数据。还必须关注数据可视化,因为它可以帮助组织以一种易于理解的方式表示数据。
最后,确保组织确定并远离误导性的数据趋势。