Definitie: de betekenis van Big Data
Big data is een marketingconcept dat verwijst naar de technologieën en processen die worden gebruikt om de grote hoeveelheid klantinformatie die beschikbaar is dankzij de digitale transformatie van een branche te verzamelen, op te slaan, te organiseren, inzichten te genereren uit en actie te ondernemen.
Hoewel data-analyse altijd door bedrijven is gebruikt, maakt de breedte en diepte van klantinformatie die nu toegankelijk is voor luxemerken traditionele analytische modellen en databasetechnologieën overbodig.
Als zodanig vereist big data-analyse nieuwe vaardigheden en technologieën om met succes te worden benut. Een van de meest directe voordelen van een goede big data-workflow als onderdeel van een holistische marketingstrategie is het vermogen van luxemerken om hun welvarende consumenten op een persoonlijkere en actuelere manier te identificeren en ermee in contact te komen.
Het is bewezen dat dergelijke marketingcampagnes aanzienlijk beter presteren dan de nu achterhaalde massamarketinginspanningen. Big data-inzichten kunnen luxe inderdaad helpen de levensstijl en het aankoopgedrag van hun klanten te begrijpen om winstgevende langetermijnbetrokkenheid op te bouwen.
Wat is big data?
De definitie van big data is een evoluerend concept dat over het algemeen verwijst naar een grote hoeveelheid gestructureerde en ongestructureerde informatie die kan worden omgezet in bruikbare inzichten om bedrijfsgroei te stimuleren.
Big data-analyse vereist een nieuwe reeks processen en technologieën om met succes te worden geïntegreerd in een holistische luxemarketingstrategie.
Big data-proces
Het concept van big data-marketing omvat doorgaans vijf verschillende fasen van een proces: verzamelen, opslaan, organiseren, inzichten genereren uit en actie ondernemen op een grote set gegevens.
We zullen elk van deze procesfasen hieronder in meer detail bekijken.
Big data verzamelen en bruikbare klantinformatie genereren
De eerste noodzakelijke stap om big data te benutten als onderdeel van een marketinginspanning, is het verzamelen van klantinformatie. Dit kan zowel online als offline plaatsvinden, via klantonderzoeken, abonnementen op loyaliteitsprogramma's, lidmaatschappen van luxe merken, enz.
Drie elementen zijn van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat de verzameling van big data correct wordt uitgevoerd:
- Klanten moeten ermee instemmen dat hun informatie wordt vastgelegd;
- Het merk dat deze informatie verzamelt, moet transparant zijn over het doel ervan;
- De gegevens moeten zodanig worden vastgelegd dat ze later kunnen worden opgeslagen en verwerkt.
Big data opslaan met het oog op veiligheid en toegankelijkheid
Het volgende is de daadwerkelijke opslag van de verzamelde klantinformatie. Big data-opslag brengt zijn eigen uitdagingen met zich mee, aangezien de verzamelde informatie vaak in een ongestructureerd formaat en van aanzienlijke omvang zal zijn. We zullen hieronder de nieuwe technologieën en systemen onderzoeken die beschikbaar zijn voor luxe merken om hun klantgegevens op te slaan.
Twee aspecten zijn essentieel bij het plannen van opslagcapaciteit voor big data:
- Beveiliging: vanwege het persoonlijke en vertrouwelijke karakter van de verzamelde klantgegevens is het van cruciaal belang om informatie op een veilige manier op te slaan. Versleutelde databases, gegevensscheiding en strikt intern toegangsbeleid zijn essentieel voor een bedrijf om ervoor te zorgen dat hun klantinformatie veilig is.
- Toegankelijkheid: de enorme omvang en het gewicht van de klantgegevens die moeten worden opgeslagen, kan een systeem dat niet doordacht is gebouwd met schaal in gedachten, snel vertragen. Luxemerken moeten zorgvuldig nadenken over databaseredundantie en servercapaciteit om ervoor te zorgen dat hun klantinformatie gemakkelijk toegankelijk is voor hun marketingteams.
Organiseren van big data en klantendatabasebeheer
Bij het plannen van hun gegevensopslag en architectuur moeten luxemerken nadenken over hoe hun klantinformatie zal worden georganiseerd en beheerd om bruikbare inzichten te genereren. De grootste uitdaging zit hem in het feit dat big data zowel offline als online kan worden verzameld in verschillende structuren (of soms helemaal geen structuur).
Om die reden moeten big data zo worden georganiseerd dat:
- Flexibiliteit: bepaalde klantgegevens, zoals naam, achternaam, geboortedatum, adres, etc. kunnen eenvoudig op een standaard gestructureerde manier worden verzameld en opgeslagen. Maar andere klantgegevens, zoals hun browsegeschiedenis, hun aankoopgewoonten, hun communicatievoorkeuren, vereisen een zekere mate van flexibiliteit en aanpassingsvermogen om te worden verzameld en opgeslagen.
- Levensduur: de behoeften van uw marketingteam aan inzichten in big data zullen in de loop van de tijd evolueren naarmate nieuwe experimenten worden opgeschaald en gemeten. Als zodanig moet de organisatie van big data-analyse gebaseerd zijn op een systeem dat gemakkelijk kan worden onderhouden en aangepast naarmate nieuwe technologieën opkomen.
Bruikbare inzichten genereren uit big data
Big data-intelligentie, het stadium waarin onbewerkte gegevens bruikbare inzichten worden, vereist een nieuwe reeks vaardigheden, vaak datawetenschappers genoemd. Op het kruispunt tussen traditionele marketingteams en strategische intelligentie, zijn datawetenschappers verantwoordelijk voor het identificeren van waardevolle inzichten uit de verzamelde gegevens en voor het voorstellen van specifieke marketingcampagnes die kunnen worden uitgevoerd om de verkoop te stimuleren.
Big data-inzichten worden doorgaans in drie fasen gegenereerd:
- Datawetenschappers gaan uit van een specifieke hypothese. Deze hypothese moet meetbaar en uitvoerbaar zijn op basis van de beschikbare gegevens.
- Vervolgens zoeken ze naar patronen in hun klantgegevens en segmenteren ze consumenten in groepen die kunnen helpen hun hypothese te testen.
- Zodra dit is voltooid, zullen datawetenschappers klanten scheiden in niveaus (bijvoorbeeld op basis van hun koopkracht) of cohorten (bijvoorbeeld op basis van hun acquisitietijdsbestek).
Actie ondernemen op basis van big data-inzichten met marketingautomatisering
De laatste stap van een typisch big data-proces is om actie te ondernemen op basis van de inzichten die door uw datawetenschappers worden gegenereerd. Het einddoel van deze stap is om meetbare impact te genereren door middel van gepersonaliseerde marketingcampagnes door de juiste boodschap, op het juiste moment, naar het juiste publiek en via het juiste kanaal te sturen.
Actie ondernemen op basis van big data-inzichten omvat meestal drie brede fasen:
- Doordachte en gepersonaliseerde marketingcampagnes opzetten. Die moeten prachtig zijn gemaakt met het oog op meerdere apparaten en een indrukwekkende kopie.
- Marketingcampagnes schalen op een manier die snelle experimenten en automatisering mogelijk maakt als ze succesvol zijn.
- De effectiviteit van een marketingcampagne meten aan de hand van vooraf gedefinieerde KPI's.
- De cirkel sluiten door specifieke en tijdige feedback te geven aan alle belanghebbenden die bij dit proces zijn betrokken om toekomstige campagnes te verbeteren.
Big data-technologie
Big data-analyse komt samen met nieuwe tools en software om te helpen bij alle fasen van het proces, van verzameling en opslag tot organisatie, het genereren van inzichten en marketingautomatisering.
In het algemeen zal elk luxemerk dat aan een digitale transformatie begint, moeten kiezen tussen het bouwen van op maat gemaakte interne big data-technologieën en het uitbesteden aan derden. Beide opties hebben voor- en nadelen, dus het is belangrijk voor luxeleiders om te begrijpen wat hun opties zijn en te selecteren wat het meest geschikt is voor hun beschikbare budget en tijdsbestek.
We raden je aan om ons diepgaande rapport te lezen over hoe big data de groei van luxemerken stimuleert om dit onderwerp verder te onderzoeken.
Onze kijk op big data voor luxe
De digitale transformatie van de luxe-industrie en de integratie van digitale technologieën in de huidige bedrijfsmodellen herdefinieert succes radicaal. Nieuwe toetreders op het gebied van digitale luxe pure-play schudden hun industrieën wakker en winnen snel marktaandeel, terwijl traditionele luxemerken voorzichtig experimenteren met hun merken op nieuwe kanalen.
Big data kan high-end merken helpen een naadloze en geïntegreerde online klantervaring te creëren, met het oog op het verbeteren van marktbereikprogramma's en algemene verkoopprestaties.