Большие данные, большое влияние: как данные улучшают ваш маркетинг в социальных сетях

как данные улучшают ваш маркетинг в социальных сетях Изучение

С момента появления платформ социальных сетей маркетинг в социальных сетях развивался вместе с этой тенденцией. Сегодня для бизнеса это один из самых эффективных способов охватить целевую аудиторию. Вот почему компании тратят миллиарды долларов на продвижение в социальных сетях. Statista заявляет, что в 2021 году США, по прогнозам, потратят 47,9 миллиарда долларов на рекламу в социальных сетях из более 198 миллиардов, прогнозируемых для общих расходов на рекламу в СМИ.

Маркетологи постоянно ищут способы улучшить свои стратегии маркетинга в социальных сетях. Один из них — реализовать анализ больших данных. Это позволяет маркетологам более точно сегментировать клиентскую аудиторию, строить более эффективные воронки продаж и создавать успешные рекламные кампании.

В этой статье мы рассмотрим, как большие данные влияют на маркетинг в социальных сетях, и выясним, какие инструменты вы можете использовать для эффективного анализа больших данных в СМИ.

Большие данные существенно изменили то, как бизнес продвигается на рынке социальных сетей

Большие данные оказывают значительное влияние на нашу жизнь и деловой мир. Это уже изменило способ ведения бизнеса в розничной торговле, сельском хозяйстве, банковском деле, здравоохранении и других отраслях. Благодаря аналитическим данным, полученным в результате обработки объемов необработанных больших данных, компании улучшают свои бизнес-стратегии и сокращают свои производственные и операционные расходы.

Платформы социальных сетей не исключение. Первоначально они были созданы как сайты для общения людей и развлечений, а теперь используются как источники ценных данных о потенциальных покупателях. Компании, продвигающие свои собственные бренды, собирают и обрабатывают данные, которые пользователи размещают в социальных сетях, такие как лайки, фотографии, комментарии на форумах и в сообществах и т.д.

Объем данных, с которыми приходится работать компаниям, огромен. Разумно обрабатывая его, они могут создавать точные профили своих клиентов. По Statista, на Instagram одних пользователей разместил около 500 миллионов активных Stories ежедневно в 2019 году со всем, что количество пользователей в социальных сетях быстро растет, достигая 79% в Западной и Северной Европе и 74% в Северной Америке.

Различные бренды уже активно изучают свою целевую аудиторию и то, как они ведут себя в социальных сетях. Это позволяет им лучше корректировать свои рекламные объявления и успешно расширять свою клиентскую базу. Кроме того, маркетологи могут планировать и отслеживать маркетинговые кампании, а также определять свои будущие стратегии в социальных сетях. И это лишь некоторые примеры того, как компании могут использовать аналитику больших данных в социальных сетях на благо своих брендов.

Как большие данные могут помочь маркетологам в социальных сетях?

Маркетологи могут улучшить свои кампании и рекламу брендов, используя анализ больших данных разными способами. Давайте посмотрим на ключевые примеры.

  • Микротаргетинг

Используя большие данные и алгоритмы машинного обучения, компании могут анализировать аудитории социальных сетей и сегментировать их на небольшие группы по возрасту, вкусам, расе, полу, социальному положению и т.д. Это позволяет компаниям рекламировать свои продукты непосредственно среди пользователей, которые в них заинтересованы. В результате маркетологи увеличивают свою прибыль, снижают расходы на рекламу и могут создавать эффективные маркетинговые кампании, нацеленные именно на свою аудиторию.

  • Расширенное принятие решений
Читайте также:  Интернет вещей и домашняя автоматизация: что ждет в будущем?

С помощью анализа больших данных маркетологи могут определить тенденции в социальных сетях, которые они могут использовать для эффективного принятия решений. Например, они могут определить, какую рекламную кампанию или рассылку по электронной почте начать следующей или когда запускать свои схемы скидок и многие другие.

  • Статистика в реальном времени

Используя различные показатели и большие данные, маркетологи могут отслеживать и оценивать эффективность своих кампаний в социальных сетях в режиме реального времени. Такой подход позволяет отслеживать изменения рентабельности инвестиций и развитие кампании, а также своевременно принимать решения о том, когда приостанавливать кампанию, корректировать рекламу и т.д. Кроме того, маркетологи могут оценить успех текущей кампании в социальных сетях, сравнив ее статистику с предыдущими.

Используя различные показатели и большие данные

  • Информация о продукте

Большие данные могут поделиться ценной информацией о том, какие продукты хотят покупать потребители и когда они хотят их покупать. Кроме того, собирая обзоры продуктов и личные отзывы пользователей, бренды могут запускать новую линейку продуктов или лучше адаптировать существующие продукты к требованиям своих клиентов.

  • Несколько каналов данных

Новая технология входа в систему и синхронизации данных через учетные записи Google и Facebook стала широко распространенной стратегией, используемой многими платформами социальных сетей. Таким образом, маркетологам из различных каналов стало доступно больше данных для анализа и построения полной картины своих клиентов.

  • Защита данных

Поскольку большие данные открывают неограниченный доступ к личным данным каждого пользователя на платформах социальных сетей, важно учитывать их безопасность. Поэтому разработчики программного обеспечения используют искусственный интеллект вместе с технологией больших данных, чтобы предотвратить раскрытие данных третьим лицам. Например, это может быть распознавание лица и голоса, уведомления о регистрации, двухфакторная аутентификация и другие.

  • Прогнозная аналитика

Большие данные позволяют маркетологам делать прогнозы об успехе будущих кампаний на основе своего прошлого опыта. Более того, компьютеры могут предсказывать предстоящий выбор клиентов, поскольку они часто выбирают аналогичные продукты.

Пример использования СКЭНД

Некоторые компании используют стандартизированные цифровые решения для анализа платформ социальных сетей. К сожалению, они могут недостаточно изучить собранные данные или предоставить нерелевантные метрики для запланированных кампаний. Вот почему многие компании обращаются к разработке индивидуальных приложений для работы с большими данными. Это позволяет этим компаниям создавать приложения, полностью отвечающие потребностям их бизнеса, и создавать маркетинговые кампании, которые приносят большую пользу их брендам.

Читайте также:  Как установить Laravel PHP Framework с Nginx в Ubuntu 20.04

СКЭНД имеет более чем 20-летний опыт разработки программного обеспечения, в том числе специализированных приложений для анализа больших данных. Давайте посмотрим на один из кейсов, созданных командой разработчиков SCAND, который использует технологию больших данных.

Команде SCAND пришлось разработать приложение, которое могло бы анализировать профили пользователей для успешного таргетинга рекламных кампаний в Интернете. Приложение должно было выполнять детальный анализ поведения пользователей в сети и предоставлять гибкий доступ к необходимой аналитике.

В результате команда SCAND построила надежное и высокофункциональное

В результате команда SCAND построила надежное и высокофункциональное решение, способное поддерживать следующие функции:

  • обработка больших данных;
  • автоматическое формирование отчетов;
  • визуальная аналитика в виде диаграмм и таблиц;
  • автономный дашборд с ключевой аналитикой;
  • использование Kafka и Hbase для сбора аналитики в хранилище «ключ-значение»;
  • сводные просмотры;
  • сбор данных с помощью Cassandra;
  • обработка подобных SQL-запросов через Hive;
  • просмотр и управление целевыми кампаниями.

Нашей команде экспертов удалось создать качественный продукт и достичь всех целей проекта. Они упростили навигацию по рекламной кампании в социальной сети, благодаря чему кампании прошли гладко и охватили наиболее целевую аудиторию.

Будущее маркетинга в социальных сетях с большими данными

Многие компании уже успешно используют решения для больших данных в своей работе, и они помогают компаниям сохранять конкурентное преимущество в своих нишах. Между тем, анализ больших данных становится более точным и глубоким в сочетании с другими передовыми технологиями.

Вот лишь несколько примеров того, как большие данные могут использоваться вместе с искусственным интеллектом и Интернетом вещей для улучшения маркетинга в социальных сетях.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — это аналитическое ядро ​​технологии больших данных. Он обрабатывает и систематизирует данные, полученные от пользователей социальных сетей. Помимо управления данными, AI дает возможность чат-ботам и виртуальным помощникам, которые также могут собирать данные клиентов в человеческих разговорах.

ИИ помогает предприятиям облегчить общение со своими клиентами в социальных сетях, делая его более эффективным и исключающим необходимость тратить слишком много ресурсов и времени.

Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) может помочь предприятиям собирать данные из социальных сетей для персонализации своих рекламных кампаний. Некоторые примеры инструментов мониторинга IoT включают виртуальных помощников на интеллектуальных колонках и смартфонах, диапазоны на основе RFID, которые обеспечивают доступ к определенным услугам и собирают данные о клиентах, NFT для маркетинга и другие устройства.

Заключение

Компании, использующие приложения для работы с большими данными для продвижения своих брендов в социальных сетях, извлекают выгоду из этих приложений во многих отношениях. Они помогают более эффективно запускать маркетинговые кампании, охватывать целевую аудиторию и тратить меньше времени и ресурсов на рекламу.

Технология больших данных быстро развивается и, как ожидается, станет еще более точной и глубокой. Это возможно благодаря непрерывным экспериментам по объединению больших данных с различными передовыми технологиями, такими как AI и IoT. Такие комбинации могут в ближайшее время произвести революцию в мире маркетинга, и компании со своими собственными брендами должны быть готовы к этому изменению.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий