عرب اونلاين بيزنس

لقد لعبت الأبحاث دائمًا دورًا كبيرًا في الأعمال التجارية (وفي تقدم العالم بشكل عام). وهناك أمر متأصل في البشر وهو تطوير الرغبة في الحصول على المعلومات Big Data والاستفادة من هذا الفضول لخدمة مصالحهم ومصالح الآخرين.
وفي ضوء ذلك، تم تطوير العديد من الأدوات والأساليب لتسهيل العملية. تغطي هذه الطرق المراقبة وجمع البيانات والتحليل والمزيد. ومع ذلك، كلما زادت المعلومات التي تحصل عليها، أصبح التعامل معها أكثر صعوبة؛ وفي نهاية المطاف، سوف يتجاوز القدرة البشرية.
هذا ما نحبه في Big Data. إنه الجواب على كل هذه التحديات.
جدول المحتويات

1. مقدمة
2. ما هي Big Data؟
3. كيف تعمل Big Data
4. دور Big Data في المبيعات والتسويق
5. أنواع Big Data
   § بيانات العملاء
   § البيانات المالية
   § البيانات التشغيلية
6. فوائد استخدام Big Data
7. تحديات تسويق Big Data
8. مستقبل Big Data
9. الأفكار النهائية

ما هي Big Data أو البيانات الضخمة (الكبيرة)؟
Big Data (البيانات الضخمة) هي مصطلح جماعي يشير إلى جمع وتحليل وإدارة كميات هائلة من البيانات التي يتم جمعها من خلال الاستخدام الرقمي. كيف ضخمة؟ دعنا نقول فقط أن البيانات لا تعتبر بيانات “كبيرة” ما لم يكن من الممكن التعامل معها بواسطة جهاز واحد.
صحيح أن هذه التكنولوجيا لا تزال قيد التطوير والتحسين بشكل أكبر، لكن الذكاء الاصطناعي (AI) يلعب دورًا أساسيًا في جعل ذلك ممكنًا. يتشاركون في علاقة متبادلة مع بعضهم البعض. تحتاج Big Data إلى الذكاء الاصطناعي لإعطاء معنى للمعلومات، بينما يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى Big Data لتوسيع ذكائه.
البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي
ينطبق هذا التعايش أينما كنت ترغب في استخدام Big Data، بما في ذلك خدمات التسويق الرقمي.
كيف تعمل Big Data؟
هناك ثلاثة عناصر تشكل Big Data. تسميها الصناعة “3Vs” وهى:
§ الحجم: كما ذكرنا، Big Data قادرة على تخزين ومعالجة كميات هائلة من المعلومات.
§ السرعة: وهي قادرة على القيام بذلك بسرعة مذهلة.
§ التنوع: أخيرًا، Big Data لا تميز بين نوع البيانات التي تتلقاها. يمكنه معالجة المعلومات بغض النظر عن شكلها أو وسيطها مثل الأرقام والنصوص والصور على سبيل المثال لا الحصر.
وتعتمد القدرات التي يمكن أن توفرها البيانات الضخمة من خلال هذه العناصر على تطبيقها. بالنسبة لأولئك الذين يتساءلون عن كيفية استخدام Big Data في التسويق الرقمي، فهي تعمل من خلال جمع المعلومات الرقمية من المصدر الذي تفضله. يتضمن ذلك معلومات موقع الويب الخاص بك ونشاط الزائر عبر الإنترنت والتاريخ والمعاملات التجارية. سيقوم بعد ذلك بتحليل هذه البيانات لفهم المحتوى الذي يعمل والذي لا يعمل (ولماذا)، وما هي المنتجات التي يتم بيعها أم لا، ومدى نجاح (أو فشل) حملات التسويق الرقمي الخاصة بك، وحتى تزويدك بمقترحات مدعومة بالبيانات أو خطوات قابلة للتنفيذ.
هناك أيضًا منصات أخرى عبر الإنترنت تساعد في جهود التسويق الرقمي التي تستخدم أيضًا Big Data. على سبيل المثال، نستخدم برنامج توزيع العملاء المحتملين الذي يتمتع بالقدرة على جمع المعلومات عن العملاء المتوقعين المختلفين وتحديد كيفية توزيعها وفقًا لذلك على أفضل الفرق التي يجب أن تتعامل معهم.

دور Big Data في المبيعات والتسويق

Big Data لا تزال جديدة نسبيا. وكما ذكرنا، فإنه لا يزال يخضع للكثير من التطوير. لكن ما لا يدركه الكثير منا هو مدى استخدام هذه التكنولوجيا بالفعل وخاصة من قبل الشركات العالمية.
هل شعرت يومًا كما لو أن شركتك المفضلة تعرفك جيدًا؟ وهذا بفضل البيانات الضخمة.
وهو مسؤول عن تذكر سجلك على الإنترنت ومعرفة تفضيلاتك. معلوماتك، جنبًا إلى جنب مع إرادة المستهلكين الآخرين…

1. ساعد الشركات على تحديد منتجاتها التي تبيعها حقًا. ليست هناك حاجة لمرحلة التجربة والخطأ الممتدة بعد الآن. يمكنك تكبير المنتجات والخدمات التي تقدرها الفئة السكانية المستهدفة لديك وتركيز جهود المبيعات والتسويق الخاصة بك هناك. كما أنه سيوفر عليك ملء المستودع الخاص بك بمخزون منخفض الطلب.
2. تزويد العلامات التجارية الصاعدة بالثقة التي تحتاجها. ربما لا تكون الثقة أمرًا مهمًا بالنسبة للشركات التي أنشأت بالفعل وعيًا ممتازًا بالعلامة التجارية، ولكن هذا ليس هو الحال بالنسبة للعلامات التجارية الصاعدة. ولحسن الحظ، فإن المعلومات التي توفرها البيانات الضخمة تمنحك تصورًا مستنيرًا حول ما إذا كانت منتجاتك وخدماتك الجديدة ستحظى بالقبول أم لا. كما أنه سيساعد في دعم حدسك وأفكارك، حتى تلك التي لم يتم تجربتها من قبل.
3. تعزيز المبيعات من خلال تحسين الأسعار. هناك الكثير من الاستراتيجيات التي يمكنك استخدامها لتحديد التوازن الصحيح لسياسة التسعير الخاصة بعناصرك. الصيغة الشائعة هي حساب إجمالي تكلفة الإنتاج بالإضافة إلى ربح بنسبة 10%. لسوء الحظ، لم تعد هذه الصيغ تعمل دائمًا، خاصة عبر الإنترنت حيث تكون المنافسة شرسة. لا تقلق، Big Data ستساعدك على تحسين أسعارك ليس فقط من خلال معرفة المبلغ الذي يرغب المستهلكون في إنفاقه من خلال تحليل عادات الإنفاق الخاصة بهم، ولكن أيضًا من خلال النظر في العوامل الأخرى ذات الصلة مثل سعر منافسك، والطلب على المنتج، حالة الصناعة، وأكثر من ذلك.
4. يساعد في زيادة معدل نجاح حملاتك التسويقية. هناك الكثير من الأدوات التي يمكن أن تساعدك على “ضمان” نجاح جهودك التسويقية، ولكن لا يمكنك الوثوق بها لتكون بديهية وموثوقة مثل تسويق Big Data. يمكن أن يشير استخدام البيانات الضخمة في التسويق إلى العناصر التي تجعل الحملات الناجحة ناجحة والجوانب التي حكمت على الحملات السيئة بالفشل. سيساعدك ذلك على التعلم من أخطاء منافسيك حتى لا تضطر إلى تكرارها بعد الآن.
   تساعدك تحليلات تسويق Big Data على اتخاذ قرارات أكثر استنارة لأنها لن تترك أي صعوبة دون أن تقلبها. إنه يرسم لك الصورة الكاملة حرفيًا.
   3 أنواع من Big Data للمسوقين
   إليك سؤال نتلقاه بشكل متكرر من قرائنا: ما نوع المعلومات التي تحتاجها تحليلات تسويق Big Data؟ يمكن للبيانات الضخمة جمع أي شيء تريده طالما يمكنها الوصول إليها وجمعها.
   وبشكل عام يمكن تصنيف هذه المعلومات إلى نوعين رئيسيين:
   § البيانات المنظمة. هذه هي المعلومات التي تأتي بالفعل مع المعلمات الخاصة بها. لقد تم تنظيمه مسبقًا بالفعل ويحتاج فقط إلى التسجيل والتحليل. على سبيل المثال، سيستمتع أولئك الذين سيقومون بدمج منصة Big Data في خدمة توزيع العملاء المحتملين الحالية بفوائد السرعة الإضافية والتحليل الأكثر تفصيلاً. وذلك لأن كل جزء من المعلومات يأتي بالفعل مصحوبًا بتسمية مثل الاسم والعمر والبلد وما إلى ذلك.
   § البيانات غير المنظمة. من ناحية أخرى، البيانات غير المنظمة هي المعلومات التي لا تزال بحاجة إلى تصنيفها وتنظيمها وفقًا لذلك. يحدث هذا غالبًا عندما تأتي البيانات التي تتم قراءتها من مصادر أو وسائط مختلفة. وخير مثال على ذلك هو استخدام Big Data لتحليل المحتوى الذي ينشئه المستخدم. ستأتي المعلومات من مجموعة متنوعة من الأماكن (مواقع المراجعة، ووسائل التواصل الاجتماعي، وقوائم الأعمال) ومن وسائل مختلفة (النصوص والصور ومقاطع الفيديو القصيرة واستجابات الدردشة).
   يمكن أيضًا تصنيف كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة إلى أنواع فرعية أخرى، على الرغم من الفرق بين البيانات المنظمة وغير المنظمة. هذه تأتي في مجموعة متنوعة من الأشكال كذلك. ومع ذلك، هناك ثلاثة أنواع معينة من المعلومات التي تحتاج إلى تحديد أولوياتها كمحترف تسويق:
   بيانات العميل
   هذا هو نوع المعلومات التي تساعد المسوقين في التعرف على عملائهم بشكل أفضل. نحن نتحدث عن الأسماء وعناوين البريد الإلكتروني والعمر والموقع والنشاط عبر الإنترنت وسجل الشراء. إنها فكرة جيدة أيضًا أن تذهب إلى أبعد من جمع المعلومات التي ستحدد شخصياتهم، مثل نشاطهم على وسائل التواصل الاجتماعي، وإجابات الاستطلاع، والمزيد.
   البيانات المالية
   هذا هو نوع المعلومات التي تساعد المسوقين على تحليل الأرقام المتعلقة بعلامتهم التجارية. نحن نتحدث عن أرقام المبيعات والتسويق (سواء كانت لك أو لمنافسيك)، وتكاليف الحملة، والإيرادات المحققة المرتبطة بأي حملة تم إطلاقها، والمزيد.
   البيانات التشغيلية
   أخيرًا، تحتاج أيضًا إلى جمع البيانات التشغيلية التي هي معلومات تتعلق بالعمليات التجارية المشاركة في جهود المبيعات والتسويق الخاصة بك مثل الخدمات اللوجستية، والمنصات عبر الإنترنت، والأدوات مثل صانع كعب الشيكات المستخدم، وتتبع البرامج التي تعزز أداء الموظفين، وأداء الموظفين، والعلاقة مع العملاء أنظمة الإدارة، وأكثر من ذلك.
   هذه بالتأكيد ليست الأنواع الوحيدة من المعلومات التي يمكنك جمعها وإدارتها وتحليلها. نحن نسعى ببساطة إلى إعطائك خيارات لتحديد الأولويات، خاصة إذا كان لديك وقت محدود وموارد محدودة.
   فوائد استخدام Big Data
   إذا قررت أخيرًا استخدام Big Data في التسويق، فإليك بعض المزايا التي يمكنك توقع الاستمتاع بها في المقابل:
   § تحسين تجربة العملاء. عندما تتعرف أكثر على التركيبة السكانية المستهدفة، كلما تمكنت من تقديم تجربة أفضل. على سبيل المثال، تستخدم منصات التواصل الاجتماعي Big Data والذكاء الاصطناعي لتحليل تفضيلات المستخدم وإظهار الإعلانات ذات الصلة بهم فقط.
   وبهذه الطريقة، لا يقتصر دورهم على تعزيز كفاءة إعلاناتهم فحسب، بل يقومون أيضًا بتجنيب مستخدميهم الإعلانات التي لا تضيف قيمة إلى حياتهم مما يجعل إقامتهم على النظام الأساسي أكثر متعة.
   مثال جيد آخر هو كيف تتذكر المتاجر عبر الإنترنت المنتجات والخدمات المفضلة التي يشتريها عملاؤها المخلصون. وبهذه الطريقة، لن يحتاج عملاؤهم إلى استكشاف المتجر للعثور عليهم بعد الآن. أنه يوفر الوقت ويزيد المبيعات.
   § زيادة سمعة العلامة التجارية والوعي بها. ليس هذا فحسب، بل تدعم Big Data أيضًا جهود التسويق. بعد كل شيء، تزداد سمعة العلامة التجارية والتقدير مع تجربة أفضل للعملاء. يمكن أن يساعد أيضًا في تعزيز المحتوى الذي ينشئه المستخدم من خلال المراجعات الإيجابية عبر الإنترنت. تشير الإحصائيات الحديثة إلى أن 91% من المستهلكين البالغين يثقون في المراجعات عبر الإنترنت بقدر ما يثقون في التوصيات الشخصية الواردة من صديق أو عائلة.
   § اكتساب أفضل للعملاء. سبب آخر لأهمية Big Data هو أنها تبسط جهود اكتساب العملاء. نظرًا لأنك تعرف بالفعل كيف يفكر عملاؤك ويشعرون به، فستعرف أيضًا كيفية الاتصال مباشرةً بالدعوة إلى اتخاذ إجراء التي ستجذبهم مباشرةً.
   § حفظ بشكل ملحوظ. عند الحديث عن الخط المباشر، لا يمكنك إلا أن تتخيل مقدار تكاليف المبيعات والتسويق التي ستوفرها إذا أخرجت لعبة التخمين من الصورة. والأكثر من ذلك، هو أنه مع زيادة الطلب على تحليلات التسويق بإستخدام Big Data، أصبح الوصول إليها أكثر سهولة.
   هذه بالتأكيد ليست الفوائد الوحيدة التي يمكن أن يوفرها التسويق المبني على البيانات. تحليلات تسويق البيانات الضخمة هي شيء يستمر في العطاء.
   تحديات التسويق عن طريق Big Data
   وبطبيعة الحال، كما هو الحال مع أي تكنولوجيا، فهي لا تزال غير مثالية مهما كانت عظيمة. التسويق بإستخدام Big Data له مشكلات خاصة به. نحن لسنا مندهشين. من الطبيعي أن يخاف الناس من الأشياء التي لم يفهموها بشكل كامل بعد، خاصة إذا كانت تقنية توفر إمكانات كبيرة. أي تقنية تكون محايدة حتى تقع في أيدي مستخدميها.
   ومن ثم، إليك بعض عواقب استخدام البيانات الضخمة التي يجب عليك الحذر منها:
   § يفتح إمكانية إساءة استخدام المعلومات الشخصية. لا يهم ما إذا كنت مستهلكًا عاديًا، أو مسوقًا، أو صاحب عمل. لا أحد يستمتع ببيع معلوماته الشخصية لأشخاص آخرين دون موافقته، ويزداد الأمر سوءًا إذا تم استخدامها ضدهم.
   كانت هناك تقارير عن قيام مديري البيانات ببيع المعلومات الرقمية للمستهلكين التي تم جمعها للشركات، والأسوأ من ذلك، بعض المنظمات التي تسعى إلى تصنيف الأشخاص والتمييز ضدهم.
   § يمثل خطرا أمنيا حقيقيا. ربما تفكر: “لكننا لن نفعل ذلك أبدًا مع رعاتنا الكرام. لن نبيع أبدًا معلوماتهم الشخصية إلى مجموعات أخرى”. قد لا يكون الأمر كذلك، ولكن ما لم يكن لديك تدابير أمنية موثوقة، فإن إدارة هذه الكميات الهائلة من البيانات يمكن أن تبدو وكأنها هدف للأشخاص ذوي النوايا الخبيثة. يمكن أن يؤدي خرق البيانات مرة واحدة إلى سرقة الهوية والابتزاز وغير ذلك الكثير. ولهذا السبب يجب عليك دائمًا اختيار طريقة استيعاب البيانات وتحويلها بعناية.
   § يمكن أن يضر بسمعتك. كما ذكرنا سابقًا، يمكن Big Data أن تفعل المعجزات للتعرف على علامتك التجارية، ولكنها يمكن أن تعمل أيضًا في الاتجاه المعاكس. هناك أشخاص لا يشعرون بالارتياح تجاه الشركات التي تستخدم معلوماتهم للبحث عن نقاط الضعف لديهم لزيادة المبيعات وتحسين الحملات التسويقية . إن عدم الفهم يجعل الناس يشعرون أن Big Data هي شكل من أشكال “التلاعب” الرقمي، دون أن يدركوا أن فن التسويق يعتمد على هذه القيمة وأنها ليست سيئة بالضرورة. يمكن للحملات التسويقية التي يتم إجراؤها بشكل صحيح أن تحسن نوعية حياة الأشخاص من خلال توعيتهم بالمنتجات والخدمات التي سيستمتعون بها في المقام الأول.
   § ليست مثالية. وأخيرا، هناك حالات ترتكب فيها منصات Big Data أخطاء. قد يكون هذا بسبب مشكلة في النظام، أو حتى هجوم من أحد المنافسين. في النهاية، الاعتماد بشكل كبير على Big Data التي تم اختراقها بالفعل يمكن أن يتسبب في أضرار جسيمة لحملات المبيعات والتسويق الخاصة بك.
   ولحسن الحظ، هناك منظمات (حكومية وغير حكومية) تعمل بجد من أجل جعل استخدام Big Data أكثر أمانًا ومسؤولية. على سبيل المثال، يعد منح زوار الإنترنت خيار قبول ملفات تعريف الارتباط أو عدم قبولها خطوة كبيرة نحو مستقبل رقمي أفضل لنا جميعًا. كلما زاد عدد الأشخاص الذين يثقون بهذه التكنولوجيا، كلما تمكنا من الاستفادة منها بشكل أفضل في أعمالنا.
   مستقبل Big Data
   بصرف النظر عن التغيير الإيجابي المأمول في وجهة نظر الناس لها، ما الذي يمكن أن نتوقعه أيضًا من مستقبل Big Data؟ فيما يلي بعض الاحتمالات الأكثر إثارة وفقًا لخبراء البيانات:
   § ستكون منصات وخدمات Big Data متاحة للشركات الصغيرة بشكل أكبر. كلما زاد الطلب، أصبحت المنافسة أكثر صرامة وستؤدي إلى انخفاض أسعار خدمات Big Data إلى درجة حيث سيجدها المزيد من أصحاب الأعمال وغيرهم من المهنيين في متناول الجميع بأسعار معقولة.
   § سيزداد حجم المعلومات التي يتم جمعها وإدارتها. لدرجة أنه في المستقبل القريب، سيتم ترحيل معظم البيانات المخزنة إلى السحابة. اعتاد المستهلكون على التعامل مع الجزء الأكبر من عمليات جمع البيانات وتخزينها قبل عقد من الزمن فقط. ومع ذلك، يمكننا اليوم أن نتوقع نقل المزيد والمزيد من هذه المعلومات إلى السحابة في نهاية المطاف ليس فقط لأسباب تتعلق بالسلامة والأمن، ولكن أيضًا بسبب القيود التي يفرضها نقص مساحة الأجهزة.
   § سيستمر تكامل الذكاء الاصطناعي في النمو والتحسين. مع زيادة حجم البيانات التي تتم إدارتها، يمكنك أن تتوقع أن تتحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي فيما تفعله. أولئك الذين لم يدمجوا الذكاء الاصطناعي في نظامهم بعد سيشعرون أيضًا بالحاجة إلى ذلك بسبب الكم المتزايد باستمرار من البيانات التي يحتاجون إلى إدارتها وتحليلها؛ نقاط القوة التي لا يمكن أن يوفرها سوى الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي.
   § سيكون هناك زيادة في الطلب على علماء البيانات والمكاتب والمهنيين. الصناعة في حاجة ماسة إلى المزيد من المهنيين ذوي الخبرة والتعليم الذين سيديرون ويصممون منصات أكبر وأفضل.
   § ستظل الخصوصية قضية سائدة. سيكون جمع البيانات في كل مكان. سيصبح البقاء مجهول الهوية رقميًا أكثر صعوبة. ومن ثم، يمكنك أن تتوقع أن الدعوة إلى الاستخدام المسؤول لهذه التكنولوجيا سوف تزداد قوة مع زيادة عدد الأشخاص الذين يستخدمونها.
   § سيتم تشديد اللوائح. وكرد على ذلك، يمكننا أن نتوقع أن تستمر الجوانب القانونية المحيطة بهذه التكنولوجيا في التشدد في محاولة لجعلها أكثر أمانًا للاستخدام العام. هذا ليس بالضرورة أمرا سيئا. إن الامتثال السليم سيضمن أننا لا نزال قادرين على الاستمتاع بالفوائد التي توفرها Big Dataدون ردود فعل سلبية من الجمهور.
   افكار اخيرة
   من المؤكد أن Big Data تلعب دورًا كبيرًا في جهود التسويق الرقمي الحالية. فهى تسمح لنا بتبسيط الحملات وتقديم تجارب أفضل للعملاء. تساعدنا البيانات الضخمة في التعرف على عملائنا أكثر مما كنا نعتقد أنه ممكن. وهنا يكمن سحرها.