Kuidas piiritusetehased kasutavad oma kaubamärkide ülesehitamiseks suurandmeid

2023 | Baari Taga

Kas soovite oma ideaalse tarbija jaoks brändikogemust täiustada? Andmed võivad selle ja muuga aidata.

Avaldatud 8.12.21

Big Data on suur asi. Osaliselt on selle põhjuseks see, et kontseptsioon vastab oma nimele. Inimene toodab 2,5 kvintiljonit baiti ’ väärtuses andmeid päevas erinevatest allikatest, alates nutitelefonidest ja lõpetades sotsiaalmeediaga, ning prognooside kohaselt on neid sama palju kui 200 zetabaiti' 2025. aastaks kogunenud andmeid, mida inimesed kaevandavad ja analüüsivad. See andmemaht võib tunduda tohutu, eriti kuna zettabait võrdub ühe sektiljoniga (1 000 000 000 000 000 000 000 baiti). Õige kasutamise korral võivad andmed aga anda hulgaliselt väärtuslikku, ülimalt fokusseeritud ülevaadet kõigest alates klientide käitumisest kuni reklaamikampaania strateegiateni.

Andmete hulga kasvades kasvab piiritusetehaste huvi lisada oma tegevusplaanidesse kindlad andmeanalüütika strateegiad. Kuigi see võib mõnel tarbijal kõhedust tekitada, eeldades, et nende teavet kasutatakse pahatahtlikel eesmärkidel, on see tava mõttekas. Võimalus saada üksikasjalikumat teavet selliste mõõdikute kohta nagu piirkondlik müük ja klientide demograafia, nagu vanus ja sugu, võib olla väga kasulik destilleerijatele, kes otsivad tõhusamaid viise, kuidas oma kaubamärk ja pudelid õigete klientide ette tuua.



Andmed võivad ka panna etiketid käsitöö- ja väikepartiisektoris kasutama nutikamaid ja tõhusamaid turundusvõtteid, mis pakuvad mõjuvõimu suuremate kaubamärkide ja nende suuremate turunduseelarvete vastu. Andmed võivad aidata luua paremaid suhteid brändi ja tarbija vahel, ütleb ettevõtte tegevjuht Daniel Yaffe AnyRoad , San Francisco ettevõte, mis on spetsialiseerunud andmeteadusele. See võib aidata muuta inimese potentsiaalsest kliendist brändimeistriks, mis on andmete kasutamise mõte.

Järkjärguline tee esiletõstmiseni

Vaatamata suurandmete kasutamise eelistele oli destilleerimistööstus andmete potentsiaalse võimsuse ärakasutamine aeglasem kui teistes tööstusharudes, nagu rahandus ja tervishoid. Selles mahajäämuses võib süüdistada traditsioone – täpsemalt traditsioonilisi meetodeid toote turule toomiseks – ning tööstuse tempo kiirendamiseks kulus kolmandate osapoolte veebiplatvormide põhjustatud paradigmamuutus. Asjad olid kolmetasandilises süsteemis nii lukus, et destilleerimise andmete vastu polnud suurt huvi olnud, selgitab Austinis asuva turundusgrupi kaasasutaja ja tegevjuht Wylie Donaho. Big Thirst, Inc . E-kaubandus muutis seda. Nüüd, kui te ei saa e-kaubanduse kaudu ülevaadet sellest, kust teie pudeleid ostetakse, lennate mõneti pimedaks.

Muidugi on ka andmete kogumise ja hankimise vahel suur erinevus kasulik andmeid. Arvestades tohutut genereeritud andmete hulka, võib nisu sõkaldest eraldamine olla heidutav ülesanne. Vastuseks pöörduvad destilleerijad analüütikaettevõtete poole, nagu AnyRoad ja Big Thirst, et aidata andmeid analüüsida. Kui need agentuurid koguvad andmeid sellistest allikatest nagu veebisaidid, küsitlused ja müügikohatehingud, kasutavad nad keerukaid taktikaid, nagu andmete visualiseerimine ja ennustav analüüs, et luua tarbijate käitumisest täielik pilt viisil, mis muudab piiritusetehaste jaoks lihtsamaks. .



Andmete lugu on üksik element, mis on destilleerijale selles protsessis tõeliselt oluline; tegeliku andmete kogumise keerukus ei ole tõhusate strateegiate loomiseks vajalik. Sa ei pea mõistma, kuidas Aston Martin töötab, et nautida selle kiirust ja jõudlust, ütleb Yaffe. Sama lugu andmetega. Teil võivad olla selle kohta põhiteadmised, kuid selle tõhusaks kasutamiseks ei pea te tingimata teadma, mis on kapoti all.

Kuidas andmed aitavad

Destilleerijad saavad oma analüüsipartneritelt mitmeid kihte. Mõned neist on üsna sirgjoonelised, näiteks millised kanged alkohoolsed joogid lähevad kõige paremini müügile ja milline linn või osariik liigub kõige rohkem tooteid. Muud tüüpi andmed sõltuvad suuresti tarbijate demograafiast, nagu inimese vanus, sugu, palk ja see, kui palju nad tavaliselt oma lemmikviinapoodi reisides kulutavad. Eelkõige aitavad need mõõdikud piiritusetehastel uurida eelarvamusi demograafilistest arusaamadest, et saada oma kliendist täpsem ülevaade.

Tüüpiline piirituse sihtmärk konkreetses hinnapunktis võib olla inimene, kes on 25–36-aastane ja teenib X summa dollarit aastas, ütleb Emily Webster, piiritusetehase müügi- ja turundusjuht. Angaar 1 piiritusetehas Alamedas, Californias. Kuid kogutud andmed võivad meile öelda, et klient, kellele meie toode tõesti meeldib, on 40-aastased naised, kes teenivad rohkem. Selle ülevaate omamine võib aidata meil luua paremaid turundusstrateegiaid, pidades silmas seda konkreetset klienti.



Piiritusetehased kasutavad ka seda klientide sügavamat andmepõhist arusaama, et luua degusteerimisruumi ja piiritusetehase ringreisi kogemusi, mis vastavad nende sihttarbijate huvidele. See on eriti oluline, kuna inimesed hakkavad pärast enam kui aastat kestnud sulgemist aeglaselt piiritusetehaste külastamisega leppima. Inimesed ei käinud nii kaua väljas ja nende ootused on kõrged, kui nad tulevad, mis on hea, ütleb Kate Jerkens, ettevõtte ülemaailmse müügi ja turunduse vanem asepresident. Lähim onu piiritusetehas Shelbyville'is Tennessee osariigis. Tahame kasutada andmeid tagamaks, et loome neile soovitud positiivse kogemuse.

Mõnel juhul annavad andmed piiritusetehastele teada, et klientide soov on kõrgendatud kogemus. Websteri andmeanalüütika kaudu saadud teadmised sundisid teda toetuma oma kogemustele lähedalasuva Napa veinitehastes töötades, et pakkuda tipptasemel degusteerimislende, mis hõlmasid juustu ja kaaviari paaritamist. See on osutunud populaarseks pakkumiseks ja on aidanud luua veelgi sügavamat sidet piiritusetehase klientuuriga. Seda tüüpi kogemused arendavad brändilojaalsust mitte ainult vedelikule, vaid ka kinnisvarale endale, ütleb Webster.

Lünkade sulgemine

Erinevate andmekogumisvormide kaudu kogutud teave on just see: teave. Isegi kui andmete sõelumiseks on olemas keerukad tööriistad, vajab osa teabest inimloogikat ja teadmisi, et seda täpselt ja kasulikult tõlgendada. Jerkensi sõnul on oluline vaadata asju terviklikult. Näiteks meie piiritusetehase ringkäigu andmed moonutavad naissoost, kuid see ei ühti muude andmemustritega. Põhjus, miks nad kalduvad, on osaliselt tingitud sellest, et naised on sihtkohtade broneerimisel reisiplaneerijad.

Samuti on destilleerimistööstuse andmete kogumisel mõned lüngad. Ammendumise aruandeid ei värskendata veel reaalajas, seega ei ole destilleerijatel täielikku juurdepääsu täpsele pudelite arvule, mis on saadaval ettevõttesisesel või -välisel kontol. Andmepõhised veebireklaamid ei ole mõnevõrra kasulikud. Kuigi nad võivad sihitud kasutajale öelda, et nende lemmikpudel on saadaval lähedal asuvas alkoholipoes, ei ole neil lubatud täpselt öelda, millises poes, mis annab reklaamidele teie piirkonna kohaliku hõngu.

Sellegipoolest on need probleemid väikesed tõrked võrreldes rikkalike teadmistega, millele piiritusetehas pääseb andmeanalüütika kaudu juurde. See on protsess, mis võib tõepoolest tugevdada piiritusetehaste/tarbijate dünaamikat, mis vaatamata mõnede inimeste privaatsuse tungimise hüüetele on piiritusetehaste ja nende analüüsipartnerite põhieesmärk. Donaho ütleb, et me ei soovi anda ära inimese andmeid ega midagi sellist. Kõik, mida me teeme, on lihtsalt välja mõelda parim viis selle inimese ühendamiseks oma lemmikpudeliga.