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如今，營(yíng)銷人員可以獲得比以往任何時(shí)候都多且呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。新冠疫情所驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化加速締造了一個(gè)圍繞消費(fèi)者、產(chǎn)品和購(gòu)買行為的海量數(shù)據(jù)庫(kù)。

據(jù)Statista預(yù)計(jì)，至2025年全球數(shù)據(jù)創(chuàng)建量——即創(chuàng)建、捕獲、復(fù)制和使用的數(shù)據(jù)總量，將增長(zhǎng)至180多ZB。

挑戰(zhàn)在于如何篩選數(shù)據(jù)并辨別出能夠產(chǎn)生有價(jià)值洞察的趨勢(shì)和模式。作為一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)洪流，如果沒(méi)有上下文情景和相關(guān)性，它對(duì)營(yíng)銷人員則幾乎毫無(wú)價(jià)值。營(yíng)銷人員如何轉(zhuǎn)換信息并使數(shù)據(jù)更有意義和用處呢？

Neo4j亞太區(qū)市場(chǎng)副總裁伍長(zhǎng)輝

知識(shí)圖譜的力量

在當(dāng)今數(shù)據(jù)豐富的世界中，營(yíng)銷人員可以通過(guò)知識(shí)圖譜將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更大的營(yíng)銷智能。與擁有數(shù)據(jù)行和列的傳統(tǒng)表格數(shù)據(jù)庫(kù)截然不同，知識(shí)圖譜將數(shù)據(jù)及其之間的關(guān)系存儲(chǔ)為連接節(jié)點(diǎn)，然后以顏色和形狀的方式直觀地展示，從而輕松檢測(cè)模式和異常情況。

例如，在Excel電子表格中，登陸一個(gè)客戶數(shù)據(jù)集與他們的購(gòu)買歷史數(shù)據(jù)集非常容易。但是，嘗試添加額外的上下文情景，例如人口統(tǒng)計(jì)信息、購(gòu)買路徑、購(gòu)買時(shí)間和日期、當(dāng)?shù)氐臍夂蚰Ｊ骄惋@得既困難又笨重，也無(wú)法在一張表格內(nèi)完成。然而，這種上下文情景對(duì)于確認(rèn)是誰(shuí)、在何時(shí)、購(gòu)買什么以及怎樣購(gòu)買至關(guān)重要。

知識(shí)圖譜旨在洞察客戶需求、產(chǎn)品和市場(chǎng)趨勢(shì)，減緩持續(xù)增長(zhǎng)、高度互連的數(shù)據(jù)集帶來(lái)的挑戰(zhàn)。他們擅長(zhǎng)關(guān)聯(lián)和管理大量買家和產(chǎn)品數(shù)據(jù)以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的查詢。

分析營(yíng)銷效果

例如要分析網(wǎng)站活動(dòng)并跟蹤人們?nèi)绾卧诰W(wǎng)站上找到不同的頁(yè)面：例如通過(guò)點(diǎn)擊廣告、搜索引擎、社交媒體或電子郵件鏈接。這將有助于了解當(dāng)前的營(yíng)銷活動(dòng)是否有效，還可深入洞察可能成為客戶的網(wǎng)站訪問(wèn)者的行為。

在知識(shí)圖譜中，所有頁(yè)面和營(yíng)銷渠道都作為節(jié)點(diǎn)相互連接。通過(guò)向連接

（關(guān)系）添加上下文情景，便可開(kāi)始進(jìn)行復(fù)雜的查詢。如果獲得訪問(wèn)時(shí)間的數(shù)據(jù)，則可以分析個(gè)別營(yíng)銷渠道績(jī)效的進(jìn)展和對(duì)特定頁(yè)面的興趣。通過(guò)添加相關(guān)訪問(wèn)者的位置數(shù)據(jù)，可以分析某些渠道是否更適合特定的區(qū)域市場(chǎng)。

實(shí)時(shí)推薦

實(shí)時(shí)推薦引擎對(duì)于在線零售商至關(guān)重要，其目的是推送相關(guān)產(chǎn)品建議，并邀請(qǐng)購(gòu)物者將最后一分鐘選定的心儀產(chǎn)品添加到在線購(gòu)物車中。這能實(shí)現(xiàn)雙贏：供應(yīng)商可以出售高利潤(rùn)商品、積壓商品及提供促銷活動(dòng)，而購(gòu)買者可以發(fā)現(xiàn)有用且相關(guān)的商品，從而改善客戶體驗(yàn)。

生成相關(guān)推薦需要即時(shí)關(guān)聯(lián)產(chǎn)品、客戶、庫(kù)存、供應(yīng)商、物流甚至社會(huì)情緒指數(shù)等數(shù)據(jù)，并即時(shí)捕捉客戶當(dāng)前訪問(wèn)顯示的新興趣。實(shí)時(shí)篩選所有這些數(shù)據(jù)的能力是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)所不具備的。

對(duì)于知識(shí)圖譜來(lái)說(shuō)，匹配歷史數(shù)據(jù)和會(huì)話數(shù)據(jù)并不重要。知識(shí)圖譜可以使用多種推薦方法并對(duì)其進(jìn)行加權(quán)，例如基于相似用戶或產(chǎn)品、用戶歷史和個(gè)人資料或業(yè)務(wù)策略（促銷、利潤(rùn)、庫(kù)存）做推薦。

了解客戶

在后Cookie時(shí)代，知識(shí)圖譜提供了一種關(guān)聯(lián)海量買家和產(chǎn)品數(shù)據(jù)的方法，以生成對(duì)產(chǎn)品趨勢(shì)和客戶需求的洞察。

在這一領(lǐng)域，知識(shí)圖譜的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)方法。它們可用于分析網(wǎng)絡(luò)流量和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)并建立獨(dú)特的客戶檔案。

美國(guó)媒體集團(tuán)Meredith Corporation使用圖算法將數(shù)十億的頁(yè)面瀏覽量轉(zhuǎn)換為具有豐富瀏覽配置文件的數(shù)百萬(wàn)個(gè)假名標(biāo)識(shí)符。然后，將3.5億個(gè)被視為具有不同興趣和模式特征的個(gè)人資料整合為1.63億個(gè)更豐富、更準(zhǔn)確的個(gè)體資料。這能幫助集團(tuán)更好地了解客戶并開(kāi)展高效營(yíng)銷。

根據(jù)2020 Neo4j Pulse調(diào)查顯示，近90%的CXO認(rèn)為知識(shí)圖譜將顯著提升企業(yè)利潤(rùn)。Gartner預(yù)測(cè)，到2025年，圖技術(shù)將用于80%的數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于今年的10%。最終，知識(shí)圖譜將協(xié)助營(yíng)銷人員實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，并增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的全面成功。