0. Comment faire du marketing basé sur les données?
Bonjour, je suis Hashscraper. Aujourd'hui, je publie pour les petits commerçants, les start-ups et les professionnels du marketing en ligne qui ont beaucoup de préoccupations en matière de marketing en ligne.
En fait, le marketing basé sur les données est devenu la norme.. Beaucoup de gens se demandent où et comment collecter des données, comment les appliquer concrètement dans leur travail.
Ceux d'entre vous qui font du marketing en ligne ont probablement déjà eu ce genre de préoccupations.
C'est pourquoi cette fois-ci,
1. Comment élaborer une stratégie marketing en utilisant des services de big data gratuits
2. Comment collecter des données sur les réseaux sociaux et les appliquer au marketing en ligne
Je vais expliquer ces deux sujets à l'aide d'exemples concrets.
1. Les services de big data gratuits indispensables pour élaborer une stratégie marketing en ligne
Il existe un service leader en Corée pour l'analyse des quartiers basée sur les big data.
Il s'agit de Naver Smart Place.
1) Naver Smart Place
Lorsque vous démarrez une entreprise et que vous envisagez de faire du marketing en ligne, la première chose à faire est la 'visibilité'. Il est essentiel d'être exposé sur Naver.
Avec Naver Smart Place, vous pouvez consulter diverses données sous différents angles. Vous pouvez consulter les données des personnes ayant recherché votre magasin (entreprise).
En examinant les données sur les tranches d'âge, les plages horaires et le sexe, vous pouvez vérifier les données des clients potentiels. Si des femmes jeunes de 20 à 30 ans recherchent le nom de votre entreprise, vous devez planifier des services et une stratégie marketing en ligne adaptés à ces clients.
Cependant, il se peut que les personnes qui effectuent des recherches et les clients réels soient différents. Si les personnes qui effectuent des recherches sont des personnes de 20 à 30 ans mais que les clients entrants sont des personnes de 40 à 50 ans?
Le fait que les résultats de recherche et les résultats de visite (entrée) diffèrent signifie qu'il y a un problème quelque part. Vous devez identifier et résoudre ce problème pour que les personnes qui effectuent des recherches correspondent aux clients entrants.
Vous pouvez vérifier les réservations, les commandes et les avis via une application, ce qui est très pratique. C'est devenu indispensable pour les petits commerçants.
La plupart des gens surveillent uniquement ce qui leur appartient, mais il est essentiel de surveiller ce que font les "concurrents".
Il est nécessaire de vérifier quels sont les principaux produits/services des concurrents, de consulter les avis populaires et de mettre en place une stratégie pour attirer les clients vers notre côté.
Il est également bon de savoir à quel moment les clients visitent principalement, d'où proviennent les canaux d'entrée, de comprendre les déplacements des clients.
En énumérant ces conditions et en les analysant, vous pourrez élaborer une stratégie de tarification pour les produits/services que vos clients cibles achèteront.
Si vous voulez dire "le meilleur restaurant de ce quartier est ici", je vous recommande d'analyser les éléments mentionnés précédemment à travers Smart Place.
Les big data ne sont pas si effrayants. Fonder la planification de produits/services et le marketing en ligne sur de telles données, c'est du marketing en ligne basé sur les big data
2) Naver Data Lab
Il serait bon de savoir quels sont les articles ou les sujets tendance qui correspondent à votre cible, n'est-ce pas?
Vous pouvez vérifier cela sur Data Lab.
Il fournit des tendances de recherche sur Naver et des mots-clés en vogue, classés par catégorie de shopping.
Vous pouvez également consulter les mots-clés de recherche en temps réel et effectuer une analyse comparative par mot-clé en saisissant des mots-clés arbitraires.
J'ai comparé les volumes de recherche des mots-clés "Pengsoo" et "Pororo", qui sont actuellement populaires.
Comme prévu, Pengsoo est en tête depuis la mi-septembre. Après avoir augmenté continuellement, il a dépassé Pororo.
Pororo a atteint son pic le 26 août 2019. Pourquoi cette soudaine augmentation? En cherchant, j'ai découvert qu'un quiz sur Pororo a été diffusé dans un programme télévisé pour enfants, le propulsant en tête des classements de recherche.
75% des consommateurs coréens effectuent des recherches sur Naver, il est donc le meilleur endroit pour obtenir des informations et des analyses sur la Corée.
En outre, Data Lab a intégré des données provenant de divers sites gouvernementaux tels que e-Nara Index, le portail de données publiques, ce qui le rend très pratique. Vous n'avez plus besoin de parcourir de nombreux portails de données publics pour trouver des données.
3) Google Trends
Bien sûr, cela concerne uniquement la Corée. Si vous souhaitez connaître les tendances à l'exportation ou à l'étranger, il est préférable d'utiliser 'Google Trends'.
Google, en tant que portail mondial, effectue une analyse de big data sur les mots-clés recherchés dans le monde entier.
Si vous voulez savoir à quel point BTS est populaire dans le monde entier, vous pouvez le rechercher sur Google Trends.
Je savais qu'il était populaire à l'échelle mondiale, mais je ne savais pas qu'il était si populaire en Côte d'Ivoire.
Google Trends a été reconnu pour ses capacités d'analyse exceptionnelles. Il a prédit avec précision l'élection du président Trump et le Brexit au Royaume-Uni grâce à l'analyse de big data. Si vous envisagez des exportations à l'étranger, il est utile d'utiliser Google Trends.
2. Comment collecter des données sur les réseaux sociaux et les appliquer au marketing en ligne
Les canaux de collecte de données sur les réseaux sociaux varient en fonction de la cible et de l'objectif souhaités.
Si vous vendez des vêtements pour femmes de 20 à 30 ans, vous pouvez collecter des données sur Instagram, YouTube et les communautés de femmes.
Les spécialistes du marketing vendant des produits pour enfants de 30 à 40 ans collecteront des données dans des cafés pour enfants, sur Instagram et sur des plateformes de produits pour enfants.
Si vous souhaitez évaluer l'efficacité du marketing en ligne, collectez et analysez les réactions des clients dans les canaux de marketing en ligne.
Je vais vous expliquer comment nos clients collectent principalement des données et comment ils les utilisent, par canal.
1) Web scraping de blogs et de cafés
Pour les blogs et les cafés, vous pouvez collecter tout ce qui est visible sur l'écran web, y compris le titre de l'article, le nombre de vues, la date de publication, le contenu de l'article, les commentaires, l'auteur.
Il est également possible de collecter des données sur des blogs ou des cafés nécessitant une connexion ou une inscription. Vous pouvez également exclure les articles suspects d'être du marketing en ligne ou de la publicité.
En collectant des données réelles et non publicitaires pour les analyser, vous pourrez évaluer correctement l'efficacité du marketing en ligne.
Récemment, pour analyser l'efficacité du marketing en ligne, la société B, qui fabrique des glaces avec un célèbre joueur de football comme modèle, a collecté et analysé les articles de blog et de café pour analyser les réactions des clients.
2) Web scraping de YouTube
Pour YouTube, vous pouvez collecter plus d'informations.
Vous pouvez collecter l'URL de la vidéo, le titre de la vidéo, le nombre de vues, la date de publication, le nombre de likes/dislikes, le nombre d'abonnés, les commentaires, les réponses aux commentaires, les identifiants.
Étant la chaîne la plus populaire, c'est le meilleur canal pour analyser en temps réel les réactions avant et après la vente. Cependant, il y a peu d'endroits qui analysent les commentaires YouTube.
Pourquoi? Parce que les commentaires YouTube sont des données non structurées, avec de nombreuses phrases nécessitant une purification, ce qui entraîne une baisse de la précision. C'est pourquoi il est plus important de se concentrer sur le traitement et l'analyse des données plutôt que sur la collecte de données.
Pour prédire les ventes de smartphones, le client S, qui fabrique des téléphones portables, a collecté et analysé les commentaires des principaux YouTubers pour créer un modèle de prévision des ventes.
En analysant les sentiments des commentaires des YouTubers qui promeuvent les produits des concurrents, il a pu identifier les besoins spécifiques des produits concurrents et les utiliser comme éléments de benchmarking pour lancer des produits similaires à un prix inférieur, augmentant ainsi les ventes.
3) Le web scraping d'Instagram, qui est essentiel pour le marketing en ligne mais le plus difficile
Il n'y a pas de difficulté majeure à collecter et analyser des données sur la plupart des canaux de médias sociaux, mais Instagram est un canal difficile pour la collecte de données.
Ceux d'entre vous qui ont essayé le scraping le savent. Instagram bloque très efficacement les adresses IP.
Savez-vous qu'Instagram fournit une API de scraping? Cependant, le nombre de requêtes par jour est limité, ce qui signifie que vous ne pouvez pas collecter de grandes quantités de données. Vous devez donc utiliser des adresses IP virtuelles, mais vous serez quand même bloqué. Les développeurs d'Instagram sont incroyables!
De plus, en raison des obstacles tels que l'UX en défilement infini, les noms de classe changeants, le bouton "Voir plus" des commentaires, il est très difficile de collecter facilement les données souhaitées. Bien sûr, nos développeurs compétents s'en chargent et collectent les données sans problème.
Vous pouvez collecter l'URL/l'image de la publication, le nombre de followers, le nombre de suivis, le contenu de la publication, la date de publication, les commentaires, les identifiants, le nombre de likes, etc.
De nombreuses personnes analysent en temps réel les réactions des clients en collectant et en analysant les publications et les commentaires de produits ou de personnalités spécifiques.
En particulier, les plateformes fournissent des services qui mesurent en temps réel la popularité et la réaction des produits, ce qui vous permet d'utiliser largement les données d'Instagram.
En traitant les données collectées sur les réseaux sociaux, en les analysant, en effectuant une analyse morphologique, un traitement du langage naturel, etc., vous pouvez mesurer le taux de positivité/négativité par phrase.
L'écran ci-dessous montre une analyse de sentiment par publication à partir des données Instagram collectées par Hashscraper.
Vous voyez les scores dans la catégorie d'analyse de sentiment, n'est-ce pas? Si le score est proche de 1, c'est positif, s'il est proche de -1, c'est négatif.
L'analyse a montré un résultat global plutôt positif pour les publications.
Je vous ai montré une analyse de publication à titre d'exemple, mais vous pouvez également analyser les commentaires.
Est-ce que mon marketing en ligne a réellement un effet?
Le taux de positivité des commentaires Instagram influence-t-il les ventes du produit?
Y a-t-il une corrélation entre le nombre d'inscriptions sur le site et le nombre de commentaires positifs sur le blog?
Si vous vous posez ces questions, c'est le moment de tirer des insights des données! (Contactez-nous)
Jusqu'à présent, nous avons examiné comment les données gratuites de big data et les données des réseaux sociaux sont utilisées dans le marketing en ligne à travers des exemples concrets.
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