データ分析は、間違いなく製造部門に影響を与える最も破壊的なテクノロジーの XNUMX つです。 製造業者は 分析に約 10 億ドルを費やす 年末までに。
データ分析は、メーカーが直面する最大の課題の多くを解決できます。 製造で分析を活用することの最も重要な利点の XNUMX つは、マーケティングの最適化と自動化です。
他社の特定のマーケティング業務を受託する委託先を製造販売代理店といいます。 彼らはマーケティング部門として機能し、戦略と方向性を提供し、企業が行うマーケティング上の決定に対するコンサルタントとして行動することができます。 スマート マニュファクチャリング マーケティング エージェンシーは、業務においてデータ分析が果たす役割を理解しています。
ビッグデータは、製造業者が直面するマーケティング上の懸念の多くに対処しています
多くのメーカーは、自社の業務においてデータ分析が果たす役割を理解しようとしています。 マーケティングに使用する利点について議論する前に、この技術が標準的な製造プロセスにどのような関連性があるかを把握することが重要です。
Amine Belhad と彼の共著者は、ホワイト ペーパーで製造業におけるビッグ データに関するいくつかの問題に対処しました。 製造プロセスのビッグデータ分析を理解する: 文献レビューと複数のケース スタディからの洞察.
近年、とりわけデジタル技術、コンピューティング能力、いわゆるモノのインターネット (IoT) が指数関数的に成長していることは明らかです。 これらの技術的進歩により、メーカーはますます大量かつ圧倒的な量のデータから価値を引き出す手段を手に入れ、大きな競争上の優位性を獲得することを目標としています。 いくつかの研究によると、ビッグデータは日常生活のさまざまな側面に浸透していますが、製造プロセスの最適化にも不可欠になっています。
その明らかな利点にもかかわらず、製造プロセスでデータ分析を使用するにはかなりの課題があります。 状況によっては、プロセスや情報システムを制御するコンピューターから取得した情報を大量に使用することは、これらのプロセスのデータベースが想像を絶するサイズになることを意味します。 IoT デバイスや生産プロセスの変数を測定するセンサーなどを見つけることはますます一般的になっています。これは、将来、インテリジェントな製造プロセスから得られるデータが劇的に拡大することを意味します。
しかし、ビッグデータへの熱意と関心の高まりにもかかわらず、製造プロセスにおけるデータ分析技術の真の能力に関する研究はまだ比較的新しいものです。 実際、プロセスでビッグデータを使用したいと考えている企業は、通常、その概念を理解するのが難しいと感じています。
一方で、一部の学者は、ビッグデータはまだ原始的な段階にあり、この技術の有効性を制限していると指摘しています。 したがって、生産工学の専門家は、プロセス、品質、オペレーションズ・リサーチ、ロジスティクスなどのさまざまな分野に特化し、製造および製造プロセスに関連するビッグデータに関する既存の研究を事例を考慮して深める作業に取り組むことが重要です。ビッグデータを使用して自社のプロセスを改善する企業での研究。 この文脈では、いくつかの目的を強調することが重要です。
製造業のマーケティング プロセスにおけるデータ分析の役割は、さらに不明確です。 幸いなことに、新しい研究は、研究者が製造業のマーケティングでビッグデータを使用する利点をよりよく理解するのに役立っています。
製造部門のマーケティングにデータ分析を使用する利点は何ですか?
を使用することのいくつかの重要な利点 製造販売代理店 データ分析の利点を理解している人は、以下に記載されています。
- ● ターゲットオーディエンス
製造マーケティング代理店の主な顧客は、卸売業者、小売業者、サプライ チェーン メーカー、およびその他のビジネス エンド オーナーです。 データ分析テクノロジーは、メーカーが顧客を徹底的に調査し、ターゲットとする最適なオーディエンスを見つけるのに役立ちます。
- ● 顧客の要望
潜在的なクライアントは、顧客に簡単に商品を提供し、同時に多額の利益を生み出すことができるウィンウィンの取引を求めています。 データ分析は、製造業者が顧客のレビューをオンラインで評価し、評判管理の実践を行って顧客をよりよく理解するのに役立ちます。
- ● 関係する職業
購買担当者、マネージャー、経理および財務チーム、その他のフィールド スペシャリストと協力して業務を遂行していただきます。 人工知能 競争することも大きな課題です。
- ● 優先順位
市場のすべての顧客は、理想的な価格、信用度、提供するサポート、および評判を備えたマーケティング代理店を探しています。 データ分析は、メーカーがさまざまな要因とパフォーマンス目標の間の相関関係を特定するのに役立ち、リソースをどこに割り当てる必要があるかを確認できます。
前述のすべてのポイントは、製造販売代理店が優先する必要があります。
データ分析で対応できる製造業マーケティングエージェンシーの課題
製造業のマーケティング エージェンシーは、些細な問題や問題に直面する可能性があります。これらの問題はしばしば困難ではありますが、解決できないわけではありません。 データ分析は、次のような最も差し迫った問題の多くを解決できます。
- 特定の要件
ニッチにもよりますが、マーケティングエージェンシーはより多くのトラフィックを必要とすることがよくあります。
- 長期販売
B2Cマーケティング代理店と比較して、製造販売代理店またはB2Bマーケティング代理店は、販売サイクルが長く、徐々にメリットが現れます。 これにより、企業と B2B マーケティング代理店の間で信頼の問題が発生する可能性があります。
- マーケティングが難しい製品
高価なオブジェクトを持つ会社やビジネスを引き受けると、マーケティング部門で問題が発生する可能性があります. このような高価格の製品は、市場に出すのが難しく、その結果、販売が困難になり、マーケティング代理店とそのクライアントとの間に不信と問題が生じます。
マーケティング代理店の設定
独自の製造マーケティング代理店を作成する際に誰もが考慮しなければならないいくつかの重要なことは次のとおりです。
- 経験豊富なスタッフの確保と事前の正しい知識の習得
- 献身とコミットメントをもってお客様にサービスを提供してください。
- あなたが専門知識を提供することを得意とし、何らかの方法または形でそれを示してください。
- 何百ものマーケティング代理店があるため、他社との差別化を図ってください。
データ分析を製造業のマーケティング戦略に統合する最良の方法
製造マーケティング代理店の設立は難しい場合があります。 したがって、データ分析を戦略的に活用するなど、急速な成長に役立つ可能性のある戦略を検討する必要があります。 次の戦略を使用して、データ分析テクノロジをビジネス モデルに統合できます。
1. コンテンツを頻繁に公開する
コンテンツは、製造業のマーケティング エージェンシーの主力エンジンです。 Web サイトに公開されるコンテンツが多いほど、人々を惹きつけるため、サイトのコンテンツは魅力的でよく書かれている必要があります。 オンライン トラフィックを Web サイトに誘導できるように、さまざまなトピックを Web サイトに投稿することをお勧めします。
2. メールマーケティング
製造業のマーケティングは、長期的に使用すると常に有益であるため、メール マーケティングは情報を広めるための適切な戦略となる可能性があります。
3. Google 広告
SEO の専門家を雇った後でも、エージェンシーの成功は保証されません。 Google は最も一般的に使用されている検索エンジンであるため、適切かつ賢明に Google 広告に投資することで利益を得ることができます。
4. ウェブサイトを最適化する
カラフルで魅力的でユーザー フレンドリーな Web サイトを作成することは、顧客を引き付けて魅了するために重要です。 これは、トラフィックと潜在的な顧客を獲得するために全力を尽くさなければならない新興のマーケティング代理店にとって特に重要です。
5.ソーシャルメディアの統合
Facebook、TikTok、Instagram、YouTube などの人気サイトには何百万人ものアクティブ ユーザーがいるため、ソーシャル メディア マーケティングは製品を宣伝するための最良の方法です。 ソーシャル メディアの適切な活用が成功の鍵となります。
製造業のマーケティングにはデータ分析技術が不可欠
代理店の設立には時間がかかるため、独自のマーケティング代理店を設立する段階では、辛抱強く目標に忠実であり続けることが適切です。 データ分析テクノロジーは、製造業者がこれらの目標を達成するのに役立ちますが、それをサポートするには適切な機関が必要です。
データ分析を使用するマーケティング代理店を開始するメリット
他の会社のマーケティングチームに参加するよりも、専門のマーケティング会社で働く方が自由と機会があるため、マーケティングを専門とする人は誰でも、自分のスキルを十分に活用するためにマーケティング代理店に参加または開始する必要があります. レポートによると、デジタル マーケティングおよび広告業界は 332.5 億の価値があり、急速な成長が見込まれています。 データ分析は メーカーが戦略的にマーケティングを行いやすくする.
マーケティング エージェンシーの開始を考えている場合、適切に運用および開始する方法について、いくつかの問題に直面したり、疑問を持ったりすることがあります。
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- 情報源： https://www.smartdatacollective.com/data-analytics-solves-manufacturing-marketing-agency-challenges/
