A tömegmédiát cserélte analitikai alapú, fogyasztói profilokkal dolgozó megoldásokra a General Motors. Komoly döntés volt, 2 milliárd dollár váltott kommunikációs platformot. Nem kispálya.
Tényleg nem. A döntés eredményeképpen komolyan átalakul a cég struktúrája is. Az IT fejlesztések 90%-a házon belülre kerül majd, a korábbi 10%-kal szemben, 10 000 IT-s dolgozik majd a cégnél, az adattárházakhoz kapcsolódó költségek pedig meghaladják az 500 millió dollárt.
Mi jön ki ebből? Fogyasztói profilokra épített marketing és kommunikáció – tömeges méretekben. Nagy szükség is van rá, ugyanis egyrészt a tömegmédiumokban való szereplés nem hozta meg a kívánt eredményt, másrészt a 60-as években még 13 000 márkakereskedést eltartó hálózat mára 4 300-ra olvadt, és nagyobb támogatásra szorul. (USA-ra vonatkozó adatok.)
Szerencsére a big datára alapozott analitikai megoldásokhoz nem szükséges a nagyszámú dealer jelenlét, fontos viszont a hálózat együttműködése. Éppen ezért párhuzamosan fut a fogyasztók területalapú analízise, illetve ezek megosztása a kereskedőkkel. De menjünk sorba.
A vásárlók jobb megismerése érdekében a vásárlási adatokat területi alapon vizsgálták, amelynek eredményeképpen a vásárlási és szervizelési szokásokról alkotott képet sikerült pontosítani. Az elemzések – többek közt – megállapították, hogy akár 2 órával is hajlandóak többet autózni 500 dollárral kedvezőbb árért. Ugyanakkor, ha szervizelésről van szó, akkor jóval kisebb ugyanez a távolság.
A projekt következő lépéseként az elemzések tanulságait, beleértve a fogyasztói profilokra vonatkozó megállapításokat, megosztották a márkakereskedésekkel. Mindezt azzal a céllal, hogy a márkakereskedők azokra a háztartásokra tudjanak koncentrálni, melyek készek az autóvásárlásra és nem használt autókban gondolkodnak. Úgy tűnik sikeres lesz a koncepció, hiszen a GM azóta már pozitív eredményekről számolhatott be.
ÉS a végére egy kis hazai – ha már geoadatokról beszélünk. Ez a térkép megmutatja – kereshető formában – mennyien adóznak az adott településen. Érdemes kicsit tanulmányozni.
Forrás: Techpageone, Datafloq
