10 Tips Untuk Membangun Merek Big Data yang Sukses

Merek big data yang sukses menawarkan solusi yang dapat ditindaklanjuti.

Premis dari big data adalah bahwa dataset bisnis kontemporer telah menjadi begitu besar sehingga metode alternatif di luar perhitungan murni harus digunakan untuk menginterpretasikan informasi tersebut secara tepat waktu. Oracle, salah satu perusahaan teknologi terkemuka, mendefinisikan data besar sebagai menggambarkan "... strategi manajemen informasi holistik yang mencakup dan mengintegrasikan banyak jenis data baru dan manajemen data bersama data tradisional."

Dalam banyak kasus, keanggunan dan keefektifan solusi data besar yang dapat ditawarkan oleh merek atau perusahaan Anda menentukan keberhasilan dan reputasinya. Dalam pasar global dan berbasis data, branding big data yang unik akan bergantung pada tempat hukuman dan hasil yang mencolok.

Edukasi Audiens Anda

Big data adalah bidang revolusioner dalam hal luasnya dan menjangkau hampir setiap transformasi digital yang kita saksikan hari ini.

Aplikasi dan layanan pada ponsel sering kali disesuaikan untuk merespons tindakan pelanggan pada saat itu, dan big data memiliki banyak manfaat dalam hal itu dapat meningkatkan loyalitas merek, memprediksi tren pembelian konsumen, atau mengungkapkan keandalan produk. Memberi audiens Anda ikhtisar singkat tentang apa yang dibutuhkan data besar dapat membantu memudahkan mereka untuk membeli layanan Anda, dan metode penjualan berbasis pendidikan seringkali lebih efektif daripada pemasaran biasa.

Tunjukkan Bagaimana Merek Anda Mengkonseptualisasikan Big Data

Ada beberapa istilah kunci yang harus diperhatikan oleh siapa pun yang memiliki data besar. Diantaranya adalah uraian IBM tentang empat V data besar: volume, variasi, kecepatan, dan kebenaran. Untuk membangun kredibilitas sebagai merek big data yang bernilai tinggi, perusahaan Anda harus memberikan ruang lingkup konsep yang luas dan berwawasan luas, seperti keempat nilai ini, karena ini merupakan sinyal untuk kompetensi kepada pembeli Anda.

Berkomunikasi dan Membingkai Masalah Big Data secara Efektif

Data besar adalah masalah yang harus dipecahkan, perusahaan berusaha menemukan cara tercepat dan paling optimal untuk menginterpretasikan data dalam skala besar, jadi bagaimana Anda berusaha mendekonstruksi masalah rumit ini sangat berpengaruh terhadap nilai merek Anda.

Oracle menggunakan ide pembingkaian masalah untuk menunjukkan keahlian dan kesiapan mereka dengan sangat baik ketika mereka mendefinisikan beberapa kategori seperti konteks bisnis, visi arsitektur, keadaan saat ini, tata kelola, dan banyak lagi.

Kemudian mereka mengajukan sejumlah pertanyaan penting dan menyarankan solusi yang mungkin dalam bagan untuk menunjukkan kedalaman wawasan mereka tentang topik tersebut.

Bedakan Diri Anda Dari Merek Lain

Semua perusahaan big data berusaha mengatasi masalah interpretasi ini, dan klien mana pun Anda yang berpengetahuan akan memahami konteks dan lanskap bisnis ini. Karena itu, Anda perlu menentukan dan membedakan merek Anda agar menonjol.

Misalnya, area mana dari solusi berbasis Cloud yang dioperasikan oleh big data merek Anda (IaaS, PaaS, atau SaaS) dan apa yang menjadi solusi yang mengoptimalkan pengiriman dan menempatkannya di atas merek lain?

Sebuah artikel dari Harvard Business Review mencatat meningkatnya prevalensi dan keberhasilan (80,7%) solusi big data, yang berarti bahwa persaingan antar perusahaan pasti akan meroket.

Andalkan Visual yang Kuat untuk Membujuk

Visual menawarkan mengubah merek menjadi kendaraan yang kuat dan persuasif. Peneliti MIT telah menemukan bahwa otak manusia dapat mengenali gambar yang terlihat hanya 13 milidetik.

Secara tepat, menggunakan metode visual untuk membuat penilaian tentang sejumlah besar data adalah rute yang disukai dalam beberapa solusi big data. Visual memberikan kejelasan dan kecerdasan untuk klien.

Memiliki Antarmuka Pengguna yang Bersih

Desain antarmuka pengguna yang bersih adalah detail yang secara alami dimiliki oleh perusahaan big data.

Anda memberi pengguna Anda program atau sistem yang akan membantu mereka menafsirkan data dalam jumlah besar. Jika Anda bahkan tidak dapat mengelola informasi di situs Anda dengan baik, bagaimana Anda bisa mengharapkan klien Anda mempercayai Anda untuk secara akurat menganalisis dan melaporkan sejumlah besar data konsumen?

Navigasi situs web dan antarmuka pengguna adalah aspek kunci dari presentasi produk yang tidak dapat Anda hemat.

Craft a Tech-Savvy Theme and Persona

Karena Anda memasarkan merek Anda sebagai merek data besar, penting untuk mempertahankan citra bahwa Anda adalah perusahaan yang lancar menangani topik teknologi dan beroperasi pada tingkat kecanggihan yang umumnya tinggi.

Sepotong baru-baru ini di Harvard Business Review mencatat bahwa budaya perusahaan Anda harus cocok dengan merek Anda: "Jika budaya Anda dan merek Anda didorong oleh tujuan dan nilai yang sama dan jika Anda menjalinnya bersama menjadi satu kekuatan penuntun tunggal untuk perusahaan Anda, Anda akan memenangkan pertempuran kompetitif untuk pelanggan dan karyawan. "

Buat Aliran Sleek dan Presentasi Perusable

Poin ini sangat mudah dan sesuatu yang bahkan sebagian besar perusahaan kecil berhasil atasi. Aliran ramping biasanya melibatkan sejumlah diagram bergambar yang saling terkait dan menyeret pembaca ke satu arah. Jika Anda memeriksa halaman presentasi SAS Analytics mana pun, Anda akan mencatat penggunaan kode warna dan bentuk untuk membatasi konsep penting dan meningkatkan dampak visual informasi di satu halaman.

Tunjukkan Hasil Strategi Analisis Data Anda

Tunjukkan kepada semua orang apa gagasan umum di balik strategi analitik data besar Anda segera setelah mereka tiba di situs.

Dazzle mereka dengan janji fitur unik jika mereka menggunakan program Anda atau jika mereka berkonsultasi dengan bisnis Anda tentang cara mendekati data besar dengan benar. Mouseflow adalah contoh perusahaan yang memanfaatkan kekuatan strategi yang berorientasi pada hasil ini dengan segera menarik perhatian pembaca dengan konsep peta panas yang memantau perilaku konsumen di sebuah situs.

Sertakan Testimoni Berdampak dan Informasi Spesifik

Masalah reputasi. Sebagai merek data besar, Anda harus mendukung reputasi klien Anda yang lebih besar untuk meningkatkan keandalan yang dirasakan dari strategi data besar perusahaan Anda sendiri. Lihat pengaturan kesaksian Datameer, yang mencakup gambar yang jelas dari perusahaan yang dikenal secara umum di deretan kotak yang bersih. Masing-masing panel ini dapat diklik dan membawa Anda ke halaman dengan studi kasus mengenai hasil Datameer untuk perusahaan itu dan target atau metrik keberhasilan tertentu yang mereka gunakan untuk mengukur dampak dari solusi big data mereka.