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谷歌云的工具如何帮助你解决最大的营销问题

谷歌云的工具如何帮助你解决最大的营销问题

如今,“云”这个词在市场营销中无处不在, 但它到底意味着什么仍然是一个谜. 当许多营销人员使用这个术语时,他们通常主要指云存储. 但是,云环境变得如此强大的原因是,它们提供了许多不同的工具(不仅仅是存储),可以帮助您最大限度地利用客户数据. 

在其他地方, 我已经解释了原因 云计算对于帮助营销人员解决一些最大的问题至关重要. 但这仍然不能完全回答谷歌Cloud将使用何种工具来解决这些问题. 

您将拥有一组数据科学和工程专家来处理这些工具的技术细节, 而是要确保你用数据提出和回答的问题是正确的, 您必须了解哪些解决方案可用. 下面, 我将概述谷歌Cloud内建的四种主要工具,并解释为什么它们对你的营销成功至关重要. 

存储和分析

当我们谈论云的时候, 大多数人都熟悉存储的概念——廉价, 可伸缩的地方,结合您的所有客户营销和分析数据源. 分析只是指能够查询该数据并在其上进行其他计算处理的能力. 

当你有大量的数据时,存储很快就会成为一个问题. 这就是谷歌出价的原因 BigQuery, 企业数据仓库, 它是存储数据和获取快速洞察力的中心. 在BigQuery中收集了所有数据之后, 您可以利用我将在下面提到的云工具套件. 

而BigQuery是目的地, 有时,数据在转换成类似sql的格式之前需要一个位置. 这就是云存储的用武之地. 云存储是一种长期廉价的文件存储方式——它允许您存储 .csv和 .XML文件在完全处理之前临时处理. 云存储还可以作为基于文件的存储系统的一种非常廉价的备份.  

总而言之, 这组工具侧重于在云中构建一个可以集成的一站式商店, 访问, 维护最终, 充分利用你的数据. 

摄入

摄取是将您自己的第一方数据或第三方数据流直接传输到您的云环境的能力, 它能让你从所有来源获得实时数据. 

换句话说, 假设您的组织在网上业务蓬勃发展, 但你也有一些实体店分散在全国各地. 与BigQuery, 你可以在一个地方收集这些数据, 但你需要一套可靠的摄入工具,以确保它能立即流到云端. 如果您希望您的模型建立在尽可能准确的数据上,那么这一点非常关键. 

假设你有多个数据集, 您正在组合来自BigQuery中尚未存储的外部数据源的数据, 像脸谱网这样的. 要从该源提取数据,需要将其提取、转换并加载到BigQuery中. 这可能意味着切换一些大写字母, 删除一些数据, 将其合并到一个新表中, 等. 

Dataprep和Dataflow是两个关键的摄取工具,可以帮助从API中提取数据, 将其转换, 并将其与其他数据源结合,使之更加丰富, 可操作的数据集,可以满足您的业务需求. 

机器学习

你提取的主要原因之一, 集成, 存储数据是因为你想用它来解决一些棘手的问题:我的客户生命周期价值是多少? 我应该为未来的营销趋势做准备吗? 我能从客户在我们网站上留下的评论中获得什么关于客户需求的知识呢? 

谷歌的机器学习工具套件可以让你更好地理解数据,从而预测模式, 填补数据空白, 建立模型,让你能够回答这类问题. 

使用像AutoML这样的工具, 你可以通过营销和分析数据预测未来, 让你有可能对还没发生的事情做出反应. 机器学习将让你更深入地了解客户购买的原因,并让你能够使用特定的标准更好地细分客户. 

服务

服务使你能够利用营销和分析数据为用户建立定制化的体验. 机器学习给了你什么启示, 服务可以让你真正利用这些见解并提供个性化的内容. 

例如, 你可以使用App Engine, 云计算功能, 或CDN来阅读你的营销和分析资料, 确定某人是否是高价值客户, 给他们看一张优惠券. 

在本质上, 这些工具允许您创建模型和分析机器,以帮助您构建更加个性化的, 与客户建立有意义的关系.  

完善你的营销旅程

到目前为止,您可能已经看到,云远不只是数据的垃圾场. 事实上,它可能是您所能支配的最强大的资产. 谷歌云提供了一系列复杂的营销问题解决方案, 在现在之前, 是困难的,甚至是不可能解决的. 

当我们谈到客户旅程时, 我们最终讨论的是你为客户提供的营销过程. 这段旅程并不一定是由猜测和好运推动的漫步之路. 多亏了云, 你有能力让你的营销以有意义的方式直接对你的客户说话. 用这四种工具, 你可以与你的客户建立比以往更深层次的联系.

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