Integrated Marketing Management (IMM)

4

Достаточно недавно появился новый термин о котором все заговорили в контексте автоматизации маркетинга, а именно Integrated Marketing Management.

Давайте разберемся что же это такое.

Integrated Marketing Management — класс программных продуктов, используемых в качестве платформы для автоматизации маркетинговых процессов компании, начиная от сбора и анализа информации о клиентах, и заканчивая составлением планов, бюджетов, управлением маркетинговыми ресурсами, производством и анализом маркетинговой эффективности кампаний, хранением шаблонов коммуникаций, банеров, библиотек кампаний, оптимизации контактной политики, ведения стоп-листа и т.д. В рамках продукта вы можете создать полноценный рабочий процесс для ведения маркетинговых проектов, планирования бюджета, самих кампаний, организовывать цепочки согласования и формировать задания для менеджеров по маркетингу в зависимости от направления деятельности. При интеграции с каналами коммуникации, вы получаете единый маркетинговый движок.

Ранее эти продукты назывались Enterprise Marketing Management (как и категория программных продуктов для автоматизации маркетинга в целом), в октябре 2010 Gartner изменил терминологию, заменив термин EMM на термин Интегрированное Управление Маркетингом (Integrated Marketing Management, IMM). Далее >

Big Data Marketing Automation

0

Интересная книга о Data Driven Marketing-е, с моей редактурой. Алексей проделал хорошую работу, а после моей критики, еще и улучшил. И книга получилась вполне достойной, правда, конечно, некоторым компаниям до этого еще как до луны пешком.

Не поленитесь купить, оно того стоит. По крайней мере заставляет задуматься, что есть еще куда улучшаться.

http://www.amazon.com/Data-Driven-Marketing-automation-Automation-ebook/dp/B00IQ2E9SS/ref=sr_1_2?s=digital-text&ie=UTF8&qid=1404134805&sr=1-2&keywords=Data+Driven+Marketing

Извлекаем выгоду из рациональности

0

Хотелось бы порассуждать на тему, а сколько реально можно сэкономить/заработать, если полностью абстрагироваться от эмоционального поведения и довериться рациональному, основанному не на чувствах, а на конкретных фактах (читать цифрах). Конечно, цифры при этом должны быть полностью интерпретированы и укладываться в общее понимание мира.

Возьмем для примера задачу оптимизации тарифной политики. Я буду рассматривать на примере телекома, но в принципе ничего не мешает, такие же рассуждения применить к другим отраслям. Возьмем, например, провайдера проводного доступа в Интернет. У него есть линейка тарифов, понятно, что она со временем меняется, какие-то абоненты сидят на архивных тарифных планах, т.е. они менее рациональны и скорее всего переплачивают, какие-то абоненты, возможно, сидят на акционных предложениях, в этом случае может быть как ситуация с переплатой так и с экономией. Если проанализировать распределение абонентов по ARPU, скорее всего, график распределения будет близок к нормальному, возможно с некоторым сдвигом в стороны минимальной границы тарифных планов, с Далее >

Как подобрать диаграмму для визуализации данных

0

Натолкнулся на интересную схему выбора диаграммы в задачках, которых для лучшего восприятия требуется визуализация данных. Делюсь с читателями (для увеличения нажать на картинку).

Удачи вам, выбирайте правильную визуализацию.

День сурка, Big Data и тренды (Data Driven Services)

0

Прочитал итоги прошедшей 4 июня 2014 г. конференции   «Big Data – технология будущего»

Подробнее вы можете ознакомиться по ссылке:http://bigdata.cnews.ru/reviews/index.shtml?2014/06/11/575622

 

 

Выводы печальные и неутешительные. Прошло 2 года с момента когда я участвовал в круглом столе совместно с коллегами из других телекомов и компанией IBM. Так вот, с того момента, я вам хочу сказать, мало что поменялось. Пожалуй выделился определенный тренд использования дешевых opensource решений для тестирования высоконагруженных задач без какого-либо эффекта.  И все! Прошло 2 года и кейсов особых не добавилось, да, все говорят о том, что можно делать и без технологий Big Data. Вымпелком все ищет птицу счастья, однако не хочу ничего говорить, но их задачи можно решать и без этой технологии. Объемы данных не позволяют тестировать быстро, но все же можно. Пусть так.

Но неужели BigData только для крупных компаний?

На мой взгляд еще далеко не все карты брошены на Далее >

Вверх