Nền tảng CRM và Dữ liệuPhân tích & Thử nghiệmThương mại điện tử và bán lẻTiếp thị qua email & Tự động hóa tiếp thị qua emailKỹ thuật khẩn cấpĐào tạo Bán hàng và Tiếp thịHỗ trợ bán hàngTiếp thị xã hội (Social Marketing)

Netnography là gì? Nó được sử dụng như thế nào trong bán hàng và tiếp thị?

Tất cả các bạn đã nghe suy nghĩ của tôi về người mua personasvà mực ảo hầu như không khô trên bài đăng trên blog đó và tôi đã tìm thấy một cách mới và tốt hơn nhiều để tạo chân dung người mua.

Netnography đã nổi lên như một phương tiện tạo ra nhanh hơn, hiệu quả hơn và chính xác hơn. người mua personas. Một phương tiện của việc này là các công ty nghiên cứu trực tuyến sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội dựa trên vị trí (được gắn thẻ địa lý) để phân tích các tương tác xã hội và sở thích của khách hàng dựa trên một khu vực xác định. Các nền tảng này có thể cho phép người dùng kéo bán kính xung quanh bất kỳ vị trí nào họ chọn và cạo tất cả các loại dữ liệu từ những người trong khu vực đó.

Robert Kozinets, giáo sư báo chí, là người phát minh ra netnography. Vào những năm 1990, Kozinets, Chủ tịch Quan hệ công chúng chiến lược và Truyền thông kinh doanh của Hufschmid đã đặt ra thuật ngữ này - kết hợp Internet với dân tộc học - và phát triển phương pháp nghiên cứu từ đầu.

Định nghĩa của Netnography

Netnography là một nhánh của dân tộc học (mô tả khoa học về phong tục của các dân tộc và nền văn hóa riêng lẻ) phân tích hành vi tự do của các cá nhân trên Internet sử dụng các kỹ thuật nghiên cứu tiếp thị trực tuyến để cung cấp những hiểu biết hữu ích.

Robert Kozinets

Netnography biên dịch và phân tích dữ liệu về hành vi xã hội tự do của các cá nhân trên Internet. Điều quan trọng là dữ liệu này được thu thập khi người tiêu dùng đang hành xử tự do, trái ngược với các cuộc khảo sát nghiên cứu trong đó người tiêu dùng đôi khi trả lời để tránh bối rối hoặc làm hài lòng người khảo sát.

Báo cáo Personas của người mua so với Netnography

Nghiên cứu về tính cách người mua báo cáo bao gồm hoàn toàn Mục tiêu dữ liệu là các chỉ số thực tế về lối sống, sản phẩm và lựa chọn thương hiệu. Các nhà phân tích nghiên cứu biên soạn các báo cáo và sau đó tạo hồ sơ về các phân đoạn người mua cho sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

Đó là một công cụ đáng kinh ngạc cho các nhà tiếp thị vì dữ liệu có thể được tổng hợp một cách nhanh chóng và chính xác. Netnography là thuận lợi vì các công ty có thể biên soạn hồ sơ của họ ngay lập tức thay vì mất hàng tuần hoặc hàng tháng để thu thập nghiên cứu. Đó là một sự khác biệt lớn so với nghiên cứu truyền thống mà đôi khi có thể mất hàng tháng để tổng hợp và phân tích. Khi bạn nhận được loại nghiên cứu đó, người mua của bạn có thể sẽ thay đổi một chút. Hoặc thậm chí rất nhiều.

Vì vậy, ngay lập tức, bạn biết ai là khách hàng mang lại lợi nhuận cao nhất cho mình, họ quan tâm đến điều gì ngay lúc đó cũng như cách thức và lý do họ tương tác với các đồng nghiệp của mình.

Loại nghiên cứu cá tính này cung cấp dữ liệu quan trọng về những khách hàng sinh lời nhiều nhất của bạn, bao gồm thu nhập hộ gia đình, dân tộc, điểm đau, mục tiêu, ảnh hưởng, hoạt động / sở thích và hơn thế nữa. Các báo cáo này cũng có thể cho bạn biết những trang web hoặc thương hiệu mà mỗi người có khả năng làm việc và năm từ khóa hàng đầu mà bạn có thể sử dụng để tiếp cận họ.

Một báo cáo netnography là một báo cáo nghiên cứu trình bày những phát hiện của một nghiên cứu netnography. Nó thường bao gồm các phần sau:

  1. Giới thiệu: Phần này cung cấp một cái nhìn tổng quan về câu hỏi nghiên cứu, nền tảng và bối cảnh của nghiên cứu, và các phương pháp nghiên cứu được sử dụng.
  2. Ôn tập văn học: Một bản tóm tắt các nghiên cứu hiện có về chủ đề này và nghiên cứu hiện tại đóng góp như thế nào vào kiến ​​thức hiện có.
  3. Thu thập và phân tích dữ liệu: Mô tả về các nguồn dữ liệu và phương pháp được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu.
  4. Những phát hiện: Phần này trình bày những phát hiện chính của nghiên cứu, bao gồm các chủ đề và mẫu chính xuất hiện từ dữ liệu.
  5. Thảo luận: Phần này diễn giải các phát hiện và liên hệ chúng với câu hỏi nghiên cứu và tổng quan tài liệu. Nó cũng bao gồm những hiểu biết sâu sắc về ý nghĩa đối với ngành hoặc mục tiêu cụ thể.
  6. Kết luận : Tóm tắt các phát hiện chính, ý nghĩa và đề xuất nghiên cứu trong tương lai.
  7. dự án: Danh sách các nguồn được trích dẫn trong báo cáo.

Xin lưu ý rằng cấu trúc và nội dung của một báo cáo nghiên cứu mạng có thể khác nhau tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu và ngành mà nó được thực hiện.

Một số cách Netnography được sử dụng trong tiếp thị là gì?

  1. Nghiên cứu khách hàng – Netnography có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu và hiểu biết sâu sắc về khách hàng, bao gồm sở thích, thái độ và hành vi của họ. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị phát triển các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu và hiệu quả hơn.
  2. Phân tích cạnh tranh – Netnography có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu và thông tin chi tiết về đối thủ cạnh tranh, bao gồm sản phẩm, chiến lược tiếp thị và phản hồi của khách hàng. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị xác định các cơ hội để tạo sự khác biệt cho các sản phẩm và nỗ lực tiếp thị của chính họ.
  3. Phát triển sản phẩm – Netnography có thể thu thập dữ liệu và thông tin chi tiết về nhu cầu và sở thích của khách hàng, có thể đưa ra các quyết định phát triển sản phẩm và giúp các nhà tiếp thị tạo ra các sản phẩm đáp ứng nhu cầu của đối tượng mục tiêu của họ.
  4. Nội dung tiếp thị – Netnography có thể thu thập dữ liệu và thông tin chi tiết về nội dung nào phù hợp với đối tượng mục tiêu, điều này có thể giúp các nhà tiếp thị phát triển các chiến lược tiếp thị nội dung hiệu quả hơn.
  5. Giám sát phương tiện truyền thông xã hội – Netnography có thể theo dõi các nền tảng truyền thông xã hội và cộng đồng trực tuyến để hiểu các cuộc trò chuyện và xu hướng liên quan đến thương hiệu hoặc ngành. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị xác định các cơ hội để tương tác với đối tượng mục tiêu của họ và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Netnography có thể là một công cụ có giá trị cho các nhà tiếp thị muốn thu thập dữ liệu và thông tin chi tiết về đối tượng và ngành mục tiêu của họ, đồng thời phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn.

Những tiến bộ trong Trí tuệ nhân tạo và Netnography

AI hiện đang đóng một vai trò ngày càng tăng về độ chính xác của việc thu thập, phân tích và dự đoán được thực hiện bằng dữ liệu netnography. Dưới đây là một số ví dụ:

  1. Tự động hóa: Các thuật toán AI có thể tự động hóa quá trình thu thập và phân tích dữ liệu, giúp việc thực hiện các nghiên cứu về mạng trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
  2. Quy mô: AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nền tảng, mang lại hiểu biết toàn diện hơn về các cộng đồng trực tuyến.
  3. Phân tích nâng cao: Các công cụ do AI cung cấp có thể thực hiện phân tích cảm xúc và văn bản nâng cao, xác định các mẫu và thông tin chi tiết mà các nhà nghiên cứu con người khó phát hiện.
  4. Phân tích tiên đoán: Các mô hình AI có thể dự đoán các xu hướng và hành vi trong tương lai, cung cấp những hiểu biết có giá trị cho các công ty và tổ chức.
  5. Giám sát thời gian thực: Các công cụ dựa trên AI có thể giám sát các cuộc trò chuyện trực tuyến trong thời gian thực, cho phép các tổ chức nhanh chóng xác định và phản hồi các xu hướng và vấn đề mới nổi.

Sử dụng AI với netnography, các nhà nghiên cứu, chuyên gia bán hàng, nhà tiếp thị và nhà quảng cáo có thể hiểu sâu hơn và hiểu rõ hơn về cộng đồng trực tuyến, đồng thời đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên sự hiểu biết này.

Nếu bạn quan tâm đến việc mua báo cáo Netnography cho khách hàng hoặc đối thủ cạnh tranh của mình, vui lòng liên hệ với công ty của tôi, Highbridge.

Douglas Karr

Douglas Karr là người sáng lập của Martech Zone và một chuyên gia được công nhận về chuyển đổi kỹ thuật số. Douglas đã giúp bắt đầu một số công ty khởi nghiệp MarTech thành công, đã hỗ trợ thẩm định hơn 5 tỷ đô la trong các vụ mua lại và đầu tư của Martech, đồng thời tiếp tục tung ra các nền tảng và dịch vụ của riêng mình. Anh ấy là đồng sáng lập của Highbridge, một công ty tư vấn chuyển đổi kỹ thuật số. Douglas cũng là tác giả đã xuất bản sách hướng dẫn của Dummie và sách về lãnh đạo doanh nghiệp.

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.

Bài viết liên quan