如今，營銷人員可以獲得比以往任何時候都多且呈指數級增長的數據。新冠疫情所驅動的數字化加速締造了一個圍繞消費者、產品和購買行為的海量數據庫。
 
據Statista預計，至2025年全球數據創建量——即創建、捕獲、復制和使用的數據總量，將增長至180多ZB。
 
挑戰在于如何篩選數據并辨別出能夠產生有價值洞察的趨勢和模式。作為一個龐大的數據洪流，如果沒有上下文情景和相關性，它對營銷人員則幾乎毫無價值。營銷人員如何轉換信息并使數據更有意義和用處呢？
 
 
知識圖譜的力量


在當今數據豐富的世界中，營銷人員可以通過知識圖譜將數據轉化為更大的營銷智能。與擁有數據行和列的傳統表格數據庫截然不同，知識圖譜將數據及其之間的關系存儲為連接節點，然后以顏色和形狀的方式直觀地展示，從而輕松檢測模式和異常情況。
 
例如，在Excel電子表格中，登陸一個客戶數據集與他們的購買歷史數據集非常容易。但是，嘗試添加額外的上下文情景，例如人口統計信息、購買路徑、購買時間和日期、當地的氣候模式就顯得既困難又笨重，也無法在一張表格內完成。然而，這種上下文情景對于確認是誰、在何時、購買什么以及怎樣購買至關重要。
 
知識圖譜旨在洞察客戶需求、產品和市場趨勢，減緩持續增長、高度互連的數據集帶來的挑戰。他們擅長關聯和管理大量買家和產品數據以應對復雜的查詢。
 
分析營銷效果
 
例如要分析網站活動并跟蹤人們如何在網站上找到不同的頁面：例如通過點擊廣告、搜索引擎、社交媒體或電子郵件鏈接。這將有助于了解當前的營銷活動是否有效，還可深入洞察可能成為客戶的網站訪問者的行為。
 
在知識圖譜中，所有頁面和營銷渠道都作為節點相互連接。通過向連接（關系）添加上下文情景，便可開始進行復雜的查詢。如果獲得訪問時間的數據，則可以分析個別營銷渠道績效的進展和對特定頁面的興趣。通過添加相關訪問者的位置數據，可以分析某些渠道是否更適合特定的區域市場。
 
實時推薦
 
實時推薦引擎對于在線零售商至關重要，其目的是推送相關產品建議，并邀請購物者將最后一分鐘選定的心儀產品添加到在線購物車中。這能實現雙贏：供應商可以出售高利潤商品、積壓商品及提供促銷活動，而購買者可以發現有用且相關的商品，從而改善客戶體驗。
 
生成相關推薦需要即時關聯產品、客戶、庫存、供應商、物流甚至社會情緒指數等數據，并即時捕捉客戶當前訪問顯示的新興趣。實時篩選所有這些數據的能力是傳統關系數據庫所不具備的。
 
對于知識圖譜來說，匹配歷史數據和會話數據并不重要。知識圖譜可以使用多種推薦方法并對其進行加權，例如基于相似用戶或產品、用戶歷史和個人資料或業務策略（促銷、利潤、庫存）做推薦。
 
了解客戶
 
在后Cookie時代，知識圖譜提供了一種關聯海量買家和產品數據的方法，以生成對產品趨勢和客戶需求的洞察。
 
在這一領域，知識圖譜的速度遠遠超過傳統方法。它們可用于分析網絡流量和點擊流數據并建立獨特的客戶檔案。
 
美國媒體集團Meredith Corporation使用圖算法將數十億的頁面瀏覽量轉換為具有豐富瀏覽配置文件的數百萬個假名標識符。然后，將3.5億個被視為具有不同興趣和模式特征的個人資料整合為1.63億個更豐富、更準確的個體資料。這能幫助集團更好地了解客戶并開展高效營銷。
 
根據2020 Neo4j Pulse調查顯示，近90%的CXO認為知識圖譜將顯著提升企業利潤。Gartner預測，到2025年，圖技術將用于80%的數據和分析創新，遠遠高于今年的10%。最終，知識圖譜將協助營銷人員實現目標，并增強企業的競爭優勢，實現業務的全面成功。