Wat is Netnografie? Hoe word dit in verkope en bemarking gebruik?

Julle het almal my gedagtes oor gehoor koper personas, en die virtuele ink is skaars droog op daardie blogpos, en ek het reeds 'n nuwe en baie beter manier gevind om koperspersoonlikhede te skep.

Netnografie het na vore gekom as 'n baie vinniger, doeltreffender en meer akkurate manier om te skep koper personas. Een manier hiervoor is aanlynnavorsingsmaatskappye wat ligginggebaseerde sosialemediadata (geotagged) gebruik om kliënte se sosiale interaksies en voorkeure op grond van 'n gedefinieerde area te ontleed. Hierdie platforms kan gebruikers in staat stel om 'n radius rondom enige plek wat hulle kies, te sleep, en skraap alle soorte data van mense binne daardie area.

Robert Kozinets, professor in joernalistiek, is netnografie se uitvinder. In die 1990's het Kozinets, die Hufschmid-voorsitter van Strategiese Openbare Betrekkinge en Besigheidskommunikasie die term geskep - die samesmelting van internet met etnografie - en die navorsingsmetode van die grond af ontwikkel.

Die definisie van netnografie

Netnografie is die tak van etnografie (die wetenskaplike beskrywing van die gebruike van individue en kulture) wat die vrye gedrag van individue op die internet ontleed wat aanlyn bemarkingstegnieke gebruik om nuttige insigte te lewer.

Robert Kozinets

Netnografie stel en analiseer data oor die gratis sosiale gedrag van individue op die internet. Die sleutel is dat hierdie data versamel word wanneer verbruikers vrylik optree, in teenstelling met navorsingsopnames waarin verbruikers soms reageer om verleentheid te voorkom of die landmeter behaag.

Koper Personas versus Netnografie Verslae

Koperspersona-ondersoek verslae is geheel en al saamgestel uit doel data wat werklike aanwysers is van lewenstyl-, produk- en handelsmerkkeuses. Navorsingsontleders stel die verslae saam en skep dan 'n profiel van die segmente van koperpersonas vir jou produk of diens.

Dit is 'n ongelooflike hulpmiddel vir bemarkers, want die data kan vinnig en akkuraat saamgestel word. Netnografie is voordelig omdat maatskappye hul profiele onmiddellik kan laat saamstel eerder as om weke of maande te neem om die navorsing in te samel. Dit is 'n groot verskil van tradisionele navorsing wat soms maande kan neem om saam te stel en te ontleed. Wanneer jy daardie soort navorsing kry, sal jou koperpersoonlikhede waarskynlik 'n bietjie verskuif. Of selfs baie.

So, onmiddellik weet jy wie jou winsgewendste kliënte is, waarin hulle op die oomblik belangstel en hoe en hoekom hulle met hul eweknieë omgaan.

Hierdie tipe persona-ondersoek lewer kritieke gegewens oor u winsgewendste klante, insluitend huishoudelike inkomste, etnisiteit, pynpunte, doelstellings, invloede, aktiwiteite / stokperdjies, en meer. Hierdie verslae kan u ook vertel met watter webwerwe of handelsmerke elke persoon waarskynlik sal werk, en die vyf beste sleutelwoorde waarmee u dit kan bereik.

'n Netnografieverslag is 'n navorsingsverslag wat die bevindinge van 'n netnografiestudie weergee. Dit sluit gewoonlik die volgende afdelings in:

1. Inleiding: Hierdie afdeling verskaf 'n oorsig van die navorsingsvraag, die agtergrond en konteks van die studie, en die navorsingsmetodes wat gebruik is.
2. Literatuuroorsig: 'n Opsomming van bestaande navorsing oor die onderwerp en hoe die huidige studie bydra tot die bestaande kennis.
3. Data-insameling en -analise: 'n Beskrywing van die databronne en metodes wat gebruik word om die data te versamel en te ontleed.
4. Bevindinge: Hierdie afdeling bied die studie se hoofbevindinge aan, insluitend sleuteltemas en patrone wat uit die data na vore gekom het.
5. Bespreking: Hierdie afdeling interpreteer die bevindinge en bring dit in verband met die navorsingsvraag en literatuuroorsig. Dit sluit ook insigte oor die implikasies vir die bedryf of spesifieke teiken in.
6. Gevolgtrekking: 'n Opsomming van die hoofbevindinge, implikasies en toekomstige navorsingsvoorstelle.
7. Verwysings: 'n Lys van bronne wat in die verslag aangehaal word.

Neem asseblief kennis dat die struktuur en inhoud van 'n netnografieverslag kan verskil na gelang van die navorsingsvraag en die industrie waarvoor dit gedoen is.

Wat is 'n paar maniere waarop netnografie in bemarking gebruik word?

1. Kliëntnavorsing – Netnografie kan gebruik word om data en insigte oor kliënte in te samel, insluitend hul voorkeure, houdings en gedrag. Dit kan bemarkers help om meer doelgerigte en doeltreffende bemarkingsveldtogte te ontwikkel.
2. Mededingende analise – Netnografie kan gebruik word om data en insigte oor mededingers in te samel, insluitend hul produkte, bemarkingstrategieë en klantterugvoer. Dit kan bemarkers help om geleenthede te identifiseer om hul eie produkte en bemarkingspogings te onderskei.
3. Product Development – Netnografie kan data en insigte oor kliënte se behoeftes en voorkeure insamel, wat produkontwikkelingsbesluite kan inlig en bemarkers kan help om produkte te skep wat aan die behoeftes van hul teikengehoor voldoen.
4. Inhoud bemarking – Netnografie kan data en insigte insamel oor watter inhoud by teikengehore aanklank vind, wat bemarkers kan help om meer effektiewe inhoudbemarkingstrategieë te ontwikkel.
5. Monitering van sosiale media – Netnography kan sosialemediaplatforms en aanlyngemeenskappe monitor om die gesprekke en neigings wat relevant is tot 'n handelsmerk of bedryf te verstaan. Dit kan bemarkers help om geleenthede te identifiseer om met hul teikengehoor te skakel en op klante se behoeftes te reageer.

Netnografie kan 'n waardevolle hulpmiddel wees vir bemarkers wat op soek is na data en insigte oor hul teikengehoor en bedryf, en om meer effektiewe bemarkingstrategieë te ontwikkel.

Vooruitgang in kunsmatige intelligensie en netnografie

AI speel nou 'n groeiende rol in die akkuraatheid van die versameling, ontleding en voorspellings wat gemaak word met netnografiese data. Hier is 'n paar voorbeelde:

1. Automation: KI-algoritmes kan die proses van data-insameling en -analise outomatiseer, wat dit makliker en doeltreffender maak om netnografiestudies uit te voer.
2. Skaal: KI kan groot volumes data van verskeie platforms analiseer, wat 'n meer omvattende begrip van aanlyn gemeenskappe bied.
3. Gevorderde Analise: KI-aangedrewe nutsgoed kan gevorderde teks- en sentimentanalise uitvoer, patrone en insigte identifiseer wat vir menslike navorsers moeilik sal wees om op te spoor.
4. Voorspellende analise: KI-modelle kan toekomstige tendense en gedrag voorspel, wat waardevolle insigte vir maatskappye en organisasies bied.
5. Intydse monitering: KI-gebaseerde gereedskap kan aanlyn gesprekke intyds monitor, wat organisasies in staat stel om vinnig opkomende neigings en kwessies te identifiseer en daarop te reageer.

Deur KI met netnografie te gebruik, kan navorsers, verkoopspersoneel, bemarkers en adverteerders dieper insigte en begrip van aanlyngemeenskappe kry, en beter besluite neem op grond van hierdie begrip.

As jy belangstel om 'n Netnografie-verslag vir jou kliënte of mededingers te koop, moet asseblief nie huiwer om met my firma in aanraking te kom nie, Highbridge.