Có một số lớp mà các nhà chưng cất dữ liệu nhận được từ các đối tác phân tích của họ. Một số trong số đó khá đơn giản, chẳng hạn như loại rượu mạnh nào bán chạy nhất và thành phố hoặc bang nào chuyển sản phẩm nhiều nhất. Các dạng dữ liệu khác tập trung nhiều vào nhân khẩu học của người tiêu dùng, chẳng hạn như tuổi, giới tính, mức lương của một người và số tiền họ thường chi tiêu trong chuyến đi đến cửa hàng rượu yêu thích của họ. Đặc biệt, những chỉ số này giúp các nhà máy chưng cất nghiên cứu các quan niệm dựa trên nhân khẩu học được định kiến ​​trước để có được một cái nhìn cụ thể hơn về khách hàng của họ.

Emily Webster, giám đốc tiếp thị và bán hàng của nhà máy rượu tại Hangar 1 nhà máy chưng cất ở Alameda, California. Nhưng dữ liệu chúng tôi thu thập có thể cho chúng tôi biết rằng khách hàng thực sự yêu thích sản phẩm của chúng tôi là phụ nữ 40 tuổi kiếm được nhiều tiền hơn. Có được thông tin chi tiết này có thể giúp chúng tôi xây dựng các chiến lược tiếp thị tốt hơn với khách hàng cụ thể đó.

Các nhà máy chưng cất cũng tận dụng sự hiểu biết sâu hơn về khách hàng theo hướng dữ liệu này để xây dựng trải nghiệm tại phòng nếm và tham quan nhà máy chưng cất phù hợp với sở thích của cơ sở khách hàng mục tiêu của họ. Điều này đặc biệt quan trọng khi mọi người dần bắt đầu cảm thấy thoải mái với việc tham quan các nhà máy chưng cất sau hơn một năm đóng cửa. Kate Jerkens, phó chủ tịch cấp cao về tiếp thị và bán hàng toàn cầu tại Bác thân yêu nhất nhà máy chưng cất ở Shelbyville, Tennessee. Chúng tôi muốn sử dụng dữ liệu để đảm bảo đang tạo ra trải nghiệm tích cực mà họ muốn.

Trong một số trường hợp, dữ liệu thông báo cho các nhà máy chưng cất rằng những gì khách hàng muốn là một trải nghiệm nâng cao. Thông tin chi tiết mà Webster nhận được thông qua phân tích dữ liệu đã buộc cô phải dựa vào kinh nghiệm làm việc cho các nhà máy rượu vang ở Napa gần đó để cung cấp các chuyến bay nếm thử cao cấp bao gồm cả pho mát và trứng cá muối. Nó đã được chứng minh là một sản phẩm phổ biến và đã giúp tạo ra mối liên hệ sâu sắc hơn nữa với khách hàng của nhà máy chưng cất. Webster cho biết những loại trải nghiệm này phát triển lòng trung thành với thương hiệu, không chỉ đối với chất lỏng mà còn đối với chính sản phẩm.

Đóng khoảng cách

Thông tin được thu thập thông qua các hình thức thu thập dữ liệu khác nhau chỉ là: thông tin. Ngay cả khi có các công cụ phức tạp để phân tích dữ liệu, một số thông tin đòi hỏi sự logic và hiểu biết sâu sắc của con người để giải thích nó một cách chính xác và hữu ích. Jerkens nói: Điều quan trọng là phải nhìn mọi thứ một cách tổng thể. Ví dụ: dữ liệu về chuyến tham quan nhà máy chưng cất của chúng tôi nghiêng về phụ nữ, nhưng điều đó không khớp với các mẫu dữ liệu khác. Lý do họ lệch một phần là do phụ nữ là người lên kế hoạch cho chuyến đi khi đặt chỗ các điểm đến.

Ngoài ra còn có một số lỗ hổng trong việc thu thập dữ liệu mà ngành công nghiệp chưng cất vẫn chưa đóng lại. Báo cáo cạn kiệt chưa được cập nhật theo thời gian thực, do đó, các nhà sản xuất chưng cất không có toàn quyền truy cập vào số lượng chai chính xác có sẵn tại một tài khoản tại cơ sở hoặc tại cơ sở. Quảng cáo trực tuyến theo hướng dữ liệu có phần không hữu ích. Mặc dù họ có thể cho người dùng được nhắm mục tiêu biết chai rượu yêu thích của họ có sẵn ở một cửa hàng rượu gần đó, nhưng họ không được phép nói chính xác cửa hàng nào, điều này tạo cho quảng cáo một chút rung cảm địa phương trong khu vực của bạn.

Tuy nhiên, những vấn đề này chỉ là trục trặc nhỏ so với sự giàu có của cái nhìn sâu sắc mà một nhà máy chưng cất có thể truy cập thông qua phân tích dữ liệu. Đó là một quy trình thực sự có thể củng cố động lực của nhà máy chưng cất / người tiêu dùng, bất chấp những lời kêu gọi xâm phạm quyền riêng tư của một số người, là mục tiêu cơ bản đối với các nhà máy chưng cất và các đối tác phân tích của họ. Donaho nói, chúng tôi không muốn cung cấp dữ liệu của một người hoặc bất cứ thứ gì tương tự. Tất cả những gì chúng tôi đang làm chỉ là cố gắng tìm ra cách tốt nhất để khiến người đó kết nối với chai rượu yêu thích của họ.