Традиционные реляционные базы данных хорошо справляются с хранением структурированных данных в таблицах. Однако они менее эффективны, когда речь идет о сложных взаимосвязях между сущностями. Здесь на сцену выходят графовые базы данных, которые идеально подходят для раскрытия этих связей между клиентами, продуктами и взаимодействиями, предоставляя маркетологам новые инсайты.
Что такое графовая база данных?
Графовая база данных хранит данные в виде узлов (nodes), которые представляют собой сущности (например, клиент, продукт, транзакция, событие), и ребер (edges), которые описывают отношения между этими узлами. Ребра могут иметь свойства и направления (например, "купил", "просмотрел", "друг").
Как графовые базы данных раскрывают связи между клиентами (и не только):
Понимание клиентских путей:
Можно легко визуализировать и анализировать сложные пути клиентов: от первого контакта, через просмотры продуктов, взаимодействие с контентом, покупки, обращения в поддержку. Графовая база данных может показать посл данные bc малайзия едовательность и взаимосвязь этих событий.
Социальные связи и влияние:
Если у вас есть данные о социальных связях (например, из CRM-системы, где указано, кто кого рекомендовал, или из программ лояльности, где есть "приведи друга"), графовые базы данных могут выявить наиболее влиятельных клиентов, лидеров мнений, которые могут выступать амбассадорами бренда.
Выявление скрытых интересов и предпочтений:
Анализируя связи между клиентами и продуктами (например, "Клиент А купил Продукт X", "Клиент Б купил Продукт X", "Клиент А и Клиент Б - друзья"), можно рекомендовать Продукт Y Клиенту А, если многие друзья Клиента А, купившие Продукт X, также купили Продукт Y.
- Board index
- All times are UTC
- Delete cookies
- Contact us