أهم 7 تطبيقات مثيرة لعلوم البيانات في التسويق [2022]

مقدمة

شهد العقد الماضي زيادة كبيرة في استهلاك المعلومات عبر الإنترنت. مع تزايد عدد الأشخاص الذين يمكنهم الوصول إلى الإنترنت ، يتم إنشاء كميات هائلة من البيانات كل ثانية ؛ يمكن أن توفر المعالجة والتحليل المناسبين لهذه المجموعة الهائلة من البيانات رؤى لا تقدر بثمن للمسوقين حول احتياجات العملاء ومتطلباتهم. يتطلب فك ترميز هذه الكمية الهائلة من البيانات أدوات علوم البيانات. في هذه المقالة ، تمت مناقشة كل شيء يتعلق بتطبيقات علوم البيانات في التسويق .

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يوفر الأدوات اللازمة لمعالجة البيانات لاستخراج معلومات ذات مغزى. يساعد المسوقين على اكتساب رؤى لا تقدر بثمن حول جوانب مختلفة من التسويق مثل التنميط ، ونية العميل ، والمشاركة ، والخبرة ، وتحسين محرك البحث ، وحملات التسويق في الوقت الفعلي ، والمزيد.

هذه الرؤى ، بدورها ، تمكن المسوقين من تحسين استراتيجياتهم التسويقية وضمان أقصى عوائد. بمعنى آخر ، تساعد Data Science في توقع سلوك سوق معين ، بالإضافة إلى المراحل المختلفة التي يمر بها. لتحقيق ذلك ، يمر Data Science بدورة من خمس مراحل - التقاط البيانات الصحيحة من المصدر ، وتخزين البيانات ، ومعالجة البيانات بكفاءة ، وتحليل البيانات ، وأخيراً ، الإبلاغ عن البيانات التي تترجم إلى رؤى تسويقية.

علماء البيانات مسؤولون عن جمع البيانات من مصادر مختلفة ومعالجتها وتحليل النتائج وإيصال الحلول التي بدورها لها تأثير إيجابي على قرارات العمل.

قراءة: راتب عالم البيانات في الهند

علم البيانات في التسويق

عندما يتعلق الأمر بتطبيقات علوم البيانات في التسويق ، فقد أصبح Data Science أمرًا حاسمًا لعائد التسويق على الاستثمار. كان للازدهار السريع في تقنيات التسويق تأثير مزدوج - من ناحية ، أصبحت بيئة الأعمال أكثر تعقيدًا. من ناحية أخرى ، تمتلك الشركات بيانات عملاء وفيرة لتحسين استراتيجيات الأعمال. نتيجة لذلك ، ارتفع الطلب على علوم البيانات في عالم التسويق في السنوات الأخيرة.

يحتاج المسوقون إلى تحديد نتائجهم التسويقية لمراقبة الميزانيات والاستراتيجيات. يتم استخدام المعلومات التي تم جمعها من الحملات الرقمية من قبل المسوقين لتحسين أساليب أعمالهم ، وهذا هو المكان الذي يلعب فيه Data Science دورًا - فهو يرسم الشبكات الاجتماعية لتحديد شخصية العملاء ، ويحدد المواقع والتركيبة السكانية ، ويتتبع ردود أفعال العملاء. الجمهور المستهدف. بهذه الطريقة ، يمكن للشركات مواجهة تحديات التسويق مع توفير تجربة تسوق أكثر تخصيصًا لعملائها.

تطبيقات علوم البيانات في التسويق

في هذا القسم من المقالة ، سنوجهك عبر بعض أهم تطبيقات علوم البيانات في التسويق :

1. تحديد سمات العملاء

يتطلب تسويق منتج أو خدمة معينة فهماً شاملاً لملف تعريف العملاء والسمات التي تميز عميلاً معينًا عن آلاف آخرين يتسوقون لنفس المنتج. استنادًا إلى خصائص العملاء ، ينشئ علماء البيانات باستمرار قوائم محددة بشخصيات العملاء التي يجب استهدافها. من خلال الاستفادة من إبداءات الإعجاب والاهتمامات لكل شخصية ، يمكن أن يساعد علم البيانات في إنشاء قاعدة عملاء لتحقيق أفضل النتائج.

2. تحسين الميزانية

يهدف كل مسوق إلى تحقيق أقصى عوائد على الاستثمار من ميزانيته الثابتة. ولكن قد يكون الأمر خادعًا ويستغرق وقتًا طويلاً لأن المسوقين ملزمون بالالتزام بميزانية صارمة. ومن ثم ، فإن الاستخدام الفعال للميزانية لا يتحقق في كثير من الأحيان. ومع ذلك ، باستخدام Data Science ، يمكن بناء نموذج الإنفاق بناءً على تحليل نفقات المسوق وبيانات الاستحواذ التي ستسمح باستخدام أفضل للموارد المحدودة. يمكن للمسوقين استخدام النموذج لتوزيع الميزانية عبر الحملات والقنوات والوسائط.

قراءة: خوارزميات علوم البيانات الأعلى

3. تحليلات في الوقت الحقيقي

أصبح تحليل البيانات في الوقت الفعلي ممكنًا مع تزايد شعبية تقنيات الاتصال ومنصات التواصل الاجتماعي. البيانات التشغيلية وبيانات العملاء هما مجموعتي البيانات اللتين تعمل بهما خوارزميات الوقت الفعلي. تُظهر البيانات التشغيلية مختلف القرارات والمعاملات التي يقوم بها العملاء.

تعكس بيانات العميل رغبات العملاء واحتياجاتهم وتفضيلاتهم. تعمل هذه البيانات في الوقت الفعلي على تعزيز كفاءة الحملات التسويقية من خلال جمع المزيد من تفاصيل العملاء ، وإجراء اختبارات في الوقت الفعلي ، وتحديد الأنظمة الأساسية الفعالة ، وتقديم ردود سريعة ، وتحسين تجربة العملاء.

4. استهداف السوق / الجمهور المحدد

غالبًا ما يتم استهداف حملات التسويق عبر الجمهور العام والموقع. قد تؤدي هذه الإستراتيجية إلى نتائج متواضعة ، وإهدار للموارد المالية ، وفشل في تحقيق أهداف الإيرادات. ومع ذلك ، يمكن تجنب هذه المشكلات إذا كان الاستهداف أكثر إحكامًا وتوجيهًا نحو الجمهور المستجيب والمهتم بالمنتج. بمساعدة Data Science ، من الممكن تحديد المواقع والتركيبة السكانية والاهتمامات التي ستضمن نجاح الحملة وتعطي أقصى عائد على الاستثمار.

5. محركات التوصية

محرك التوصيات هو برنامج يقدم اقتراحات للمنتجات / الخدمات التي قد تهم مستخدم موقع الويب. إنها أداة قوية في التسويق تساعد على إضفاء الطابع الشخصي على تجربة المستخدم مع إرضاء العملاء بدرجة عالية من خلال مطابقة تفضيلات العملاء مع ميزات المنتج. تستخدم محركات التوصية أدوات وخوارزميات مثل أشجار القرار ، والانحدار ، وآلات ناقلات الدعم ، وأقرب جيران k ، والشبكات العصبية ، وما إلى ذلك ، وهي مفيدة جدًا للبريد الإلكتروني وحملات التسويق الرقمي.

6. تسجيل النقاط الرئيسية

هذه واحدة من أكثر المهام تحديًا في مجال التسويق ، لكن تطبيقات علوم البيانات في التسويق قد بسّطت ذلك أيضًا. كل عميل متوقع لا يتحول إلى عميل. ولكن ، إذا كان بإمكان المسوق تصنيف العملاء بدقة حسب اهتماماتهم ، فإن المزيد والمزيد من العملاء المحتملين سيولدون عملاء ويقدمون أمثلة للتنبؤ بتحويلات العملاء المحتملين.

يساعد علماء البيانات المسوقين في بناء نظام تنبؤي لتسجيل نقاط العملاء المحتملين والذي سيحسب احتمالية تحويلات العملاء المحتملين ويساعد في تصنيف قائمة العملاء المحتملين. سينعكس نظام تسجيل النقاط الرئيسي في النهاية على الإيرادات المتولدة.

7. تحليل استراتيجية التسعير

يجب أن يكون لدى المسوق إستراتيجية تسعير ذكية تتماشى مع توقعات العملاء دون المساومة على توليد الإيرادات. بمساعدة Data Science ، يمكن للمسوقين أن يأخذوا في الاعتبار عوامل مختلفة مثل أذواق العملاء الفرديين ، وسجل الشراء ، وسيناريو السوق ، والوضع الاقتصادي الذي يملي السعر ونية الشراء للعملاء. وبالتالي ، يمكن للمسوقين تحديد سعر عادل لمنتجاتهم.

تعلم أيضًا: 8 تطبيقات مثيرة للاهتمام لعلوم البيانات في التصنيع

خاتمة

مع استمرار نمو الطلب على علوم البيانات ، أصبح من الواضح بشكل أكبر كيف أحدثت ثورة في عالم الأعمال. من خلال القدرة على جمع وتحليل كميات هائلة من المعلومات ، يلعب علماء البيانات دورًا محوريًا في دفع الأعمال نحو طريق النجاح. تكشف قائمة تطبيقات علوم البيانات في التسويق التي تمت مناقشتها في مقالتنا التأثير الإيجابي الذي يحدثه علم البيانات على التسويق.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1- على - 1 مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.