Top 7 spannender Data-Science-Anwendungen im Marketing [2022]

Einführung

In den letzten zehn Jahren hat der Konsum von Online-Informationen drastisch zugenommen. Da immer mehr Menschen auf das Internet zugreifen können, werden jede Sekunde kolossale Datenmengen erzeugt; Die richtige Verarbeitung und Analyse dieses riesigen Datenrepertoires kann Marketingfachleuten unbezahlbare Einblicke in die Bedürfnisse und Anforderungen der Kunden geben. Die Entschlüsselung dieser enormen Datenmenge erfordert die Werkzeuge der Datenwissenschaft. In diesem Artikel wurde alles über Data-Science-Anwendungen im Marketing diskutiert.

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das die Werkzeuge zur Verarbeitung von Daten zum Extrahieren aussagekräftiger Informationen bereitstellt. Es hilft Vermarktern, unschätzbare Einblicke in verschiedene Aspekte des Marketings zu gewinnen, wie z. B. Profilerstellung, Kundenabsicht, Engagement und Erfahrung, Suchmaschinenoptimierung, Echtzeit-Marketingkampagnen und mehr.

Diese Erkenntnisse wiederum ermöglichen es Marketingfachleuten, ihre Marketingstrategien zu optimieren und maximale Renditen zu erzielen. Mit anderen Worten, Data Science hilft dabei, das Verhalten eines bestimmten Marktes sowie die verschiedenen Phasen, die er durchläuft, zu projizieren. Um dies zu erreichen, durchläuft Data Science einen fünfstufigen Zyklus – Erfassung korrekter Daten aus der Quelle, Speicherung der Daten, effiziente Datenverarbeitung, Datenanalyse und schließlich Berichterstellung der Daten, die sich in Marketingerkenntnissen niederschlagen.

Data Scientists sind dafür verantwortlich, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu verarbeiten, die Ergebnisse zu analysieren und die Lösungen zu kommunizieren, die sich wiederum positiv auf Geschäftsentscheidungen auswirken.

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Datenwissenschaft im Marketing

Wenn es um Data-Science-Anwendungen im Marketing geht, ist Data Science für die Marketingrendite von entscheidender Bedeutung. Der rasante Boom der Marketing-Technologien hat zweierlei bewirkt: Einerseits ist das Geschäftsumfeld komplexer geworden. Auf der anderen Seite verfügen Unternehmen über reichlich Kundendaten, um Geschäftsstrategien zu optimieren. Infolgedessen ist die Nachfrage nach Data Science in der Marketingwelt in den letzten Jahren sprunghaft angestiegen.

Marketer müssen ihre Marketingergebnisse quantifizieren, um Budgets und Strategien zu überwachen. Die aus digitalen Kampagnen gesammelten Informationen werden von Vermarktern verwendet, um ihre Geschäftstaktiken zu verbessern, und hier spielt Data Science eine Rolle – sie bildet soziale Netzwerke ab, um die Persona von Kunden zu bestimmen, identifiziert Standorte und demografische Daten und verfolgt die Antworten der Zielgruppe. Auf diese Weise können Unternehmen Marketingherausforderungen bewältigen und gleichzeitig ihren Kunden ein personalisierteres Einkaufserlebnis bieten.

Anwendungen von Data Science im Marketing

In diesem Abschnitt des Artikels führen wir Sie durch einige der wichtigsten Data-Science-Anwendungen im Marketing :

1. Kundenprofilerstellung

Die Vermarktung eines bestimmten Produkts oder einer bestimmten Dienstleistung erfordert ein gründliches Verständnis des Kundenprofils und der Attribute, die einen bestimmten Kunden von den tausend anderen unterscheiden, die dasselbe Produkt kaufen. Basierend auf den Merkmalen von Kunden erstellen Data Scientists konsequent spezifische Listen von Kundenpersönlichkeiten, die gezielt angesteuert werden müssen. Durch die Nutzung der Vorlieben und Interessen jeder Person kann Data Science dazu beitragen, einen Kundenstamm für die optimale Bereitstellung von Ergebnissen aufzubauen.

2. Budgetoptimierung

Jeder Vermarkter strebt danach, mit seinem festgelegten Budget maximale Renditen zu erzielen. Aber es könnte knifflig und zeitaufwändig sein, da Vermarkter sich an ein striktes Budget halten müssen. Daher wird eine effiziente Nutzung des Budgets oft nicht erreicht. Mithilfe von Data Science kann jedoch ein Ausgabenmodell basierend auf der Analyse der Ausgaben und Akquisitionsdaten des Vermarkters erstellt werden, das eine bessere Nutzung der begrenzten Ressourcen ermöglicht. Vermarkter können das Modell verwenden, um das Budget auf Kampagnen, Kanäle und Medien zu verteilen.

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3. Echtzeitanalyse

Die Echtzeitanalyse von Daten wurde durch die wachsende Popularität von Kommunikationstechnologien und Social-Media-Plattformen ermöglicht. Betriebsdaten und Kundendaten sind die beiden Datengruppen, mit denen Echtzeitalgorithmen arbeiten. Betriebsdaten zeigen die verschiedenen Entscheidungen und Transaktionen, die die Kunden treffen.

Kundendaten spiegeln die Wünsche, Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden wider. Diese Echtzeitdaten steigern die Effizienz von Marketingkampagnen, indem sie mehr Kundendaten sammeln, Echtzeittests durchführen, effiziente Plattformen identifizieren, schnelle Antworten geben und das Kundenerlebnis verbessern.

4. Ausrichtung auf den spezifischen Markt/das Publikum

Marketingkampagnen sind oft auf eine allgemeine Zielgruppe und einen Standort ausgerichtet. Diese Strategie kann zu mittelmäßigen Ergebnissen, Verschwendung finanzieller Ressourcen und Nichterreichen der Umsatzziele führen. Diese Probleme können jedoch vermieden werden, wenn das Targeting enger und stärker auf eine reaktionsschnelle und an dem Produkt interessierte Zielgruppe ausgerichtet wird. Mit Hilfe von Data Science ist es möglich, die spezifischen Standorte, Demografien und Interessen zu identifizieren, die den Erfolg der Kampagne sicherstellen und einen maximalen ROI erzielen.

5. Empfehlungsmaschinen

Eine Empfehlungsmaschine ist eine Software, die Vorschläge für Produkte/Dienstleistungen macht, die einen Website-Benutzer interessieren könnten. Es ist ein leistungsstarkes Tool im Marketing, das hilft, das Benutzererlebnis mit hoher Kundenzufriedenheit zu personalisieren, indem es die Vorlieben der Kunden mit den Produkteigenschaften abgleicht. Empfehlungsmaschinen verwenden Tools und Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Regression, Support-Vektor-Maschinen, k-nächste Nachbarn, neuronale Netze usw. und sind sehr nützlich für E-Mail- und digitale Marketingkampagnen.

6. Lead-Bewertung

Dies ist eine der herausforderndsten Aufgaben im Marketing, aber auch Data-Science-Anwendungen im Marketing haben dies vereinfacht. Nicht jeder Lead wird zu einem Kunden. Aber wenn ein Vermarkter Kunden genau nach ihren Interessen klassifizieren kann, werden immer mehr Leads Kunden generieren und Beispiele für die Prognose von Lead-Conversions liefern.

Data Scientists helfen Vermarktern beim Aufbau eines Vorhersagesystems für die Lead-Bewertung, das die Wahrscheinlichkeit von Lead-Conversions berechnet und bei der Kategorisierung der Lead-Liste hilft. Das Lead-Scoring-System wird sich schließlich auf die generierten Einnahmen auswirken.

7. Analyse der Preisstrategie

Ein Vermarkter sollte eine intelligente Preisstrategie haben, die an den Erwartungen der Kunden ausgerichtet ist, ohne Kompromisse bei der Umsatzgenerierung einzugehen. Mithilfe von Data Science können Vermarkter verschiedene Faktoren wie den individuellen Kundengeschmack, die Kaufhistorie, das Marktszenario und die wirtschaftliche Situation berücksichtigen, die den Preis und die Kaufabsicht der Kunden bestimmen. Folglich können Vermarkter einen fairen Preis für ihre Produkte festlegen.

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Fazit

Da die Nachfrage nach Data Science weiter wächst, wird immer deutlicher, wie sie die Geschäftswelt revolutioniert hat. Mit der Fähigkeit, enorme Mengen an Informationen zu sammeln und zu analysieren, spielen Data Scientists eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen auf den Weg zum Erfolg zu führen. Die Liste der in unserem Artikel diskutierten Data-Science-Anwendungen im Marketing zeigt die positiven Auswirkungen, die Data Science auf das Marketing hat.

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