Le 7 migliori applicazioni di data science nel marketing [2022]

introduzione

L'ultimo decennio ha visto un drastico aumento del consumo di informazioni online. Con sempre più persone in grado di accedere a Internet, vengono create enormi quantità di dati ogni secondo; un'elaborazione e un'analisi adeguate di questo vasto repertorio di dati possono fornire ai professionisti del marketing informazioni inestimabili sulle esigenze e sui requisiti dei clienti. La decodifica di questa enorme quantità di dati richiede gli strumenti di Data Science. In questo articolo è stato discusso tutto ciò che riguarda le applicazioni di data science nel marketing .

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che fornisce gli strumenti per elaborare i dati per estrarre informazioni significative. Aiuta gli esperti di marketing a ottenere informazioni preziose su vari aspetti del marketing come la profilazione, l'intento del cliente, il coinvolgimento e l'esperienza, l'ottimizzazione dei motori di ricerca, la campagna di marketing in tempo reale e altro ancora.

Queste informazioni, a loro volta, consentono ai professionisti del marketing di ottimizzare le proprie strategie di marketing e garantire il massimo rendimento. In altre parole, Data Science aiuta a proiettare come si comporta un mercato specifico, nonché le varie fasi che attraversa. A tal fine, Data Science attraversa un ciclo in cinque fasi: acquisizione di dati corretti dalla fonte, archiviazione dei dati, elaborazione efficiente dei dati, analisi dei dati e, infine, reporting dei dati che si traducono in informazioni di marketing.

I data scientist sono responsabili della raccolta dei dati da diverse fonti, dell'elaborazione, dell'analisi dei risultati e della comunicazione delle soluzioni che, a loro volta, hanno un effetto positivo sulle decisioni aziendali.

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Scienza dei dati nel marketing

Quando si tratta di applicazioni di scienza dei dati nel marketing , la scienza dei dati è diventata fondamentale per il ritorno sull'investimento del marketing. Il rapido boom delle tecnologie di marketing ha avuto un duplice effetto: da un lato, l'ambiente imprenditoriale è diventato più complesso. D'altra parte, le aziende hanno abbondanti dati sui clienti per ottimizzare le strategie aziendali. Di conseguenza, la domanda di Data Science è salita alle stelle nel mondo del marketing negli ultimi anni.

Gli esperti di marketing devono quantificare i loro risultati di marketing per monitorare budget e strategie. Le informazioni raccolte dalle campagne digitali vengono utilizzate dai marketer per migliorare le proprie tattiche di business, ed è qui che Data Science ha un ruolo da svolgere: mappa i social network per determinare la personalità dei clienti, identifica località e dati demografici e tiene traccia delle risposte del pubblico di destinazione. In questo modo, le aziende possono affrontare le sfide di marketing fornendo al contempo un'esperienza di acquisto più personalizzata ai propri clienti.

Applicazioni della scienza dei dati nel marketing

In questa sezione dell'articolo, ti guideremo attraverso alcune delle principali applicazioni di data science nel marketing :

1. Profilazione del cliente

La commercializzazione di un prodotto o servizio specifico richiede una comprensione approfondita del profilo dei clienti e degli attributi che distinguono un determinato cliente dalle migliaia di altri che acquistano lo stesso prodotto. Sulla base delle caratteristiche dei clienti, i data scientist creano costantemente elenchi specifici di personalità dei clienti che devono essere presi di mira. Sfruttando i gusti e gli interessi di ogni persona, la scienza dei dati può aiutare a creare una base di clienti per una consegna ottimale dei risultati.

2. Ottimizzazione del budget

Ogni marketer mira a ottenere il massimo ritorno sull'investimento dal proprio budget fisso. Ma potrebbe essere complicato e richiedere molto tempo poiché i professionisti del marketing sono tenuti a rispettare un budget limitato. Pertanto, l'utilizzo efficiente del budget spesso non viene raggiunto. Tuttavia, utilizzando Data Science, è possibile costruire un modello di spesa basato sull'analisi della spesa del marketer e sull'acquisizione dei dati che consentirà un migliore utilizzo delle risorse limitate. Gli esperti di marketing possono utilizzare il modello per distribuire il budget tra campagne, canali e mezzi.

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3. Analisi in tempo reale

L'analisi dei dati in tempo reale è stata resa possibile dalla crescente popolarità delle tecnologie di comunicazione e delle piattaforme di social media. I dati operativi e i dati dei clienti sono i due gruppi di dati con cui funzionano gli algoritmi in tempo reale. I dati operativi mostrano le varie decisioni e transazioni che i clienti prendono.

I dati dei clienti riflettono i desideri, i bisogni e le preferenze dei clienti. Questi dati in tempo reale aumentano l'efficienza delle campagne di marketing raccogliendo più dettagli sui clienti, eseguendo test in tempo reale, identificando piattaforme efficienti, fornendo risposte rapide e migliorando l'esperienza del cliente.

4. Indirizzare il mercato/audience specifico

Le campagne di marketing sono spesso mirate a un pubblico generale e a una località. Questa strategia può comportare risultati mediocri, spreco di risorse monetarie e mancato raggiungimento degli obiettivi di reddito. Tuttavia, questi problemi possono essere evitati se il targeting è reso più stretto e più diretto verso un pubblico reattivo e interessato al prodotto. Con l'aiuto di Data Science, è possibile identificare le località, i dati demografici e gli interessi specifici che garantiranno il successo della campagna e daranno il massimo ROI.

5. Motori di raccomandazione

Un motore di suggerimenti è un software che fornisce suggerimenti per prodotti/servizi che potrebbero interessare un utente del sito web. È un potente strumento di marketing che aiuta a personalizzare l'esperienza dell'utente con un'elevata soddisfazione del cliente abbinando le preferenze dei clienti alle caratteristiche del prodotto. I motori di raccomandazione utilizzano strumenti e algoritmi come alberi decisionali, regressione, macchine vettoriali di supporto, k-neiest neighbors, reti neurali, ecc. e sono molto utili per le campagne di email e marketing digitale.

6. Punteggio principale

Questo è uno dei compiti più impegnativi nel marketing, ma anche le applicazioni di data science nel marketing hanno semplificato. Ogni lead non si converte in un cliente. Ma, se un marketer può classificare accuratamente i clienti in base al loro interesse, sempre più lead genereranno clienti e forniranno esempi per prevedere le conversioni di lead.

Data Scientists aiuta gli esperti di marketing a creare un sistema predittivo di punteggio dei lead che calcolerà la probabilità di conversioni dei lead e aiuterà a classificare l'elenco dei lead. Il sistema di punteggio dei lead alla fine rifletterà sulle entrate generate.

7. Analisi della strategia di prezzo

Un marketer dovrebbe avere una strategia di prezzo intelligente che sarà allineata con le aspettative dei clienti senza compromettere la generazione di entrate. Con l'aiuto di Data Science, gli esperti di marketing possono prendere in considerazione diversi fattori come i gusti dei singoli clienti, la cronologia degli acquisti, lo scenario di mercato e la situazione economica che determina il prezzo e l'intenzione di acquisto dei clienti. Di conseguenza, i marketer possono fissare un prezzo equo per i loro prodotti.

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Conclusione

Man mano che la domanda di Data Science continua a crescere, diventa sempre più evidente come abbia rivoluzionato il mondo degli affari. Grazie alla capacità di raccogliere e analizzare enormi quantità di informazioni, i data scientist stanno svolgendo un ruolo fondamentale nel guidare le aziende verso la strada del successo. L'elenco delle applicazioni della scienza dei dati nel marketing discusso nel nostro articolo rivela l'impatto positivo che la scienza dei dati sta avendo sul marketing.

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