マーケティングにおけるトップ7のエキサイティングなデータサイエンスアプリケーション[2022]

序章

過去10年間で、オンライン情報の消費が大幅に増加しました。 インターネットにアクセスできる人が増えるにつれ、毎秒膨大な量のデータが作成されます。 この膨大なデータのレパートリーを適切に処理および分析することで、マーケターに顧客のニーズと要件に関する貴重な洞察を提供できます。 この膨大な量のデータをデコードするには、データサイエンスのツールが必要です。 この記事では、マーケティングにおけるデータサイエンスアプリケーションに関するすべてについて説明しました。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、意味のある情報を抽出するためのデータを処理するためのツールを提供する学際的な分野です。 これは、マーケターがプロファイリング、顧客の意図、エンゲージメント、経験、検索エンジン最適化、リアルタイムのマーケティングキャンペーンなど、マーケティングのさまざまな側面に関する貴重な洞察を得るのに役立ちます。

これらの洞察により、マーケターはマーケティング戦略を最適化し、最大の利益を確保することができます。 言い換えれば、データサイエンスは、特定の市場がどのように振る舞うか、そしてそれが通過するさまざまな段階を予測するのに役立ちます。 これを達成するために、データサイエンスは、ソースからの正しいデータのキャプチャ、データの保存、効率的なデータ処理、データ分析、そして最後にマーケティングの洞察に変換されるデータの報告という5段階のサイクルを経ます。

データサイエンティストは、さまざまなソースからデータを収集し、それらを処理し、結果を分析し、ソリューションを伝達する責任があります。これらのソリューションは、ビジネス上の意思決定にプラスの効果をもたらします。

読む：インドのデータサイエンティスト給与

マーケティングにおけるデータサイエンス

マーケティングにおけるデータサイエンスアプリケーションに関しては、データサイエンスはマーケティングの投資収益率にとって非常に重要になっています。 マーケティングテクノロジーの急速なブームは2つの影響を及ぼしました。一方で、ビジネス環境はより複雑になりました。 一方、企業はビジネス戦略を最適化するための豊富な顧客データを持っています。 その結果、近年、マーケティングの世界でデータサイエンスの需要が急増しています。

マーケターは、予算と戦略を監視するために、マーケティング結果を定量化する必要があります。 デジタルキャンペーンから収集された情報は、マーケターがビジネス戦術を改善するために使用されます。データサイエンスは、ソーシャルネットワークをマッピングして顧客のペルソナを特定し、場所と人口統計を特定し、ターゲットオーディエンス。 このようにして、企業は、顧客によりパーソナライズされたショッピング体験を提供しながら、マーケティングの課題に取り組むことができます。

マーケティングにおけるデータサイエンスの応用

記事のこのセクションでは、マーケティングにおけるいくつかのトップデータサイエンスアプリケーションについて説明します。

1.顧客プロファイリング

特定の製品またはサービスをマーケティングするには、顧客のプロファイルと、同じ製品を購入する他の何千人もの顧客とは一線を画す特定の顧客を設定する属性を完全に理解する必要があります。 データサイエンティストは、顧客の特性に基づいて、対象とする必要のある顧客ペルソナの特定のリストを一貫して作成します。 データサイエンスは、各ペルソナの好みや興味を活用することで、結果を最適に提供するための顧客ベースを作成するのに役立ちます。

2.予算の最適化

すべてのマーケティング担当者は、固定予算から最大の投資収益率を達成することを目指しています。 しかし、マーケターは厳しい予算に固執しなければならないので、それはトリッキーで時間がかかる可能性があります。 したがって、予算の効率的な利用はしばしば達成されません。 ただし、データサイエンスを使用すると、マーケティング担当者の支出および取得データの分析に基づいて支出モデルを構築できるため、限られたリソースをより有効に活用できます。 マーケターは、このモデルを使用して、キャンペーン、チャネル、およびメディア全体に予算を配分できます。

読む：データサイエンスのトップアルゴリズム

3.リアルタイム分析

通信技術やソーシャルメディアプラットフォームの人気が高まるにつれ、データのリアルタイム分析が可能になりました。 運用データと顧客データは、リアルタイムアルゴリズムが機能する2つのデータグループです。 運用データは、顧客が行うさまざまな決定とトランザクションを示しています。

顧客データは、顧客の要望、ニーズ、好みを反映しています。 これらのリアルタイムデータは、より多くの顧客の詳細を収集し、リアルタイムテストを実行し、効率的なプラットフォームを特定し、迅速な対応を提供し、顧客体験を向上させることにより、マーケティングキャンペーンの効率を高めます。

4.特定の市場/オーディエンスをターゲットにする

マーケティングキャンペーンは、多くの場合、一般のオーディエンスと場所を対象としています。 この戦略は、平凡な結果、金銭的資源の浪費、および収益目標の達成の失敗をもたらす可能性があります。 ただし、これらの問題は、ターゲティングをより厳密にし、製品に反応し、関心を持っているオーディエンスに向けることで回避できます。 データサイエンスの助けを借りて、キャンペーンの成功を確実にし、最大のROIを与える特定の場所、人口統計、および関心を特定することが可能です。

5.レコメンデーションエンジン

レコメンデーションエンジンは、ウェブサイトのユーザーが興味を持つ可能性のある製品/サービスの提案を提供するソフトウェアです。 これは、顧客の好みを製品の機能と一致させることにより、顧客満足度の高いユーザーエクスペリエンスをパーソナライズするのに役立つマーケティングの強力なツールです。 レコメンデーションエンジンは、決定木、回帰、サポートベクターマシン、k最近傍法、ニューラルネットワークなどのツールとアルゴリズムを使用し、電子メールやデジタルマーケティングキャンペーンに非常に役立ちます。

6.リードスコアリング

これはマーケティングで最も困難なタスクの1つですが、マーケティングのデータサイエンスアプリケーションでもそれが簡素化されています。 すべてのリードが顧客に変わるわけではありません。 しかし、マーケティング担当者が関心に応じて顧客を正確に分類できれば、ますます多くのリードが顧客を生み出し、リードのコンバージョンを予測するための例を提供します。

データサイエンティストは、マーケターがリードコンバージョンの確率を計算し、リードリストを分類するのに役立つリードスコアリングの予測システムを構築するのに役立ちます。 リードスコアリングシステムは、最終的には生成された収益に反映されます。

7.価格戦略の分析

マーケティング担当者は、収益の創出を損なうことなく、顧客の期待に沿ったインテリジェントな価格戦略を立てる必要があります。 データサイエンスの助けを借りて、マーケターは、個々の顧客の好み、購入履歴、市場シナリオ、および顧客の価格と購入意向を決定する経済状況などのさまざまな要因を考慮することができます。 その結果、マーケターは彼らの製品に公正な価格を設定することができます。

また学ぶ：製造業における8つの興味深いデータサイエンスアプリケーション

結論

データサイエンスの需要が拡大し続けるにつれて、データサイエンスがビジネスの世界にどのように革命をもたらしたかが明らかになりつつあります。 膨大な量の情報を収集して分析する機能を備えたデータサイエンティストは、ビジネスを成功へと導く上で極めて重要な役割を果たしています。 私たちの記事で説明したマーケティングにおけるデータサイエンスアプリケーションのリストは、データサイエンスがマーケティングに与えるプラスの影響を明らかにしています。

データサイエンスについて知りたい場合は、IIIT-BとupGradのデータサイエンスのPGディプロマをチェックしてください。これは、働く専門家向けに作成され、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、業界の専門家とのメンターシップ、1- on-1業界のメンター、400時間以上の学習、トップ企業との仕事の支援。