마케팅 분야의 7가지 흥미로운 데이터 과학 애플리케이션 [2022]

소개

지난 10년 동안 온라인 정보 소비가 급격히 증가했습니다. 점점 더 많은 사람들이 인터넷에 액세스할 수 있게 되면서 엄청난 양의 데이터가 매초 생성됩니다. 이 방대한 데이터 레퍼토리의 적절한 처리 및 분석은 마케터에게 고객의 요구와 요구 사항에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 엄청난 양의 데이터를 디코딩하려면 데이터 과학 도구가 필요합니다. 이 기사에서는 마케팅의 데이터 과학 응용에 관한 모든 것을 논의했습니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 의미 있는 정보를 추출하기 위해 데이터를 처리하는 도구를 제공하는 학제 간 분야입니다. 마케터는 프로파일링, 고객 의도, 참여 및 경험, 검색 엔진 최적화, 실시간 마케팅 캠페인 등과 같은 마케팅의 다양한 측면에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이러한 통찰력을 통해 마케터는 마케팅 전략을 최적화하고 최대 수익을 보장할 수 있습니다. 즉, 데이터 과학은 특정 시장이 어떻게 작동하는지, 다양한 단계를 거치는지 예측하는 데 도움이 됩니다. 이를 달성하기 위해 데이터 과학은 소스에서 올바른 데이터 캡처, 데이터 저장, 효율적인 데이터 처리, 데이터 분석, 마지막으로 마케팅 통찰력으로 변환되는 데이터 보고의 5단계 주기를 거칩니다.

데이터 과학자는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 처리하고, 결과를 분석하고, 결과적으로 비즈니스 결정에 긍정적인 영향을 미치는 솔루션을 전달하는 일을 담당합니다.

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마케팅의 데이터 과학

마케팅에서 데이터 과학 응용 프로그램과 관련하여 데이터 과학 은 마케팅 투자 수익에 매우 중요해졌습니다. 마케팅 기술의 급속한 붐은 두 가지 효과를 가져왔습니다. 한편으로는 비즈니스 환경이 더욱 복잡해졌습니다. 반면에 기업은 비즈니스 전략을 최적화하기 위해 풍부한 고객 데이터를 보유하고 있습니다. 그 결과 최근 몇 년 동안 마케팅 세계에서 데이터 과학에 대한 수요가 급증했습니다.

마케팅 담당자는 마케팅 결과를 수량화하여 예산과 전략을 모니터링해야 합니다. 디지털 캠페인에서 수집된 정보는 마케터가 비즈니스 전술을 개선하는 데 사용하며, 여기에서 데이터 과학이 해야 할 역할이 있습니다. 소셜 네트워크를 매핑하여 고객의 페르소나를 결정하고, 위치와 인구 통계를 식별하고, 고객의 응답을 추적합니다. 타겟 고객. 이러한 방식으로 기업은 마케팅 문제를 해결하는 동시에 고객에게 보다 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

마케팅에서 데이터 과학의 응용

기사의 이 섹션에서는 마케팅의 몇 가지 주요 데이터 과학 응용 프로그램을 안내합니다 .

1. 고객 프로파일링

특정 제품이나 서비스를 마케팅하려면 고객 프로필과 같은 제품을 구매하는 수천 명의 다른 고객과 특정 고객을 구별하는 속성에 대한 철저한 이해가 필요합니다. 고객의 특성을 기반으로 데이터 과학자는 대상이 되어야 하는 특정 고객 페르소나 목록을 지속적으로 생성합니다. 데이터 과학은 각 페르소나의 취향과 관심사를 활용하여 최적의 결과 제공을 위한 고객 기반을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 예산 최적화

모든 마케터는 고정 예산에서 최대의 투자 수익을 달성하는 것을 목표로 합니다. 그러나 마케터는 엄격한 예산을 지켜야 하기 때문에 까다롭고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 따라서 예산의 효율적인 활용이 이루어지지 않는 경우가 많습니다. 그러나 데이터 과학을 사용하면 제한된 리소스를 더 잘 활용할 수 있도록 마케팅 담당자의 지출 및 획득 데이터 분석을 기반으로 지출 모델을 구축할 수 있습니다. 마케터는 이 모델을 사용하여 캠페인, 채널 및 매체 전반에 걸쳐 예산을 분배할 수 있습니다.

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3. 실시간 분석

통신 기술과 소셜 미디어 플랫폼의 인기가 높아짐에 따라 실시간 데이터 분석이 가능해졌습니다. 운영 데이터와 고객 데이터는 실시간 알고리즘이 작동하는 두 가지 데이터 그룹입니다. 운영 데이터는 고객이 내리는 다양한 결정과 거래를 보여줍니다.

고객 데이터는 고객의 요구, 요구 및 선호도를 반영합니다. 이러한 실시간 데이터는 더 많은 고객 세부 정보를 수집하고, 실시간 테스트를 실행하고, 효율적인 플랫폼을 식별하고, 빠른 응답을 제공하고, 고객 경험을 향상함으로써 마케팅 캠페인의 효율성을 높입니다.

4. 특정 시장/청중 타겟팅

마케팅 캠페인은 일반적으로 일반 청중과 지역을 대상으로 합니다. 이 전략은 평범한 결과, 금전적 자원의 낭비, 수익 목표 달성 실패를 초래할 수 있습니다. 그러나 이러한 문제는 타겟팅이 제품에 반응하고 관심이 있는 청중을 대상으로 더 엄격하게 이루어지면 피할 수 있습니다. 데이터 과학의 도움으로 캠페인의 성공을 보장하고 최대 ROI를 제공할 특정 위치, 인구 통계 및 관심 분야를 식별할 수 있습니다.

5. 추천 엔진

추천 엔진은 웹사이트 사용자가 관심을 가질 만한 제품/서비스에 대한 제안을 제공하는 소프트웨어입니다. 고객의 선호도를 제품 기능과 일치시켜 높은 고객 만족도로 사용자 경험을 개인화하는 데 도움이 되는 강력한 마케팅 도구입니다. 추천 엔진은 의사 결정 트리, 회귀, 지원 벡터 머신, k-최근접 이웃, 신경망 등과 같은 도구와 알고리즘을 사용하며 이메일 및 디지털 마케팅 캠페인에 매우 유용합니다.

6. 리드 득점

이것은 마케팅에서 가장 어려운 작업 중 하나이지만 마케팅의 데이터 과학 응용 프로그램은 이 작업 도 단순화했습니다. 모든 리드가 고객으로 전환되는 것은 아닙니다. 그러나 마케터가 관심에 따라 고객을 정확하게 분류할 수 있다면 점점 더 많은 리드가 고객을 생성하고 리드 전환을 예측하기 위한 예를 제공할 것입니다.

데이터 과학자는 마케터가 리드 전환 확률을 계산하고 리드 목록을 분류하는 데 도움이 되는 예측 리드 스코어링 시스템을 구축하도록 돕습니다. 리드 스코어링 시스템은 결국 생성된 수익에 반영됩니다.

7. 가격 전략 분석

마케터는 수익 창출에 영향을 주지 않으면서 고객의 기대에 부합하는 지능적인 가격 책정 전략을 가지고 있어야 합니다. 데이터 과학의 도움으로 마케터는 개별 고객 취향, 구매 이력, 시장 시나리오 및 고객의 가격 및 구매 의도를 결정하는 경제적 상황과 같은 다양한 요소를 고려할 수 있습니다. 결과적으로 마케터는 제품에 대해 공정한 가격을 책정할 수 있습니다.

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결론

데이터 과학에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 데이터 과학이 비즈니스 세계를 어떻게 혁신했는지 더욱 분명해지고 있습니다. 방대한 양의 정보를 수집하고 분석할 수 있는 능력을 갖춘 데이터 과학자는 비즈니스를 성공의 길로 이끄는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. 우리 기사에서 논의 된 마케팅의 데이터 과학 응용 프로그램 목록은 데이터 과학이 마케팅 에 미치는 긍정적인 영향을 보여줍니다.

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