Top 7 ekscytujących zastosowań analizy danych w marketingu [2022]

Wstęp

W ostatniej dekadzie nastąpił drastyczny wzrost konsumpcji informacji online. Ponieważ coraz więcej osób ma dostęp do Internetu, co sekundę tworzone są ogromne ilości danych; właściwe przetwarzanie i analiza tego ogromnego repertuaru danych może dostarczyć bezcennym wglądowi marketerom w potrzeby i wymagania klientów. Odszyfrowanie tej ogromnej ilości danych wymaga narzędzi Data Science. W tym artykule omówiono wszystko, co dotyczy zastosowań data science w marketingu .

Co to jest nauka o danych?

Data Science to interdyscyplinarna dziedzina, która zapewnia narzędzia do przetwarzania danych w celu wydobywania znaczących informacji. Pomaga marketerom uzyskać bezcenny wgląd w różne aspekty marketingu, takie jak profilowanie, intencje klienta, zaangażowanie i doświadczenie, optymalizacja pod kątem wyszukiwarek, kampania marketingowa w czasie rzeczywistym i wiele innych.

Te spostrzeżenia z kolei umożliwiają marketerom optymalizację ich strategii marketingowych i zapewnienie maksymalnych zysków. Innymi słowy, Data Science pomaga w prognozowaniu zachowania określonego rynku, a także różnych etapów, przez które przechodzi. Aby to osiągnąć, Data Science przechodzi pięcioetapowy cykl – przechwytywanie prawidłowych danych ze źródła, przechowywanie danych, wydajne przetwarzanie danych, analiza danych i wreszcie raportowanie danych, które przekładają się na spostrzeżenia marketingowe.

Analitycy danych odpowiadają za zbieranie danych z różnych źródeł, przetwarzanie ich, analizę wyników i komunikowanie rozwiązań, które z kolei mają pozytywny wpływ na decyzje biznesowe.

Przeczytaj: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Nauka o danych w marketingu

Jeśli chodzi o zastosowania analizy danych w marketingu , nauka o danych stała się kluczowa dla zwrotu z inwestycji w marketing. Szybki boom na technologie marketingowe miał dwojaki skutek – z jednej strony środowisko biznesowe stało się bardziej złożone. Z drugiej strony firmy dysponują dużą ilością danych o klientach, aby zoptymalizować strategie biznesowe. W rezultacie w ostatnich latach w świecie marketingu gwałtownie wzrosło zapotrzebowanie na Data Science.

Marketerzy muszą określić ilościowo swoje wyniki marketingowe, aby monitorować budżety i strategie. Informacje zebrane z kampanii cyfrowych są wykorzystywane przez marketerów do ulepszania ich taktyk biznesowych, i tutaj Data Science ma do odegrania rolę – mapuje sieci społecznościowe w celu określenia osobowości klientów, identyfikuje lokalizacje i dane demograficzne oraz śledzi odpowiedzi grupa docelowa. W ten sposób firmy mogą stawić czoła wyzwaniom marketingowym, zapewniając swoim klientom bardziej spersonalizowane zakupy.

Zastosowania Data Science w marketingu

W tej części artykułu przeprowadzimy Cię przez niektóre najlepsze aplikacje do analizy danych w marketingu :

1. Profilowanie klientów

Marketing określonego produktu lub usługi wymaga dokładnego zrozumienia profilu klientów i atrybutów, które wyróżniają danego klienta spośród tysięcy innych kupujących ten sam produkt. Bazując na cechach klientów, analitycy danych konsekwentnie tworzą konkretne listy person klientów, na które należy kierować reklamy. Wykorzystując upodobania i zainteresowania każdej osoby, analiza danych może pomóc w stworzeniu bazy klientów w celu optymalnego dostarczania wyników.

2. Optymalizacja budżetu

Każdy marketer dąży do osiągnięcia maksymalnych zwrotów z inwestycji ze swojego ustalonego budżetu. Ale może to być trudne i czasochłonne, ponieważ marketerzy muszą trzymać się ścisłego budżetu. Dlatego często nie udaje się efektywnie wykorzystać budżetu. Jednak korzystając z Data Science, można zbudować model wydatkowy oparty na analizie danych o wydatkach i akwizycjach marketera, który pozwoli na lepsze wykorzystanie ograniczonych zasobów. Marketerzy mogą wykorzystać ten model do podziału budżetu na kampanie, kanały i media.

Przeczytaj: Najważniejsze algorytmy analizy danych

3. Analityka w czasie rzeczywistym

Analiza danych w czasie rzeczywistym stała się możliwa dzięki rosnącej popularności technologii komunikacyjnych i platform społecznościowych. Dane operacyjne i dane klienta to dwie grupy danych, z którymi działają algorytmy czasu rzeczywistego. Dane operacyjne pokazują różne decyzje i transakcje dokonywane przez klientów.

Dane klientów odzwierciedlają pragnienia, potrzeby i preferencje klientów. Te dane w czasie rzeczywistym zwiększają efektywność kampanii marketingowych, zbierając więcej danych klientów, przeprowadzając testy w czasie rzeczywistym, identyfikując wydajne platformy, udzielając szybkich odpowiedzi i poprawiając wrażenia klientów.

4. Kierowanie na określony rynek/odbiorców

Kampanie marketingowe są często kierowane do ogółu odbiorców i lokalizacji. Taka strategia może skutkować przeciętnymi wynikami, marnotrawstwem środków pieniężnych i nieosiągnięciem celów związanych z przychodami. Problemów tych można jednak uniknąć, jeśli ukierunkowanie jest ściślejsze i bardziej skierowane do odbiorców, którzy reagują i są zainteresowani produktem. Za pomocą Data Science można zidentyfikować konkretne lokalizacje, dane demograficzne i zainteresowania, które zapewnią powodzenie kampanii i zapewnią maksymalny zwrot z inwestycji.

5. Silniki rekomendacji

Silnik rekomendacji to oprogramowanie, które dostarcza sugestie dotyczące produktów/usług, które mogą zainteresować użytkownika witryny. Jest to potężne narzędzie marketingowe, które pomaga spersonalizować doświadczenie użytkownika przy wysokim zadowoleniu klientów poprzez dopasowanie preferencji klientów do cech produktu. Silniki rekomendacji wykorzystują narzędzia i algorytmy, takie jak drzewa decyzyjne, regresja, maszyny wektorów pomocniczych, k-najbliżsi sąsiedzi, sieci neuronowe itp. i są bardzo przydatne w kampaniach e-mailowych i marketingowych.

6. Punktacja ołowiu

Jest to jedno z najtrudniejszych zadań w marketingu, ale aplikacje data science w marketingu również to uprościły. Każdy lead nie zamienia się w klienta. Ale jeśli marketer może dokładnie sklasyfikować klientów zgodnie z ich zainteresowaniami, coraz więcej leadów będzie generować klientów i dostarczać przykładów prognozowania konwersji leadów.

Data Scientists pomaga marketerom zbudować predykcyjny system oceny leadów, który obliczy prawdopodobieństwo konwersji leadów i pomoże w kategoryzacji listy leadów. System scoringu leadów docelowo będzie odzwierciedlał generowane przychody.

7. Analiza strategii cenowej

Marketer powinien mieć inteligentną strategię cenową, która będzie dostosowana do oczekiwań klientów bez uszczerbku dla generowania przychodów. Z pomocą Data Science marketerzy mogą brać pod uwagę różne czynniki, takie jak indywidualne gusta klientów, historia zakupów, scenariusz rynkowy i sytuacja ekonomiczna, które dyktują cenę i intencje zakupowe klientów. W związku z tym marketerzy mogą ustalić uczciwą cenę za swoje produkty.

Dowiedz się również: 8 interesujących zastosowań analizy danych w produkcji

Wniosek

Ponieważ zapotrzebowanie na Data Science wciąż rośnie, staje się coraz bardziej widoczne, w jaki sposób zrewolucjonizowała świat biznesu. Dzięki możliwości gromadzenia i analizowania ogromnych ilości informacji, analitycy danych odgrywają kluczową rolę w kierowaniu firm na ścieżkę sukcesu. Omówiona w naszym artykule lista zastosowań nauki o danych w marketingu pokazuje pozytywny wpływ, jaki nauka o danych wywiera na marketing.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.