As 7 principais aplicações de ciência de dados em marketing [2022]

Introdução

A última década assistiu a um aumento drástico no consumo de informação online. Com mais e mais pessoas capazes de acessar a Internet, quantidades colossais de dados são criadas a cada segundo; o processamento e a análise adequados desse vasto repertório de dados podem fornecer insights inestimáveis ​​aos profissionais de marketing sobre as necessidades e os requisitos dos clientes. Decodificar essa enorme quantidade de dados requer as ferramentas da Data Science. Neste artigo, tudo sobre aplicações de ciência de dados em marketing foi discutido.

O que é Ciência de Dados?

Data Science é um campo interdisciplinar que fornece as ferramentas para processar dados para extrair informações significativas. Ele ajuda os profissionais de marketing a obter informações valiosas sobre vários aspectos do marketing, como criação de perfil, intenção do cliente, envolvimento e experiência, otimização de mecanismos de pesquisa, campanha de marketing em tempo real e muito mais.

Esses insights, por sua vez, permitem que os profissionais de marketing otimizem suas estratégias de marketing e garantam retornos máximos. Em outras palavras, a Data Science ajuda a projetar como um mercado específico se comporta, bem como as diversas etapas pelas quais ele passa. Para conseguir isso, a Data Science passa por um ciclo de cinco etapas – captura de dados corretos da fonte, armazenamento dos dados, processamento eficiente de dados, análise de dados e, finalmente, relatar os dados que se traduzem em insights de marketing.

Os cientistas de dados são responsáveis ​​por coletar dados de diferentes fontes, processá-los, analisar os resultados e comunicar as soluções que, por sua vez, têm um efeito positivo nas decisões de negócios.

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Ciência de dados em marketing

Quando se trata de aplicações de ciência de dados em marketing , a ciência de dados tornou-se crucial para o retorno do investimento em marketing. O rápido boom das tecnologias de marketing teve um efeito duplo – por um lado, o ambiente de negócios tornou-se mais complexo. Por outro lado, as empresas têm dados de clientes abundantes para otimizar as estratégias de negócios. Como resultado, a demanda por Data Science disparou no mundo do marketing nos últimos anos.

Os profissionais de marketing precisam quantificar seus resultados de marketing para monitorar orçamentos e estratégias. As informações coletadas de campanhas digitais são usadas pelos profissionais de marketing para melhorar suas táticas de negócios, e é aí que a Data Science tem um papel a desempenhar – mapeia redes sociais para determinar a personalidade dos clientes, identifica locais e dados demográficos e rastreia as respostas dos clientes. público-alvo. Dessa forma, as empresas podem enfrentar os desafios de marketing e, ao mesmo tempo, fornecer uma experiência de compra mais personalizada aos seus clientes.

Aplicações da ciência de dados em marketing

Nesta seção do artigo, mostraremos alguns dos principais aplicativos de ciência de dados em marketing :

1. Perfil do cliente

A comercialização de um produto ou serviço específico exige um conhecimento profundo do perfil dos clientes e dos atributos que diferenciam um determinado cliente dos milhares de outros que compram o mesmo produto. Com base nas características dos clientes, os cientistas de dados criam consistentemente listas específicas de personas de clientes que precisam ser segmentadas. Ao alavancar os gostos e interesses de cada persona, a ciência de dados pode ajudar a criar uma base de clientes para a entrega ideal de resultados.

2. Otimização do orçamento

Todo profissional de marketing visa obter o máximo retorno sobre o investimento a partir de seu orçamento fixo. Mas pode ser complicado e demorado, já que os profissionais de marketing são obrigados a manter um orçamento rigoroso. Assim, a utilização eficiente do orçamento muitas vezes não é alcançada. No entanto, usando Data Science, um modelo de gastos pode ser construído com base na análise dos gastos do profissional de marketing e dados de aquisição que permitirão melhor utilização dos recursos limitados. Os profissionais de marketing podem usar o modelo para distribuir o orçamento entre campanhas, canais e mídias.

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3. Análise em tempo real

A análise de dados em tempo real tornou-se possível com a crescente popularidade das tecnologias de comunicação e plataformas de mídia social. Dados operacionais e dados do cliente são os dois grupos de dados com os quais os algoritmos em tempo real trabalham. Os dados operacionais mostram as várias decisões e transações que os clientes fazem.

Os dados do cliente refletem os desejos, necessidades e preferências dos clientes. Esses dados em tempo real aumentam a eficiência das campanhas de marketing, reunindo mais detalhes do cliente, executando testes em tempo real, identificando plataformas eficientes, dando respostas rápidas e aprimorando a experiência do cliente.

4. Segmentação do mercado/público específico

As campanhas de marketing geralmente são direcionadas a um público geral e a um local. Essa estratégia pode resultar em resultados medíocres, desperdício de recursos monetários e não cumprimento das metas de receita. No entanto, esses problemas podem ser evitados se o direcionamento for mais restrito e mais direcionado para um público receptivo e interessado no produto. Com a ajuda do Data Science, é possível identificar os locais específicos, demografia e interesses que garantirão o sucesso da campanha e proporcionarão o máximo ROI.

5. Mecanismos de recomendação

Um mecanismo de recomendação é um software que fornece sugestões de produtos/serviços que podem interessar a um usuário do site. É uma poderosa ferramenta de marketing que ajuda a personalizar a experiência do usuário com alta satisfação do cliente, combinando as preferências dos clientes com as características do produto. Os mecanismos de recomendação usam ferramentas e algoritmos como árvores de decisão, regressão, máquinas de vetor de suporte, k-vizinhos mais próximos, redes neurais etc. e são muito úteis para campanhas de email e marketing digital.

6. Pontuação de Leads

Essa é uma das tarefas mais desafiadoras em marketing, mas os aplicativos de ciência de dados em marketing também simplificaram isso. Nem todo lead se converte em cliente. Mas, se um profissional de marketing puder classificar com precisão os clientes de acordo com seus interesses, mais e mais leads gerarão clientes e fornecerão exemplos para prever conversões de leads.

Os cientistas de dados ajudam os profissionais de marketing a criar um sistema preditivo de pontuação de leads que calcula a probabilidade de conversões de leads e ajuda na categorização da lista de leads. O sistema de pontuação de leads acabará refletindo na receita gerada.

7. Análise da estratégia de preços

Um profissional de marketing deve ter uma estratégia de precificação inteligente que esteja alinhada com as expectativas dos clientes sem comprometer a geração de receita. Com a ajuda da Data Science, os profissionais de marketing podem levar em consideração diferentes fatores, como gostos individuais dos clientes, histórico de compras, cenário de mercado e situação econômica que determinam o preço e a intenção de compra dos clientes. Consequentemente, os profissionais de marketing podem definir um preço justo para seus produtos.

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Conclusão

À medida que a demanda por Data Science continua a crescer, fica mais evidente como ela revolucionou o mundo dos negócios. Com a capacidade de coletar e analisar enormes quantidades de informações, os cientistas de dados estão desempenhando um papel fundamental na condução das empresas para o caminho do sucesso. A lista de aplicações de ciência de dados em marketing discutidas em nosso artigo revela o impacto positivo que a ciência de dados está causando no marketing.

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