Top 7 aplicații interesante ale științei datelor în marketing [2022]

Introducere

Ultimul deceniu a cunoscut o creștere drastică a consumului de informații online. Cu tot mai mulți oameni capabili să acceseze Internetul, cantități colosale de date sunt create în fiecare secundă; procesarea și analiza corespunzătoare a acestui vast repertoriu de date poate oferi specialiștilor de marketing informații neprețuite despre nevoile și cerințele clienților. Decodarea acestei cantități enorme de date necesită instrumentele Data Science. În acest articol, a fost discutat tot ceea ce privește aplicațiile științei datelor în marketing .

Ce este Data Science?

Știința datelor este un domeniu interdisciplinar care oferă instrumentele de prelucrare a datelor pentru extragerea de informații semnificative. Ajută specialiștii în marketing să obțină informații neprețuite asupra diferitelor aspecte ale marketingului, cum ar fi crearea de profiluri, intenția clienților, implicarea și experiența, optimizarea pentru motoarele de căutare, campania de marketing în timp real și multe altele.

Aceste informații, la rândul lor, permit agenților de marketing să-și optimizeze strategiile de marketing și să asigure randamente maxime. Cu alte cuvinte, Data Science ajută la proiectarea modului în care se comportă o anumită piață, precum și a diferitelor etape prin care trece. Pentru a realiza acest lucru, Data Science trece printr-un ciclu în cinci etape - captarea datelor corecte de la sursă, stocarea datelor, procesarea eficientă a datelor, analiza datelor și, în final, raportarea datelor care se traduc în perspective de marketing.

Oamenii de știință de date sunt responsabili pentru colectarea datelor din diferite surse, procesarea acestora, analizarea rezultatelor și comunicarea soluțiilor care, la rândul lor, au un efect pozitiv asupra deciziilor de afaceri.

Citiți: Salariul Data Scientist în India

Știința datelor în marketing

Când vine vorba de aplicațiile științei datelor în marketing , știința datelor a devenit crucială pentru rentabilitatea investiției în marketing. Boom-ul rapid al tehnologiilor de marketing a avut un efect dublu – pe de o parte, mediul de afaceri a devenit mai complex. Pe de altă parte, companiile au date abundente despre clienți pentru a optimiza strategiile de afaceri. Drept urmare, cererea pentru Data Science a crescut vertiginos în lumea marketingului în ultimii ani.

Specialiştii în marketing trebuie să-şi cuantifice rezultatele de marketing pentru a monitoriza bugetele şi strategiile. Informațiile colectate din campaniile digitale sunt folosite de agenții de marketing pentru a-și îmbunătăți tacticile de afaceri și aici este locul în care Data Science are un rol de jucat – cartografiază rețelele sociale pentru a determina personalitatea clienților, identifică locațiile și datele demografice și urmărește răspunsurile utilizatorilor. public țintă. În acest fel, companiile pot face față provocărilor de marketing, oferind în același timp o experiență de cumpărături mai personalizată clienților lor.

Aplicații ale științei datelor în marketing

În această secțiune a articolului, vă vom prezenta câteva aplicații de top pentru știința datelor în marketing :

1. Profilarea clienților

Comercializarea unui anumit produs sau serviciu necesită o înțelegere aprofundată a profilului clienților și a atributelor care diferențiază un anumit client de miile altora care cumpără același produs. Pe baza caracteristicilor clienților, cercetătorii de date creează în mod constant liste specifice de persoane care trebuie vizate. Prin valorificarea gusturilor și intereselor fiecărei persoane, știința datelor poate ajuta la crearea unei baze de clienți pentru livrarea optimă a rezultatelor.

2. Optimizarea bugetului

Fiecare agent de marketing își propune să obțină rentabilitate maximă a investiției din bugetul său fix. Dar ar putea fi complicat și consumator de timp, deoarece marketerii sunt obligați să respecte un buget strict. Prin urmare, utilizarea eficientă a bugetului nu este adesea realizată. Cu toate acestea, folosind Data Science, se poate construi un model de cheltuieli bazat pe analiza cheltuielilor marketerului și a datelor de achiziție care va permite o mai bună utilizare a resurselor limitate. Specialiștii în marketing pot folosi modelul pentru distribuirea bugetului pe campanii, canale și medii.

Citiți: Algoritmi de top pentru știința datelor

3. Analize în timp real

Analiza în timp real a datelor a fost posibilă odată cu popularitatea tot mai mare a tehnologiilor de comunicare și a platformelor de social media. Datele operaționale și datele clienților sunt cele două grupuri de date cu care lucrează algoritmii în timp real. Datele operaționale arată diferitele decizii și tranzacții pe care le fac clienții.

Datele clienților reflectă dorințele, nevoile și preferințele clienților. Aceste date în timp real sporesc eficiența campaniilor de marketing prin colectarea mai multor detalii despre clienți, efectuarea de teste în timp real, identificarea platformelor eficiente, oferirea de răspunsuri rapide și îmbunătățirea experienței clienților.

4. Direcționarea pieței/publicului specific

Campaniile de marketing sunt adesea direcționate către un public și o locație generală. Această strategie poate duce la rezultate mediocre, risipă de resurse monetare și eșecul în îndeplinirea obiectivelor de venituri. Cu toate acestea, aceste probleme pot fi evitate dacă direcționarea este mai strictă și mai direcționată către un public care este receptiv și interesat de produs. Cu ajutorul Data Science, este posibil să se identifice locațiile specifice, demografiile și interesele care vor asigura succesul campaniei și vor oferi un ROI maxim.

5. Motoare de recomandare

Un motor de recomandare este un software care oferă sugestii pentru produse/servicii care ar putea interesa un utilizator de site. Este un instrument puternic în marketing care ajută la personalizarea experienței utilizatorului cu o satisfacție ridicată a clienților prin potrivirea preferințelor clienților cu caracteristicile produsului. Motoarele de recomandare folosesc instrumente și algoritmi precum arbori de decizie, regresie, mașini vector de suport, k-nearest vecini, rețele neuronale etc. și sunt foarte utile pentru campaniile de e-mail și marketing digital.

6. Punctajul potențial

Aceasta este una dintre cele mai dificile sarcini în marketing, dar aplicațiile științei datelor în marketing au simplificat și asta. Fiecare client potențial nu se transformă în client. Dar, dacă un agent de marketing poate clasifica cu exactitate clienții în funcție de interesul lor, tot mai mulți clienți potențiali vor genera clienți și vor oferi exemple pentru prognoza conversiilor potențial.

Data Scientists îi ajută pe specialiști în marketing să construiască un sistem predictiv de punctare a clienților potențiali care va calcula probabilitatea de conversie a clienților potențiali și va ajuta la clasificarea listei de clienți potențiali. Sistemul de scorare a clienților potențiali se va reflecta în cele din urmă asupra veniturilor generate.

7. Analiza strategiei de stabilire a prețurilor

Un agent de marketing ar trebui să aibă o strategie inteligentă de stabilire a prețurilor, care să fie aliniată cu așteptările clienților, fără a face compromisuri cu generarea de venituri. Cu ajutorul Data Science, specialiștii în marketing pot lua în considerare diferiți factori, cum ar fi gusturile individuale ale clienților, istoricul achizițiilor, scenariul pieței și situația economică care dictează prețul și intenția de cumpărare a clienților. În consecință, agenții de marketing pot stabili un preț corect pentru produsele lor.

De asemenea, aflați: 8 aplicații interesante ale științei datelor în producție

Concluzie

Pe măsură ce cererea pentru Data Science continuă să crească, devine din ce în ce mai evident modul în care aceasta a revoluționat lumea afacerilor. Având capacitatea de a colecta și analiza cantități enorme de informații, oamenii de știință din date joacă un rol esențial în conducerea afacerilor către calea succesului. Lista aplicațiilor științei datelor în marketing discutată în articolul nostru dezvăluie impactul pozitiv pe care știința datelor îl are asupra marketingului.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.