Топ-7 захватывающих приложений для науки о данных в маркетинге [2022]

Введение

В последнее десятилетие наблюдается резкий рост потребления онлайн-информации. Поскольку все больше и больше людей имеют доступ к Интернету, каждую секунду создаются колоссальные объемы данных; Надлежащая обработка и анализ этого обширного репертуара данных может предоставить маркетологам бесценную информацию о потребностях и требованиях клиентов. Для расшифровки этого огромного объема данных требуются инструменты науки о данных. В этой статье обсуждалось все, что касается применения науки о данных в маркетинге .

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая предоставляет инструменты для обработки данных для извлечения значимой информации. Это помогает маркетологам получить бесценную информацию о различных аспектах маркетинга, таких как профилирование, намерения клиентов, взаимодействие и опыт, поисковая оптимизация, маркетинговые кампании в реальном времени и многое другое.

Эти идеи, в свою очередь, позволяют маркетологам оптимизировать свои маркетинговые стратегии и обеспечивать максимальную отдачу. Другими словами, наука о данных помогает спрогнозировать поведение конкретного рынка, а также различные этапы, через которые он проходит. Чтобы достичь этого, наука о данных проходит пятиэтапный цикл: сбор правильных данных из источника, сохранение данных, эффективная обработка данных, анализ данных и, наконец, отчетность по данным, которые преобразуются в маркетинговые идеи.

Специалисты по данным отвечают за сбор данных из разных источников, их обработку, анализ результатов и распространение решений, которые, в свою очередь, положительно влияют на бизнес-решения.

Читайте: Зарплата специалиста по данным в Индии

Наука о данных в маркетинге

Когда дело доходит до применения науки о данных в маркетинге , наука о данных становится решающей для окупаемости инвестиций в маркетинг. Стремительный бум маркетинговых технологий имел двоякий эффект: с одной стороны, бизнес-среда стала более сложной. С другой стороны, у предприятий есть множество данных о клиентах для оптимизации бизнес-стратегий. В результате в последние годы спрос на науку о данных в мире маркетинга резко вырос.

Маркетологи должны количественно оценивать свои маркетинговые результаты, чтобы контролировать бюджеты и стратегии. Информация, собранная в ходе цифровых кампаний, используется маркетологами для улучшения своей бизнес-тактики, и именно здесь наука о данных может сыграть свою роль — она отображает социальные сети для определения личности клиентов, определяет местоположение и демографические данные и отслеживает ответы пользователей. целевая аудитория. Таким образом, предприятия могут решать маркетинговые задачи, предоставляя своим клиентам более персонализированный опыт покупок.

Применение науки о данных в маркетинге

В этом разделе статьи мы познакомим вас с некоторыми популярными приложениями науки о данных в маркетинге :

1. Профилирование клиентов

Маркетинг конкретного продукта или услуги требует глубокого понимания профиля клиентов и атрибутов, которые отличают конкретного клиента от тысячи других, покупающих тот же продукт. Основываясь на характеристиках клиентов, специалисты по данным постоянно создают конкретные списки клиентов, на которых необходимо ориентироваться. Используя симпатии и интересы каждого человека, наука о данных может помочь создать клиентскую базу для достижения оптимальных результатов.

2. Оптимизация бюджета

Каждый маркетолог стремится добиться максимальной отдачи от инвестиций из своего фиксированного бюджета. Но это может быть сложно и требует много времени, поскольку маркетологи обязаны придерживаться строгого бюджета. Таким образом, эффективное использование бюджета часто не достигается. Однако с помощью науки о данных можно построить модель расходов на основе анализа данных о расходах и приобретениях маркетолога, что позволит лучше использовать ограниченные ресурсы. Маркетологи могут использовать эту модель для распределения бюджета между кампаниями, каналами и средами.

Читайте: Лучшие алгоритмы науки о данных

3. Аналитика в реальном времени

Анализ данных в режиме реального времени стал возможен благодаря растущей популярности коммуникационных технологий и платформ социальных сетей. Операционные данные и данные клиентов — это две группы данных, с которыми работают алгоритмы реального времени. Оперативные данные показывают различные решения и транзакции, которые совершают клиенты.

Данные о клиентах отражают желания, потребности и предпочтения клиентов. Эти данные в режиме реального времени повышают эффективность маркетинговых кампаний за счет сбора дополнительных сведений о клиентах, проведения тестов в реальном времени, определения эффективных платформ, предоставления быстрых ответов и повышения качества обслуживания клиентов.

4. Ориентация на конкретный рынок/аудиторию

Маркетинговые кампании часто нацелены на общую аудиторию и местоположение. Эта стратегия может привести к посредственным результатам, растрате денежных ресурсов и неспособности достичь целей по доходам. Однако этих проблем можно избежать, если сделать таргетинг более жестким и более ориентированным на отзывчивую и заинтересованную в продукте аудиторию. С помощью науки о данных можно определить конкретные местоположения, демографические данные и интересы, которые обеспечат успех кампании и максимальную рентабельность инвестиций.

5. Рекомендательные двигатели

Механизм рекомендаций — это программное обеспечение, которое предлагает продукты/услуги, которые могут заинтересовать пользователя веб-сайта. Это мощный инструмент в маркетинге, который помогает персонализировать пользовательский опыт с высокой степенью удовлетворенности клиентов, сопоставляя предпочтения клиентов с функциями продукта. Механизмы рекомендаций используют такие инструменты и алгоритмы, как деревья решений, регрессия, машины опорных векторов, k-ближайших соседей, нейронные сети и т. д., и очень полезны для кампаний по электронной почте и цифрового маркетинга.

6. Оценка потенциальных клиентов

Это одна из самых сложных задач в маркетинге, но применение науки о данных в маркетинге также упростило ее. Каждый лид не конвертируется в клиента. Но если маркетолог сможет точно классифицировать клиентов в соответствии с их интересами, все больше и больше лидов будут генерировать клиентов и предоставлять примеры для прогнозирования конверсии лидов.

Специалисты по обработке и анализу данных помогают маркетологам создать прогнозирующую систему оценки лидов, которая рассчитает вероятность конверсии лидов и поможет классифицировать список лидов. Система оценки потенциальных клиентов в конечном итоге отразится на полученном доходе.

7. Анализ ценовой стратегии

Маркетолог должен иметь разумную стратегию ценообразования, которая будет соответствовать ожиданиям клиентов без ущерба для получения дохода. С помощью науки о данных маркетологи могут учитывать различные факторы, такие как вкусы отдельных клиентов, история покупок, рыночный сценарий и экономическая ситуация, которые определяют цену и покупательское намерение клиентов. Следовательно, маркетологи могут устанавливать справедливую цену на свою продукцию.

Также узнайте: 8 интересных применений науки о данных в производстве

Заключение

Поскольку спрос на науку о данных продолжает расти, становится все более очевидным, как она произвела революцию в деловом мире. Обладая способностью собирать и анализировать огромные объемы информации, специалисты по данным играют ключевую роль в продвижении бизнеса по пути успеха. Список приложений науки о данных в маркетинге, обсуждаемый в нашей статье, показывает положительное влияние, которое наука о данных оказывает на маркетинг.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.