Pazarlamada En İyi 7 Heyecan Verici Veri Bilimi Uygulaması [222]

Tanıtım

Son on yılda çevrimiçi bilgi tüketiminde ciddi bir artış görüldü. Gittikçe daha fazla insanın İnternet'e erişebilmesiyle, her saniye muazzam miktarda veri yaratılıyor; Bu geniş veri repertuarının uygun şekilde işlenmesi ve analizi, pazarlamacılara müşteri ihtiyaçları ve gereksinimleri hakkında paha biçilmez bilgiler sağlayabilir. Bu muazzam miktardaki verinin kodunun çözülmesi, Veri Bilimi araçlarını gerektirir. Bu yazıda, pazarlamada veri bilimi uygulamaları ile ilgili her şey tartışılmıştır.

Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilimi, anlamlı bilgileri çıkarmak için verileri işlemek için araçlar sağlayan disiplinler arası bir alandır. Pazarlamacıların profil oluşturma, müşteri amacı, katılım ve deneyim, arama motoru optimizasyonu, gerçek zamanlı pazarlama kampanyası ve daha fazlası gibi pazarlamanın çeşitli yönleri hakkında paha biçilmez bilgiler edinmelerine yardımcı olur.

Bu içgörüler, pazarlamacıların pazarlama stratejilerini optimize etmelerini ve maksimum getiri sağlamalarını sağlar. Başka bir deyişle, Veri Bilimi, belirli bir pazarın nasıl davrandığını ve geçtiği çeşitli aşamaları tahmin etmeye yardımcı olur. Bunu başarmak için Veri Bilimi beş aşamalı bir döngüden geçer - kaynaktan doğru verilerin yakalanması, verilerin depolanması, verimli veri işleme, veri analizi ve son olarak, pazarlama içgörülerine dönüşen verilerin raporlanması.

Veri bilimcileri, farklı kaynaklardan veri toplamaktan, bunları işlemekten, sonuçları analiz etmekten ve iş kararları üzerinde olumlu bir etkisi olan çözümleri iletmekten sorumludur.

Okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Pazarlamada Veri Bilimi

Pazarlamada veri bilimi uygulamaları söz konusu olduğunda , Veri Bilimi, pazarlama yatırım getirisi için çok önemli hale geldi. Pazarlama teknolojilerindeki hızlı patlamanın iki yönlü etkisi oldu - bir yandan iş ortamı daha karmaşık hale geldi. Öte yandan, işletmeler, iş stratejilerini optimize etmek için bol miktarda müşteri verisine sahiptir. Sonuç olarak, son yıllarda pazarlama dünyasında Veri Bilimine olan talep hızla arttı.

Pazarlamacıların bütçeleri ve stratejileri izlemek için pazarlama sonuçlarını ölçmeleri gerekir. Dijital kampanyalardan toplanan bilgiler, pazarlamacılar tarafından iş taktiklerini geliştirmek için kullanılır ve bu noktada Veri Biliminin oynayacağı bir rol vardır - müşterilerin kişiliğini belirlemek için sosyal ağları haritalar, konumları ve demografiyi tanımlar ve yanıtlarını izler. hedef kitle. Bu şekilde işletmeler, müşterilerine daha kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunarken pazarlama zorluklarının üstesinden gelebilirler.

Pazarlamada Veri Biliminin Uygulamaları

Makalenin bu bölümünde, pazarlamadaki bazı en iyi veri bilimi uygulamalarında size yol göstereceğiz :

1. Müşteri profili oluşturma

Belirli bir ürün veya hizmetin pazarlanması, müşteri profilinin ve belirli bir müşteriyi aynı ürünü satın alan diğer bin müşteriden ayıran özelliklerin tam olarak anlaşılmasını gerektirir. Müşterilerin özelliklerine bağlı olarak, veri bilimciler sürekli olarak hedeflenmesi gereken belirli müşteri kişilikleri listeleri oluşturur. Veri bilimi, her bir kişinin beğenilerinden ve ilgi alanlarından yararlanarak, sonuçların optimum şekilde sunulması için bir müşteri tabanı oluşturmaya yardımcı olabilir.

2. Bütçe optimizasyonu

Her pazarlamacı, sabit bütçesinden maksimum yatırım getirisi elde etmeyi amaçlar. Ancak pazarlamacılar sıkı bir bütçeye bağlı kalmak zorunda olduklarından, bu zor ve zaman alıcı olabilir. Bu nedenle, bütçenin verimli kullanımı çoğu zaman başarılamamaktadır. Bununla birlikte, Veri Bilimi kullanılarak, sınırlı kaynakların daha iyi kullanılmasını sağlayacak pazarlamacının harcama ve satın alma verilerinin analizine dayalı bir harcama modeli oluşturulabilir. Pazarlamacılar, bütçeyi kampanyalar, kanallar ve ortamlar arasında dağıtmak için modeli kullanabilir.

Okuyun: Veri Biliminde En İyi Algoritmalar

3. Gerçek zamanlı analitik

İletişim teknolojilerinin ve sosyal medya platformlarının artan popülaritesi ile verilerin gerçek zamanlı analizi mümkün olmuştur. Operasyonel veriler ve müşteri verileri, gerçek zamanlı algoritmaların çalıştığı iki veri grubudur. Operasyonel veriler, müşterilerin aldığı çeşitli kararları ve işlemleri gösterir.

Müşteri verileri, müşterilerin isteklerini, ihtiyaçlarını ve tercihlerini yansıtır. Bu gerçek zamanlı veriler, daha fazla müşteri ayrıntısı toplayarak, gerçek zamanlı testler yaparak, verimli platformlar belirleyerek, hızlı yanıtlar vererek ve müşteri deneyimini geliştirerek pazarlama kampanyalarının verimliliğini artırır.

4. Belirli bir pazarı/kitleyi hedefleme

Pazarlama kampanyaları genellikle genel bir kitleyi ve yeri hedef alır. Bu strateji vasat sonuçlara, parasal kaynakların israfına ve gelir hedeflerine ulaşılamamasına neden olabilir. Ancak, hedefleme daha sıkı yapılırsa ve ürüne duyarlı ve ilgilenen bir kitleye daha fazla yönlendirilirse bu sorunlardan kaçınılabilir. Veri Bilimi yardımıyla, kampanyanın başarısını sağlayacak ve maksimum yatırım getirisi sağlayacak belirli yerleri, demografileri ve ilgi alanlarını belirlemek mümkündür.

5. Öneri motorları

Öneri motoru, bir web sitesi kullanıcısının ilgisini çekebilecek ürünler/hizmetler için öneriler sağlayan bir yazılımdır. Müşterilerin tercihlerini ürün özellikleriyle eşleştirerek, kullanıcı deneyimini yüksek müşteri memnuniyeti ile kişiselleştirmeye yardımcı olan pazarlamada güçlü bir araçtır. Öneri motorları, karar ağaçları, regresyon, destek vektör makineleri, k-en yakın komşular, sinir ağları vb. gibi araçları ve algoritmaları kullanır ve e-posta ve dijital pazarlama kampanyaları için çok faydalıdır.

6. Öncü Puanlama

Bu, pazarlamadaki en zorlu görevlerden biridir, ancak pazarlamadaki veri bilimi uygulamaları bunu da basitleştirmiştir. Her müşteri adayı müşteriye dönüşmez. Ancak, bir pazarlamacı müşterileri ilgi alanlarına göre doğru bir şekilde sınıflandırabilirse, giderek daha fazla olası satış müşteri oluşturacak ve olası satış dönüşümlerini tahmin etmek için örnekler sağlayacaktır.

Veri Bilimcileri, pazarlamacıların olası satış dönüşümlerinin olasılığını hesaplayacak ve olası satış listesini kategorilere ayırmaya yardımcı olacak tahmine dayalı bir müşteri adayı puanlama sistemi oluşturmasına yardımcı olur. Lider puanlama sistemi, sonunda elde edilen geliri yansıtacaktır.

7. Fiyatlandırma stratejisinin analizi

Bir pazarlamacı, gelir yaratmadan ödün vermeden müşterilerin beklentileriyle uyumlu olacak akıllı bir fiyatlandırma stratejisine sahip olmalıdır. Veri Biliminin yardımıyla pazarlamacılar, bireysel müşteri zevkleri, satın alma geçmişi, pazar senaryosu ve müşterilerin fiyatını ve satın alma niyetini belirleyen ekonomik durum gibi farklı faktörleri göz önünde bulundurabilir. Sonuç olarak, pazarlamacılar ürünleri için adil bir fiyat belirleyebilirler.

Ayrıca şunu da öğrenin: İmalatta 8 İlginç Veri Bilimi Uygulaması

Çözüm

Veri Bilimine olan talep artmaya devam ettikçe, iş dünyasında nasıl devrim yarattığı daha belirgin hale geliyor. Muazzam miktarda bilgiyi toplama ve analiz etme yeteneği ile veri bilimcileri, işletmeleri başarıya giden yolda yönlendirmede çok önemli bir rol oynamaktadır. Makalemizde tartışılan pazarlamadaki veri bilimi uygulamalarının listesi, veri biliminin pazarlama üzerinde yaptığı olumlu etkiyi ortaya koymaktadır.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.