市场营销中 7 大令人兴奋的数据科学应用 [2022]

介绍

在过去的十年中，在线信息的消费量急剧增加。 随着越来越多的人能够访问互联网，每秒都会创建大量数据； 对这些海量数据进行适当的处​​理和分析可以为营销人员提供有关客户需求和要求的宝贵见解。 解码如此大量的数据需要数据科学的工具。 在本文中，已经讨论了有关数据科学在营销中的应用的所有内容。

什么是数据科学？

数据科学是一个跨学科领域，它提供了处理数据以提取有意义信息的工具。 它可以帮助营销人员获得有关营销各个方面的宝贵见解，例如分析、客户意图、参与度和体验、搜索引擎优化、实时营销活动等。

反过来，这些洞察力使营销人员能够优化他们的营销策略并确保最大的回报。 换句话说，数据科学有助于预测特定市场的行为方式以及它所经历的各个阶段。 为此，数据科学经历了五个阶段的循环——从源头获取正确数据、存储数据、高效数据处理、数据分析，最后报告转化为营销洞察力的数据。

数据科学家负责从不同来源收集数据、处理数据、分析结果并传达解决方案，进而对业务决策产生积极影响。

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营销中的数据科学

当谈到营销中的数据科学应用时，数据科学已成为营销投资回报的关键。 营销技术的迅速发展产生了双重影响——一方面，商业环境变得更加复杂。 另一方面，企业拥有丰富的客户数据来优化业务策略。 因此，近年来营销界对数据科学的需求猛增。

营销人员需要量化他们的营销结果以监控预算和策略。 营销人员使用从数字活动中收集的信息来改进他们的商业策略，这就是数据科学可以发挥作用的地方——它映射社交网络以确定客户的角色，识别位置和人口统计数据，并跟踪客户的反应目标听众。 通过这种方式，企业可以应对营销挑战，同时为客户提供更加个性化的购物体验。

数据科学在营销中的应用

在本文的这一部分中，我们将向您介绍营销中的一些顶级数据科学应用：

1. 客户画像

营销特定产品或服务需要彻底了解客户的概况以及将特定客户与购买同一产品的数千名其他客户区分开来的属性。 根据客户的特征，数据科学家不断创建需要定位的特定客户角色列表。 通过利用每个角色的喜好和兴趣，数据科学可以帮助创建客户群，以优化交付结果。

2. 预算优化

每个营销人员的目标都是从他们的固定预算中获得最大的投资回报。 但这可能既棘手又耗时，因为营销人员必然会坚持严格的预算。 因此，预算的有效利用往往无法实现。 但是，使用数据科学，可以基于对营销人员的支出和获取数据的分析建立支出模型，从而更好地利用有限的资源。 营销人员可以使用该模型在活动、渠道和媒体之间分配预算。

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3. 实时分析

随着通信技术和社交媒体平台的日益普及，数据的实时分析成为可能。 运营数据和客户数据是实时算法使用的两组数据。 运营数据显示了客户做出的各种决策和交易。

客户数据反映了客户的需求、需求和偏好。 这些实时数据通过收集更多客户详细信息、运行实时测试、识别高效平台、提供快速响应和增强客户体验来提高营销活动的效率。

4. 针对特定市场/受众

营销活动通常针对一般受众和地点。 这种策略可能会导致平庸的结果、货币资源的浪费以及无法实现收入目标。 但是，如果目标更紧密，更直接针对对产品有反应和兴趣的受众，则可以避免这些问题。 在数据科学的帮助下，可以确定将确保活动成功并提供最大投资回报率的特定位置、人口统计和兴趣。

5.推荐引擎

推荐引擎是一种为网站用户可能感兴趣的产品/服务提供建议的软件。 它是一种强大的营销工具，通过将客户的偏好与产品功能相匹配，有助于个性化用户体验和高客户满意度。 推荐引擎使用决策树、回归、支持向量机、k-最近邻、神经网络等工具和算法，对于电子邮件和数字营销活动非常有用。

6. 潜在客户评分

这是营销中最具挑战性的任务之一，但营销中的数据科学应用也简化了这一点。 每个潜在客户都不会转化为客户。 但是，如果营销人员能够根据客户的兴趣准确地对客户进行分类，那么将会有越来越多的潜在客户产生客户并为预测潜在客户转化提供示例。

数据科学家帮助营销人员建立一个潜在客户评分预测系统，该系统将计算潜在客户转换的概率并帮助对潜在客户列表进行分类。 潜在客户评分系统最终将反映产生的收入。

7、定价策略分析

营销人员应该有一个智能的定价策略，该策略将与客户的期望保持一致，而不会影响创收。 在数据科学的帮助下，营销人员可以考虑不同的因素，例如个人客户的口味、购买历史、市场情景以及决定客户价格和购买意图的经济状况。 因此，营销人员可以为他们的产品设定一个公平的价格。

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结论

随着对数据科学的需求不断增长，它如何彻底改变商业世界变得越来越明显。 凭借收集和分析大量信息的能力，数据科学家在推动企业走向成功方面发挥着关键作用。 我们文章中讨论的数据科学在营销中的应用列表揭示了数据科学对营销产生的积极影响。

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