市場營銷中 7 大令人興奮的數據科學應用 [2022]

介紹

在過去的十年中，在線信息的消費量急劇增加。 隨著越來越多的人能夠訪問互聯網，每秒都會創建大量數據； 對這些海量數據進行適當的處理和分析可以為營銷人員提供有關客戶需求和要求的寶貴見解。 解碼如此大量的數據需要數據科學的工具。 在本文中，已經討論了有關數據科學在營銷中的應用的所有內容。

什麼是數據科學？

數據科學是一個跨學科領域，它提供了處理數據以提取有意義信息的工具。 它可以幫助營銷人員獲得有關營銷各個方面的寶貴見解，例如分析、客戶意圖、參與度和體驗、搜索引擎優化、實時營銷活動等。

反過來，這些洞察力使營銷人員能夠優化他們的營銷策略並確保最大的回報。 換句話說，數據科學有助於預測特定市場的行為方式以及它所經歷的各個階段。 為此，數據科學經歷了五個階段的循環——從源頭獲取正確數據、存儲數據、高效數據處理、數據分析，最後報告轉化為營銷洞察力的數據。

數據科學家負責從不同來源收集數據、處理數據、分析結果並傳達解決方案，進而對業務決策產生積極影響。

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營銷中的數據科學

當談到營銷中的數據科學應用時，數據科學已成為營銷投資回報的關鍵。 營銷技術的迅速發展產生了雙重影響——一方面，商業環境變得更加複雜。 另一方面，企業擁有豐富的客戶數據來優化業務策略。 因此，近年來營銷界對數據科學的需求猛增。

營銷人員需要量化他們的營銷結果以監控預算和策略。 營銷人員使用從數字活動中收集的信息來改進他們的商業策略，這就是數據科學可以發揮作用的地方——它映射社交網絡以確定客戶的角色，識別位置和人口統計數據，並跟踪客戶的反應目標聽眾。 通過這種方式，企業可以應對營銷挑戰，同時為客戶提供更加個性化的購物體驗。

數據科學在營銷中的應用

在本文的這一部分中，我們將向您介紹營銷中的一些頂級數據科學應用：

1. 客戶畫像

營銷特定產品或服務需要徹底了解客戶的概況以及將特定客戶與購買同一產品的數千名其他客戶區分開來的屬性。 根據客戶的特徵，數據科學家不斷創建需要定位的特定客戶角色列表。 通過利用每個角色的喜好和興趣，數據科學可以幫助創建客戶群，以優化交付結果。

2. 預算優化

每個營銷人員的目標都是從他們的固定預算中獲得最大的投資回報。 但這可能既棘手又耗時，因為營銷人員必然會堅持嚴格的預算。 因此，預算的有效利用往往無法實現。 但是，使用數據科學，可以基於對營銷人員的支出和獲取數據的分析建立支出模型，從而更好地利用有限的資源。 營銷人員可以使用該模型在活動、渠道和媒體之間分配預算。

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3. 實時分析

隨著通信技術和社交媒體平台的日益普及，數據的實時分析成為可能。 運營數據和客戶數據是實時算法使用的兩組數據。 運營數據顯示了客戶做出的各種決策和交易。

客戶數據反映了客戶的需求、需求和偏好。 這些實時數據通過收集更多客戶詳細信息、運行實時測試、識別高效平台、提供快速響應和增強客戶體驗來提高營銷活動的效率。

4. 針對特定市場/受眾

營銷活動通常針對一般受眾和地點。 這種策略可能會導致平庸的結果、貨幣資源的浪費以及無法實現收入目標。 但是，如果目標更緊密，更直接針對對產品有反應和興趣的受眾，則可以避免這些問題。 在數據科學的幫助下，可以確定將確保活動成功並提供最大投資回​​報率的特定位置、人口統計和興趣。

5.推薦引擎

推薦引擎是一種為網站用戶可能感興趣的產品/服務提供建議的軟件。 它是一種強大的營銷工具，通過將客戶的偏好與產品功能相匹配，有助於個性化用戶體驗和高客戶滿意度。 推薦引擎使用決策樹、回歸、支持向量機、k-最近鄰、神經網絡等工具和算法，對於電子郵件和數字營銷活動非常有用。

6. 潛在客戶評分

這是營銷中最具挑戰性的任務之一，但營銷中的數據科學應用也簡化了這一點。 每個潛在客戶都不會轉化為客戶。 但是，如果營銷人員能夠根據客戶的興趣準確地對客戶進行分類，那麼將會有越來越多的潛在客戶產生客戶並為預測潛在客戶轉化提供示例。

數據科學家幫助營銷人員建立一個潛在客戶評分預測系統，該系統將計算潛在客戶轉換的概率並幫助對潛在客戶列表進行分類。 潛在客戶評分系統最終將反映產生的收入。

7、定價策略分析

營銷人員應該有一個智能的定價策略，該策略將與客戶的期望保持一致，而不會影響創收。 在數據科學的幫助下，營銷人員可以考慮不同的因素，例如個人客戶的口味、購買歷史、市場情景以及決定客戶價格和購買意圖的經濟狀況。 因此，營銷人員可以為他們的產品設定一個公平的價格。

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結論

隨著對數據科學的需求不斷增長，它如何徹底改變商業世界變得越來越明顯。 憑藉收集和分析大量信息的能力，數據科學家在推動企業走向成功方面發揮著關鍵作用。 我們文章中討論的數據科學在營銷中的應用列表揭示了數據科學對營銷產生的積極影響。

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