كيف يمكن لعلماء البيانات تحسين الإعلان على وسائل التواصل الاجتماعي

ينفجر علم البيانات - وهذا أمر طبيعي ، نظرًا لثقافتنا المتغيرة باستمرار وقدرتنا على تعلم أي شيء في متناول أيدينا سريعة الحركة.

ضع في اعتبارك ، على سبيل المثال ، أنه في غضون العام المقبل أو نحو ذلك ، سيكون الإنترنت قد وصل إلى 5 مليارات مستخدم. وفي الوقت نفسه ، سيجري الأشخاص حوالي 1.2 تريليون عملية بحث على Google سنويًا للوصول إلى مواقع الإنترنت التي تزيد عن مليار موقع.

مع كل بحث على Google (وأي نشاط آخر على الإنترنت) ، يتم إنشاء بصمة بيانات مليئة بالمعلومات حول اهتمامات المستخدم وسلوكياته وخصائصه السكانية. هذا يعني أن العالم يسبح في البيانات. لذلك ، يجب أن تعتمد العديد من شركات الدفاع عن النفس ، بما في ذلك Strike Social ، على القوة العقلية لعلماء البيانات لفرز المعلومات المفيدة وما يجب التخلص منه.

إعادة التفكير في المستحيل بعلوم البيانات

غالبًا ما يكون علماء البيانات هم من يطرحون الأسئلة الكبيرة التي قد يبدو من المستحيل الإجابة عليها. كما تمكنهم فضولهم من تطوير نماذج جديدة في طليعة التكنولوجيا. يحققون ذلك من خلال التجريب المنظم ، مثل إعادة هيكلة المعلمات أو الجمع بين مجموعات البيانات المتنوعة.

ليس من المستغرب إذن أن يأتي العديد من علماء البيانات من خلفيات أكاديمية ، وحاصلين على درجات علمية متقدمة في مجالات مثل علم الأحياء أو الفيزياء.

^{يعمل علماء البيانات في Strike Bing Bu و Dmitry Bandurin و Jeongku Lim في المقر الرئيسي للشركة في شيكاغو.}

هذا الأخير هو بالضبط الحال بالنسبة لثلاثي علماء البيانات في Strike Social - دميتري باندورين وبينج بو وجيونكو ليم - الذين يحملون جميعًا درجات الدكتوراه في الفيزياء التجريبية أو الأولية (أي دراسة اللبنات الأساسية للمادة و التفاعلات). قبل الانضمام إلى Strike ، كان Bandurin و Bu و Lim علماء أبحاث ركزوا على تحطيم الجسيمات الأولية داخل المصادمات الكبيرة لفهم الكون.

الآن ، هم يأخذون عالم الشبكات الاجتماعية المدفوعة.

بصفته كبير علماء البيانات في Strike ، ينسب باندورين إلى خلفيته البحثية القدرة على إعادة التفكير فيما هو ممكن بالبيانات الضخمة. وهو معتاد على العمل ببيانات تجريبية حقيقية للتوصل إلى نتائج جديدة.

يقول: "إنها ليست نفسها أبدًا ، وهي تتغير دائمًا".

يتفق كل من Bandurin و Bu و Lim على أن علماء البيانات يحتاجون إلى مهارات رياضية وتحليلية قوية بالإضافة إلى قطع البرمجة لتحقيق النجاح في تسخير قوة الذكاء الاصطناعي في الشبكات الاجتماعية المدفوعة.

إذن ما هو شكل اليوم العادي بالنسبة لهم بالضبط؟ يقدر باندورين أن الاجتماعات تستغرق حوالي 25-30٪ من وقته ، مع 10٪ يقضيها في العمل مع المطورين أو مناقشة النتائج الجديدة مع فريق علوم البيانات. بقية الوقت ، يركز علماء البيانات هؤلاء على اختبار النماذج وتطويرها ، ثم تنفيذها في أكواد النماذج الأولية.

يقول بو إنه يحب أيضًا تلخيص عمل كل يوم والتخطيط لجدوله الزمني لليوم أو الأسبوع أو حتى الشهر التالي في حالة حدوث مشروع طويل الأجل في طريقه.

كيف يمكن لعلماء البيانات تحسين الشبكات الاجتماعية المدفوعة

تساعد المجموعات التي تم إنشاؤها من خلال النمذجة المعقدة علماء البيانات في اختبار نتائجهم في الحملات الإعلانية المُدارة. يعمل علماء البيانات وفرق الوسائط في Strike معًا لتطوير حملات صغيرة تتيح الاختبار المنفصل لمجموعات البيانات. عندما تؤدي مجموعة ما أو تلبي مؤشرات الأداء الرئيسية ، يتم إعادة تخصيص الإنفاق الإعلاني من مجموعات الإعلانات ذات الأداء المنخفض إلى المجموعات الإعلانية الأكثر استهدافًا.

يتم بعد ذلك تغذية نتائج الحملة مرة أخرى في مزيج البيانات ، حيث يواصل علماء Strike تحسين النماذج الإحصائية لتحسين الأداء مرارًا وتكرارًا.

لا تتوقف عملية الاستفسار والنمذجة والاختبار المستمرة في عالم تحليلات البيانات - ولا يمكن أن تتوقف ، لأن البيانات تتغير باستمرار. عندما يكبر الناس ، فإنهم يكتسبون الاهتمامات ويتخلون عن العادات القديمة. تتطور الثقافة أيضًا ، كما يتضح من أساليب الاتصال المحسنة.

مع التكنولوجيا ، أصبحت التقنيات التي تم إتقانها على مر السنين تتلاشى الآن في غضون أشهر ، مثل الوتيرة المتسارعة للتعلم المتاح باستخدام الذكاء الاصطناعي.

يقول Bu: "نظرًا للارتفاع الهائل في استخدام الهاتف الذكي والتلفزيون الذكي والإلكترونيات المتقدمة الأخرى ، فإن جمع المعلومات الفردية يمكن تحقيقه ، مما سيمكن من تقديم إعلانات مخصصة". "من الآن فصاعدًا ، ستكون الشبكة أرخص ، وستتسع تغطية الاستخدام ، وبالتالي سينمو جمهور إعلانات الفيديو بسرعة."

بدون العقول الفضولية لعلماء البيانات في Strike - والتزامهم الشجاع بتجربة البيانات - لن يكون التقدم التكنولوجي للذكاء الاصطناعي ممكنًا.

إليك كيف يغير عملهم الإعلان على وسائل التواصل الاجتماعي.

^{علماء البيانات في Strike Jeongku Lim و Dmitry Bandurin و Bing Bu جميعهم يحملون شهادات الدكتوراه في الفيزياء التجريبية أو الأولية.}

علم البيانات لتحسين إدارة الجمهور

مع الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها كل ثانية ، يجب على المسوقين التحكم في النتائج الخاطئة من التحيزات المتأصلة أو مجموعات البيانات غير الكاملة أو العينات الصغيرة جدًا.

يدرك عالم البيانات أن الجماهير ليست مبنية فقط على التركيبة السكانية ولكنها تتكون من أشخاص لديهم سلوكيات مختلفة ونقاط ضعف واهتمامات.

يتضمن تحليل بيانات الجودة أدلة سلوكية من ملفات تعريف الارتباط وتحليلات الويب والمحتوى الذي ينشئه المستخدم ومصادر البيانات الضخمة الأخرى. لبناء جماهير مفصلة ومفيدة ، يقوم علماء البيانات بدمج مجموعات البيانات الكبيرة للسماح للبيانات الضخمة بتكوين شرائح تقدم رؤية حقيقية لسلوكيات عملائها.

يتم التحقق من جودة الجماهير عن طريق الاختبار في الحملات الإعلانية وتعتمد على حداثة البيانات وتكرارها وعمقها.

تذكر أن تكوين الجمهور يبدأ بفرضية تستند إلى المتغيرات والأهداف المعروفة. على سبيل المثال ، قد يكون الافتراض الأولي لشركة التأمين هو: الأفراد الذين يبحثون عن تأمين على السيارات عبر الإنترنت ، تتراوح أعمارهم بين 18 و 50 عامًا ، والذين يمتلكون سيارة واحدة على الأقل. تضيق الفرضية المصاغة جيدًا تحليلك بشكل كافٍ بينما تسفر عن نتائج كافية لاكتشاف الرؤى السلوكية والتحفيزية.

علم البيانات لنمذجة الإسناد المناسبة

يعتمد الإحالة التسويقية المناسبة ، أو علم تحديد الرسالة التي أدت إلى الشراء ، على البيانات الواردة من كل من المحولين وغير المحولين على حد سواء. نظرًا لأن هذه البيانات يمكن أن تكون كبيرة جدًا ، فإن النمذجة المتقدمة ضرورية لتحديد الحدث الذي أدى إلى تحويل المستخدم بشكل صحيح ومنحه الفضل.

بفضل التكنولوجيا المحسّنة ، مثل الذكاء الاصطناعي ، أصبحت العلامات التجارية الآن تفهم بشكل أفضل مسار المستهلك للشراء. مع وجود بيانات كافية ، يمكن للعلماء البحث عبر قنوات وأجهزة التسويق لتحسين نقاط اللمس وتعزيز الرسائل.

علم البيانات لتحسين المزايدة في الوقت الحقيقي

أدت التطورات في تقسيم الجمهور والفهم الأعمق لأحداث التحويل إلى ممارسة RTB ، وهي طريقة لبيع وشراء الإعلانات. يسمح RTB بشراء ظهور إعلان فردي في وقت واحد مع زيارة المستخدم لموقع الويب.

إذا سبق لك أن نظرت إلى منتج ما على أحد مواقع الويب ، ثم انتقلت للتحقق من موجز الوسائط الاجتماعية الخاص بك ، فقط لمشاهدة إعلان لنفس المنتج ، فمن المحتمل أنك اختبرت RTB من خلال إعلان مستهدف.

أو لنفترض أنك اشتريت منزلك الأول ، وتعبت من تناول الأطباق البلاستيكية. قررت زيارة Macy's عبر الإنترنت للبحث عن أطباق جديدة. لست مستعدًا للشراء بعد ، قررت زيارة Facebook لمعرفة ما يحدث مع عائلتك وأصدقائك. أثناء التمرير عبر خلاصتك ، يمكنك تحديد إعلان بالصورة الدقيقة لطبق العشاء الذي كنت تشاهده للتو.

تعمل RTB على توسيع نطاق عملية الشراء وتمكين الاستهداف المباشر للمستخدمين الفرديين. للمشاركة في العملية ، يجب أن يكون لدى علماء البيانات إمكانية الوصول إلى كميات هائلة من البيانات وأن يمتلكوا الخبرة المناسبة لفرز المعلومات المفيدة واستردادها للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.

حيث يتجه علم البيانات

في بعض الأحيان ، يبدو أن مجال علم البيانات يتوسع بسرعة الكون الذي قضى باندورين وبو وليم سنوات عديدة في استكشافه.

يقول باندورين: "سيستمر علم البيانات في مساعدة الشركات المختلفة على حل المشكلات ، مما يجعل الأمور أكثر تلقائية". "تطوير السيارات ذاتية القيادة هو أحد الأمثلة - ولكن أيضًا أتمتة المركبات الأخرى ، بما في ذلك الطائرات ولعب الشطرنج ومساعدة الأشخاص ذوي الإعاقة وأنظمة android حقيقية في جميع مجالات الحياة البشرية".

ستكون النتيجة عالمًا جديدًا تمامًا كما نعرفه.