Data Science: cos'è e come ci aiuta nel Digital Marketing

Ne abbiamo parlato più di una volta.

La possibilità di avere a nostra disposizione milioni di dati informativi sugli utenti ha cambiato il modo in cui intendiamo il marketing.

E, in gran parte per questo, è emerso quello che oggi è noto come marketing digitale.

I dati ci aiutano a prendere decisioni strategiche sulla base di criteri oggettivi.

In altre parole: non lo facciamo in base al nostro istinto e alla nostra esperienza personale.

E conosci una delle massime del marketing digitale: misura, misura e misura.

In questo modo, a differenza del marketing tradizionale, possiamo compiere le nostre azioni essendo più certi se influiscono effettivamente sul target che vogliamo.

In breve, i dati sono essenziali nel marketing e vogliamo mostrarti alcune delle app più utili che hanno oggi.

Partiamo però dall'inizio perché… sai davvero cos'è la Data Science e come si differenzia, ad esempio, dai Big Data?

Ti sveleremo tutto in questo articolo.

Cominciato!

Cos'è la scienza dei dati

Come suggerisce il termine, la scienza dei dati è la scienza che studia i dati.

Ma questa spiegazione generale ci lascia con molti dubbi, cosa significa esattamente?

Fondamentalmente, si occupa di estrarre informazioni da grandi quantità di dati per poi interpretarli e applicarli, ad esempio, nelle nostre azioni di Digital Marketing.

L' obiettivo di Data Science è prendere decisioni utilizzando un insieme di strumenti che consentono di estrarre la conoscenza dai dati .

L'elaborazione di dati di grandi dimensioni non si ottiene solo utilizzando i metodi di analisi tradizionali.

La scienza dei dati implica quindi competenze di programmazione, data mining, machine learning, statistica, matematica e visualizzazione dei dati, oltre alla conoscenza aziendale del settore in cui viene applicata.

È un bel mondo.

Che cosa sono i Big Data

Il concetto di Big Data viene utilizzato per descrivere grandi volumi di dati.

I Big Data includono dati strutturati, dati semi-strutturati e dati non strutturati.

Niente panico!

Ti diciamo quali sono.

• Dati non strutturati: immagini digitali, file audio o video, dati mobili, dati dei sensori, pagine Web, social network, e-mail, blog, ecc.
• Semistrutturato: file XML, file di registro di sistema, file di testo, ecc.
• Dati strutturati: dati di transazione, database, ecc.

Questo differenzia Big Data e Data Science

Big Data e Data Science hanno indubbiamente trasformato l'era digitale e tecnologica di oggi.

Entrambi i termini sono strettamente correlati tra loro.

Tanto che la principale differenza tra loro è che il concetto di Data Science rientra nel concetto di Big Data.

La scienza dei dati è condotta nell'ambito dei Big Data per ottenere informazioni utili attraverso l'analisi predittiva, in cui i risultati vengono utilizzati per prendere decisioni intelligenti.

Dai, senza Big Data non ci sarebbe il concetto di Data Science.

E senza Data Science, i Big Data non avrebbero valore.

3 Principali differenze tra Big Data e Data Science

• Grandi volumi di dati (Big Data) si distinguono per 3V: varietà, velocità e volume.

Data Science, da parte sua, fornisce i metodi o le tecniche per analizzarli.

• I Big Data si concentrano sulla tecnologia (Hadoop, Java, Hive, ecc.) e su strumenti e software di analisi.
  
  Invece, Data Science si concentra sulle strategie decisionali e sulla diffusione dei dati utilizzando la matematica e la statistica.

• I Big Data estraggono informazioni da grandi volumi di dati mentre Data Science utilizza algoritmi di apprendimento automatico e metodi statistici in modo che i computer possano ottenere previsioni il più accurate possibile dei dati ottenuti.

Come la scienza dei dati aiuta nel marketing

I dati sono ovunque e crescono incessantemente.

Ma non portano valore in se stessi.

È necessario assimilarli ed estrarre informazioni utili che facilitino il processo decisionale all'interno delle aziende.

Nello specifico, nel Marketing aiuta a prendere decisioni strategiche.

Come vengono interpretati i dati

I dati sono ottenuti attraverso diversi canali:

• Dispositivi mobili
• Social media
• Negozi online
• Siti web

E questi sono solo alcuni dei font utilizzati.

I nostri gusti, routine o movimenti generano dati di grande valore per le aziende che vogliono conoscere nel dettaglio i propri clienti .

Tuttavia, l'interpretazione dei dati non strutturati non aggiunge alcun valore alle aziende.

Per l'interpretazione dei dati, Data Science include:

• Pulizia e ristrutturazione dei dati
• Analisi dei dati
• Definire le domande di business giuste per raggiungere gli obiettivi dell'azienda e possono essere trattate in modo analitico
• Visualizzazione dei dati con grafici per estrarne l'intelligenza.
• Presentazione di approfondimenti e consigli aziendali
• Creazione di prodotti data-centric per le aziende che utilizzano l'analisi per generare nuove soluzioni tecnologiche.

La scienza dei dati richiede (oltre alla capacità analitica) conoscenza e visione aziendale per estrarre e trasmettere raccomandazioni su misura per le esigenze dell'azienda.

Scienza dei dati nel marketing digitale

Nel mondo del marketing digitale di oggi abbiamo grandi quantità di informazioni che possiamo estrarre attraverso numerosi canali:

• Dati ottenuti installando applicazioni
• Negozi virtuali e siti web
• Sistemi CRM
• Banche dati clienti
• Piattaforme pubblicitarie
• Social media
• Strumenti analitici del traffico web come Google Analytics

Questi sono solo alcuni dei canali da cui possiamo estrarre informazioni per le nostre strategie di Digital Marketing e Inbound Marketing.

Ma i dati vengono ricevuti in grandi volumi e a una velocità sempre più veloce, quindi se non si sa interpretarli in modo efficace e al momento giusto, perdono tutto il loro valore per il giusto processo decisionale e generano solo una cosa:

Caos.

Con una buona implementazione di Data Science, puoi ottenere informazioni cruciali e raggiungere livelli di segmentazione del marketing e interazione con l'utente che fino a poco tempo non potevamo avere.

Scienza dei dati nel marketing digitale

Applicazioni di Data Science in SEO

Anni fa, il posizionamento nei motori di ricerca equivaleva a dare bastoni ciechi.

Si trattava, in gran parte, di test ed errori quando gli algoritmi responsabili del posizionamento di un sito Web erano sconosciuti.

Oggi, grazie a Data Science, siamo molto più accurati nel determinare cosa funziona e cosa no.

Nel caso della SEO, Data Science aiuta molto grazie alle funzioni di machine learning.

Per esempio:

• Rileva i modelli. Google e altri motori di ricerca utilizzano l'apprendimento automatico per rilevare i contenuti pubblicati e lo spam.

• Aiuta a interpretare le immagini. i Big Data non strutturati di cui abbiamo parlato prima.

Utilizzo di Data Science negli annunci

La scienza dei dati ha reso la vita molto più semplice ai professionisti del marketing responsabili della pubblicità online.

Soprattutto, nella pubblicità display,

E oggi, grazie ai dati, possiamo definire dove vogliamo che vengano mostrati i nostri annunci e a chi vogliamo che vengano mostrati.

Una volta, nel mondo offline, hai messo il tuo annuncio in una strada trafficata di Barcellona, ​​ad esempio, e quello di cui ti stavi assicurando che molte persone lo vedessero.

Ma non potresti determinare quanti impatti avresti sul tuo pubblico di destinazione.

O esattamente che tipo di pubblico lo vedrebbe e agirebbe in seguito.

Grazie a Data Science puoi:

• Scegli in modo molto più accurato la posizione in cui desideriamo che i nostri annunci display vengano visualizzati pagina per pagina.
  
• Considera quale tipo di annuncio vogliamo mostrare in base alla posizione in cui viene mostrato.
  
  Ad esempio, potremmo avere due versioni di un annuncio per lo stesso prodotto.
  
  Un altro incentrato su un pubblico di giovani millennial e un altro su un pubblico di 30 anni.
  
  Negli annunci solo la copia è stata adattata attaccando alcuni punti dolenti o altri.
  
  Grazie ai dati, ci diranno su quale pagina inserire un annuncio o un'altra in base al contenuto della pagina, al tipo di traffico che hai, ecc.
  
  In altre parole: saremo in grado di ottimizzare maggiormente i risultati, poiché segmenteremo la pubblicità in modo più efficace in base agli interessi dell'utente.

Applicazioni di data science nell'email marketing

Naturalmente, un'area in cui Data Science è stata accolta come acqua di maggio è l' email marketing.

Senza l'analisi e l'utilizzo dei dati, sarebbe impossibile per noi effettuare l'invio di massa di e-mail che effettuiamo ogni giorno.

Alcune applicazioni di Data Science per l'email marketing sono:

• La capacità di formulare raccomandazioni sui prodotti realmente rilevanti per il cliente.
  
  Utilizzando l'analisi predittiva, vengono preparate e-mail personalizzate per ciascun utente nell'elenco.
  
  In questo modo ogni persona riceve offerte di prodotti che gli interessano di più, sia perché ha interagito in precedenza con uno di quei prodotti sul web, sia perché sono simili a uno che ha già acquistato.
  
• Potenzia il riacquisto. Data Science aiuta a determinare quando un cliente potrebbe essere esausto per inviare un promemoria di acquisto.
  
  Ad esempio: immagina di essere responsabile del marketing di un'azienda di cosmetici online.
  
  È passato un mese da quando un cliente ha acquistato uno dei tuoi shampoo.
  
  Poiché sai che i tuoi shampoo di solito durano un mese, quel cliente potrebbe essere sul punto di esaurirsi.
  
  La scienza dei dati lo avrà già rilevato e genererà un'e-mail automatica che verrà inviata a quel cliente per motivarlo a ripetere l'acquisto.

Utilizzi già la potenza della scienza dei dati nelle tue azioni di marketing digitale?

A seconda di ciascuna azienda, le esigenze di analisi sono diverse e si possono trovare usi molto vari dei dati.

In ogni caso è fondamentale stabilire chiaramente gli obiettivi per definire i dati che più interessa conoscere.

Le aziende di digital marketing e pubblicità online di oggi richiedono professionisti dei settori più scientifici e con un profilo business e analitico, che abbiano anche le conoscenze necessarie per l'applicazione degli strumenti di Data Science per sfruttare i dati ottenuti e prendere decisioni aziendali efficaci.

Se vuoi che la tua strategia di marketing abbia i migliori risultati, è imperativo che il tuo partner digitale padroneggi la scienza dei dati.

E ti consigliamo di dare un'occhiata ai contenuti del nostro blog per saperne di più su Data Science, Big Data e Digital Marketing.