Data Science: co to jest i jak pomaga nam w marketingu cyfrowym

Mówiliśmy o tym więcej niż raz.

Możliwość dysponowania milionami danych o użytkownikach zmieniła sposób, w jaki rozumiemy marketing.

I w dużej mierze z tego powodu pojawił się tak zwany marketing cyfrowy.

Dane pomagają nam podejmować strategiczne decyzje w oparciu o obiektywne kryteria.

Innymi słowy: nie robimy tego w oparciu o własne instynkty i osobiste doświadczenia.

I znasz jedną z maksym marketingu cyfrowego: mierz, mierz i mierz.

W ten sposób, w przeciwieństwie do tradycyjnego marketingu, możemy wykonywać nasze działania, mając większą pewność, czy rzeczywiście wpływają one na pożądany cel.

Krótko mówiąc, dane są niezbędne w marketingu i chcemy pokazać Ci niektóre z najbardziej przydatnych aplikacji, jakie mają obecnie.

Zacznijmy jednak od początku, bo… czy naprawdę wiesz, czym jest Data Science i czym różni się na przykład od Big Data?

Wszystko zdradzimy w tym artykule.

Zaczęła się!

Co to jest nauka o danych

Jak sugeruje termin, Data science to nauka, która bada dane.

Ale to ogólne wyjaśnienie pozostawia nam wiele wątpliwości, co dokładnie oznacza?

Zasadniczo zajmuje się wydobywaniem informacji z dużych ilości danych, a następnie ich interpretację i zastosowanie, na przykład w naszych działaniach z zakresu marketingu cyfrowego.

Celem Data Science jest podejmowanie decyzji przy użyciu zestawu narzędzi , które umożliwiają wydobycie wiedzy z danych .

Przetwarzanie dużych ilości danych nie jest możliwe tylko przy użyciu tradycyjnych metod analizy.

Data Science obejmuje zatem umiejętności programowania, eksploracji danych, uczenia maszynowego, statystyki, matematyki i wizualizacji danych, a także wiedzę biznesową dotyczącą sektora, w którym jest stosowana.

To całkiem świat.

Czym są duże zbiory danych

Pojęcie Big Data służy do opisu dużych ilości danych.

Big Data obejmuje dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

Nie panikować!

Powiemy Ci, czym one są.

• Dane nieustrukturyzowane: obrazy cyfrowe, pliki audio lub wideo, dane mobilne, dane z czujników, strony internetowe, sieci społecznościowe, e-maile, blogi itp.
• Częściowo ustrukturyzowane: pliki XML, pliki dziennika systemowego, pliki tekstowe itp.
• Dane strukturalne: dane transakcyjne, bazy danych itp.

To odróżnia Big Data i Data Science

Big Data i Data Science bez wątpienia zmieniły dzisiejszą erę cyfrową i technologiczną.

Oba terminy są ze sobą ściśle powiązane.

Tak bardzo, że główna różnica między nimi polega na tym, że koncepcja Data Science mieści się w koncepcji Big Data.

Data Science jest prowadzona w sferze Big Data, aby uzyskać przydatne informacje za pomocą analiz predykcyjnych, w których wyniki są wykorzystywane do podejmowania mądrych decyzji.

Daj spokój, bez Big Data nie byłoby koncepcji Data Science.

A bez Data Science Big Data nie miałaby żadnej wartości.

3 Główne różnice między Big Data a Data Science

• Duże wolumeny danych (Big Data) wyróżnia 3V: różnorodność, szybkość i objętość.

Ze swojej strony Data Science zapewnia metody lub techniki ich analizy.

• Big Data koncentruje się na technologii (Hadoop, Java, Hive itp.) oraz narzędziach i oprogramowaniu analitycznym.
  
  Zamiast tego Data Science koncentruje się na strategiach podejmowania decyzji i rozpowszechnianiu danych za pomocą matematyki i statystyki.

• Big Data wyodrębnia informacje z dużych ilości danych, podczas gdy Data Science wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i metody statystyczne, aby komputery mogły uzyskać jak najdokładniejsze prognozy uzyskanych danych.

Jak Data Science pomaga w marketingu

Dane są wszędzie i nieustannie rosną.

Ale same w sobie nie wnoszą wartości.

Konieczna jest ich asymilacja i wydobycie przydatnych informacji, które ułatwiają podejmowanie decyzji w firmach.

W szczególności w marketingu pomaga podejmować strategiczne decyzje.

Jak interpretowane są dane

Dane pozyskiwane są różnymi kanałami:

• Urządzenia mobilne
• Media społecznościowe
• Sklepy online
• Strony internetowe

A to tylko niektóre z użytych czcionek.

Nasze upodobania, rutyny lub ruchy generują dane o dużej wartości dla firm, które chcą szczegółowo poznać swoich klientów .

Jednak interpretacja danych nieustrukturyzowanych nie dodaje firmom żadnej wartości.

W celu interpretacji danych Data Science obejmuje:

• Czyszczenie i restrukturyzacja danych
• Analiza danych
• Definiowanie właściwych pytań biznesowych , aby spełnić cele firmy i można je traktować analitycznie
• Wizualizacja danych za pomocą wykresów, aby wydobyć z nich inteligencję.
• Prezentacja insightów i rekomendacji biznesowych
• Tworzenie produktów zorientowanych na dane dla firm, które wykorzystują analitykę do generowania nowych rozwiązań technologicznych.

Data Science wymaga (oprócz możliwości analitycznych) wiedzy biznesowej i wizji biznesowej w celu wydobycia i przesłania rekomendacji dostosowanych do potrzeb firmy.

Nauka o danych w marketingu cyfrowym

W dzisiejszym świecie marketingu cyfrowego mamy duże ilości informacji, które możemy wydobyć wieloma kanałami:

• Dane uzyskane podczas instalacji aplikacji
• Wirtualne sklepy i strony internetowe
• Systemy CRM
• Bazy klientów
• Platformy reklamowe
• Media społecznościowe
• Narzędzia analityczne ruchu internetowego, takie jak Google Analytics

To tylko niektóre z kanałów, z których możemy czerpać informacje do naszych strategii marketingu cyfrowego i marketingu przychodzącego.

Ale dane są odbierane w dużych ilościach i coraz szybciej, więc jeśli nie wiadomo, jak skutecznie je interpretować i we właściwym czasie, tracą one całą swoją wartość dla właściwego podejmowania decyzji i generują tylko jedną rzecz:

Chaos.

Dzięki dobremu wdrożeniu Data Science możesz uzyskać kluczowe informacje i osiągnąć poziomy segmentacji marketingowej i interakcji z użytkownikami , których do niedawna nie mogliśmy osiągnąć.

Nauka o danych w marketingu cyfrowym

Aplikacje Data Science w SEO

Lata temu pozycjonowanie w wyszukiwarkach było równoznaczne z dawaniem ślepych patyków.

W dużej mierze chodziło o testowanie i błędy, gdy algorytmy odpowiedzialne za pozycjonowanie strony były nieznane.

Dziś dzięki Data Science jesteśmy znacznie dokładniejsi w określaniu, co działa, a co nie.

W przypadku SEO Data Science bardzo pomaga dzięki funkcjom uczenia maszynowego.

Na przykład:

• Wykrywa wzorce. Google i inne wyszukiwarki wykorzystują uczenie maszynowe do wykrywania publikowanych treści i spamu.

• Pomaga interpretować obrazy. nieustrukturyzowane dane Big Data, o których mówiliśmy wcześniej.

Korzystanie z analizy danych w reklamach

Data Science znacznie ułatwiło życie marketerom zajmującym się reklamą online.

Przede wszystkim w reklamie displayowej,

A dziś dzięki danym możemy określić, gdzie chcemy wyświetlać nasze reklamy i komu chcemy je wyświetlać.

Kiedyś, na przykład w świecie offline, umieściłeś swoją reklamę na ruchliwej ulicy w Barcelonie i upewniłeś się, że zobaczy ją wiele osób.

Ale nie możesz określić, ile wywarłbyś wpływu na grupę docelową.

Albo dokładnie, jacy odbiorcy by to zobaczyli i podjęli działania później.

Dzięki Data Science możesz:

• Znacznie dokładniej wybierz lokalizację , w której nasze reklamy displayowe mają być wyświetlane strona po stronie.
  
• Zastanów się, jaki rodzaj reklamy chcemy wyświetlać na podstawie lokalizacji, w której jest wyświetlana.
  
  Na przykład możemy mieć dwie wersje reklamy tego samego produktu.
  
  Jeszcze jeden skupiał się na widowni milenijnej, a drugi na widowni 30-latków.
  
  W reklamach tylko kopia została zaadaptowana przez atakowanie niektórych punktów bólu lub innych.
  
  Dzięki tym danym powiedzą nam, na której stronie umieścić reklamę lub inną w zależności od treści strony, rodzaju ruchu, itp.
  
  Innymi słowy: będziemy mogli bardziej zoptymalizować wyniki, ponieważ będziemy skuteczniej segmentować reklamę w oparciu o zainteresowania użytkownika.

Aplikacje do analizy danych w e-mail marketingu

Oczywiście jednym z obszarów, w którym Data Science została odebrana w maju, jest e-mail marketing.

Bez analizy i wykorzystania danych niemożliwe byłoby dla nas masowe wysyłanie e-maili, które realizujemy każdego dnia.

Niektóre aplikacje Data Science do marketingu e-mailowego to:

• Możliwość tworzenia rekomendacji produktowych , które są naprawdę istotne dla klienta.
  
  Korzystając z analiz predykcyjnych, dla każdego użytkownika z listy przygotowywane są niestandardowe wiadomości e-mail.
  
  W ten sposób każda osoba otrzymuje oferty produktów, które są dla niej bardziej interesujące, ponieważ wcześniej wchodziła w interakcję z jednym z tych produktów w sieci lub dlatego, że są one podobne do już zakupionego produktu.
  
• Wzmocnij ponowny zakup. Analiza danych pomaga określić, kiedy klient może być wyczerpany, aby wysłać przypomnienie o zakupie.
  
  Na przykład: wyobraź sobie, że odpowiadasz za marketing internetowej firmy kosmetycznej.
  
  Minął miesiąc odkąd klient kupił jeden z Twoich szamponów.
  
  Ponieważ wiesz, że twoje szampony zwykle wystarczają na miesiąc, klientowi może się skończyć.
  
  Analiza danych już to wykryje i wygeneruje automatyczną wiadomość e-mail , która zostanie wysłana do tego klienta, aby zmotywować go do ponownego zakupu.

Korzystasz już z mocy Data Science w swoich działaniach z zakresu marketingu cyfrowego?

W zależności od firmy potrzeby analityczne są różne i można znaleźć bardzo różne zastosowania danych.

W każdym przypadku niezbędne jest jasne określenie celów , aby określić dane, które są najbardziej zainteresowane poznaniem.

Dzisiejsze firmy zajmujące się marketingiem cyfrowym i reklamą online wymagają profesjonalistów z większej liczby sektorów naukowych, o profilu biznesowym i analitycznym, którzy posiadają również niezbędną wiedzę do zastosowania narzędzi Data Science do wykorzystania uzyskanych danych i podejmowania skutecznych decyzji biznesowych.

Jeśli chcesz, aby Twoja strategia marketingowa przynosiła najlepsze rezultaty, konieczne jest, aby Twój partner cyfrowy opanował naukę o danych.

Zalecamy zapoznanie się z treścią naszego bloga, aby dowiedzieć się więcej o Data Science, Big Data i Digital Marketing.