Data Science: มันคืออะไรและช่วยเราในด้าน Digital Marketing ได้อย่างไร

เราเคยพูดถึงมันมากกว่าหนึ่งครั้ง

ความสามารถในการมีข้อมูลผู้ใช้นับล้านที่เรากำจัดทิ้งได้เปลี่ยนวิธีที่เราเข้าใจการตลาด

และส่วนใหญ่ด้วยเหตุนี้ สิ่งที่เรียกว่า การตลาดดิจิทัลในปัจจุบันจึงเกิดขึ้น

ข้อมูลช่วยให้เรา ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ตามเกณฑ์วัตถุประสงค์

กล่าวอีกนัยหนึ่ง: เราไม่ได้ทำตามสัญชาตญาณและประสบการณ์ส่วนตัวของเรา

และคุณทราบหลักการหนึ่งของการตลาดดิจิทัล นั่นคือ การวัด การวัดผล และการวัดผล

ด้วยวิธีนี้ ซึ่งแตกต่างจากการตลาดแบบเดิม เราสามารถดำเนินการของเราโดยมั่นใจมากขึ้นว่าพวกเขากำลังส่งผลกระทบต่อเป้าหมายที่เราต้องการหรือไม่

กล่าวโดยย่อ ข้อมูลมีความสำคัญในด้านการตลาด และเราต้องการแสดงแอปที่มีประโยชน์ที่สุดบางส่วนที่มีให้คุณเห็นในปัจจุบัน

อย่างไรก็ตาม มาเริ่มกันที่จุดเริ่มต้น เพราะ… คุณทราบหรือไม่ว่า Data Science คืออะไร และ แตกต่างจาก Big Data อย่างไร

เราจะเปิดเผยทุกอย่างในบทความนี้

เริ่ม!

Data Science คืออะไร

ตามที่คำศัพท์แนะนำ Data Science เป็น วิทยาศาสตร์ที่ศึกษาข้อมูล

แต่คำอธิบายทั่วไปนี้ทำให้เรามีข้อสงสัยมากมาย หมายความว่าอย่างไรกันแน่

โดยพื้นฐานแล้วจะดูแลการดึงข้อมูลจาก . จำนวนมาก ข้อมูลแล้วตีความและนำไปใช้ ตัวอย่างเช่น ในการดำเนินการด้านการตลาดดิจิทัลของเรา

เป้าหมายของ Data Science คือการตัดสินใจ โดยใช้ ชุดเครื่องมือ ที่ช่วยให้ ดึงความรู้ออกจากข้อมูล ได้

การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้ทำได้โดยใช้วิธีการวิเคราะห์แบบเดิมเท่านั้น

วิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรม การทำเหมืองข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ คณิตศาสตร์ และทักษะการสร้างภาพข้อมูล นอกเหนือจากความรู้ทางธุรกิจของภาคส่วนที่จะนำไปใช้

มันค่อนข้างเป็นโลก

บิ๊กดาต้าคืออะไร

แนวคิดของ Big Data ใช้เพื่ออธิบาย ข้อมูลปริมาณมาก

Big Data ประกอบด้วยข้อมูลที่มี โครงสร้าง ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

อย่าตื่นตกใจ!

เราบอกคุณว่าพวกเขาคืออะไร

• ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: รูปภาพดิจิทัล ไฟล์เสียงหรือวิดีโอ ข้อมูลมือถือ ข้อมูลเซ็นเซอร์ หน้าเว็บ โซเชียลเน็ตเวิร์ก อีเมล บล็อก ฯลฯ
• กึ่งโครงสร้าง: ไฟล์ XML ไฟล์บันทึกระบบ ไฟล์ข้อความ ฯลฯ
• ข้อมูลที่มี โครงสร้าง: ข้อมูล ธุรกรรม ฐานข้อมูล ฯลฯ

สิ่งนี้ทำให้เกิดความแตกต่างของ Big Data และ Data Science

Big Data และ Data Science ได้เปลี่ยนแปลงยุคดิจิทัลและเทคโนโลยีอย่างไม่ต้องสงสัย

คำศัพท์ทั้งสองมีความเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด

มากเสียจนความแตกต่างที่สำคัญระหว่างพวกเขาคือ แนวคิดของ Data Science อยู่ในแนวคิดของ Big Data

Data Science ดำเนินการภายในขอบเขตของ Big Data เพื่อรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่ง ผลลัพธ์จะถูกนำไปใช้ในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

มาเลย ถ้าไม่มี Big Data แนวคิดของ Data Science ก็ไม่มี

และหากไม่มี Data Science แล้ว Big Data ก็ไร้ค่า

3 ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Big Data และ Data Science

• ข้อมูลปริมาณมาก (Big Data) มี ความแตกต่างกันด้วย 3V: ความหลากหลาย ความเร็ว และปริมาณ

ในส่วนของ Data Science มีวิธีการหรือเทคนิคในการวิเคราะห์

• Big Data มุ่งเน้นไปที่ เทคโนโลยี (Hadoop, Java, Hive เป็นต้น) และเครื่องมือวิเคราะห์และซอฟต์แวร์
  
  แต่ Data Science มุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์การตัดสินใจ และการเผยแพร่ข้อมูลโดยใช้คณิตศาสตร์และสถิติ

• บิ๊กดาต้าดึงข้อมูล จากข้อมูลจำนวน มาก ในขณะที่ Data Science ใช้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการทางสถิติ เพื่อให้คอมพิวเตอร์ได้รับการคาดการณ์ที่แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ของข้อมูลที่ได้รับ

Data Science ช่วยทางการตลาดได้อย่างไร

ข้อมูลมีอยู่ทุกหนทุกแห่งและเติบโตอย่างไม่หยุดยั้ง

แต่ ไม่ได้สร้างคุณค่าในตัวเอง

จำเป็นต้องหลอมรวม และดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจภายในบริษัท

โดยเฉพาะในด้านการตลาด จะช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

ข้อมูลถูกตีความอย่างไร

ข้อมูลได้มาจากช่องทางต่างๆ:

• อุปกรณ์มือถือ
• สื่อสังคม
• ร้านค้าออนไลน์
• เว็บไซต์

และนี่เป็นเพียงแบบอักษรบางส่วนที่ใช้

รสนิยม กิจวัตร หรือการเคลื่อนไหวของเราสร้างข้อมูลอันมีค่าสำหรับบริษัทที่ต้องการรู้จักลูกค้า โดยละเอียด

อย่างไรก็ตาม การตีความข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่ได้เพิ่มมูลค่าใดๆ ให้กับบริษัท

สำหรับการตีความข้อมูล Data Science รวมถึง:

• การล้างข้อมูลและการปรับโครงสร้างใหม่
• การวิเคราะห์ข้อมูล
• การกำหนดคำถาม ทางธุรกิจที่เหมาะสม เพื่อให้บรรลุเป้าหมายของบริษัทและสามารถวิเคราะห์ได้
• การ แสดง ข้อมูลด้วยกราฟเพื่อดึงข้อมูลข่าวกรองออกมา
• การนำเสนอ ข้อมูลเชิงลึกและ คำแนะนำทางธุรกิจ
• การสร้าง ผลิตภัณฑ์ ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางสำหรับบริษัทที่ใช้การวิเคราะห์เพื่อสร้างโซลูชันเทคโนโลยีใหม่

Data Science ต้องการความรู้ทางธุรกิจและวิสัยทัศน์ทางธุรกิจ (นอกเหนือจากความสามารถในการวิเคราะห์) เพื่อดึงและส่งคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของบริษัท

วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตลาดดิจิทัล

ในโลกการตลาดดิจิทัลในปัจจุบัน เรามีข้อมูลจำนวนมากที่สามารถดึงข้อมูลผ่านช่องทางต่างๆ มากมาย:

• ข้อมูลที่ได้จากการติดตั้งแอพพลิเคชั่น
• ร้านค้าและเว็บไซต์เสมือนจริง
• ระบบ CRM
• ฐานข้อมูลลูกค้า
• แพลตฟอร์มโฆษณา
• สื่อสังคม
• เครื่องมือวิเคราะห์การเข้าชมเว็บ เช่น Google Analytics

นี่เป็นเพียงช่องทางบางส่วนที่เราสามารถดึงข้อมูลสำหรับกลยุทธ์การตลาด ดิจิทัลและ การตลาดขาเข้าของเรา

แต่ข้อมูลจะได้รับในปริมาณมากและในอัตราที่เร็วขึ้นกว่าเดิม ดังนั้นหากไม่ทราบวิธีตีความข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและในเวลาที่เหมาะสม ข้อมูลเหล่านั้นก็จะสูญเสียคุณค่าทั้งหมดไปสำหรับการตัดสินใจที่ถูกต้อง และสร้างเพียงสิ่งเดียวเท่านั้น:

ความวุ่นวาย.

ด้วยการ ใช้งาน Data Science ที่ดี คุณสามารถรับข้อมูลที่สำคัญและบรรลุระดับของการ แบ่งส่วนการตลาดและ การโต้ตอบกับผู้ใช้ที่เราไม่สามารถทำได้จนถึงเมื่อไม่นานนี้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตลาดดิจิทัล

แอปพลิเคชั่น Data Science ใน SEO

หลายปีก่อน การวางตำแหน่งในเสิร์ชเอ็นจิ้นเทียบเท่ากับการให้ไม้บอด

ส่วนใหญ่เกี่ยวกับการทดสอบและข้อผิดพลาดเมื่ออัลกอริทึมที่รับผิดชอบในการวางตำแหน่งเว็บไซต์ไม่เป็นที่รู้จัก

วันนี้ต้องขอบคุณ Data Science เราจึงแม่นยำ มากขึ้น ในการพิจารณาว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและไม่ได้ผล

ในกรณีของ SEO Data Science ช่วยได้มากด้วยฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวอย่างเช่น:

• ตรวจจับรูปแบบ Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับเนื้อหาที่เผยแพร่และสแปม

• ช่วยตีความ ภาพ ข้อมูลบิ๊กดาต้าที่ไม่มีโครงสร้างที่เราเคยพูดถึงมาก่อน

การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในโฆษณา

Data Science ทำให้ชีวิตนักการตลาดที่ดูแล โฆษณาออนไลน์ ง่ายขึ้นมาก

เหนือสิ่งอื่นใด ใน โฆษณาแบบดิสเพลย์

และในวันนี้ ต้องขอบคุณข้อมูลที่ทำให้เราสามารถกำหนดได้ว่าต้องการให้โฆษณาของเรา แสดงที่ใด และเราต้องการให้แสดงกับใคร

ครั้งหนึ่งในโลกออฟไลน์ คุณวางโฆษณาของคุณบนถนนที่พลุกพล่านในบาร์เซโลนา เป็นต้น และสิ่งที่คุณทำให้แน่ใจว่าผู้คนจำนวนมากจะได้เห็นมัน

แต่คุณไม่สามารถระบุได้ว่าจะสร้างผลกระทบต่อผู้ชมเป้าหมายได้มากน้อยเพียงใด

หรือว่าผู้ฟังประเภทใดจะเห็นและดำเนินการในภายหลัง

ขอบคุณ Data Science คุณสามารถ:

• เลือก ตำแหน่ง ที่เราต้องการให้โฆษณาแบบดิสเพลย์ของเราแสดงทีละหน้าได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
  
• พิจารณาว่า เราต้องการแสดงโฆษณา ประเภทใดตามตำแหน่งที่แสดง
  
  ตัวอย่างเช่น เราอาจมีโฆษณาสองเวอร์ชันสำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกัน
  
  อีกคนเน้นที่ผู้ชมอายุน้อยรุ่นมิลเลนเนียลและอีกคนเน้นที่ผู้ชมอายุ 30 ปี
  
  ในโฆษณา สำเนาเท่านั้นที่ได้รับการดัดแปลงโดยการโจมตีจุดปวดหรืออื่นๆ
  
  ด้วยข้อมูล พวกเขาจะบอกเรา ว่าหน้าใดที่จะวางโฆษณาหรือหน้าอื่น ตามเนื้อหาของหน้า ประเภทของการเข้าชมที่คุณมี ฯลฯ
  
  กล่าวอีกนัยหนึ่ง: เราจะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ได้มากขึ้น เนื่องจากเรา จะแบ่งกลุ่ม โฆษณาอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นตามความสนใจของผู้ใช้

แอปพลิเคชั่นวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตลาดผ่านอีเมล

แน่นอนว่าด้านหนึ่งที่ Data Science ได้รับในฐานะ May Water คือ Email Marketing

หากไม่มีการวิเคราะห์และการใช้ข้อมูล เป็นไปไม่ได้ที่เราจะทำการส่งอีเมลจำนวนมากที่เราดำเนินการทุกวัน

แอปพลิเคชัน Data Science สำหรับ Email Marketing ได้แก่:

• ความสามารถในการ ให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ ที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าอย่างแท้จริง
  
  การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ อีเมลที่กำหนดเองจะถูกจัดเตรียมสำหรับผู้ใช้แต่ละรายในรายการ
  
  ด้วยวิธีนี้ แต่ละคนจะได้รับข้อเสนอของผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจสำหรับพวกเขามากกว่า เนื่องจากพวกเขาเคยโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์เหล่านั้นบนเว็บมาก่อน หรือเนื่องจากมีความคล้ายคลึงกับผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาซื้อไปแล้ว
  
• เพิ่มการซื้อซ้ำ Data Science ช่วยกำหนดว่าเมื่อใดที่ลูกค้าอาจจะหมดแรงเพื่อส่งการแจ้งเตือนการซื้อ
  
  ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพว่าคุณมีหน้าที่ทำการตลาดให้กับบริษัทเครื่องสำอางออนไลน์
  
  เป็นเวลาหนึ่งเดือนแล้วที่ลูกค้าซื้อแชมพูของคุณ
  
  เนื่องจากคุณทราบดีว่าแชมพูของคุณมักจะอยู่ได้เป็นเดือน ลูกค้ารายนั้นอาจจะใกล้หมด
  
  วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะตรวจพบแล้ว และจะสร้าง อีเมลอัตโนมัติ ที่จะส่งไปยังลูกค้ารายนั้นเพื่อกระตุ้นให้พวกเขาซื้อซ้ำ

ใช้พลังของ Data Science ในการดำเนินการด้านการตลาดดิจิทัลอยู่แล้วใช่หรือไม่

ความต้องการในการวิเคราะห์จะแตกต่างกันไปตามแต่ละบริษัท และคุณสามารถค้นหาการใช้ข้อมูลได้หลากหลายมาก

ไม่ว่าในกรณีใด จำเป็นต้องกำหนด วัตถุประสงค์ อย่างชัดเจนเพื่อกำหนดข้อมูลที่สนใจในการรู้มากที่สุด

บริษัท การตลาดดิจิทัลและโฆษณาออนไลน์ในปัจจุบัน ต้องการผู้เชี่ยวชาญจากภาคส่วนวิทยาศาสตร์มากขึ้น และมีโปรไฟล์ทางธุรกิจและการวิเคราะห์ ซึ่งมีความรู้ที่จำเป็นสำหรับการประยุกต์ใช้ เครื่องมือ Data Science เพื่อ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ได้รับและตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ

หากคุณต้องการให้กลยุทธ์ทางการตลาดของคุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด จำเป็น ที่พันธมิตรดิจิทัลของคุณ เชี่ยวชาญด้าน Data Science

และเราขอแนะนำให้คุณดูเนื้อหาบล็อกของเรา เพื่อ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Science, Big Data และ Digital Marketing