Veri Bilimi: nedir ve Dijital Pazarlamada bize nasıl yardımcı olur?

Bunun hakkında bir kereden fazla konuştuk.

Milyonlarca kullanıcı bilgi verisine sahip olmamız, pazarlamayı anlama şeklimizi değiştirdi.

Ve büyük ölçüde bu nedenle, şimdi dijital pazarlama olarak bilinen şey ortaya çıktı.

Veriler, nesnel kriterlere dayalı stratejik kararlar vermemize yardımcı olur.

Başka bir deyişle: bunu içgüdülerimize ve kişisel deneyimlerimize dayanarak yapmıyoruz.

Ve dijital pazarlamanın özdeyişlerinden birini biliyorsunuz: ölçün, ölçün ve ölçün.

Bu sayede geleneksel pazarlamadan farklı olarak, eylemlerimizi gerçekten istediğimiz hedefi etkileyip etkilemediğinden daha emin olarak gerçekleştirebiliriz.

Kısacası, pazarlamada veriler çok önemlidir ve bugün sahip oldukları en kullanışlı uygulamalardan bazılarını size göstermek istiyoruz.

Ancak, en baştan başlayalım çünkü… Veri Biliminin ne olduğunu ve örneğin Büyük Veriden nasıl farklı olduğunu gerçekten biliyor musunuz?

Bu yazıda her şeyi açıklayacağız.

Başladı!

Veri Bilimi Nedir?

Terimin önerdiği gibi, Veri bilimi , verileri inceleyen bilimdir.

Ancak bu genel açıklama bizi birçok şüpheye bırakıyor, tam olarak ne anlama geliyor?

Temel olarak, büyük miktarda veriden bilgi çıkarmaya özen gösterir. verileri ve ardından bunları yorumlamak ve uygulamak, örneğin Dijital Pazarlama faaliyetlerimizde.

Veri Biliminin amacı , verilerin verilerden çıkarılmasına izin veren bir dizi araç kullanarak karar vermektir.

Büyük veri işleme, yalnızca geleneksel analiz yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmez.

Bu nedenle Veri Bilimi, uygulandığı sektörün iş bilgisine ek olarak programlama, veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistiksel, matematik ve veri görselleştirme becerilerini içerir.

Tam bir dünya.

Büyük Veri Nedir?

Büyük Veri kavramı, büyük miktarda veriyi tanımlamak için kullanılır.

Büyük Veri, yapılandırılmış verileri, yarı yapılandırılmış verileri ve yapılandırılmamış verileri içerir.

Panik yapma!

Size onların ne olduğunu anlatıyoruz.

• Yapılandırılmamış veriler: dijital görüntüler, ses veya video dosyaları, mobil veriler, sensör verileri, web sayfaları, sosyal ağlar, e-postalar, bloglar vb.
• Yarı yapılandırılmış: XML dosyaları, sistem günlük dosyaları, metin dosyaları vb.
• Yapılandırılmış veriler: işlem verileri, veritabanları vb.

Bu, Büyük Veri ve Veri Bilimini farklılaştırır

Büyük Veri ve Veri Bilimi, şüphesiz günümüzün dijital ve teknolojik çağını dönüştürdü.

Her iki terim de birbiriyle yakından ilişkilidir.

Öyle ki aralarındaki temel fark , Veri Bilimi kavramının Büyük Veri kavramının içine girmesidir.

Veri Bilimi, sonuçların akıllı kararlar vermek için kullanıldığı tahmine dayalı analitik yoluyla faydalı bilgiler elde etmek için Büyük Veri alanında yürütülür.

Hadi ama, Büyük Veri olmadan Veri Bilimi kavramı olmazdı.

Ve Veri Bilimi olmadan Büyük Verinin hiçbir değeri olmazdı.

3 Büyük Veri ve Veri Bilimi arasındaki temel farklar

• Büyük hacimli veriler (Büyük Veri) 3V ile ayırt edilir: çeşitlilik, hız ve hacim.

Veri Bilimi, kendi adına, bunları analiz etmek için yöntemler veya teknikler sağlar.

• Büyük Veri, teknolojiye (Hadoop, Java, Hive, vb.) ve analitik araçlarına ve yazılımlarına odaklanır.
  
  Bunun yerine, Veri Bilimi, matematik ve istatistik kullanarak karar verme stratejilerine ve veri dağıtımına odaklanır .

• Büyük Veri , büyük hacimli verilerden bilgi çıkarırken, Veri Bilimi, bilgisayarların elde edilen verilerden mümkün olduğunca doğru tahminler alabilmesi için makine öğrenme algoritmaları ve istatistiksel yöntemler kullanır.

Veri Bilimi pazarlamaya nasıl yardımcı olur?

Veri her yerdedir ve durmadan büyür.

Ama kendi içlerinde bir değer getirmezler.

Bunları özümsemek ve şirketler içinde karar vermeyi kolaylaştıran faydalı bilgileri çıkarmak gerekir .

Spesifik olarak, Pazarlamada stratejik kararlar almaya yardımcı olur.

Veriler nasıl yorumlanır?

Veriler farklı kanallardan elde edilir:

• Mobil cihazlar
• Sosyal medya
• Çevrimiçi mağazalar
• web siteleri

Ve bunlar kullanılan yazı tiplerinden sadece birkaçı.

Zevklerimiz, rutinlerimiz veya hareketlerimiz, müşterilerini detaylı olarak tanımak isteyen şirketler için çok değerli veriler üretir .

Ancak yapılandırılmamış verilerin yorumlanması şirketlere herhangi bir değer katmamaktadır.

Veri yorumlama için Veri Bilimi şunları içerir:

• Veri temizleme ve yeniden yapılandırma
• Veri analizi
• Şirketin hedeflerine ulaşmak için doğru iş sorularını tanımlama ve analitik olarak ele alınabilir
• Onlardan istihbarat çıkarmak için verilerin grafiklerle görselleştirilmesi .
• İçgörülerin ve iş önerilerinin sunumu
• Yeni teknoloji çözümleri üretmek için analitiği kullanan şirketler için veri merkezli ürünlerin oluşturulması.

Veri Bilimi, (analitik kapasiteye ek olarak) şirketin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış önerileri çıkarmak ve iletmek için iş bilgisi ve iş vizyonu gerektirir.

Dijital Pazarlamada Veri Bilimi

Günümüzün dijital pazarlama dünyasında, sayısız kanaldan çıkarabileceğimiz büyük miktarda bilgiye sahibiz:

• Uygulamalar yüklenerek elde edilen veriler
• Sanal mağazalar ve web siteleri
• CRM sistemleri
• Müşteri veritabanları
• Reklam platformları
• Sosyal medya
• Google Analytics gibi analitik web trafiği araçları

Bunlar, Dijital Pazarlama ve Gelen Pazarlama stratejilerimiz için bilgi çıkarabileceğimiz kanallardan sadece birkaçı.

Ancak veriler büyük hacimlerde ve her zamankinden daha hızlı bir şekilde alınır, bu nedenle doğru zamanda ve etkin bir şekilde yorumlanıp yorumlanmadığı bilinmiyorsa, doğru karar verme için tüm değerlerini kaybederler ve yalnızca bir şey üretirler:

Kaos.

Veri Biliminin iyi bir şekilde uygulanmasıyla, önemli bilgiler edinebilir ve yakın zamana kadar sahip olamayacağımız düzeyde pazarlama segmentasyonu ve kullanıcı etkileşimi elde edebilirsiniz.

Dijital Pazarlamada Veri Bilimi

SEO'da Veri Bilimi uygulamaları

Yıllar önce, arama motorlarında konumlanmak, kör çubuklar vermekle eş değerdi.

Bir web sitesini konumlandırmaktan sorumlu algoritmalar bilinmediğinde, büyük ölçüde test ve hata ile ilgiliydi.

Bugün, Veri Bilimi sayesinde neyin işe yarayıp neyin yaramadığını belirlemede çok daha isabetliyiz.

SEO durumunda, Veri Bilimi, makine öğrenme işlevleri sayesinde çok yardımcı olur.

Örneğin:

• Kalıpları algılar. Google ve diğer arama motorları, yayınlanan içeriği ve spam'i tespit etmek için makine öğrenimini kullanır.

• Görüntüleri yorumlamaya yardımcı olur. daha önce tartıştığımız yapılandırılmamış Büyük Veri verileri.

Reklamlarda Veri Bilimini Kullanma

Veri Bilimi, çevrimiçi reklamcılıktan sorumlu pazarlamacılar için hayatı çok daha kolay hale getirdi.

Her şeyden önce, Görüntülü reklamcılıkta,

Ve bugün, veriler sayesinde, reklamlarımızın nerede gösterilmesini ve kime gösterilmesini istediğimizi tanımlayabiliriz.

Örneğin, çevrimdışı dünyada, reklamınızı Barselona'daki işlek bir caddeye koydunuz ve emin olduğunuz şey, birçok insanın onu göreceğiydi.

Ancak hedef kitleniz üzerinde ne kadar etki yaratacağınızı belirleyemediniz.

Ya da tam olarak ne tür bir izleyici bunu görecek ve daha sonra harekete geçecek.

Veri Bilimi sayesinde şunları yapabilirsiniz:

• Görüntülü reklamlarımızın sayfa sayfa gösterilmesini istediğimiz yeri çok daha doğru bir şekilde seçin.
  
• Gösterildiği yere göre ne tür bir reklam göstermek istediğimizi düşünün.
  
  Örneğin, aynı ürün için bir reklamın iki versiyonu olabilir.
  
  Biri daha bin yıllık genç bir izleyici kitlesine, diğeri ise 30 yaşındaki bir izleyici kitlesine odaklandı.
  
  Reklamlarda yalnızca kopya, bazı sorunlu noktalara veya diğerlerine saldırılarak uyarlanmıştır.
  
  Veriler sayesinde, bize sayfanın içeriğine, sahip olduğunuz trafik türüne vb.
  
  Başka bir deyişle: reklamları kullanıcının ilgi alanlarına göre daha etkin bir şekilde bölümlere ayıracağımız için sonuçları daha fazla optimize edebileceğiz.

E-posta Pazarlamada Veri Bilimi Uygulamaları

Tabii ki, Veri Biliminin Mayıs suyu olarak alındığı bir alan E-posta Pazarlamadır.

Verilerin analizi ve kullanımı olmadan, her gün gerçekleştirdiğimiz toplu e-posta gönderimini yapmamız imkansız olurdu.

E-posta Pazarlaması için bazı Veri Bilimi uygulamaları şunlardır:

• Müşteriyle gerçekten alakalı ürün önerilerinde bulunma yeteneği.
  
  Tahmine dayalı analitik kullanılarak, listedeki her kullanıcı için özel e-postalar hazırlanır.
  
  Bu şekilde, her bir kişi, ya daha önce web'de bu ürünlerden biriyle etkileşime girdiğinden ya da daha önce satın aldıklarına benzer olduklarından, kendileri için daha ilginç olan ürünlerin tekliflerini alır.
  
• Yeniden satın almayı artırın. Veri Bilimi, bir müşterinin bir satın alma hatırlatıcısı göndermek için ne zaman tükenmek üzere olabileceğini belirlemeye yardımcı olur.
  
  Örneğin: bir çevrimiçi kozmetik şirketini pazarlamaktan sorumlu olduğunuzu düşünün.
  
  Bir müşterinin şampuanlarınızdan birini satın almasının üzerinden bir ay geçti.
  
  Şampuanlarınızın genellikle bir ay sürdüğünü bildiğiniz için, o müşteri tükenmek üzere olabilir.
  
  Veri bilimi bunu zaten tespit etmiş olacak ve satın almalarını tekrar etmeye motive etmek için o müşteriye gönderilecek otomatik bir e-posta oluşturacaktır.

Dijital Pazarlama eylemlerinizde Veri Biliminin gücünü zaten kullanıyor musunuz?

Her şirkete bağlı olarak, analiz ihtiyaçları farklıdır ve verilerin çok çeşitli kullanımlarını bulabilirsiniz.

Her durumda, bilmekle en çok ilgilenen verileri tanımlamak için hedefleri açıkça belirlemek önemlidir.

Günümüzün dijital pazarlama ve çevrimiçi reklam şirketleri , elde edilen verilerden yararlanmak ve etkili iş kararları vermek için Veri Bilimi araçlarının uygulanması için gerekli bilgiye sahip, daha bilimsel sektörlerden ve iş ve analitik profile sahip profesyonellere ihtiyaç duyuyor.

Pazarlama stratejinizin en iyi sonuçları almasını istiyorsanız, dijital iş ortağınızın Veri Biliminde uzmanlaşması zorunludur.

Veri Bilimi, Büyük Veri ve Dijital Pazarlama hakkında daha fazla bilgi edinmek için blog içeriğimize göz atmanızı öneririz.