علم البيانات: ما هو وكيف يساعدنا في التسويق الرقمي

لقد تحدثنا عنها أكثر من مرة.

لقد أدت القدرة على امتلاك الملايين من بيانات معلومات المستخدم تحت تصرفنا إلى تغيير الطريقة التي نفهم بها التسويق.

وبسبب هذا إلى حد كبير ، ظهر ما يعرف الآن باسم التسويق الرقمي.

تساعدنا البيانات في اتخاذ قرارات إستراتيجية بناءً على معايير موضوعية.

بعبارة أخرى: نحن لا نفعل ذلك بناءً على غرائزنا وخبراتنا الشخصية.

وأنت تعرف أحد مبادئ التسويق الرقمي: القياس والقياس والقياس.

بهذه الطريقة ، على عكس التسويق التقليدي ، يمكننا تنفيذ أفعالنا من خلال التأكد أكثر مما إذا كانت تؤثر بالفعل على الهدف الذي نريده.

باختصار ، البيانات ضرورية في التسويق ، ونريد أن نعرض لك بعضًا من أكثر التطبيقات المفيدة التي يمتلكونها اليوم.

ومع ذلك ، فلنبدأ من البداية لأن ... هل تعرف حقًا ما هو علم البيانات وكيف يختلف ، على سبيل المثال ، عن البيانات الضخمة؟

سنكشف كل شيء في هذا المقال.

بدأت!

ما هو علم البيانات

كما يوحي المصطلح ، فإن علم البيانات هو العلم الذي يدرس البيانات.

لكن هذا التفسير العام يترك لنا الكثير من الشكوك ، فماذا يعني بالضبط؟

في الأساس ، يعتني باستخراج المعلومات من كميات كبيرة من البيانات ثم تفسيرها وتطبيقها ، على سبيل المثال ، في إجراءات التسويق الرقمي لدينا.

الهدف من Data Science هو اتخاذ القرارات باستخدام مجموعة من الأدوات التي تسمح باستخراج المعرفة من البيانات .

لا تتم معالجة البيانات الكبيرة فقط باستخدام طرق التحليل التقليدية.

وبالتالي ، فإن علم البيانات يتضمن البرمجة ، واستخراج البيانات ، والتعلم الآلي ، والإحصاء ، والرياضيات ، ومهارات تصور البيانات ، بالإضافة إلى المعرفة التجارية للقطاع الذي يتم تطبيقه فيه.

إنه عالم تمامًا.

ما هي البيانات الضخمة

يستخدم مفهوم البيانات الضخمة لوصف كميات كبيرة من البيانات.

تشمل البيانات الضخمة البيانات المنظمة والبيانات شبه المنظمة والبيانات غير المنظمة.

لا تُصب بالذعر!

نقول لك ما هم.

• البيانات غير المنظمة: الصور الرقمية وملفات الصوت أو الفيديو وبيانات الجوال وبيانات المستشعر وصفحات الويب والشبكات الاجتماعية ورسائل البريد الإلكتروني والمدونات وما إلى ذلك.
• شبه منظم: ملفات XML ، ملفات سجل النظام ، ملفات نصية ، إلخ.
• البيانات المنظمة: بيانات المعاملات وقواعد البيانات وما إلى ذلك.

هذا يميز البيانات الضخمة وعلوم البيانات

لقد غيرت البيانات الضخمة وعلوم البيانات بلا شك العصر الرقمي والتكنولوجي اليوم.

كلا المصطلحين مرتبطان ارتباطًا وثيقًا ببعضهما البعض.

لدرجة أن الاختلاف الرئيسي بينهما هو أن مفهوم علم البيانات يقع ضمن مفهوم البيانات الضخمة.

يتم إجراء علوم البيانات في نطاق البيانات الضخمة للحصول على معلومات مفيدة من خلال التحليلات التنبؤية ، حيث تُستخدم النتائج لاتخاذ قرارات ذكية.

تعال ، بدون البيانات الضخمة لن يكون هناك مفهوم علم البيانات.

وبدون علم البيانات ، لن يكون للبيانات الضخمة أي قيمة.

3 الاختلافات الرئيسية بين البيانات الضخمة وعلوم البيانات

• تتميز الكميات الكبيرة من البيانات (البيانات الكبيرة) بـ 3 فولت: التنوع والسرعة والحجم.

يوفر علم البيانات ، من جانبه ، الأساليب أو التقنيات لتحليلها.

• تركز البيانات الضخمة على التكنولوجيا (Hadoop ، و Java ، و Hive ، وما إلى ذلك) وأدوات التحليل والبرمجيات.
  
  بدلاً من ذلك ، يركز علم البيانات على استراتيجيات صنع القرار ونشر البيانات باستخدام الرياضيات والإحصاء.

• تستخرج البيانات الضخمة المعلومات من كميات كبيرة من البيانات بينما يستخدم Data Science خوارزميات التعلم الآلي والأساليب الإحصائية حتى تتمكن أجهزة الكمبيوتر من الحصول على تنبؤات دقيقة قدر الإمكان للبيانات التي تم الحصول عليها.

كيف يساعد علم البيانات في التسويق

البيانات في كل مكان وتنمو باستمرار.

لكنهم لا يجلبون قيمة في أنفسهم.

من الضروري استيعابهم واستخراج المعلومات المفيدة التي تسهل اتخاذ القرار داخل الشركات.

على وجه التحديد ، في التسويق يساعد على اتخاذ قرارات استراتيجية.

كيف يتم تفسير البيانات

يتم الحصول على البيانات من خلال قنوات مختلفة:

• أجهزة محمولة
• وسائل التواصل الاجتماعي
• محلات نشطة
• مواقع الويب

وهذه ليست سوى بعض الخطوط المستخدمة.

تولد أذواقنا أو إجراءاتنا أو تحركاتنا بيانات ذات قيمة كبيرة للشركات التي ترغب في معرفة عملائها بالتفصيل.

ومع ذلك ، فإن تفسير البيانات غير المهيكلة لا يضيف أي قيمة للشركات.

لتفسير البيانات ، يشمل علم البيانات:

• تنقية البيانات وإعادة هيكلتها
• تحليل البيانات
• تحديد أسئلة العمل المناسبة لتحقيق أهداف الشركة ويمكن معالجتها بشكل تحليلي
• تصور البيانات مع الرسوم البيانية لاستخراج الذكاء منها.
• عرض الرؤى والتوصيات التجارية
• إنشاء منتجات تتمحور حول البيانات للشركات التي تستخدم التحليلات لإنشاء حلول تقنية جديدة.

يتطلب علم البيانات (بالإضافة إلى القدرة التحليلية) معرفة الأعمال ورؤية الأعمال لاستخراج ونقل التوصيات المصممة خصيصًا لاحتياجات الشركة.

علم البيانات في التسويق الرقمي

في عالم التسويق الرقمي اليوم ، لدينا كميات كبيرة من المعلومات التي يمكننا استخراجها من خلال قنوات عديدة:

• البيانات التي تم الحصول عليها عن طريق تثبيت التطبيقات
• المتاجر والمواقع الافتراضية
• أنظمة إدارة علاقات العملاء
• قواعد بيانات العملاء
• منصات إعلانية
• وسائل التواصل الاجتماعي
• أدوات تحليلية لحركة مرور الويب مثل Google Analytics

هذه ليست سوى بعض القنوات التي يمكننا من خلالها استخراج المعلومات من أجل استراتيجيات التسويق الرقمي والتسويق الداخلي الخاصة بنا.

ولكن يتم تلقي البيانات بأحجام كبيرة وبمعدل أسرع من أي وقت مضى ، لذلك إذا لم يكن معروفًا تفسيرها بشكل فعال وفي الوقت المناسب ، فإنها تفقد كل قيمتها لاتخاذ القرار الصحيح وتولد شيئًا واحدًا فقط:

فوضى.

من خلال التنفيذ الجيد لعلوم البيانات ، يمكنك الحصول على معلومات مهمة وتحقيق مستويات تجزئة التسويق وتفاعل المستخدم التي لم نتمكن من الحصول عليها حتى وقت قريب.

علم البيانات في التسويق الرقمي

تطبيقات علوم البيانات في تحسين محركات البحث

منذ سنوات مضت ، كان تحديد المواقع في محركات البحث يعادل إعطاء العصي العمياء.

كان الأمر يتعلق ، إلى حد كبير ، بالاختبار والخطأ عندما كانت الخوارزميات المسؤولة عن تحديد موقع موقع الويب غير معروفة.

اليوم ، بفضل Data Science ، أصبحنا أكثر دقة في تحديد ما يصلح وما لا يصلح.

في حالة مُحسّنات محرّكات البحث ، تساعد Data Science كثيرًا بفضل وظائف التعلم الآلي.

فمثلا:

• يكتشف الأنماط. تستخدم Google ومحركات البحث الأخرى التعلم الآلي لاكتشاف المحتوى المنشور والرسائل غير المرغوب فيها.

• يساعد في تفسير الصور. البيانات الضخمة غير المهيكلة التي ناقشناها من قبل.

استخدام علم البيانات في الإعلانات

جعلت Data Science الحياة أسهل بكثير للمسوقين المسؤولين عن الإعلان عبر الإنترنت.

قبل كل شيء ، في الإعلانات المصوّرة ،

واليوم ، بفضل البيانات ، يمكننا تحديد المكان الذي نريد أن تظهر فيه إعلاناتنا ومن نريد أن تظهر لهم.

ذات مرة ، في العالم غير المتصل بالإنترنت ، تضع إعلانك في شارع مزدحم في برشلونة ، على سبيل المثال ، وما كنت تتأكد منه هو أن الكثير من الناس سيشاهدونه.

لكن لا يمكنك تحديد عدد التأثيرات التي قد تحدثها على جمهورك المستهدف.

أو بالضبط أي نوع من الجمهور سيشاهده ويتخذ الإجراء لاحقًا.

بفضل Data Science ، يمكنك:

• اختر بدقة أكبر بكثير الموقع الذي نريد عرض إعلاناتنا المصوّرة فيه صفحة تلو الأخرى.
  
• ضع في اعتبارك نوع الإعلان الذي نريد عرضه بناءً على الموقع حيث يتم عرضه.
  
  على سبيل المثال ، قد يكون لدينا نسختان من إعلان لنفس المنتج.
  
  ركز أحدهما على جمهور من الشباب من جيل الألفية والآخر على جمهور يبلغ من العمر 30 عامًا.
  
  في الإعلانات ، تم تكييف النسخة فقط من خلال مهاجمة بعض نقاط الألم أو غيرها.
  
  بفضل البيانات ، سيخبروننا بالصفحة التي نضع فيها إعلانًا أو صفحة أخرى بناءً على محتوى الصفحة ، ونوع حركة المرور لديك ، وما إلى ذلك.
  
  بمعنى آخر: سنكون قادرين على تحسين النتائج بشكل أكبر ، لأننا سنقوم بتقسيم الإعلان بشكل أكثر فاعلية بناءً على اهتمامات المستخدم.

تطبيقات علوم البيانات في التسويق عبر البريد الإلكتروني

بالطبع ، أحد المجالات التي تم فيها تلقي علوم البيانات مثل مياه مايو هو التسويق عبر البريد الإلكتروني.

بدون تحليل البيانات واستخدامها ، سيكون من المستحيل بالنسبة لنا إجراء إرسال جماعي لرسائل البريد الإلكتروني التي نقوم بها كل يوم.

بعض تطبيقات علوم البيانات لـ Email Markeitng هي:

• القدرة على تقديم توصيات المنتج ذات الصلة حقًا بالعميل.
  
  باستخدام التحليلات التنبؤية ، يتم إعداد رسائل البريد الإلكتروني المخصصة لكل مستخدم في القائمة.
  
  بهذه الطريقة ، يتلقى كل شخص عروضًا لمنتجات أكثر إثارة للاهتمام بالنسبة له ، إما لأنهم تفاعلوا سابقًا مع أحد هذه المنتجات على الويب ، أو لأنهم يشبهون منتجًا اشتروه بالفعل.
  
• زيادة إعادة الشراء. تساعد Data Science في تحديد الوقت الذي قد يكون فيه العميل على وشك الإنهاك لإرسال تذكير بالشراء.
  
  على سبيل المثال: تخيل أنك مسؤول عن تسويق شركة مستحضرات تجميل عبر الإنترنت.
  
  مر شهر منذ أن اشترى أحد العملاء أحد أنواع الشامبو الخاصة بك.
  
  نظرًا لأنك تعلم أن الشامبو الخاص بك عادة ما يستمر لمدة شهر ، فقد يكون هذا العميل على وشك النفاد.
  
  سيكون علم البيانات قد اكتشفها بالفعل ، وسيقوم بإنشاء بريد إلكتروني تلقائي سيتم إرساله إلى هذا العميل لتحفيزهم على تكرار الشراء.

هل تستخدم بالفعل قوة علوم البيانات في إجراءات التسويق الرقمي الخاصة بك؟

اعتمادًا على كل شركة ، تختلف احتياجات التحليل ويمكنك العثور على استخدامات متنوعة جدًا للبيانات.

على أي حال ، من الضروري تحديد الأهداف بوضوح لتحديد البيانات الأكثر اهتمامًا بمعرفتها.

تتطلب شركات التسويق الرقمي والإعلان عبر الإنترنت اليوم مهنيين من قطاعات علمية أكثر وملف تعريف تجاري وتحليلي ، والذين لديهم أيضًا المعرفة اللازمة لتطبيق أدوات علوم البيانات للاستفادة من البيانات التي تم الحصول عليها واتخاذ قرارات عمل فعالة.

إذا كنت تريد أن تحصل إستراتيجيتك التسويقية على أفضل النتائج ، فمن الضروري أن يتقن شريكك الرقمي علوم البيانات.

ونوصيك بإلقاء نظرة على محتوى مدونتنا لمعرفة المزيد حول علوم البيانات والبيانات الضخمة والتسويق الرقمي.