Data Science: was es ist und wie es uns im digitalen Marketing hilft

Wir haben mehr als einmal darüber gesprochen.

Die Möglichkeit, über Millionen von Benutzerdaten zu verfügen, hat unser Verständnis von Marketing verändert.

Und zum großen Teil aus diesem Grund ist das entstanden, was heute als digitales Marketing bekannt ist.

Daten helfen uns, strategische Entscheidungen auf der Grundlage objektiver Kriterien zu treffen.

Mit anderen Worten: Wir tun es nicht nach unserem Instinkt und unserer persönlichen Erfahrung.

Und Sie kennen eine der Maximen des digitalen Marketings: messen, messen und messen.

Auf diese Weise können wir im Gegensatz zum traditionellen Marketing unsere Aktionen ausführen, indem wir sicherer sind, ob sie sich tatsächlich auf das gewünschte Ziel auswirken.

Kurz gesagt, Daten sind im Marketing unerlässlich, und wir möchten Ihnen einige der nützlichsten Apps zeigen, die sie heute haben.

Aber fangen wir von vorne an, denn … wissen Sie wirklich, was Data Science ist und wie sie sich beispielsweise von Big Data unterscheidet?

Wir verraten alles in diesem Artikel.

Gestartet!

Was ist Datenwissenschaft

Wie der Begriff schon sagt, ist Data Science die Wissenschaft, die Daten untersucht.

Aber diese allgemeine Erklärung lässt uns mit vielen Zweifeln zurück, was genau bedeutet sie?

Grundsätzlich kümmert es sich darum, Informationen aus großen Mengen zu extrahieren Daten und dann deren Interpretation und Anwendung, zum Beispiel in unseren Digital-Marketing-Maßnahmen.

Das Ziel von Data Science ist es, Entscheidungen mithilfe einer Reihe von Werkzeugen zu treffen, die es ermöglichen, Wissen aus den Daten zu extrahieren .

Die Verarbeitung großer Datenmengen wird nicht nur durch die Verwendung traditioneller Analysemethoden erreicht.

Data Science umfasst daher neben den betriebswirtschaftlichen Kenntnissen der Branche, in der sie angewendet wird, Programmier-, Data Mining-, maschinelles Lernen-, Statistik-, Mathematik- und Datenvisualisierungsfähigkeiten.

Es ist eine ziemliche Welt.

Was ist Big Data

Der Begriff Big Data wird verwendet, um große Datenmengen zu beschreiben.

Big Data umfasst strukturierte Daten, halbstrukturierte Daten und unstrukturierte Daten.

Keine Panik!

Wir sagen Ihnen, welche das sind.

• Unstrukturierte Daten: digitale Bilder, Audio- oder Videodateien, mobile Daten, Sensordaten, Webseiten, soziale Netzwerke, E-Mails, Blogs usw.
• Halbstrukturiert: XML-Dateien, Systemprotokolldateien, Textdateien usw.
• Strukturierte Daten: Transaktionsdaten, Datenbanken etc.

Dies unterscheidet Big Data und Data Science

Big Data und Data Science haben das heutige digitale und technologische Zeitalter zweifellos verändert.

Beide Begriffe sind eng miteinander verwandt.

So sehr, dass der Hauptunterschied zwischen ihnen darin besteht, dass das Konzept der Datenwissenschaft in das Konzept von Big Data fällt.

Data Science wird im Bereich Big Data durchgeführt, um nützliche Informationen durch prädiktive Analysen zu gewinnen, bei denen die Ergebnisse verwendet werden, um intelligente Entscheidungen zu treffen.

Komm schon, ohne Big Data gäbe es das Konzept von Data Science nicht.

Und ohne Data Science hätte Big Data keinen Wert.

3 Hauptunterschiede zwischen Big Data und Data Science

• Große Datenmengen (Big Data) zeichnen sich durch 3V aus: Variety, Speed ​​und Volume.

Data Science liefert ihrerseits die Methoden oder Techniken, um sie zu analysieren.

• Big Data konzentriert sich auf Technologie (Hadoop, Java, Hive usw.) und Analysetools und -software.
  
  Stattdessen konzentriert sich Data Science auf Entscheidungsstrategien und Datenverbreitung mithilfe von Mathematik und Statistik.

• Big Data extrahiert Informationen aus großen Datenmengen , während Data Science maschinelle Lernalgorithmen und statistische Methoden verwendet , damit Computer möglichst genaue Vorhersagen der gewonnenen Daten erhalten können.

Wie Data Science im Marketing hilft

Daten sind überall und wachsen unaufhörlich.

Aber sie bringen keinen Wert an sich.

Es ist notwendig, sie zu assimilieren und nützliche Informationen zu extrahieren , die die Entscheidungsfindung in Unternehmen erleichtern.

Insbesondere im Marketing hilft es, strategische Entscheidungen zu treffen.

Wie Daten interpretiert werden

Die Daten werden über verschiedene Kanäle bezogen:

• Mobile Geräte
• Sozialen Medien
• Online-Shops
• Webseiten

Und dies sind nur einige der verwendeten Schriftarten.

Unsere Vorlieben, Routinen oder Bewegungen generieren Daten von großem Wert für Unternehmen, die ihre Kunden im Detail kennen wollen .

Die Interpretation unstrukturierter Daten bringt Unternehmen jedoch keinen Mehrwert.

Für die Dateninterpretation umfasst Data Science:

• Datenbereinigung und -restrukturierung
• Datenanalyse
• Definition der richtigen Geschäftsfragen , um die Unternehmensziele zu erreichen und analytisch zu behandeln
• Visualisierung von Daten mit Diagrammen, um Informationen daraus zu extrahieren.
• Präsentation von Erkenntnissen und Geschäftsempfehlungen
• Erstellung von datenzentrierten Produkten für Unternehmen, die Analysen verwenden, um neue Technologielösungen zu generieren.

Data Science erfordert (zusätzlich zu analytischen Fähigkeiten) Geschäftswissen und Geschäftsvision, um auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnittene Empfehlungen zu extrahieren und zu übermitteln.

Data Science im digitalen Marketing

In der heutigen Welt des digitalen Marketings haben wir große Mengen an Informationen, die wir über zahlreiche Kanäle extrahieren können:

• Daten, die durch die Installation von Anwendungen erhalten werden
• Virtuelle Geschäfte und Websites
• CRM-Systeme
• Kundendatenbanken
• Werbeplattformen
• Sozialen Medien
• Analytische Web-Traffic-Tools wie Google Analytics

Dies sind nur einige der Kanäle, aus denen wir Informationen für unsere digitalen Marketing- und Inbound-Marketing-Strategien extrahieren können.

Aber Daten werden in großen Mengen und mit immer schnellerer Geschwindigkeit empfangen. Wenn es also nicht bekannt ist, sie effektiv und zum richtigen Zeitpunkt zu interpretieren, verlieren sie ihren ganzen Wert für die richtige Entscheidungsfindung und erzeugen nur eines:

Chaos.

Mit einer guten Implementierung von Data Science können Sie wichtige Informationen erhalten und ein Maß an Marketingsegmentierung und Benutzerinteraktion erreichen, das wir bis vor kurzem nicht erreichen konnten.

Data Science im digitalen Marketing

Data Science-Anwendungen im SEO

Vor Jahren war die Positionierung in Suchmaschinen gleichbedeutend damit, blinde Stöcke zu geben.

Es ging zu einem großen Teil um Tests und Fehler, wenn die für die Positionierung einer Website verantwortlichen Algorithmen unbekannt waren.

Dank Data Science können wir heute viel genauer bestimmen, was funktioniert und was nicht.

Im Fall von SEO hilft Data Science dank maschineller Lernfunktionen sehr.

Zum Beispiel:

• Erkennt Muster. Google und andere Suchmaschinen verwenden maschinelles Lernen, um veröffentlichte Inhalte und Spam zu erkennen.

• Hilft beim Interpretieren von Bildern. die unstrukturierten Big-Data-Daten, die wir zuvor besprochen haben.

Einsatz von Data Science in Anzeigen

Data Science hat Marketingspezialisten, die für Online-Werbung zuständig sind, das Leben erheblich erleichtert.

Vor allem in der Display-Werbung

Und heute können wir dank Daten definieren, wo unsere Anzeigen geschaltet werden sollen und wem sie gezeigt werden sollen.

Einmal haben Sie Ihre Anzeige in der Offline-Welt zum Beispiel auf einer belebten Straße in Barcelona geschaltet und darauf geachtet, dass viele Leute sie sehen würden.

Aber Sie konnten nicht bestimmen, wie viele Auswirkungen Sie auf Ihre Zielgruppe haben würden.

Oder genau, welche Art von Publikum es sehen und später handeln würde.

Dank Data Science können Sie:

• Wählen Sie den Ort , an dem unsere Display-Anzeigen Seite für Seite geschaltet werden sollen, viel genauer aus.
  
• Überlegen Sie, welche Art von Anzeige basierend auf dem Ort, an dem sie angezeigt wird, geschaltet werden soll.
  
  Beispielsweise können wir zwei Versionen einer Anzeige für dasselbe Produkt haben.
  
  Eine weitere konzentrierte sich auf ein junges Publikum der Millennials und eine andere auf ein Publikum von 30-Jährigen.
  
  In Anzeigen wurde nur die Kopie angepasst, indem einige Schmerzpunkte oder andere angegriffen wurden.
  
  Dank der Daten teilen sie uns mit, auf welcher Seite wir eine Anzeige schalten sollen, basierend auf dem Inhalt der Seite, der Art Ihres Traffics usw.
  
  Mit anderen Worten: Wir können die Ergebnisse stärker optimieren, da wir die Werbung besser nach den Interessen der Nutzer segmentieren .

Data Science-Anwendungen im E-Mail-Marketing

Ein Bereich, in dem Data Science als Maiwasser gilt, ist natürlich das E- Mail-Marketing.

Ohne die Auswertung und Nutzung der Daten wäre uns der massenhafte Versand von E-Mails, den wir täglich durchführen, nicht möglich.

Einige Data Science-Anwendungen für E-Mail-Marketing sind:

• Die Fähigkeit , Produktempfehlungen auszusprechen , die für den Kunden wirklich relevant sind.
  
  Mithilfe von Predictive Analytics werden benutzerdefinierte E-Mails für jeden Benutzer in der Liste vorbereitet.
  
  Auf diese Weise erhält jede Person Angebote von Produkten, die für sie interessanter sind, entweder weil sie zuvor mit einem dieser Produkte im Internet interagiert haben oder weil sie einem bereits gekauften ähnlich sind.
  
• Steigern Sie den Wiederkauf. Data Science hilft festzustellen, wann ein Kunde erschöpft sein könnte, um eine Kauferinnerung zu senden.
  
  Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie sind für das Marketing eines Online-Kosmetikunternehmens verantwortlich.
  
  Es ist einen Monat her, seit ein Kunde eines Ihrer Shampoos gekauft hat.
  
  Da Sie wissen, dass Ihre Shampoos in der Regel einen Monat halten, könnte dieser Kunde bald ausgehen.
  
  Die Datenwissenschaft hat es bereits erkannt und generiert eine automatische E-Mail , die an diesen Kunden gesendet wird, um ihn zu motivieren, seinen Kauf zu wiederholen.

Nutzen Sie bereits die Leistungsfähigkeit von Data Science in Ihren digitalen Marketingmaßnahmen?

Je nach Unternehmen sind die Analyseanforderungen unterschiedlich und Sie können die Daten sehr unterschiedlich verwenden.

In jedem Fall ist es wichtig, die Ziele klar festzulegen, um die Daten zu definieren, die am meisten interessiert sind.

Die heutigen digitalen Marketing- und Online-Werbeunternehmen benötigen Fachleute aus eher wissenschaftlichen Bereichen und mit einem geschäftlichen und analytischen Profil, die auch über das notwendige Wissen für die Anwendung der Data Science-Tools verfügen, um die gewonnenen Daten zu nutzen und effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wenn Sie möchten, dass Ihre Marketingstrategie die besten Ergebnisse erzielt, ist es unerlässlich , dass Ihr digitaler Partner Data Science beherrscht.

Und wir empfehlen Ihnen, einen Blick auf unsere Blog-Inhalte zu werfen, um mehr über Data Science, Big Data und digitales Marketing zu erfahren.