Data Science : qu'est-ce que c'est et comment cela nous aide dans le marketing numérique

Nous en avons parlé plus d'une fois.

La possibilité de disposer de millions de données d'informations sur les utilisateurs a changé notre façon de comprendre le marketing.

Et, en grande partie à cause de cela, ce que l'on appelle maintenant le marketing numérique a émergé.

Les données nous aident à prendre des décisions stratégiques basées sur des critères objectifs.

En d'autres termes : nous ne le faisons pas en fonction de nos instincts et de notre expérience personnelle.

Et vous connaissez l'une des maximes du marketing digital : mesurer, mesurer et mesurer.

De cette façon, contrairement au marketing traditionnel, nous pouvons effectuer nos actions en étant plus certains si elles ont réellement un impact sur la cible que nous voulons.

En bref, les données sont essentielles dans le marketing, et nous voulons vous montrer certaines des applications les plus utiles dont elles disposent aujourd'hui.

Cependant, commençons par le début car… savez-vous vraiment ce qu'est la Data Science et en quoi elle diffère, par exemple, du Big Data ?

On vous dévoile tout dans cet article.

A débuté!

Qu'est-ce que la science des données

Comme le terme l'indique, la science des données est la science qui étudie les données.

Mais cette explication générale nous laisse beaucoup de doutes, que signifie-t-elle exactement ?

Fondamentalement, il se charge d'extraire des informations à partir de grandes quantités de données, puis de les interpréter et de les appliquer, par exemple, dans nos actions de marketing numérique.

L' objectif de la science des données est de prendre des décisions à l'aide d'un ensemble d'outils permettant d' extraire des connaissances à partir des données .

Le traitement de données volumineuses n'est pas réalisé uniquement en utilisant des méthodes d'analyse traditionnelles.

La science des données implique donc des compétences en programmation, en exploration de données, en apprentissage automatique, en statistique, en mathématiques et en visualisation de données, en plus des connaissances commerciales du secteur dans lequel elle est appliquée.

C'est tout un monde.

Qu'est-ce que le Big Data

Le concept de Big Data est utilisé pour décrire de grands volumes de données.

Le Big Data comprend des données structurées, des données semi-structurées et des données non structurées.

Ne pas paniquer!

Nous vous disons ce qu'ils sont.

• Données non structurées : images numériques, fichiers audio ou vidéo, données mobiles, données de capteurs, pages Web, réseaux sociaux, e-mails, blogs, etc.
• Semi-structuré : fichiers XML, fichiers journaux système, fichiers texte, etc.
• Données structurées : données de transaction, bases de données, etc.

Cela différencie le Big Data et la Data Science

Le Big Data et la science des données ont sans aucun doute transformé l'ère numérique et technologique d'aujourd'hui.

Les deux termes sont étroitement liés l'un à l'autre.

A tel point que la principale différence entre eux est que le concept de Data Science relève du concept de Big Data.

La science des données est menée dans le domaine du Big Data pour obtenir des informations utiles grâce à l'analyse prédictive, où les résultats sont utilisés pour prendre des décisions intelligentes.

Allez, sans Big Data, il n'y aurait pas de concept de Data Science.

Et sans Data Science, le Big Data n'aurait aucune valeur.

3 Principales différences entre Big Data et Data Science

• Les gros volumes de données (Big Data) se distinguent par 3V : variété, rapidité et volume.

La Data Science, quant à elle, fournit les méthodes ou techniques pour les analyser.

• Le Big Data se concentre sur la technologie (Hadoop, Java, Hive, etc.) et les outils et logiciels d'analyse.
  
  Au lieu de cela, la science des données se concentre sur les stratégies de prise de décision et la diffusion des données à l'aide des mathématiques et des statistiques.

• Le Big Data extrait des informations à partir de gros volumes de données tandis que la Data Science utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des méthodes statistiques afin que les ordinateurs puissent obtenir des prédictions aussi précises que possible des données obtenues.

Comment la science des données aide au marketing

Les données sont partout et croissent sans cesse.

Mais ils n'apportent pas de valeur en eux-mêmes.

Il est nécessaire de les assimiler et d'en extraire des informations utiles qui facilitent la prise de décision au sein des entreprises.

Plus précisément, en marketing, cela aide à prendre des décisions stratégiques.

Comment les données sont interprétées

Les données sont obtenues par différents canaux :

• Appareils mobiles
• Des médias sociaux
• Magasins en ligne
• Sites Internet

Et ce ne sont là que quelques-unes des polices utilisées.

Nos goûts, nos routines ou nos mouvements génèrent des données de grande valeur pour les entreprises qui souhaitent connaître leurs clients en détail.

Cependant, l'interprétation de données non structurées n'ajoute aucune valeur aux entreprises.

Pour l'interprétation des données, Data Science comprend :

• Nettoyage et restructuration des données
• L'analyse des données
• Définir les bonnes questions commerciales pour répondre aux objectifs de l'entreprise et pouvant être traitées de manière analytique
• Visualisation des données avec des graphiques pour en extraire de l'intelligence.
• Présentation d' insights et de recommandations d'affaires
• Création de produits centrés sur les données pour les entreprises qui utilisent l'analyse pour générer de nouvelles solutions technologiques.

La Data Science nécessite (en plus d'une capacité d'analyse) une connaissance métier et une vision métier pour extraire et transmettre des recommandations adaptées aux besoins de l'entreprise.

Science des données dans le marketing numérique

Dans le monde actuel du marketing numérique, nous disposons de grandes quantités d'informations que nous pouvons extraire via de nombreux canaux :

• Données obtenues en installant des applications
• Magasins et sites Web virtuels
• Systèmes GRC
• Bases de données clients
• Plateformes publicitaires
• Des médias sociaux
• Outils d'analyse du trafic Web comme Google Analytics

Ce ne sont là que quelques-uns des canaux à partir desquels nous pouvons extraire des informations pour nos stratégies de marketing numérique et d'inbound marketing.

Mais les données sont reçues en gros volumes et à un rythme toujours plus rapide, donc si on ne sait pas les interpréter efficacement et au bon moment, elles perdent toute leur valeur pour la bonne prise de décision et ne génèrent qu'une chose :

Le chaos.

Avec une bonne mise en œuvre de la science des données, vous pouvez obtenir des informations cruciales et atteindre des niveaux de segmentation marketing et d' interaction avec les utilisateurs que nous ne pouvions pas avoir jusqu'à récemment.

Science des données dans le marketing numérique

Applications de la science des données dans le référencement

Il y a des années, le positionnement dans les moteurs de recherche équivalait à donner des bâtons aveugles.

Il s'agissait en grande partie de tests et d'erreurs lorsque les algorithmes responsables du positionnement d'un site Web étaient inconnus.

Aujourd'hui, grâce à la Data Science, nous sommes beaucoup plus précis pour déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Dans le cas du SEO, la Data Science aide beaucoup grâce aux fonctions de machine learning.

Par exemple:

• Détecte les motifs. Google et d'autres moteurs de recherche utilisent l'apprentissage automatique pour détecter le contenu publié et le spam.

• Aide à interpréter les images. les données Big Data non structurées dont nous avons déjà parlé.

Utilisation de la science des données dans les publicités

La science des données a rendu la vie beaucoup plus facile aux spécialistes du marketing en charge de la publicité en ligne.

Surtout, dans la publicité Display,

Et aujourd'hui, grâce aux données, nous pouvons définir où nous voulons que nos publicités soient diffusées et auprès de qui nous voulons qu'elles soient diffusées.

Une fois, dans le monde hors ligne, vous avez placé votre annonce dans une rue animée de Barcelone, par exemple, et ce dont vous vous êtes assuré, c'est que beaucoup de gens la verraient.

Mais vous ne pouviez pas déterminer combien d'impacts vous auriez sur votre public cible.

Ou exactement quel type de public le verrait et agirait plus tard.

Grâce à la Data Science, vous pouvez :

• Choisissez de manière beaucoup plus précise l'emplacement où nous souhaitons que nos annonces display s'affichent page par page.
  
• Réfléchissez au type d'annonce que nous souhaitons diffuser en fonction de l'emplacement où elle est diffusée.
  
  Par exemple, nous pouvons avoir deux versions d'une annonce pour le même produit.
  
  Un plus axé sur un jeune public millénaire et un autre sur un public de 30 ans.
  
  Dans les publicités, seule la copie a été adaptée en s'attaquant à certains points faibles ou à d'autres.
  
  Grâce aux données, ils nous indiqueront sur quelle page placer une annonce ou une autre en fonction du contenu de la page, du type de trafic que vous avez, etc.
  
  En d'autres termes : nous pourrons optimiser davantage les résultats, car nous segmenterons plus efficacement la publicité en fonction des intérêts de l'utilisateur.

Applications de la science des données dans le marketing par e-mail

Bien sûr, un domaine où la science des données a été reçue comme une eau de mai est le marketing par e-mail.

Sans l'analyse et l'utilisation des données, il nous serait impossible de faire les envois massifs d'emails que nous effectuons chaque jour.

Certaines applications Data Science pour le marketing par e-mail sont :

• La capacité de faire des recommandations de produits qui sont vraiment pertinentes pour le client.
  
  Grâce à l'analyse prédictive, des e-mails personnalisés sont préparés pour chaque utilisateur de la liste.
  
  De cette façon, chaque personne reçoit des offres de produits qui l'intéressent davantage, soit parce qu'elle a déjà interagi avec l'un de ces produits sur le Web, soit parce qu'elles sont similaires à celle qu'elle a déjà achetée.
  
• Boostez le rachat. La science des données aide à déterminer quand un client est sur le point d'être épuisé pour envoyer un rappel d'achat.
  
  Par exemple : imaginez que vous êtes responsable du marketing d'une entreprise de cosmétiques en ligne.
  
  Cela fait un mois qu'un client n'a pas acheté l'un de vos shampoings.
  
  Parce que vous savez que vos shampoings durent généralement un mois, ce client est peut-être sur le point d'en manquer.
  
  La science des données l'aura déjà détecté et générera un e- mail automatique qui sera envoyé à ce client pour le motiver à renouveler son achat.

Vous utilisez déjà la puissance de la Data Science dans vos actions de Marketing Digital ?

Selon chaque entreprise, les besoins d'analyse sont différents et vous pouvez trouver des utilisations très variées aux données.

Dans tous les cas, il est essentiel d'établir clairement les objectifs pour définir les données qu'il est le plus intéressant de connaître.

Les entreprises de marketing numérique et de publicité en ligne d'aujourd'hui ont besoin de professionnels issus de secteurs plus scientifiques et avec un profil commercial et analytique, qui possèdent également les connaissances nécessaires à l'application des outils Data Science pour exploiter les données obtenues et prendre des décisions commerciales efficaces.

Si vous voulez que votre stratégie marketing ait les meilleurs résultats, il est impératif que votre partenaire digital maîtrise la Data Science.

Et nous vous recommandons de consulter le contenu de notre blog pour en savoir plus sur la science des données, le Big Data et le marketing numérique.