データ サイエンス: データ サイエンスとは何か、デジタル マーケティングでどのように役立つか

私たちはそれについて何度も話しました。

何百万ものユーザー情報データを自由に使えるようになったことで、マーケティングの理解方法が変わりました。

そして、主にこれが原因で、現在デジタル マーケティングとして知られているものが出現しました。

データは、客観的な基準に基づいて戦略的な決定を下すのに役立ちます。

つまり、本能や個人的な経験に基づいてそれを行うわけではありません。

そして、デジタル マーケティングの格言の 1 つ、「測定、測定、測定」をご存知でしょう。

このようにして、従来のマーケティングとは異なり、実際に私たちが望むターゲットに影響を与えているかどうかをより確実にして行動を起こすことができます.

要するに、データはマーケティングに不可欠であり、今日の最も有用なアプリのいくつかを紹介したいと思います.

ただし、最初から始めましょう…データ サイエンスとは何か、たとえばビッグデータとどのように異なるのかを本当に知っていますか?

この記事ですべてを明らかにします。

始めました！

データサイエンスとは

データサイエンスはその名の通り、データを研究する科学です。

しかし、この一般的な説明には多くの疑問が残ります。それは正確には何を意味するのでしょうか?

基本的に、大量のデータから情報を抽出します。 たとえば、デジタル マーケティング アクションなどで、データを解釈して適用します。

データ サイエンスの目標は、データから知識を抽出できる一連のツールを使用して意思決定を行うことです。

大規模なデータ処理は、従来の分析手法だけでは実現できません。

したがって、データサイエンスには、それが適用されているセクターのビジネス知識に加えて、プログラミング、データマイニング、機械学習、統計、数学、およびデータ視覚化のスキルが含まれます。

なかなかの世界です。

ビッグデータとは

ビッグデータの概念は、大量のデータを表すために使用されます。

ビッグデータには、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データが含まれます。

パニックにならない！

それらが何であるかを説明します。

• 非構造化データ:デジタル画像、オーディオまたはビデオ ファイル、モバイル データ、センサー データ、Web ページ、ソーシャル ネットワーク、電子メール、ブログなど。
• 半構造化: XML ファイル、システム ログ ファイル、テキスト ファイルなど。
• 構造化データ:取引データ、データベースなど

これにより、ビッグデータとデータ サイエンスが区別されます

ビッグ データとデータ サイエンスは、間違いなく今日のデジタルとテクノロジーの時代を変革しました。

両方の用語は互いに密接に関連しています。

それらの主な違いは、データサイエンスの概念がビッグデータの概念に含まれていることです。

データ サイエンスは、ビッグ データの領域内で実施され、予測分析を通じて有用な情報を取得します。結果は賢明な意思決定に使用されます。

ビッグデータがなければ、データサイエンスの概念はありません。

また、データ サイエンスがなければ、ビッグ データの価値はありません。

3 ビッグデータとデータサイエンスの主な違い

• 大量のデータ（ビッグデータ）は、種類、速度、量の 3V で区別されます。

データ サイエンスは、その一部として、それらを分析するための方法または手法を提供します。

• ビッグ データは、テクノロジ(Hadoop、Java、Hive など) と分析ツールおよびソフトウェアに焦点を当てています。
  
  代わりに、データサイエンスは、数学と統計を使用した意思決定戦略とデータ配布に焦点を当てています。

• ビッグデータは大量のデータから情報を抽出しますが、データサイエンスは機械学習アルゴリズムと統計手法を使用して、コンピューターが取得したデータの可能な限り正確な予測を取得できるようにします。

データサイエンスがマーケティングにどのように役立つか

データはどこにでもあり、絶え間なく増加しています。

しかし、それらはそれ自体に価値をもたらしません。

それらを吸収し、企業内の意思決定に役立つ有益な情報を抽出する必要があります。

具体的には、マーケティングでは、戦略的な決定を下すのに役立ちます.

データの解釈方法

データはさまざまなチャネルから取得されます。

• モバイルデバイス
• ソーシャルメディア
• オンラインストア
• ウェブサイト

そして、これらは使用されているフォントのほんの一部です。

私たちの好み、習慣、または動きは、顧客を詳細に知りたい企業にとって非常に価値のあるデータを生成します。

ただし、非構造化データの解釈は、企業にとって何の価値ももたらしません。

データの解釈については、データ サイエンスには以下が含まれます。

• データのクレンジングと再構築
• データ分析
• 会社の目標を達成し、分析的に扱うことができる適切なビジネス上の質問を定義する
• データからインテリジェンスを抽出するためのグラフによるデータの視覚化。
• インサイトとビジネスの推奨事項のプレゼンテーション
• 分析を使用して新しいテクノロジー ソリューションを生成する企業向けのデータ中心の製品の作成。

データ サイエンスには、(分析能力に加えて) 企業のニーズに合わせた推奨事項を抽出して送信するためのビジネス知識とビジネス ビジョンが必要です。

デジタルマーケティングにおけるデータサイエンス

今日のデジタル マーケティングの世界では、多数のチャネルを通じて抽出できる大量の情報があります。

• アプリケーションのインストールにより得られるデータ
• 仮想店舗とウェブサイト
• CRMシステム
• 顧客データベース
• 広告プラットフォーム
• ソーシャルメディア
• Google アナリティクスなどの Web トラフィック分析ツール

これらは、デジタル マーケティングおよびインバウンド マーケティング戦略のための情報を抽出できるチャネルのほんの一部です。

しかし、データは大量かつより高速に受信されるため、データを適切なタイミングで効果的に解釈する方法がわからない場合、適切な意思決定を行うための価値がすべて失われ、生成されるものは 1 つだけになります。

混沌。

データ サイエンスを適切に実装することで、重要な情報を取得し、最近まで実現できなかったレベルのマーケティングセグメンテーションとユーザーインタラクションを実現できます。

デジタルマーケティングにおけるデータサイエンス

SEO におけるデータ サイエンス アプリケーション

数年前まで、検索エンジンでの位置付けは盲点を与えるようなものでした。

ウェブサイトのポジショニングを担当するアルゴリズムが不明な場合、それは主にテストとエラーに関するものでした.

今日では、データ サイエンスのおかげで、何が機能し、何が機能しないかをより正確に判断できるようになりました。

SEOの場合、機械学習機能のおかげでデータサイエンスが大いに役立ちます。

例えば：

• パターンを検出します。 Google やその他の検索エンジンは、機械学習を使用して、公開されたコンテンツやスパムを検出します。

• 画像の解釈に役立ちます。 前に説明した構造化されていないビッグデータ データです。

広告でのデータ サイエンスの使用

データ サイエンスは、オンライン広告を担当するマーケティング担当者の業務を大幅に簡素化しました。

中でもディスプレイ広告では、

そして今日、データのおかげで、広告を表示する場所と表示する相手を定義できるようになりました。

たとえばオフラインの世界で、広告をバルセロナのにぎやかな通りに置いたとき、多くの人に見てもらえることを確認していました。

しかし、ターゲット ユーザーにどれだけの影響を与えるかを判断することはできませんでした。

または、正確にどのようなオーディエンスがそれを見て、後で行動を起こすか。

データ サイエンスのおかげで、次のことが可能になります。

• ディスプレイ広告をページごとに表示する場所をより正確に選択します。
  
• 表示される場所に基づいて、表示する広告の種類を検討します。
  
  たとえば、同じ製品の 2 つのバージョンの広告があるとします。
  
  もう 1 つはミレニアル世代の若い視聴者に焦点を当てており、もう 1 つは 30 歳の視聴者に焦点を当てています。
  
  広告では、いくつかの問題点などを攻撃することによって、コピーのみが適応されています。
  
  データのおかげで、ページのコンテンツやトラフィックの種類などに基づいて、どのページに広告を掲載するかを教えてくれます。
  
  つまり、ユーザーの興味に基づいて広告をより効果的にセグメント化するため、結果をより最適化することができます。

メールマーケティングにおけるデータサイエンスの応用

もちろん、データ サイエンスが 5 月の水として受け入れられている分野の 1 つは、メール マーケティングです。

データの分析と使用がなければ、私たちが毎日行っているメールの大量送信は不可能です。

メール マーケティングのデータ サイエンス アプリケーションには、次のようなものがあります。

• 顧客に本当に関連する製品の推奨を行う能力。
  
  予測分析を使用して、リスト内のユーザーごとにカスタム メールが準備されます。
  
  このようにして、各ユーザーは、以前に Web 上でそれらの製品の 1 つとやり取りしたことがあるか、または既に購入した製品に似ているという理由で、より興味深い製品のオファーを受け取ります。
  
• 再購入を促進します。 データ サイエンスは、顧客が購入リマインダーを送信するのに疲れ果てそうな時期を判断するのに役立ちます。
  
  たとえば、オンラインの化粧品会社のマーケティングを担当しているとします。
  
  お客様がシャンプーを購入してから 1 か月が経ちました。
  
  シャンプーは通常 1 か月続くことがわかっているため、その顧客はすぐになくなる可能性があります。
  
  データサイエンスはすでにそれを検出しており、その顧客に送信される自動メールを生成して、購入を繰り返すように動機付けます.

デジタル マーケティング アクションでデータ サイエンスの力をすでに使用していますか?

各企業によって、分析のニーズは異なり、データのさまざまな用途を見つけることができます。

いずれにせよ、最も知りたいデータを定義する目的を明確に確立することが不可欠です。

今日のデジタル マーケティングおよびオンライン広告会社は、より科学的な分野の専門家を必要とし、ビジネスおよび分析プロファイルを持ち、取得したデータを活用して効果的なビジネス上の意思決定を行うためにデータ サイエンス ツールを適用するために必要な知識も持っています。

マーケティング戦略で最高の結果を得るには、デジタル パートナーがデータ サイエンスを習得することが不可欠です。

また、データ サイエンス、ビッグ データ、デジタルマーケティングの詳細については、ブログ コンテンツをご覧になることをお勧めします。