데이터 과학: 그것이 무엇이며 디지털 마케팅에 어떻게 도움이 되는지

우리는 그것에 대해 한 번 이상 이야기했습니다.

수백만 개의 사용자 정보 데이터를 마음대로 사용할 수 있게 되면서 마케팅을 이해하는 방식이 바뀌었습니다.

그리고 대부분 이 때문에 현재 디지털 마케팅으로 알려진 것이 등장했습니다.

데이터는 객관적인 기준에 따라 전략적 결정 을 내리는 데 도움이 됩니다.

다시 말해서, 우리는 본능과 개인적인 경험에 근거하여 그것을 하지 않습니다.

그리고 디지털 마케팅의 격언 중 하나인 측정, 측정 및 측정을 알고 있습니다.

이러한 방식으로 기존 마케팅과 달리 실제로 원하는 대상에 영향을 미치는지 여부를 보다 확실하게 확인하여 조치를 수행할 수 있습니다.

요컨대, 데이터는 마케팅에 필수적이며 오늘날 그들이 가지고 있는 가장 유용한 앱을 보여드리고자 합니다.

그러나 처음부터 시작하겠습니다. 왜냐하면... 데이터 과학이 무엇이며 예를 들어 빅 데이터와 어떻게 다른지 정말로 알고 있습니까?

이 기사에서 모든 것을 공개할 것입니다.

시작했습니다!

데이터 과학이란

용어에서 알 수 있듯이 데이터 과학 은 데이터를 연구하는 과학입니다.

그러나 이 일반적인 설명은 우리에게 많은 의구심을 남깁니다. 정확히 무엇을 의미합니까?

기본적으로 많은 양의 정보 추출을 처리합니다. 예를 들어 디지털 마케팅 활동에서 데이터를 해석하고 적용합니다.

데이터 과학의 목표는 데이터 에서 지식을 추출 할 수 있는 일련의 도구 를 사용하여 의사 결정을 내리는 것입니다.

대용량 데이터 처리는 전통적인 분석 방법만으로는 달성되지 않습니다.

따라서 데이터 과학에는 프로그래밍, 데이터 마이닝, 기계 학습, 통계, 수학 및 데이터 시각화 기술과 함께 적용되는 분야의 비즈니스 지식이 포함됩니다.

그것은 꽤 세계입니다.

빅데이터란 무엇인가

빅 데이터 의 개념은 대용량 데이터를 설명하는 데 사용됩니다.

빅데이터에는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터가 있습니다.

당황하지 말 것!

우리는 그들이 무엇인지 알려줍니다.

• 비정형 데이터: 디지털 이미지, 오디오 또는 비디오 파일, 모바일 데이터, 센서 데이터, 웹 페이지, 소셜 네트워크, 이메일, 블로그 등
• 반구조화: XML 파일, 시스템 로그 파일, 텍스트 파일 등
• 구조화된 데이터: 트랜잭션 데이터, 데이터베이스 등

빅데이터와 데이터 사이언스의 차별화

빅 데이터 및 데이터 과학은 의심할 여지 없이 오늘날의 디지털 및 기술 시대를 변화시켰습니다.

두 용어는 서로 밀접하게 관련되어 있습니다.

그들 사이의 주요 차이점 은 데이터 과학의 개념이 빅 데이터의 개념에 속한다는 것입니다.

데이터 과학은 빅 데이터 영역에서 수행되어 예측 분석을 통해 유용한 정보를 얻고 결과를 사용하여 현명한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

빅 데이터 없이는 데이터 과학의 개념도 없었을 것입니다.

그리고 데이터 과학이 없었다면 빅 데이터는 가치가 없었을 것입니다.

3 빅 데이터와 데이터 과학의 주요 차이점

• 대용량 데이터(Big Data)는 다양성, 속도, 볼륨의 3V로 구분됩니다.

데이터 과학은 데이터 분석을 위한 방법이나 기술을 제공합니다.

• 빅 데이터는 기술 (Hadoop, Java, Hive 등)과 분석 도구 및 소프트웨어에 중점을 둡니다.
  
  대신 데이터 과학은 수학과 통계를 사용한 의사 결정 전략과 데이터 보급에 중점을 둡니다 .

• 빅데이터는 방대한 양 의 데이터에서 정보를 추출하는 반면, 데이터 사이언스는 머신러닝 알고리즘과 통계적 방법 을 사용하여 얻은 데이터를 컴퓨터가 최대한 정확하게 예측할 수 있도록 합니다.

데이터 과학이 마케팅에 도움이 되는 방법

데이터는 어디에나 있고 끊임없이 증가합니다.

그러나 그것들 은 그 자체로 가치를 가져오지 않습니다.

이를 동화 하고 기업 내 의사결정을 용이하게 하는 유용한 정보를 추출하는 것이 필요합니다.

특히 마케팅에서는 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

데이터 해석 방법

데이터는 다음과 같은 다양한 채널을 통해 얻습니다.

• 모바일 장치
• 소셜 미디어
• 온라인 상점
• 웹사이트

그리고 이것들은 사용된 글꼴 중 일부일 뿐입니다.

우리의 취향, 일상 또는 움직임은 고객을 자세히 알고 싶어하는 기업에게 큰 가치가 있는 데이터를 생성합니다 .

그러나 비정형 데이터의 해석은 회사에 어떤 가치도 추가하지 않습니다.

데이터 해석을 위해 데이터 과학에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 정리 및 구조 조정
• 데이터 분석
• 회사의 목표를 달성하고 분석적으로 처리될 수 있는 올바른 비즈니스 질문 정의
• 그래프로 데이터를 시각화 하여 정보를 추출합니다.
• 통찰력 및 비즈니스 권장 사항 프레젠테이션
• 분석을 사용하여 새로운 기술 솔루션을 생성하는 회사를 위한 데이터 중심 제품 생성.

데이터 과학은 기업의 요구 사항에 맞는 권장 사항을 추출하고 전송하기 위해 (분석 능력 외에도) 비즈니스 지식과 비즈니스 비전이 필요합니다.

디지털 마케팅의 데이터 과학

오늘날의 디지털 마케팅 세계에서 우리는 수많은 채널을 통해 추출할 수 있는 많은 양의 정보를 가지고 있습니다.

• 응용 프로그램을 설치하여 얻은 데이터
• 가상 상점 및 웹사이트
• CRM 시스템
• 고객 데이터베이스
• 광고 플랫폼
• 소셜 미디어
• Google Analytics와 같은 분석 웹 트래픽 도구

이는 디지털 마케팅 및 인바운드 마케팅 전략에 대한 정보를 추출할 수 있는 채널 중 일부일 뿐입니다.

그러나 데이터는 훨씬 더 빠른 속도로 대량으로 수신되기 때문에 데이터를 적시에 효과적으로 해석하지 못하면 올바른 의사 결정을 위한 모든 가치를 잃게 되고 한 가지만 생성합니다.

혼돈.

데이터 과학을 잘 구현 하면 중요한 정보를 얻고 최근까지 얻을 수 없었던 수준의 마케팅 세분화 및 사용자 상호 작용을 달성할 수 있습니다.

디지털 마케팅의 데이터 과학

SEO의 데이터 과학 애플리케이션

몇 년 전만 해도 검색 엔진에서 포지셔닝은 블라인드 스틱을 주는 것과 같았습니다.

웹사이트 위치 지정을 담당하는 알고리즘이 알려지지 않았을 때의 대부분은 테스트와 오류에 관한 것이었습니다.

오늘날 데이터 과학 덕분에 우리 는 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 훨씬 더 정확하게 판단할 수 있습니다.

SEO의 경우 데이터 과학은 머신 러닝 기능 덕분에 많은 도움이 됩니다.

예를 들어:

• 패턴을 감지합니다. Google 및 기타 검색 엔진은 기계 학습을 사용하여 게시된 콘텐츠 및 스팸을 감지합니다.

• 이미지 해석을 돕습니다. 우리가 이전에 논의한 비정형 빅 데이터 데이터입니다.

광고에서 데이터 과학 사용

데이터 과학은 온라인 광고를 담당하는 마케터의 삶을 훨씬 더 쉽게 만들어줍니다.

무엇보다 디스플레이 광고에서는

그리고 오늘날 데이터 덕분에 광고를 게재할 위치 와 광고를 게재할 대상을 정의할 수 있습니다.

예를 들어 한 번 오프라인 세계에서 바르셀로나의 번화한 거리에 광고를 게재했는데 많은 사람들이 광고를 보게 될 것이라고 확신했습니다.

그러나 타겟 청중에게 얼마나 많은 영향을 미칠지 결정할 수 없었습니다.

또는 정확히 어떤 종류의 청중이 그것을 보고 나중에 행동할 것인지.

데이터 과학 덕분에 다음을 수행할 수 있습니다.

• 디스플레이 광고가 페이지별로 표시될 위치 를 훨씬 더 정확하게 선택하십시오.
  
• 표시되는 위치에 따라 어떤 유형 의 광고 를 표시할지 고려하십시오.
  
  예를 들어 동일한 제품에 대해 두 가지 버전의 광고가 있을 수 있습니다.
  
  하나는 밀레니얼 세대의 젊은 청중을 대상으로 하고 다른 하나는 30세의 청중을 대상으로 합니다.
  
  광고에서는 일부 문제점 또는 기타 문제점을 공격하여 사본만 수정되었습니다.
  
  데이터 덕분에 페이지 콘텐츠, 트래픽 유형 등에 따라 광고를 게재할 페이지 또는 다른 페이지를 알려줍니다.
  
  즉, 사용자의 관심사에 따라 광고를 보다 효과적으로 분류할 것이기 때문에 결과를 더 최적화할 수 있습니다.

이메일 마케팅의 데이터 과학 응용

물론 데이터 사이언스가 5월 물처럼 받아들여진 분야 중 하나는 이메일 마케팅입니다.

데이터의 분석과 활용이 없었다면 우리가 매일 하던 이메일을 대량으로 보내는 것은 불가능했을 것입니다.

이메일 마케팅을 위한 일부 데이터 과학 애플리케이션은 다음과 같습니다.

• 고객과 실제로 관련이 있는 제품 추천 을 할 수 있는 능력.
  
  예측 분석을 사용하여 목록의 각 사용자에 대해 사용자 지정 이메일이 준비됩니다.
  
  이러한 방식으로 각 사람은 이전에 웹에서 해당 제품 중 하나와 상호 작용했거나 이미 구매한 제품과 유사하기 때문에 자신에게 더 흥미로운 제품 제안을 받습니다.
  
• 재구매 촉진. 데이터 과학은 고객이 구매 알림을 보내기 위해 지칠 시기를 결정하는 데 도움이 됩니다.
  
  예를 들면: 당신이 온라인 화장품 회사의 마케팅을 담당하고 있다고 상상해보십시오.
  
  고객이 귀하의 샴푸 중 하나를 구입한 지 한 달이 지났습니다.
  
  샴푸는 일반적으로 한 달 동안 지속된다는 것을 알고 있기 때문에 해당 고객은 곧 소진될 수 있습니다.
  
  데이터 과학은 이미 이를 감지하고 해당 고객에게 자동 이메일 을 생성하여 구매를 반복하도록 동기를 부여합니다.

디지털 마케팅 활동에서 이미 데이터 과학의 힘을 사용하고 있습니까?

각 회사에 따라 분석 요구 사항이 다르며 데이터의 매우 다양한 용도를 찾을 수 있습니다.

어떤 경우든 가장 알고 싶은 데이터를 정의하기 위한 목적 을 명확하게 설정하는 것이 필수적입니다.

오늘날의 디지털 마케팅 및 온라인 광고 회사 는 얻은 데이터를 활용하고 효과적인 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터 과학 도구를 적용하는 데 필요한 지식을 갖춘 보다 과학적인 분야와 비즈니스 및 분석 프로필을 갖춘 전문가를 필요로 합니다.

마케팅 전략이 최상의 결과를 얻으 려면 디지털 파트너가 데이터 과학을 마스터하는 것이 필수적입니다 .

데이터 과학, 빅 데이터 및 디지털 마케팅 에 대해 자세히 알아보려면 블로그 콘텐츠 를 살펴보는 것이 좋습니다.