Data Science: ce este și cum ne ajută în marketingul digital

Am vorbit despre asta de mai multe ori.

Capacitatea de a avea la dispoziție milioane de date despre informații despre utilizatori a schimbat modul în care înțelegem marketingul.

Și, în mare parte din această cauză, a apărut ceea ce este acum cunoscut sub numele de marketing digital.

Datele ne ajută să luăm decizii strategice bazate pe criterii obiective.

Cu alte cuvinte: nu o facem pe baza instinctelor și experienței noastre personale.

Și cunoașteți una dintre maximele marketingului digital: măsurați, măsurați și măsurați.

În acest fel, spre deosebire de marketingul tradițional, ne putem îndeplini acțiunile fiind mai siguri dacă acestea afectează efectiv ținta pe care o dorim.

Pe scurt, datele sunt esențiale în marketing și vrem să vă arătăm unele dintre cele mai utile aplicații pe care le au astăzi.

Totuși, să începem de la început pentru că... știi cu adevărat ce este Data Science și cum diferă, de exemplu, de Big Data?

Vom dezvălui totul în acest articol.

A început!

Ce este Data Science

După cum sugerează termenul, știința datelor este știința care studiază datele.

Dar această explicație generală ne lasă cu multe îndoieli, ce înseamnă mai exact?

Practic, se ocupă de extragerea informațiilor din cantități mari de date și apoi interpretarea și aplicarea acestora, de exemplu, în acțiunile noastre de marketing digital.

Scopul Data Science este de a lua decizii folosind un set de instrumente care permit extragerea cunoștințelor din date .

Procesarea mare a datelor nu se realizează numai prin utilizarea metodelor tradiționale de analiză.

Data Science implică, prin urmare, abilități de programare, data mining, învățare automată, statistică, matematică și vizualizare a datelor, pe lângă cunoștințele de afaceri ale sectorului în care este aplicată.

Este destul de o lume.

Ce este Big Data

Conceptul de Big Data este folosit pentru a descrie volume mari de date.

Big Data include date structurate, date semi-structurate și date nestructurate.

Nu vă panicați!

Vă spunem care sunt.

• Date nestructurate: imagini digitale, fișiere audio sau video, date mobile, date senzor, pagini web, rețele sociale, e-mailuri, bloguri etc.
• Semistructurat: fișiere XML, fișiere jurnal de sistem, fișiere text etc.
• Date structurate: date de tranzacție, baze de date etc.

Acest lucru diferențiază Big Data și Data Science

Big Data și Data Science au transformat, fără îndoială, era digitală și tehnologică de astăzi.

Ambii termeni sunt strâns legați unul de celălalt.

Atât de mult încât principala diferență dintre ele este că conceptul de Data Science se încadrează în conceptul de Big Data.

Știința datelor se desfășoară în domeniul Big Data pentru a obține informații utile prin analize predictive, unde rezultatele sunt folosite pentru a lua decizii inteligente.

Haide, fără Big Data nu ar exista conceptul de Data Science.

Și fără Data Science, Big Data nu ar avea valoare.

3 Principalele diferențe dintre Big Data și Data Science

• Volumele mari de date (Big Data) se disting prin 3V: varietate, viteză și volum.

Data Science, la rândul său, oferă metodele sau tehnicile de analiză a acestora.

• Big Data se concentrează pe tehnologie (Hadoop, Java, Hive etc.) și pe instrumente și software de analiză.
  
  În schimb, Data Science se concentrează pe strategii de luare a deciziilor și pe diseminarea datelor folosind matematică și statistică.

• Big Data extrage informații din volume mari de date, în timp ce Data Science utilizează algoritmi de învățare automată și metode statistice, astfel încât computerele să poată obține predicții cât mai precise ale datelor obținute.

Cum ajută Data Science în marketing

Datele sunt peste tot și cresc necontenit.

Dar ele nu aduc valoare în sine.

Este necesar să le asimilăm și să extragem informații utile care să faciliteze luarea deciziilor în cadrul companiilor.

Mai exact, în Marketing ajută la luarea deciziilor strategice.

Cum sunt interpretate datele

Datele sunt obținute prin diferite canale:

• Dispozitive mobile
• Rețelele de socializare
• Magazine online
• Site-uri web

Și acestea sunt doar câteva dintre fonturile folosite.

Gusturile, rutinele sau mișcările noastre generează date de mare valoare pentru companiile care doresc să-și cunoască clienții în detaliu.

Cu toate acestea, interpretarea datelor nestructurate nu adaugă nicio valoare companiilor.

Pentru interpretarea datelor, Data Science include:

• Curățarea și restructurarea datelor
• Analiza datelor
• Definirea întrebărilor de afaceri potrivite pentru a îndeplini obiectivele companiei și pot fi tratate analitic
• Vizualizarea datelor cu grafice pentru a extrage inteligența din acestea.
• Prezentarea perspectivelor și recomandărilor de afaceri
• Crearea de produse centrate pe date pentru companiile care folosesc analitice pentru a genera noi soluții tehnologice.

Data Science necesită (pe lângă capacitatea analitică) cunoștințe de afaceri și viziune de afaceri pentru a extrage și transmite recomandări adaptate nevoilor companiei.

Știința datelor în marketing digital

În lumea marketingului digital de astăzi, avem cantități mari de informații pe care le putem extrage prin numeroase canale:

• Date obținute prin instalarea aplicațiilor
• Magazine virtuale și site-uri web
• sisteme CRM
• Baze de date de clienți
• Platforme de publicitate
• Rețelele de socializare
• Instrumente analitice de trafic web precum Google Analytics

Acestea sunt doar câteva dintre canalele din care putem extrage informații pentru strategiile noastre de Digital Marketing și Inbound Marketing.

Dar datele sunt primite în volume mari și într-un ritm din ce în ce mai rapid, așa că dacă nu se știe să le interpreteze eficient și la momentul potrivit, acestea își pierd toată valoarea pentru luarea corectă a deciziilor și generează doar un singur lucru:

Haos.

Cu o implementare bună a Data Science, puteți obține informații cruciale și puteți atinge niveluri de segmentare a marketingului și de interacțiune cu utilizatorii pe care până de curând nu le-am putut avea.

Știința datelor în marketing digital

Aplicații Data Science în SEO

Cu ani în urmă, poziționarea în motoarele de căutare era echivalentul cu acordarea orb sticks.

Era, în mare parte, despre testare și eroare atunci când algoritmii responsabili de poziționarea unui site web erau necunoscuți.

Astăzi, datorită Data Science, suntem mult mai precisi în a determina ce funcționează și ce nu.

În cazul SEO, Data Science ajută foarte mult datorită funcțiilor de învățare automată.

De exemplu:

• Detectează modele. Google și alte motoare de căutare folosesc învățarea automată pentru a detecta conținutul publicat și spamul.

• Ajută la interpretarea imaginilor. datele Big Data nestructurate despre care am discutat înainte.

Utilizarea științei datelor în reclame

Data Science a făcut viața mult mai ușoară pentru marketerii responsabili cu publicitatea online.

Mai presus de toate, în publicitatea grafică,

Și astăzi, datorită datelor, putem defini unde vrem să se afișeze reclamele noastre și cui vrem să se afișeze.

Odată, în lumea offline, ți-ai pus anunțul pe o stradă aglomerată din Barcelona, ​​de exemplu, și de care te asiguri că mulți oameni îl vor vedea.

Dar nu ați putut determina cât de multe efecte ați avea asupra publicului țintă.

Sau exact ce fel de public l-ar vedea și va lua măsuri mai târziu.

Datorită științei datelor, puteți:

• Alegeți mult mai precis locația în care dorim să apară anunțurile noastre grafice pagină cu pagină.
  
• Luați în considerare ce tip de anunț dorim să afișăm în funcție de locația în care este afișat.
  
  De exemplu, este posibil să avem două versiuni ale unui anunț pentru același produs.
  
  Unul mai concentrat pe un public tânăr milenar și altul pe un public de 30 de ani.
  
  În reclame doar copia a fost adaptată atacând unele puncte dure sau altele.
  
  Datorită datelor, ei ne vor spune pe ce pagină să plasăm un anunț sau alta în funcție de conținutul paginii, de tipul de trafic pe care îl aveți etc.
  
  Cu alte cuvinte: vom putea optimiza mai mult rezultatele, deoarece vom segmenta mai eficient publicitatea în funcție de interesele utilizatorului.

Aplicații Data Science în Email Marketing

Desigur, un domeniu în care știința datelor a fost primită ca apă de mai este marketingul prin e-mail.

Fără analiza și utilizarea datelor, ne-ar fi imposibil să realizăm trimiterea în masă de e-mailuri pe care le efectuăm în fiecare zi.

Unele aplicații Data Science pentru Email Marketing sunt:

• Abilitatea de a face recomandări de produse care sunt cu adevărat relevante pentru client.
  
  Folosind analiza predictivă, e-mailurile personalizate sunt pregătite pentru fiecare utilizator din listă.
  
  În acest fel, fiecare persoană primește oferte de produse care sunt mai interesante pentru el, fie pentru că a interacționat anterior cu unul dintre acele produse de pe web, fie pentru că sunt asemănătoare cu unul pe care l-a achiziționat deja.
  
• Stimulați re-cumpărarea. Știința datelor ajută la determinarea când un client poate fi pe cale să fie epuizat pentru a trimite un memento de cumpărare.
  
  De exemplu: imaginați-vă că sunteți responsabil pentru marketingul unei companii de cosmetice online.
  
  A trecut o lună de când un client a cumpărat unul dintre șampoanele tale.
  
  Deoarece știi că șampoanele tale durează de obicei o lună, acel client poate fi pe cale să se epuizeze.
  
  Știința datelor o va fi detectat deja și va genera un e- mail automat care va fi trimis acelui client pentru a-l motiva să repete achiziția.

Utilizați deja puterea științei datelor în acțiunile dvs. de marketing digital?

În funcție de fiecare companie, nevoile de analiză sunt diferite și puteți găsi utilizări foarte variate ale datelor.

În orice caz, este esențial să se stabilească clar obiectivele pentru a defini datele care este cel mai interesat să cunoască.

Companiile de marketing digital și publicitate online de astăzi au nevoie de profesioniști din sectoare mai științifice și cu profil de business și analitic, care să aibă și cunoștințele necesare pentru aplicarea instrumentelor Data Science pentru a valorifica datele obținute și a lua decizii de afaceri eficiente.

Dacă doriți ca strategia dvs. de marketing să aibă cele mai bune rezultate, este imperativ ca partenerul dvs. digital să stăpânească Data Science.

Și vă recomandăm să aruncați o privire la conținutul blogului nostru pentru a afla mai multe despre Data Science, Big Data și Digital Marketing.