Наука о данных: что это такое и как она помогает нам в цифровом маркетинге

Мы говорили об этом не раз.

Возможность иметь в своем распоряжении миллионы данных о пользователях изменила наше понимание маркетинга.

И во многом благодаря этому появилось то, что сейчас известно как цифровой маркетинг.

Данные помогают нам принимать стратегические решения на основе объективных критериев.

Другими словами: мы делаем это не на основе наших инстинктов и личного опыта.

И вы знаете один из принципов цифрового маркетинга: измерять, измерять и измерять.

Таким образом, в отличие от традиционного маркетинга, мы можем выполнять свои действия, будучи более уверенными, действительно ли они влияют на цель, которую мы хотим.

Короче говоря, данные необходимы в маркетинге, и мы хотим показать вам некоторые из самых полезных приложений, которые у них есть сегодня.

Однако начнем с самого начала, потому что… вы действительно знаете, что такое наука о данных и чем она отличается, например, от больших данных?

Мы расскажем обо всем в этой статье.

Начал!

Что такое наука о данных

Как следует из самого термина, наука о данных — это наука, изучающая данные.

Но это общее объяснение оставляет у нас много сомнений, что именно оно означает?

По сути, он занимается извлечением информации из больших объемов данные, а затем интерпретировать и применять их, например, в наших действиях цифрового маркетинга.

Цель науки о данных состоит в том, чтобы принимать решения , используя набор инструментов , позволяющих извлекать знания из данных .

Обработка больших объемов данных достигается не только за счет использования традиционных методов анализа.

Таким образом, наука о данных включает в себя навыки программирования, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, статистики, математики и визуализации данных в дополнение к бизнес-знаниям сектора, в котором она применяется.

Это целый мир.

Что такое большие данные

Концепция больших данных используется для описания больших объемов данных.

Большие данные включают структурированные данные, полуструктурированные данные и неструктурированные данные.

Не паникуйте!

Мы расскажем вам, что они из себя представляют.

• Неструктурированные данные: цифровые изображения, аудио- или видеофайлы, мобильные данные, данные датчиков, веб-страницы, социальные сети, электронные письма, блоги и т. д.
• Полуструктурированные: файлы XML, файлы системного журнала, текстовые файлы и т. д.
• Структурированные данные: данные транзакций, базы данных и т. д.

Это отличает большие данные и науку о данных.

Большие данные и наука о данных, несомненно, изменили сегодняшнюю цифровую и технологическую эпоху.

Оба термина тесно связаны друг с другом.

Настолько, что основное различие между ними заключается в том, что концепция науки о данных подпадает под концепцию больших данных.

Наука о данных проводится в сфере больших данных для получения полезной информации с помощью прогнозной аналитики, где результаты используются для принятия разумных решений.

Да ладно, без Больших Данных не было бы и концепции Науки о Данных.

А без науки о данных большие данные не имели бы никакой ценности.

3 Основные различия между большими данными и наукой о данных

• Большие объемы данных (Big Data) различают по 3V: разнообразию, скорости и объему.

Наука о данных, со своей стороны, предоставляет методы или приемы для их анализа.

• Большие данные сосредоточены на технологиях (Hadoop, Java, Hive и т. д.), а также на инструментах и ​​программном обеспечении для аналитики.
  
  Вместо этого наука о данных фокусируется на стратегиях принятия решений и распространении данных с использованием математики и статистики.

• Большие данные извлекают информацию из больших объемов данных, а наука о данных использует алгоритмы машинного обучения и статистические методы , чтобы компьютеры могли максимально точно прогнозировать полученные данные.

Как наука о данных помогает в маркетинге

Данные повсюду и постоянно растут.

Но они не приносят ценности сами по себе.

Их необходимо усваивать и извлекать полезную информацию, облегчающую принятие решений внутри компаний.

В частности, в маркетинге это помогает принимать стратегические решения.

Как интерпретируются данные

Данные получают по разным каналам:

• Мобильные устройства
• Социальные медиа
• Интернет-магазины
• Веб-сайты

И это лишь некоторые из используемых шрифтов.

Наши вкусы, привычки или движения генерируют данные, представляющие большую ценность для компаний, которые хотят знать своих клиентов в деталях.

Однако интерпретация неструктурированных данных не добавляет ценности компаниям.

Для интерпретации данных наука о данных включает в себя:

• Очистка и реструктуризация данных
• Анализ данных
• Определение правильных бизнес- вопросов, отвечающих целям компании и поддающихся аналитической обработке
• Визуализация данных с помощью графиков для извлечения из них интеллектуальных данных.
• Презентация идей и бизнес-рекомендаций
• Создание ориентированных на данные продуктов для компаний, использующих аналитику для создания новых технологических решений.

Наука о данных требует (в дополнение к аналитическим способностям) бизнес-знаний и бизнес-видения для извлечения и передачи рекомендаций, адаптированных к потребностям компании.

Наука о данных в цифровом маркетинге

В современном мире цифрового маркетинга у нас есть большие объемы информации, которую мы можем извлечь по многочисленным каналам:

• Данные, полученные при установке приложений
• Виртуальные магазины и сайты
• CRM-системы
• Базы данных клиентов
• Рекламные площадки
• Социальные медиа
• Аналитические инструменты веб-трафика, такие как Google Analytics

Это лишь некоторые из каналов, из которых мы можем извлекать информацию для наших стратегий цифрового маркетинга и входящего маркетинга.

Но данные поступают в больших объемах и со все большей скоростью, поэтому, если не известно, как их эффективно и в нужное время интерпретировать, они теряют всю свою ценность для правильного принятия решений и генерируют только одно:

Хаос.

При хорошей реализации Data Science вы можете получить важную информацию и достичь таких уровней маркетинговой сегментации и взаимодействия с пользователем , которых до недавнего времени у нас не было.

Наука о данных в цифровом маркетинге

Приложения Data Science в SEO

Несколько лет назад позиционирование в поисковых системах было эквивалентно раздаче слепых палочек.

Во многом речь шла о тестировании и ошибках, когда алгоритмы, отвечающие за позиционирование сайта, были неизвестны.

Сегодня, благодаря науке о данных, мы гораздо точнее определяем, что работает, а что нет.

В случае с SEO Data Science очень помогает благодаря функциям машинного обучения.

Например:

• Обнаруживает закономерности. Google и другие поисковые системы используют машинное обучение для обнаружения опубликованного контента и спама.

• Помогает интерпретировать изображения. неструктурированные данные больших данных, которые мы обсуждали ранее.

Использование науки о данных в рекламе

Наука о данных значительно облегчила жизнь маркетологам, отвечающим за интернет-рекламу.

Прежде всего, в контекстно-медийной рекламе

И сегодня, благодаря данным, мы можем определить, где мы хотим показывать нашу рекламу и кому мы хотим ее показывать.

Однажды в офлайн-мире вы разместили свою рекламу, например, на оживленной улице в Барселоне, и были уверены, что ее увидит множество людей.

Но вы не могли определить, какое влияние вы окажете на свою целевую аудиторию.

Или какая именно аудитория увидит это и примет меры позже.

Благодаря науке о данных вы можете:

• Выберите гораздо более точно место , где мы хотим, чтобы наши медийные объявления показывались страница за страницей.
  
• Подумайте, какой тип рекламы мы хотим показывать, в зависимости от того, где она показывается.
  
  Например, у нас может быть две версии рекламы одного и того же продукта.
  
  Еще один был ориентирован на молодую аудиторию миллениалов, а другой — на аудиторию 30-летних.
  
  В рекламе только текст был адаптирован, атакуя те или иные болевые точки.
  
  Благодаря этим данным они подскажут нам, на какой странице размещать рекламу или на другой , исходя из содержания страницы, типа вашего трафика и т. д.
  
  Другими словами: мы сможем больше оптимизировать результаты, так как будем более эффективно сегментировать рекламу по интересам пользователя.

Приложения Data Science в электронном маркетинге

Конечно, одна из областей, в которой наука о данных была воспринята как майская вода, — это электронный маркетинг.

Без анализа и использования данных мы не смогли бы осуществить массовую рассылку электронных писем, которую мы осуществляем каждый день.

Вот некоторые приложения Data Science для Email-маркетинга:

• Возможность давать рекомендации по продуктам , которые действительно актуальны для клиента.
  
  С помощью предиктивной аналитики для каждого пользователя в списке подготавливаются настраиваемые электронные письма.
  
  Таким образом, каждый человек получает предложения продуктов, которые ему более интересны, либо потому, что они ранее взаимодействовали с одним из этих продуктов в Интернете, либо потому, что они похожи на тот, который они уже купили.
  
• Стимулируйте повторную покупку. Наука о данных помогает определить, когда клиент может быть исчерпан, чтобы отправить напоминание о покупке.
  
  Например: представьте, что вы отвечаете за маркетинг косметической онлайн-компании.
  
  Прошел месяц с тех пор, как клиент купил один из ваших шампуней.
  
  Поскольку вы знаете, что ваших шампуней обычно хватает на месяц, этот клиент может скоро закончиться.
  
  Наука о данных уже обнаружит это и сгенерирует автоматическое электронное письмо , которое будет отправлено этому клиенту, чтобы мотивировать его повторить покупку.

Уже используете возможности науки о данных в своих действиях в области цифрового маркетинга?

В зависимости от каждой компании потребности в анализе различны, и вы можете найти самые разные способы использования данных.

В любом случае важно четко установить цели для определения данных, которые наиболее интересно знать.

Сегодня компаниям, занимающимся цифровым маркетингом и онлайн-рекламой, требуются профессионалы из более научных областей с деловым и аналитическим профилем, которые также обладают необходимыми знаниями для применения инструментов Data Science для использования полученных данных и принятия эффективных бизнес-решений.

Если вы хотите, чтобы ваша маркетинговая стратегия приносила наилучшие результаты, крайне важно , чтобы ваш цифровой партнер освоил науку о данных.

И мы рекомендуем вам ознакомиться с содержанием нашего блога, чтобы узнать больше о науке о данных, больших данных и цифровом маркетинге.