Veri bilimcileri sosyal medya reklamcılığını nasıl geliştirebilir?

Veri bilimi patlıyor - sürekli değişen kültürümüz ve hızlı hareket eden parmaklarımızın kavrayışıyla her şeyi öğrenme yeteneğimiz göz önüne alındığında bu çok doğal.

Örneğin, önümüzdeki yıl içinde internetin 5 milyarıncı kullanıcısına ulaşacağını düşünün. Bu arada, insanlar internetin 1 milyardan fazla web sitesine erişmek için yılda yaklaşık 1,2 trilyon Google araması yapacak.

Her Google aramasında (ve bu tür diğer internet etkinliğinde), kullanıcının ilgi alanları, davranışları ve demografik bilgileriyle dolu bir veri ayak izi oluşturulur. Bu, dünyanın veriler içinde yüzdüğü anlamına gelir. Bu nedenle, Strike Social dahil olmak üzere birçok martech firması, hangi bilgilerin yararlı olduğunu ve hangilerinin atılması gerektiğini belirlemek için veri bilimcilerin beyin gücüne güvenmek zorundadır.

Veri bilimi ile imkansızı yeniden düşünmek

Veri bilimcileri genellikle cevaplaması imkansız gibi görünen büyük soruları soran kişilerdir. Meraklı olmaları, teknolojinin ön saflarında yeni modeller geliştirmelerini de sağlar. Bunu, parametrelerin yeniden yapılandırılması veya çeşitli veri kümelerinin birleştirilmesi gibi yapılandırılmış deneyler yoluyla başarırlar.

O halde pek çok veri bilimcinin, biyoloji veya fizik gibi alanlarda ileri derecelere sahip akademik geçmişlerden gelmesi şaşırtıcı değil.

^{Strike'ın veri bilimcileri Bing Bu, Dmitry Bandurin ve Jeongku Lim şirketin Chicago'daki genel merkezinde çalışıyor.}

İkincisi , Strike Social'ın deneysel veya temel fizikte (yani, maddenin temel yapı taşları ve bunların bileşenlerinin incelenmesi) doktora derecesine sahip üçlü veri bilimcisi - Dmitry Bandurin, Bing Bu ve Jeongku Lim - için tam olarak geçerlidir. etkileşimler). Strike'a katılmadan önce Bandurin, Bu ve Lim, evreni anlamlandırmak için büyük çarpıştırıcıların içindeki temel parçacıkları parçalamaya odaklanan araştırmacı bilim insanlarıydı.

Şimdi, ücretli sosyal dünyayı ele geçiriyorlar.

Strike'ın Kıdemli Veri Bilimcisi olan Bandurin, araştırma geçmişine büyük verilerle nelerin mümkün olduğunu yeniden düşünme becerisi kazandırıyor. Ve yeni sonuçlar üretmek için gerçek, deneysel verilerle çalışmaya alışkın.

“Asla aynı değildir ve her zaman değişir” diyor.

Bandurin, Bu ve Lim, veri bilimcilerin yapay zekanın gücünden ücretli sosyal hizmet için yararlanmada başarılı olmak için güçlü matematiksel ve analitik becerilerin yanı sıra programlama becerilerine de ihtiyaç duydukları konusunda hemfikir.

Peki onlar için ortalama bir gün tam olarak nasıl geçiyor? Bandurin, toplantıların zamanının yaklaşık %25-30'unu aldığını ve diğer %10'unun geliştiricilerle çalışarak veya veri bilimi ekibiyle yeni bulguları tartışarak geçtiğini tahmin ediyor. Geri kalan zamanlarda, bu veri bilimcileri modelleri test etmeye ve geliştirmeye, ardından bunları prototip kodlarında uygulamaya odaklanır.

Bu, ayrıca her günün işlerini özetlemeyi ve uzun vadeli bir proje gelirse diye bir sonraki gün, hafta ve hatta bir ay için programını planlamayı sevdiğini söylüyor.

Veri bilimcileri ücretli sosyal medyayı nasıl geliştirebilir?

Karmaşık modelleme yoluyla oluşturulan kümeler, veri bilimcilerin sonuçlarını yönetilen reklam kampanyalarında test etmelerine yardımcı olur. Strike'ın veri bilimcileri ve medya ekipleri, veri kombinasyonlarının ayrı ayrı test edilmesini sağlayan mikro kampanyalar geliştirmek için birlikte çalışır. Bir kombinasyon, temel performans göstergelerini gerçekleştirdiğinde veya karşıladığında, reklam harcaması, düşük performans gösteren reklam setlerinden hedefi daha fazla tutturanlara yeniden tahsis edilir.

Ardından kampanya sonuçları, Strike'ın bilim adamlarının daha iyi performans için istatistiksel modelleri tekrar tekrar iyileştirmeye devam ettiği veri karışımına geri beslenir.

Sürekli sorgulama, modelleme ve test etme süreci, veri analitiği dünyasında asla durmaz - veriler sürekli değiştiği için duramaz da. İnsanlar büyüyünce ilgi alanları kazanır ve eski alışkanlıkları bırakır. Gelişmiş iletişim yöntemlerinin kanıtladığı gibi, kültür de gelişir.

Teknolojiyle birlikte, yapay zeka ile sağlanan hızlandırılmış öğrenme hızı gibi, yıllar içinde mükemmelleştirilen teknikler artık birkaç ay içinde gölgede kalıyor.

Bu, "Akıllı telefon, akıllı TV ve diğer gelişmiş elektronik cihazların kullanımının katlanarak artması göz önüne alındığında, kişiselleştirilmiş reklamların özel olarak sunulmasını sağlayacak şekilde kişiselleştirilmiş bilgilerin toplanması başarılabilir" diyor. "İleriye dönük olarak ağ daha ucuz olacak ve kullanım kapsamı genişleyecek, dolayısıyla video reklamların kitlesi hızla büyüyecek."

Strike'ın veri bilimcilerinin meraklı zihinleri ve veri deneylerine olan korkusuz bağlılıkları olmadan, yapay zekanın teknolojik ilerlemeleri mümkün olmazdı.

Çalışmalarının sosyal medya reklamcılığını nasıl değiştirdiği aşağıda açıklanmıştır.

^{Strike'ın veri bilimcileri Jeongku Lim, Dmitry Bandurin ve Bing Bu, deneysel veya temel fizik alanında doktora derecelerine sahiptir.}

Daha iyi hedef kitle yönetimi için veri bilimi

Her saniye çok büyük miktarda veri yaratıldığı için pazarlamacılar, içsel önyargılardan, eksik veri setlerinden veya çok küçük örneklemlerden kaynaklanan hatalı sonuçlara karşı kontrol etmelidir.

Bir veri bilimcisi, kitlelerin yalnızca demografiye göre oluşturulmadığını, farklı davranışlara, sorunlu noktalara ve ilgi alanlarına sahip insanlardan oluştuğunu bilir.

Kaliteli veri analizi, çerezlerden, web analitiğinden, kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten ve diğer büyük veri kaynaklarından davranışsal ipuçları içerir. Veri bilimcileri, ayrıntılı ve kullanışlı hedef kitleler oluşturmak için büyük veri kümelerini birleştirerek büyük verilerin müşterilerinin davranışlarına ilişkin gerçek bilgiler sunan segmentler oluşturmasına olanak tanır.

Kaliteli kitleler, reklam kampanyalarında test edilerek doğrulanır ve verilerin güncelliğine, sıklığına ve derinliğine bağlıdır.

Unutmayın, hedef kitle oluşturma, bilinen değişkenlere ve hedeflere dayalı bir hipotezle başlar. Örneğin, bir sigorta şirketinin ilk varsayımı şu olabilir: çevrimiçi araba sigortası arayan, 18-50 yaşları arasında, en az bir arabası olan kişiler. İyi formüle edilmiş bir hipotez, analizinizi yeterince daraltırken, davranışsal ve motivasyonel içgörüleri keşfetmeye yetecek kadar sonuç verir.

Uygun ilişkilendirme modellemesi için veri bilimi

Doğru pazarlama atıfları veya hangi mesajın bir satın alma işlemini tetiklediğini belirleme bilimi, hem dönüşüm gerçekleştirenlerden hem de dönüştürmeyenlerden alınan verilere benzer şekilde dayanır. Bu veriler çok büyük olabileceğinden, kullanıcı dönüşümüne yol açan olayı doğru bir şekilde belirlemek ve ilişkilendirmek için gelişmiş modelleme gerekir.

AI gibi gelişmiş teknolojiler sayesinde markalar artık tüketicinin satın alma yolunu daha iyi anlıyor. Bilim adamları, yeterli veriyle temas noktalarını iyileştirmek ve mesajlaşmayı geliştirmek için pazarlama kanallarını ve cihazlarını inceleyebilir.

Daha iyi gerçek zamanlı teklif için veri bilimi

Kitle segmentasyonundaki ilerlemeler ve dönüşüm olaylarının daha derinden anlaşılması, bir reklam alıp satma yöntemi olan RTB'nin uygulanmasına yol açtı. RTB, kullanıcının bir web sitesini ziyaretiyle aynı anda tek bir reklam gösteriminin satın alınmasına olanak tanır.

Daha önce bir web sitesinde bir ürüne baktıysanız, ardından aynı ürün için bir reklam görmek üzere sosyal medya akışınıza göz attıysanız, muhtemelen hedeflenen bir reklam aracılığıyla RTB deneyimlediniz.

Veya diyelim ki ilk evinizi aldınız ve plastik tabaklardan yemek yemekten bıktınız. Yeni sofra takımı aramak için Macy's'i çevrimiçi olarak ziyaret etmeye karar verdiniz. Henüz satın almaya hazır değilsiniz, aileniz ve arkadaşlarınızla neler olduğunu görmek için Facebook'u ziyaret etmeye karar veriyorsunuz. Beslemenizde gezinirken, az önce görüntülediğiniz yemek tabağının tam olarak resmini içeren bir reklam gördünüz.

RTB, satın alma sürecini ölçeklendirir ve bireysel kullanıcıların doğrudan hedeflenmesini sağlar. Sürece katılmak için, veri bilimcilerin çok büyük miktarda veriye erişimi olmalı ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler için yararlı bilgileri ayıklamak ve almak için doğru uzmanlığa sahip olmalıdır.

Veri bilimi nereye gidiyor?

Zaman zaman veri bilimi alanı, Bandurin, Bu ve Lim'in keşfetmek için onca yıl harcadığı evren kadar hızlı genişliyor gibi görünüyor.

Bandurin, "Veri bilimi, farklı işletmelerin sorunları çözmesine yardımcı olmaya devam edecek ve işleri daha otomatik hale getirecek" diyor. "Kendi kendini süren arabaların geliştirilmesi bir örnektir - aynı zamanda uçak, satranç oynamak, engelli insanlara yardım etmek ve insan yaşamının her alanında gerçek androidler dahil olmak üzere diğer araçların otomasyonu."

Sonuç, bildiğimiz şekliyle tamamen yeni bir dünya olacak.