数据科学：它是什么以及它如何帮助我们进行数字营销

我们不止一次地谈论过它。

拥有数百万用户信息数据的能力已经改变了我们理解营销的方式。

而且，很大程度上正因为如此，现在所谓的数字营销已经出现。

数据帮助我们根据客观标准做出战略决策。

换句话说：我们不是根据我们的直觉和个人经验来做这件事的。

而且您知道数字营销的格言之一：衡量、衡量和衡量。

这样，与传统营销不同，我们可以通过更加确定它们是否真的影响我们想要的目标来执行我们的行动。

简而言之，数据在营销中至关重要，我们想向您展示他们今天拥有的一些最有用的应用程序。

但是，让我们从头开始，因为……您真的知道什么是数据科学以及它与大数据有何不同吗？

我们将在本文中揭示所有内容。

开始了！

什么是数据科学

顾名思义，数据科学是研究数据的科学。

但这个笼统的解释给我们留下了很多疑问，究竟是什么意思？

基本上，它负责从大量数据中提取信息 数据，然后解释和应用它，例如，在我们的数字营销行动中。

数据科学的目标是使用一组允许从数据中提取知识的工具做出决策。

大数据的处理不是仅仅通过使用传统的分析方法就能实现的。

因此，数据科学涉及编程、数据挖掘、机器学习、统计、数学和数据可视化技能，以及应用它的行业的商业知识。

这真是一个世界。

什么是大数据

大数据的概念用于描述大量数据。

大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

不要恐慌！

我们告诉你它们是什么。

• 非结构化数据：数字图像、音频或视频文件、移动数据、传感器数据、网页、社交网络、电子邮件、博客等。
• 半结构化： XML 文件、系统日志文件、文本文件等。
• 结构化数据：交易数据、数据库等。

这区分了大数据和数据科学

大数据和数据科学无疑改变了当今的数字和技术时代。

这两个术语彼此密切相关。

以至于它们之间的主要区别在于数据科学的概念属于大数据的概念。

数据科学在大数据领域进行，通过预测分析获得有用的信息，结果用于做出明智的决策。

来吧，没有大数据就不会有数据科学的概念。

如果没有数据科学，大数据将毫无价值。

3 大数据和数据科学的主要区别

• 海量数据（Big Data）的区别在于3V：多样性、速度和体积。

就其本身而言，数据科学提供了分析它们的方法或技术。

• 大数据专注于技术（Hadoop、Java、Hive 等）和分析工具和软件。
  
  相反，数据科学专注于使用数学和统计学的决策策略和数据传播。

• 大数据从大量数据中提取信息，而数据科学使用机器学习算法和统计方法，以便计算机可以对所获得的数据进行尽可能准确的预测。

数据科学如何帮助营销

数据无处不在，并且不断增长。

但它们本身并没有带来价值。

有必要吸收它们并提取有助于公司内部决策的有用信息。

具体来说，在市场营销中，它有助于做出战略决策。

如何解释数据

数据通过不同渠道获得：

• 移动设备
• 社交媒体
• 网上商店
• 网站

这些只是使用的一些字体。

我们的品味、惯例或动作为想要详细了解客户的公司生成了极具价值的数据。

然而，对非结构化数据的解释并没有为公司增加任何价值。

对于数据解释，数据科学包括：

• 数据清洗和重组
• 数据分析
• 定义正确的业务问题以满足公司的目标并且可以进行分析处理
• 用图表可视化数据以从中提取情报。
• 介绍见解和业务建议
• 为使用分析生成新技术解决方案的公司创建以数据为中心的产品。

数据科学需要（除了分析能力）业务知识和业务愿景来提取和传输适合公司需求的建议。

数字营销中的数据科学

在当今的数字营销世界中，我们可以通过多种渠道提取大量信息：

• 通过安装应用程序获得的数据
• 虚拟商店和网站
• 客户关系管理系统
• 客户数据库
• 广告平台
• 社交媒体
• 分析网络流量工具，如谷歌分析

这些只是我们可以从中提取信息以用于我们的数字营销和入站营销策略的一些渠道。

但是数据以越来越快的速度被大量接收，因此如果不知道如何在正确的时间有效地解释它，它们就会失去正确决策的所有价值，只会产生一件事：

混乱。

通过良好地实施数据科学，您可以获得关键信息，并实现直到最近我们还无法实现的营销细分和用户交互水平。

数字营销中的数据科学

SEO中的数据科学应用

多年前，在搜索引擎中的定位相当于给了盲杖。

当负责定位网站的算法未知时，这在很大程度上是关于测试和错误的。

今天，多亏了数据科学，我们可以更加准确地确定哪些有效，哪些无效。

就 SEO 而言，数据科学的帮助很大，这要归功于机器学习功能。

例如：

• 检测模式。 谷歌和其他搜索引擎使用机器学习来检测发布的内容和垃圾邮件。

• 帮助解释图像。 我们之前讨论过的非结构化大数据数据。

在广告中使用数据科学

数据科学使负责在线广告的营销人员的生活变得更加轻松。

最重要的是，在展示广告中，

如今，借助数据，我们可以定义我们希望广告展示的位置以及展示给谁。

例如，有一次，在离线世界中，您将广告放在巴塞罗那的一条繁忙街道上，您要确保很多人会看到它。

但是您无法确定您会对目标受众产生多少影响。

或者究竟什么样的观众会看到它并稍后采取行动。

感谢数据科学，您可以：

• 更准确地选择我们希望展示广告逐页展示的位置。
  
• 根据展示的位置考虑我们想要展示的广告类型。
  
  例如，对于同一产品，我们可能有两个版本的广告。
  
  一个更专注于千禧一代的年轻观众，另一个专注于 30 岁的观众。
  
  在广告中，只有副本通过攻击某些痛点或其他痛点进行了改编。
  
  多亏了这些数据，他们会根据页面的内容、您拥有的流量类型等告诉我们在哪个页面上放置广告或另一个页面。
  
  换句话说：我们将能够进一步优化结果，因为我们将根据用户的兴趣更有效地细分广告。

电子邮件营销中的数据科学应用

当然，数据科学被视为 May water 的一个领域是电子邮件营销。

如果没有对数据的分析和使用，我们就不可能进行我们每天进行的大量电子邮件的发送。

电子邮件营销的一些数据科学应用程序是：

• 提出与客户真正相关的产品推荐的能力。
  
  使用预测分析，为列表中的每个用户准备自定义电子邮件。
  
  通过这种方式，每个人都会收到他们更感兴趣的产品报价，或者因为他们以前在网络上与其中一种产品进行过交互，或者因为它们与他们已经购买的产品相似。
  
• 促进复购。 数据科学有助于确定客户何时可能会筋疲力尽地发送购买提醒。
  
  例如：假设您负责营销一家在线化妆品公司。
  
  客户购买您的一款洗发水已经一个月了。
  
  因为您知道您的洗发水通常可以使用一个月，所以该客户可能即将用完。
  
  数据科学已经检测到它，它将生成一封自动电子邮件，该电子邮件将发送给该​​客户，以激励他们重复购买。

已经在您的数字营销活动中使用数据科学的力量了吗？

根据每个公司的不同，分析需求不同，您可以发现数据的用途非常多样。

在任何情况下，都必须明确建立目标以定义最有兴趣了解的数据。

当今的数字营销和在线广告公司需要来自更多科学领域的专业人士，并具有业务和分析能力，他们还具备应用数据科学工具的必要知识，以利用获得的数据并做出有效的业务决策。

如果您希望您的营销策略取得最佳效果，您的数字合作伙伴必须掌握数据科学。

我们建议您查看我们的博客内容，以了解有关数据科学、大数据和数字营销的更多信息。