數據科學：它是什麼以及它如何幫助我們進行數字營銷

我們不止一次地談論過它。

擁有數百萬用戶信息數據的能力已經改變了我們理解營銷的方式。

而且，很大程度上正因為如此，現在所謂的數字營銷已經出現。

數據幫助我們根據客觀標準做出戰略決策。

換句話說：我們不是根據我們的直覺和個人經驗來做這件事的。

而且您知道數字營銷的格言之一：衡量、衡量和衡量。

這樣，與傳統營銷不同，我們可以通過更加確定它們是否真的影響我們想要的目標來執行我們的行動。

簡而言之，數據在營銷中至關重要，我們想向您展示他們今天擁有的一些最有用的應用程序。

但是，讓我們從頭開始，因為……您真的知道什麼是數據科學以及它與大數據有何不同嗎？

我們將在本文中揭示所有內容。

開始了！

什麼是數據科學

顧名思義，數據科學是研究數據的科學。

但這個籠統的解釋給我們留下了很多疑問，究竟是什麼意思？

基本上，它負責從大量數據中提取信息 數據，然後解釋和應用它，例如，在我們的數字營銷行動中。

數據科學的目標是使用一組允許從數據中提取知識的工具做出決策。

大數據的處理不是僅僅通過使用傳統的分析方法就能實現的。

因此，數據科學涉及編程、數據挖掘、機器學習、統計、數學和數據可視化技能，以及應用它的行業的商業知識。

這真是一個世界。

什麼是大數據

大數據的概念用於描述大量數據。

大數據包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。

不要恐慌！

我們告訴你它們是什麼。

• 非結構化數據：數字圖像、音頻或視頻文件、移動數據、傳感器數據、網頁、社交網絡、電子郵件、博客等。
• 半結構化： XML 文件、系統日誌文件、文本文件等。
• 結構化數據：交易數據、數據庫等。

這區分了大數據和數據科學

大數據和數據科學無疑改變了當今的數字和技術時代。

這兩個術語彼此密切相關。

以至於它們之間的主要區別在於數據科學的概念屬於大數據的概念。

數據科學在大數據領域進行，通過預測分析獲得有用的信息，結果用於做出明智的決策。

來吧，沒有大數據就不會有數據科學的概念。

如果沒有數據科學，大數據將毫無價值。

3 大數據和數據科學的主要區別

• 海量數據（Big Data）的區別在於3V：多樣性、速度和體積。

就其本身而言，數據科學提供了分析它們的方法或技術。

• 大數據專注於技術（Hadoop、Java、Hive 等）和分析工具和軟件。
  
  相反，數據科學專注於使用數學和統計學的決策策略和數據傳播。

• 大數據從大量數據中提取信息，而數據科學使用機器學習算法和統計方法，以便計算機可以對所獲得的數據進行盡可能準確的預測。

數據科學如何幫助營銷

數據無處不在，並且不斷增長。

但它們本身並沒有帶來價值。

有必要吸收它們並提取有助於公司內部決策的有用信息。

具體來說，在市場營銷中，它有助於做出戰略決策。

如何解釋數據

數據通過不同渠道獲得：

• 移動設備
• 社交媒體
• 網上商店
• 網站

這些只是使用的一些字體。

我們的品味、慣例或動作為想要詳細了解客戶的公司生成了極具價值的數據。

然而，對非結構化數據的解釋並沒有為公司增加任何價值。

對於數據解釋，數據科學包括：

• 數據清洗和重組
• 數據分析
• 定義正確的業務問題以滿足公司的目標並且可以進行分析處理
• 用圖表可視化數據以從中提取情報。
• 介紹見解和業務建議
• 為使用分析生成新技術解決方案的公司創建以數據為中心的產品。

數據科學需要（除了分析能力）業務知識和業務願景來提取和傳輸適合公司需求的建議。

數字營銷中的數據科學

在當今的數字營銷世界中，我們可以通過多種渠道提取大量信息：

• 通過安裝應用程序獲得的數據
• 虛擬商店和網站
• 客戶關係管理系統
• 客戶數據庫
• 廣告平台
• 社交媒體
• 分析網絡流量工具，如穀歌分析

這些只是我們可以從中提取信息以用於我們的數字營銷和入站營銷策略的一些渠道。

但是數據以越來越快的速度被大量接收，因此如果不知道如何在正確的時間有效地解釋它，它們就會失去正確決策的所有價值，只會產生一件事：

混亂。

通過良好地實施數據科學，您可以獲得關鍵信息，並實現直到最近我們還無法實現的營銷細分和用戶交互水平。

數字營銷中的數據科學

SEO中的數據科學應用

多年前，在搜索引擎中的定位相當於給了盲杖。

當負責定位網站的算法未知時，這在很大程度上是關於測試和錯誤的。

今天，多虧了數據科學，我們可以更加準確地確定哪些有效，哪些無效。

就 SEO 而言，數據科學的幫助很大，這要歸功於機器學習功能。

例如：

• 檢測模式。 谷歌和其他搜索引擎使用機器學習來檢測發布的內容和垃圾郵件。

• 幫助解釋圖像。 我們之前討論過的非結構化大數據數據。

在廣告中使用數據科學

數據科學使負責在線廣告的營銷人員的生活變得更加輕鬆。

最重要的是，在展示廣告中，

如今，借助數據，我們可以定義我們希望廣告展示的位置以及展示給誰。

例如，有一次，在離線世界中，您將廣告放在巴塞羅那的一條繁忙街道上，您要確保很多人會看到它。

但是您無法確定您會對目標受眾產生多少影響。

或者究竟什麼樣的觀眾會看到它並稍後採取行動。

感謝數據科學，您可以：

• 更準確地選擇我們希望展示廣告逐頁展示的位置。
  
• 根據展示的位置考慮我們想要展示的廣告類型。
  
  例如，對於同一產品，我們可能有兩個版本的廣告。
  
  一個更專注於千禧一代的年輕觀眾，另一個專注於 30 歲的觀眾。
  
  在廣告中，只有副本通過攻擊某些痛點或其他痛點進行了改編。
  
  多虧了這些數據，他們會根據頁面的內容、您擁有的流量類型等告訴我們在哪個頁面上放置廣告或另一個頁面。
  
  換句話說：我們將能夠進一步優化結果，因為我們將根據用戶的興趣更有效地細分廣告。

電子郵件營銷中的數據科學應用

當然，數據科學被視為 May water 的一個領域是電子郵件營銷。

如果沒有對數據的分析和使用，我們就不可能進行我們每天進行的大量電子郵件的發送。

電子郵件營銷的一些數據科學應用程序是：

• 提出與客戶真正相關的產品推薦的能力。
  
  使用預測分析，為列表中的每個用戶準備自定義電子郵件。
  
  通過這種方式，每個人都會收到他們更感興趣的產品報價，或者因為他們以前在網絡上與其中一種產品進行過交互，或者因為它們與他們已經購買的產品相似。
  
• 促進复購。 數據科學有助於確定客戶何時可能會筋疲力盡地發送購買提醒。
  
  例如：假設您負責營銷一家在線化妝品公司。
  
  客戶購買您的一款洗髮水已經一個月了。
  
  因為您知道您的洗髮水通常可以使用一個月，所以該客戶可能即將用完。
  
  數據科學已經檢測到它，它將生成一封自動電子郵件，該電子郵件將發送給該客戶，以激勵他們重複購買。

已經在您的數字營銷活動中使用數據科學的力量了嗎？

根據每個公司的不同，分析需求不同，您可以發現數據的用途非常多樣。

在任何情況下，都必須明確建立目標以定義最有興趣了解的數據。

當今的數字營銷和在線廣告公司需要來自更多科學領域的專業人士，並具有業務和分析能力，他們還具備應用數據科學工具的必要知識，以利用獲得的數據並做出有效的業務決策。

如果您希望您的營銷策略取得最佳效果，您的數字合作夥伴必須掌握數據科學。

我們建議您查看我們的博客內容，以了解有關數據科學、大數據和數字營銷的更多信息。