В этой статье мы хотим выделить некоторые ключевые примеры использования науки о данных в маркетинге. Поскольку ключевая цель науки о данных состоит в том, чтобы превратить данные в действенные идеи, сфера маркетинга не может не применять эти идеи в своих интересах. Большие данные в маркетинге дают возможность лучше понять целевую аудиторию.
Наука о данных в основном применяется в таких областях маркетинга, как профилирование, поисковая оптимизация, взаимодействие с клиентами, оперативность, маркетинговые кампании в реальном времени. Более того, каждый день появляются новые способы применения науки о данных и аналитики в маркетинге. Среди них новые варианты использования включают цифровую рекламу, микротаргетинг, микросегментацию и многие другие.
Остановимся на нескольких примерах, представляющих особый интерес и сумевших со временем доказать свою эффективность.
Сегментация клиентов
Все клиенты - физические лица. Следовательно, универсальный подход совершенно неэффективен. Сегментация клиентов в этом случае приходит на помощь маркетологам. Применение статистического анализа позволяет маркетологам разделить данные и сгруппировать клиентов.
Сегментация клиентов - это процесс группировки клиентов в сегменты по совпадению определенных критериев в их характеристиках.
Наиболее часто используются три основных типа сегментации. Эти:
- сегментация на основе взаимодействия точек соприкосновения
- сегментация на основе моделей покупок.
Применение микросегментации становится все более популярной тенденцией в маркетинге. Микросегментация намного более продвинута. Это помогает разделить людей на более точные категории, особенно в отношении поведенческих намерений. Таким образом, маркетинговые действия могут быть адаптированы к предпочтениям даже наименее многочисленных групп клиентов.
Аналитика в реальном времени
Доказано, что аналитика в реальном времени позволяет сразу же вносить маркетинговую информацию в кампании. Эти маркетинговые возможности в реальном времени стали возможными благодаря недавнему росту популярности социальных сетей и коммуникационных технологий.
Эффективный анализ данных в режиме реального времени приносит компаниям значительный рост доходов. Алгоритмы реального времени работают с двумя группами данных: данными клиентов и оперативными данными.
Данные о клиентах позволяют лучше понять их желания, предпочтения и потребности. Операционные данные отражают различные транзакции, действия и решения, принятые клиентами. Применение анализа данных в реальном времени обеспечивает эффективность, скорость и эффективность маркетинговых кампаний.
Аналитика в реальном времени в маркетинге дает возможность:
- получить более подробную информацию о клиентах
- найти эффективные платформы
- обеспечить уникальный клиентский опыт
- запустить тест в реальном времени
- определить лучшие методы работы
- реагировать и отвечать немедленно.
Прогнозная аналитика
В настоящее время данные легко доступны и доступны даже для средних компаний. Вот почему прогнозная аналитика так широко применяется в маркетинге.
Прогнозная аналитика - это применение статистических алгоритмов и алгоритмов машинного обучения для прогнозирования будущего с высокой вероятностью. Есть много возможностей применить предиктивную аналитику в маркетинге. Рассмотрим те, которые оказались наиболее эффективными.
Прогнозная аналитика поведения клиентов
Кластерные модели, прогнозы, совместная фильтрация, регрессионный анализ - все это применяется для выявления закономерностей корреляции в поведении клиентов и прогнозирования будущих тенденций в покупках.
Прогнозная аналитика для определения потенциальных клиентов и определения их приоритетов
Сюда относятся прогнозный скоринг, идентификационные модели и автоматизированная сегментация. Они связаны с квалификацией и расстановкой приоритетов для потенциальных клиентов, чтобы сделать ваши маркетинговые усилия более эффективными. Применяя эти модели, вы можете быть уверены, что наиболее эффективные лиды, готовые к покупке, правильно поймут ваш призыв к действию.
Прогнозная аналитика для вывода на рынок нужного продукта
В этом случае визуализация данных помогает маркетинговой команде принять правильное решение о том, какой продукт или услугу следует поставить на рынок.
Прогностическая аналитика для таргетинга
Это связано с целым рядом моделей прогнозной аналитики, таких как анализ сродства, моделирование отклика, анализ оттока. Эти модели используются для выявления наиболее ценных клиентов и обращения к ним с правильным предложением в нужное время.
Механизмы рекомендаций
Механизмы рекомендаций - мощные инструменты в попытках предоставить клиентам индивидуальный подход и высокий уровень удовлетворенности. Маркетологи - это те люди, которым следует уделять особое внимание применению рекомендательных систем.
Ключевая идея систем рекомендаций - сопоставить предпочтения клиента с функциями продукта, которые ему могут понравиться. Для этой цели механизмы рекомендаций обычно используют следующие модели и алгоритмы: регрессия, дерево решений, K-ближайший сосед, машины опорных векторов, нейронные сети и т. Д.
Системы рекомендаций - это ключевой инструмент целевого маркетинга для электронных и сетевых маркетинговых кампаний.
Анализ рыночной корзины
Анализ рыночной корзины относится к методам извлечения данных без учителя, предназначенным для изучения моделей покупок и выявления взаимосвязей между покупками. Применение этих методов позволяет прогнозировать будущие решения о покупке.
Более того, анализ рыночной корзины может значительно повысить эффективность маркетингового сообщения. Помимо типа маркетингового сообщения, будь то прямое предложение, электронная почта, социальные сети, телефонный звонок или информационный бюллетень, вы можете предложить следующий лучший продукт, подходящий для конкретного клиента.
Оптимизация маркетинговых кампаний
Основная задача маркетинговой команды - создать эффективную, ориентированную на клиента, целевую маркетинговую кампанию, направленную на то, чтобы донести нужное сообщение до нужных людей в нужное время.
Оптимизация маркетинговой кампании предполагает применение умных алгоритмов и моделей, позволяющих повысить эффективность. Современные технологии автоматизируют процесс сбора и анализа данных, сокращают время, затрачиваемое на них, предоставляют результаты в режиме реального времени и выявляют малейшие изменения в шаблонах. Интеллектуальные алгоритмы обработки данных относятся к каждому клиенту индивидуально. Таким образом, становится более достижимым высокий уровень персонализации.
Процесс оптимизации включает несколько шагов, которые одинаково важны и требуют внимания. Обрисуем эти шаги:
- Выбирайте правильные инструменты
Вкладывайте деньги в те инструменты, которые позволят эффективно собирать и анализировать данные. Убедитесь, что выбранные вами инструменты могут работать вместе на благо вашей кампании. Интегрируйте инструменты с существующими системами и данными.
2. Измерьте показатели.
Измерение показателей позволяет идентифицировать процессы и стратегии, которые необходимо улучшить. Измеряйте параметры, сравнивая их с вашими маркетинговыми целями.
3. Сделайте выводы.
Принимайте правильные решения на основе данных, чтобы сделать вашу маркетинговую кампанию максимально успешной.
Подсчет очков
Путь клиентов по воронке продаж наполнен различными возможностями, вариантами и вариантами выбора. Оценка потенциальных клиентов применяется для выявления тех потенциальных клиентов, которые пройдут по воронке и сделают свой выбор в пользу вашего продукта или услуги. Какая уловка?
При оценке потенциальных клиентов потенциальный клиент ранжируется по шкале, отражающей ценность каждого потенциального клиента. Ценность каждого лида можно определить по-разному, но часто их называют горячими, теплыми или холодными.
Оценка потенциальных клиентов включает в себя сбор данных о демографии клиентов, их реакции, истории покупок, предпочтениях, просмотрах веб-страниц, посещениях, лайках, репостах и даже о типах электронных писем, на которые они часто реагируют.
В результате оценки лидов продавцы получают перспективных потенциальных клиентов, определяющих, кто именно намерен совершить покупку. Таким образом, когда продукты предлагаются правильным людям, продажи увеличиваются.
Оптимальные каналы и контент кампании
Суть всех маркетинговых усилий - найти нужного покупателя. Однако маркетинговый ландшафт был изменен и перенесен в онлайн-мир. Таким образом, основная задача компаний - обеспечить сильное присутствие бренда в Интернете.
Ведущая роль здесь отводится выбору оптимальных каналов цифрового маркетинга: электронный маркетинг, реклама с оплатой за клик, поисковая оптимизация, медийная реклама, маркетинг в социальных сетях, контент-маркетинг, партнерский маркетинг, связи с общественностью в Интернете. Выбор огромен. Чтобы сделать этот выбор более комфортным, сделайте следующие шаги:
- определить цели
- распределять бюджет
- определите свою аудиторию.
В свою очередь, задача цифрового маркетинга определяет тип контента, который может использовать бренд. Сообщения в блогах, статьи, видео, рассказы и т. Д. Все эти типы оказываются более или менее эффективными в зависимости от канала, используемого для их распространения.
Вывод
Упомянутые выше варианты использования подтверждают утверждение о том, что применение науки о данных дает множество преимуществ для маркетинговых кампаний различных брендов. Учитывая объем данных, доступных сегодня, важно не просто заморозить их, а использовать на благо компании.
Преобразование данных в осмысленную информацию имеет решающее значение для принятия решений. Наш список лучших примеров использования науки о данных в маркетинге раскрывает особенности применения данных в этой области и реальные положительные эффекты, которые это может вызвать.
Первоначально опубликовано на activewizards.com
