数据科学在市场营销领域的8个最佳用例

在这篇文章中,我们将介绍一些数据科学在营销领域的关键用例。

就数据科学的关键目标是将数据转化为可操作的洞察而言,为了获得更高的盈利,营销领域不能忽略这些洞察的应用。大数据技术,为在营销中更好地了解目标受众提供了机会。

数据科学主要应用于分析、搜索引擎优化、客户参与、响应性、实时营销活动等细分营销领域。此外,在市场营销中应用数据科学和分析的新方法每天都在出现。其中,新的用例还有包括数字广告、微目标、微细分以及其他等等。

下面让我们将集中讨论几个引起特别注意,并可能将在一段时间内证明其效率的用例。

客户细分

所有的客户都是个体。因此,那种放之四海而皆准的方法根本没有效率。在这种情况下,客户细分可以拯救市场营销人员。统计分析的应用使得市场营销人员可以对数据进行切片并对客户进行分组。

顾客细分是根据顾客特征中特定标准的巧合性将顾客划分为不同的群体的过程。

有三种重要的细分类型是最常用的。其中包括:

  ·基于接触点的细分

  ·基于购买模式的细分。

最后一个,在市场营销中,微细分应用似乎也是一个上升的趋势。微细分要高级得多,它有助于将人们分成更精确的类别,尤其是关于行为意图的。因此,营销活动可能是量身定做的喜好,即使是数量最少的客户群体。

实时分析

事实证明,实时分析能够立即将市场洞察带入营销活动中。由于最近社交媒体和通信技术的普及,这些实时营销机会成为可能。

高效的实时数据分析为公司带来了可观的收入增长。实时算法处理两组数据:客户数据和运营数据。

客户数据可以洞察客户的需求、偏好和需求。运营数据反映了客户所做的各种事务、操作和决策。实时数据分析的应用为营销活动带来了效率、速度和高性能。

市场营销中的实时分析提供了一个机会去:

  ·了解更多关于客户的细节

  ·寻找有效的平台

  ·提供独特的客户体验

  ·运行实时测试

  ·确定最佳的工作实践

  ·立即做出反应。

预测分析

目前,即使是中等规模的公司也可以很容易地获取大量数据。这就是预测分析在市场营销中如此广泛应用的原因。

预测分析是统计和机器学习算法的应用,高概率地预测未来。在市场营销中应用预测分析有很多机会。下面我们探讨一下那些被证明是最有效的方法:

预测分析客户的行为

聚类模型、预测、协同过滤、回归分析都被应用于发现顾客行为中的相关模式,以预测未来的购买趋势。

预测分析,以获得资格和优先级的线索

这里包括预测评分、识别模型和自动分割。这能够获得有关资格和优先级的线索,使您的营销努力更有效。应用这些模型,你可以确保根据购买倾向做好最充分的准备。

预测分析将正确的产品推向市场

在这种情况下,数据分析能够帮助营销团队做出关于应该向市场交付什么产品或服务的正确决策。

面向目标的预测分析

这与一大堆预测分析模型有关,比如亲和分析、响应建模、客户流失分析。这些模型用于识别最有价值的客户,并在正确的时间提供正确的服务。

推荐引擎

推荐引擎是试图为客户提供个性化体验和高满意度的强大工具。营销人员是那些应该特别注意推荐引擎应用的人。

推荐引擎的关键思想是将客户的偏好与其可能喜欢的产品特性匹配起来。为此,推荐引擎通常使用以下模型和算法:回归、决策树、k最近邻、支持向量机、神经网络等。

推荐引擎是电子邮件和在线营销活动的关键目标营销工具。

市场购物篮分析

市场购物篮分析是指为了了解购买模式和揭示购买之间的共生关系而采用的无监督学习数据挖掘技术。应用这些技术可以预测未来的购买决策。

此外,市场购物篮分析可以显著提高营销信息的效率。除了营销信息的类型,无论是直接报价、电子邮件、社交媒体、电话或通讯,你都可以提供下一个最好的产品适合特定的客户。

营销活动优化

营销团队的主要任务是创建一个有效的、以客户为导向的、有针对性的营销活动,致力于在正确的时间向正确的人传递正确的信息。

营销活动优化涉及智能算法和模型的应用,以提高效率。现代技术为数据收集和分析过程带来了自动化,减少了在数据收集和分析过程上花费的时间,提供实时结果,并发现模式中的细微变化。智能数据算法会区别对待每个客户。因此,较高的个性化水平变得更容易实现。

优化过程包括几个同样重要且需要注意的步骤。下面我们概述一下这些步骤:

  1、选择合适的工具

投资那些能够有效收集和分析数据的工具。确保你选择的工具可以一起为你的活动服务,将这些工具与现有系统和数据集成。

  2、度量指标

度量指标可以识别需要改进的过程和策略。你需要衡量这些参数,并将它们与你的营销目标进行比较。

  3、得出结论

根据数据做出正确的决定,使你的营销活动尽可能成功。

  线索评分

客户通过销售漏斗的这一过程充满了各种机会、选项和选择。线索评分是用来确定那些潜在的客户谁将通过漏斗,并且使他们的选择有利于你的产品或服务。秘诀是什么?

根据每条线索的价值,对潜在客户进行排名。每一种线索的价值可能有不同的定义,但它们通常被称为热的、温的或冷的。

线索评分收集的数据包括客户的人口统计学特征、响应速度、购买历史、偏好、网页浏览、访问、喜欢、分享,甚至是他们经常回复的电子邮件类型。

作为线索评分的结果,销售人员得到了关于谁是具有高购买意向的潜在客户。因此,当产品提供给正确的人时,就能促进销售。

优化宣传渠道和内容

所有营销工作的核心是接触正确的客户。然而,营销格局已经改变,并转移到网络世界。因此,多数公司的主要任务是确保该品牌在网上有强大的影响力。

本文的主要内容是优化数字营销渠道的选择:电子邮件营销、点击付费广告、搜索引擎优化、展示广告、社交媒体营销、内容营销、联盟营销、在线公关。选择余地很大。为了更好地进行选择,可以采取以下步骤:

  ·定义目标

  ·分配预算

  ·确定你的受众。

反过来,数字营销的挑战决定了品牌可以使用的内容类型。如博客、文章、视频、故事等。所有这些类型被证明或多或少有效,这取决于用于分发它们的通道。

结论

以上的用例证明了数据科学的应用为各品牌的营销活动带来了诸多好处。考虑到目前可用的数据量,不仅要收集数据,更要为公司的利益去使用数据。

原文作者:ActiveWizards

Image placeholder
charleskun
未设置
  55人点赞

没有讨论,发表一下自己的看法吧

推荐文章
数据科学在信任与安全领域的7个典型用例

什么是信任和安全?它们在当前世界中扮演什么角色?我们经常在许多网站和平台上遇到“信任与安全”这个词。它被要求规范访客和平台之间的交互,以此促使用户的权益得到保障。从电子商务网站到社交网络,都需要防止欺

数据科学领域的核心技能和新兴技能分别有哪些?

近年来随着大数据的迅速发展,各种各样的数据分析技能也逐渐大热,为了找到数据科学领域目前最常用的技能和未来最流行的应用趋势,我们进行了一项调查。我们确定了数据科学技能的两个主要类别:一个是大多数受访者拥

​中台战略:业务中台的8个设计原则

业务中台是一个充满生命力的个体,它承载业务逻辑、沉淀业务数据、产生业务价值,并随着业务不断发展进化。它的设计遵循如下图所示的8个原则。业务中台设计的8大原则01 服务松耦合原则(1)面向接口实现这是服

IHS发布:2019年第一季度SD-WAN市场营收增长8%

在2019年第一季度,软件定义的广域网(SD-WAN)市场收入(包括设备、控制和管理软件)同比增长8%。根据IHSMarkit的数据中心网络设备市场跟踪报告,VMware以20%的收入份额引领全球SD

你的公司是需要数据科学家还是数据工程师?差别有点大

越来越多的企业关注AI,企业组织也意识到拥有相关人才和技能非常重要。特别是最近对AI、机器学习(ML)、非ML预测分析和“大数据”的应用,使得数据科学家的需求有了显著的增长,未来还将继续。事实上,对数

美漂数据科学家年薪多少?爬了6年H1B签证数据发现,招的人多了,但钱少了

大数据文摘出品来源:medium编译:张睿毅、曹培信自2012年起,一直被称为“最性感的工作”的数据科学家职位,吸引了大批远渡重洋到达硅谷,做着“数据梦”的留学生们。但他们也付出了不菲的前期投入,除了

零基础学习Swift中的数据科学

概述Swift正迅速成为数据科学中最强大、最有效的语言之一Swift与Python非常相似,所以你会发现2种语言的转换非常平滑我们将介绍Swift的基础知识,并学习如何使用该语言构建你的第一个数据科学

数据科学家的高级能力:“讲故事”

在不算太遥远的过去,业界对数据科学家的评判主要依据于他们发现、理解、管理和综合信息的能力。随着数据环境的不断发展和计算能力的不断提高,编码技能变得越来越重要。随着时间的推移,又出现了更加细致入微的技能

盘点 | 近期网络安全领域的7次重大收购

网络安全在今天比以往任何时候都更加重要。原因是我们比以往任何时候都更紧密地联系在一起。数字转型给我们带来了新的曙光,一切都通过互联网连接起来。然而,这使得我们的数据比以往任何时候都更容易受到攻击。技术

解读 KubeCon EU 2019 应用管理领域的新看点

作者 |阿里云智能事业群技术专家邓宏超划重点阿里云容器平台技术专家、原CoreOS公司工程师、K8sOperator项目的核心作者之一邓洪超,精彩解读KubeConEU2019“应用管理“领域精华内容

DTCC 干货 | 腾讯营销数据平台

摘要:广告平台是一个数据驱动的平台,数据在系统中高效流动,形成闭环,产生价值。腾讯广告系统每天有上百亿次请求量,以及上百T的数据,保证数据流的稳定可靠和高性能是数据系统的核心问题。对于数据分析场景,腾

有了这8个Chrome扩展工具,Web开发事半功倍!

Chrome浏览器扩展程序,无论对开发人员还是设计人员来说,都是非常有用的,有些扩展程序会对开发工具的某类功能进行增强,也有一些会复制开发工具中的部分特性。从某种意义上来说,Chrome商店中的每个扩

云服务已占企业网络流量的85%

来自云安全公司Netskope的一份报告显示,云服务目前已占企业网络流量的85%。云服务落地加快,主要由跨组织的协作驱动,需要多个云服务来支撑。在前20个云服务中,云存储和协作应用占据了榜单首位,一些

细数SAP环境中的8大安全错误

现代SAP足迹的复杂性和常见的安全故障使许多组织暴露在可避免的风险中。配置错误和其他错误(其中许多是多年来众所周知的)不断破坏企业SAP环境的安全性。SAP足迹的迅速复杂性增长是造成这种情况的一个重要

100 个最常用的 PHP 函数

下面的列表是最常用的前100个PHP函数:它们是最常用的PHP中自带的函数。 这些函数被命名使用,并从1到100进行排序。其他的4500个函数现在还没在排名中。下面频率列表表示在PHP代码中使用此函

首日精彩 DTCC大会见证数据库领域十年变迁!

【ITPUB独家报道】2019年5月8日-10日,第十届中国数据库技术大会(DTCC2019)在北京新云南皇冠假日酒店隆重召开。作为国内顶级的数据领域技术盛会,本次大会以“数据风云十年变迁”为主

盘点2018:数据库领域关键词“自研” ”融合“ ”崛起“

尽管2019年已然开始,但只要农历春节还没过,就意味着2018年还没有真正结束。回望过去一年,数据库领域发生了哪些有代表性的事件?这些事件背后预示哪些趋势?尽管2019年已然开始,但只要农历春节还没过

GoWeb教程_11.3. Go 怎么写测试用例

开发程序其中很重要的一点是测试,我们如何保证代码的质量,如何保证每个函数是可运行,运行结果是正确的,又如何保证写出来的代码性能是好的,我们知道单元测试的重点在于发现程序设计或实现的逻辑错误,使问题及早

区块链仍处于婴儿期,金融业是应用最多的两个领域之一

如果问你2018年什么技术比较火,答案中一定会有区块链。从春节“3点钟无眠区块链”的狂欢开始,伴随着过山车一般的币价逐渐走向沉寂,链圈、矿圈、币圈的鄙视链似乎也不再那么重要。10月24日下午过后,在国

领域驱动设计(DDD)高手养成记

开发出一款基于业务的高质量软件产品,一直是架构师与软件开发工程师为之努力的目标,之所以说是努力的目标,是因为这其中存在众多的难题。比如:如何将业务需求准确的转化为软件设计?如何能让团队人员在开发时能专

一篇文章看懂,存储虚拟化在不同用例中的实践与优势

存储虚拟化是一种对物理存储资源进行抽象的技术,使其看起来像是一个集中的资源。虚拟化掩盖了管理内存、网络、服务器和存储中资源的复杂性。存储虚拟化运行在多个存储设备上,使它们看起来就像一个单一的存储池。这

走近科学,探究阿里闲鱼团队通过数据提升Flutter体验的真相

背景闲鱼客户端的Flutter页面已经服务上亿级用户,因此用户体验尤其重要,完善Flutter性能稳定性监控体系,以便及早发现线上性能问题,也可以作为用户体验提升的衡量标准。那么Flutter的性能到

调查:2019年数据分析市场面临的挑战有哪些?

分析和数据科学行业对人才的需求急剧增长,为该行业求职者提供了很多工作机会。无论是500强还是初创企业,每个团队都在使用分析来从数据中获得有价值的信息。然而,在人才、客户定位和收集数据等方面,这个行业仍

做银行家里的数据专家:ING探索大数据时代下的金融最佳实践

大数据文摘出品记者:高延6月18-21日,O’ReillyAIConference在北京召开。大会上,来自荷兰的金融公司ING的IT主管BasGeerdink带来了《关于数字驱动企业》的主题分享。进入

甜过初恋!浙大博士用200个西瓜130页论文,教你用机器学习科学挑瓜

大数据文摘出品作者:易琬玉刚刚送走了最热七月,转眼就迎来了最热八月。2019年是人类有气象纪录以来最热的几个年份之一,虽然这个夏天还没结束,但气象学家们已经有十足把握做出这个判断。为了应付热,人们想出