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Es posible que haya escuchado o no el término ciencia de datos de marketing. Especialmente para aquellos de ustedes que trabajan en el mundo de la estrategia de marketing digital para mejorar los viajes de los clientes.

A medida que la era de la transformación digital o digitalización de los negocios se ha vuelto común en varios sectores de la industria en las últimas décadas, los grandes conjuntos de datos digitales (big data) se han convertido en un factor determinante para el éxito de las empresas. Procesos de negocios. Esta no es una excepción en la aplicación de estrategias de marketing, donde la ciencia de datos influye en las técnicas de marketing o promoción que los especialistas en marketing solían hacer solo tradicionalmente y ahora se pueden hacer digitalmente (marketing digital).

Sin embargo, el uso de la ciencia de datos de marketing en campañas de marketing digital puede ser una estrategia de operaciones de marketing en la gestión de procesos comerciales complejos. Entonces, ¿cuál es el significado de la ciencia de datos en el marketing como una forma de crecimiento empresarial en la actualidad?

Familiaridad con la ciencia de datos de marketing.

La definición de ciencia de datos de marketing se refiere al concepto de ciencia de datos en sí. Según el sitio web Hop.Online, La ciencia ha dado Un enfoque científico que incluye una amplia gama de campos especializados como las matemáticas, la estadística y la computación para simplificar el proceso de análisis de datos y crear una visión holística y holística de los datos sin procesar.

Y en el campo del marketing, la ciencia de datos es útil para ayudar en el proceso de análisis, recopilación (minería de datos), revisión (limpieza de datos), proporcionando datos relevantes para las necesidades de las campañas de marketing. Por ejemplo, datos sobre clientes potenciales (clientes potenciales), rendimiento de marketing, alcance y percepción del cliente, satisfacción del cliente e incluso combinación de ventas.

Al principio, bastaba con analizar los datos utilizando herramientas sencillas de BI (inteligencia empresarial). Sin embargo, dado que muchas industrias han asumido la función y el papel de la ciencia de datos de marketing, muchas empresas prefieren integrar el aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) y la visualización de datos. En su estrategia de marketing como sistema.

Con este enfoque de ciencia de datos, los especialistas en marketing pueden comprender mejor a los clientes (conocimiento del cliente) y su comportamiento (comportamiento del consumidor). El objetivo es proporcionar la mejor experiencia al cliente al tiempo que aumenta el valor de vida del cliente (CLV).

Además, las empresas pueden mejorar el rendimiento empresarial y la automatización de los procesos de marketing (marketing Automation) así como la facilidad en la toma de decisiones (decisionmaking). De esta forma, los especialistas en marketing evitarán errores en su planificación de marketing (plan de marketing).

5 ciclos de marketing de ciencia de datos

De hecho, el ciclo de vida de la ciencia de datos en marketing se refiere a las cinco etapas principales del ciclo de vida de la ciencia de datos. Aquí está la explicación.

1. Definición objetiva

Primero, debe definir sus objetivos de marketing y establecer prioridades. Por ejemplo, qué problemas desea resolver con una estrategia de marketing o qué desafíos enfrentarán los clientes al comercializar y vender un producto o servicio.

En este primer paso, debe comenzar recopilando los datos iniciales, organizar los datos (ubicación de datos) e identificar problemas de calidad de datos (gestión de datos). Durante este proceso, pueden surgir varias subcategorías interesantes que lo ayudarán a formular una mejor hipótesis.

2. Preparación de datos

En la fase de preparación de datos, necesita herramientas de análisis de marketing, que es un área separada del almacén de datos. A continuación, asegúrese de realizar exploración, preprocesamiento (preprocesamiento de datos) y refinamiento de datos (enriquecimiento de datos) antes de pasar al siguiente paso.

3. Construcción de modelos

La fase de modelado se refiere al proceso de seleccionar el modelo de datos más apropiado y recopilar un grupo de datos en un tren de prueba y un grupo (consumo de datos).

Durante esta fase de creación, debe determinar las técnicas y métodos que desea utilizar para crear relaciones entre variables o datos (modelado de procesos comerciales). Puede aprovechar las técnicas de aprendizaje automático, como la selección de funciones, el análisis de componentes principales y los algoritmos de agrupación.

4. Establecimiento

En este punto, su objetivo comercial es crear un mecanismo de marketing que lo ayude a presentar su modelo a los clientes u otros sistemas. Según su proyecto, los pasos de implementación pueden significar obtener el resultado del modelo o escalarlo a la nube. Usuario base El más largo

5. Monitoreo

Cualquiera que sea su objetivo final, recuerde monitorear y evaluar constantemente su flujo de trabajo. Este paso le permite identificar rápidamente problemas de regresión y estabilidad empresarial.

Ejemplos de la aplicación de la ciencia de datos en marketing

Aunque muchas empresas han adoptado la ciencia de datos de marketing, todavía puede haber muchas empresas incipientes, como nuevas empresas o pymes/UMKM, que simplemente siguen este enfoque.

Para ayudarlo a comprender mejor cómo la ciencia de datos puede funcionar para su estrategia digital, aquí hay algunos ejemplos de aplicaciones de ciencia de datos en marketing que las empresas usan comúnmente.

1. Segmentación de clientes

Uno de los beneficios más importantes de la ciencia de datos en el marketing digital es la segmentación de clientes. En resumen, la segmentación de clientes es la división del mercado objetivo o clientes potenciales (potenciales) de una cuota de mercado específica en grupos diferenciados (nicho de mercado).

Este grupo de ciencia de datos simplifica el proceso y ayuda a los especialistas en marketing a crear estrategias específicas para cada segmento y convertir clientes. Puede basarse en varias características del cliente (personas compradoras), por ejemplo, datos demográficos, comportamiento, deseos (demandas), problemas (puntos débiles del cliente) o poder de negociación de los clientes.

Por ejemplo, si planea lanzar un producto dirigido a la generación del milenio en Java, debe desarrollar una estrategia de orientación eficaz para cada consumidor (marketing STP).

2. Análisis del sentimiento del cliente

Básicamente, es muy importante que construyas una reputación positiva para tu negocio o marca (reputación de marca). Bueno, una forma de asegurarse de que su empresa tenga el control de su reputación es utilizar el sentimiento del cliente (marketing emocional) a través del análisis de sentimiento.

El análisis de sentimiento es una técnica de clasificación de texto que le permite comprender cómo se sienten los clientes acerca de su marca (experiencia de marca), producto o servicio. Esto incluye clasificar el sentimiento detrás de datos como conversaciones en redes sociales, comentarios de clientes, reseñas, encuestas de satisfacción del cliente y conversaciones de servicio al cliente (servicio al cliente activo).

3. Embudo de marketing

Ejemplos de la aplicación de la ciencia de datos en marketing

En el pasado, las campañas de marketing se centraban en el conocimiento de la marca, la adquisición de clientes y la activación de la marca. Mediante el uso de la ciencia de datos de marketing, ahora es mucho más fácil para su empresa obtener ingresos, lealtad de clientes y patrocinio (marketing de referencia).

Puede utilizar este enfoque de ciencia de datos de marketing para:

4. Selección de clientes potenciales y calificación de clientes potenciales

Cuando se trata de marketing digital para la industria SaaS (Software as a Service), tener clientes potenciales de calidad es un primer paso importante para generar la lealtad del cliente.

Usando la ciencia de datos de marketing, los especialistas en marketing pueden predecir qué estrategias publicitarias atraerán la mayor atención de los clientes. Alienta a las empresas a calificar cualitativamente a los clientes potenciales, también conocido como puntuación de clientes potenciales. Además, un enfoque de marketing basado en la ciencia de datos puede ayudarlo a evaluar el valor del cliente en función de las características de los segmentos de clientes y su comportamiento.

5. Análisis predictivo

El análisis predictivo reúne modelos de aprendizaje automático y minería de datos para predecir la probabilidad de ciertos eventos futuros que pueden afectar a sus clientes o negocios (pronóstico comercial).

Esta técnica analítica utiliza datos históricos y actuales que permiten a los científicos de datos identificar tendencias de marketing y predecir la probabilidad de realizar determinadas acciones, como darse de baja de un producto o servicio.

Además, los especialistas en marketing también pueden distribuir contenido de marketing a la audiencia adecuada, determinar la efectividad de las campañas de publicidad digital antes de que se publiquen y planificar de manera efectiva las ventas cruzadas de productos o adicionales (plan de ventas).

6. Estrategia de precios

Los modelos de ciencia de datos se destacan en la integración de nueva información y la identificación de tendencias y demandas emergentes (planificación de la demanda). Esto abre oportunidades interesantes para las empresas de SaaS que desean definir una estrategia de precios efectiva centrada en el cliente para sus productos y servicios.

En general, la ciencia de datos puede ayudar a las estrategias de fijación de precios al proporcionar información valiosa sobre la elasticidad de la demanda (gestión de la demanda). Así es como los clientes reaccionan a los diferentes precios y al mejor precio para su negocio en función de sus objetivos.

7. Optimización de los canales de negocio (optimización de canales)

Y, por último, Marketing Data Science también brinda acceso a conjuntos de datos recopilados a través de varios canales de marketing diferentes o una combinación de medios, como sitios web, redes sociales, YouTube y marketing por correo electrónico. .

Al analizar las interacciones en línea de los clientes potenciales dentro de los grupos, la ciencia de datos ayuda a los especialistas en marketing a establecer conexiones, crear viajes e identificar oportunidades perdidas en los canales más populares entre su público objetivo.

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