在這篇文章中，我們將介紹一些數(shù)據(jù)科學(xué)在營銷領(lǐng)域的關(guān)鍵用例。

就數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)鍵目標(biāo)是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的洞察而言，為了獲得更高的盈利，營銷領(lǐng)域不能忽略這些洞察的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)技術(shù)，為在營銷中更好地了解目標(biāo)受眾提供了機(jī)會(huì)。

數(shù)據(jù)科學(xué)主要應(yīng)用于分析、搜索引擎優(yōu)化、客戶參與、響應(yīng)性、實(shí)時(shí)營銷活動(dòng)等細(xì)分營銷領(lǐng)域。此外，在市場營銷中應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)和分析的新方法每天都在出現(xiàn)。其中，新的用例還有包括數(shù)字廣告、微目標(biāo)、微細(xì)分以及其他等等。

下面讓我們將集中討論幾個(gè)引起特別注意，并可能將在一段時(shí)間內(nèi)證明其效率的用例。

客戶細(xì)分

所有的客戶都是個(gè)體。因此，那種放之四海而皆準(zhǔn)的方法根本沒有效率。在這種情況下，客戶細(xì)分可以拯救市場營銷人員。統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用使得市場營銷人員可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片并對(duì)客戶進(jìn)行分組。

顧客細(xì)分是根據(jù)顧客特征中特定標(biāo)準(zhǔn)的巧合性將顧客劃分為不同的群體的過程。

有三種重要的細(xì)分類型是最常用的。其中包括:

·基于接觸點(diǎn)的細(xì)分

·基于購買模式的細(xì)分。

最后一個(gè)，在市場營銷中，微細(xì)分應(yīng)用似乎也是一個(gè)上升的趨勢(shì)。微細(xì)分要高級(jí)得多，它有助于將人們分成更精確的類別，尤其是關(guān)于行為意圖的。因此，營銷活動(dòng)可能是量身定做的喜好，即使是數(shù)量最少的客戶群體。

實(shí)時(shí)分析

事實(shí)證明，實(shí)時(shí)分析能夠立即將市場洞察帶入營銷活動(dòng)中。由于最近社交媒體和通信技術(shù)的普及，這些實(shí)時(shí)營銷機(jī)會(huì)成為可能。

高效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析為公司帶來了可觀的收入增長。實(shí)時(shí)算法處理兩組數(shù)據(jù)：客戶數(shù)據(jù)和運(yùn)營數(shù)據(jù)。

客戶數(shù)據(jù)可以洞察客戶的需求、偏好和需求。運(yùn)營數(shù)據(jù)反映了客戶所做的各種事務(wù)、操作和決策。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用為營銷活動(dòng)帶來了效率、速度和高性能。

市場營銷中的實(shí)時(shí)分析提供了一個(gè)機(jī)會(huì)去:

·了解更多關(guān)于客戶的細(xì)節(jié)

·尋找有效的平臺(tái)

·提供獨(dú)特的客戶體驗(yàn)

·運(yùn)行實(shí)時(shí)測(cè)試

·確定好的工作實(shí)踐

·立即做出反應(yīng)。

預(yù)測(cè)分析

目前，即使是中等規(guī)模的公司也可以很容易地獲取大量數(shù)據(jù)。這就是預(yù)測(cè)分析在市場營銷中如此廣泛應(yīng)用的原因。

預(yù)測(cè)分析是統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，高概率地預(yù)測(cè)未來。在市場營銷中應(yīng)用預(yù)測(cè)分析有很多機(jī)會(huì)。下面我們探討一下那些被證明是最有效的方法：

預(yù)測(cè)分析客戶的行為

聚類模型、預(yù)測(cè)、協(xié)同過濾、回歸分析都被應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)顧客行為中的相關(guān)模式，以預(yù)測(cè)未來的購買趨勢(shì)。

預(yù)測(cè)分析，以獲得資格和優(yōu)先級(jí)的線索

這里包括預(yù)測(cè)評(píng)分、識(shí)別模型和自動(dòng)分割。這能夠獲得有關(guān)資格和優(yōu)先級(jí)的線索，使您的營銷努力更有效。應(yīng)用這些模型，你可以確保根據(jù)購買傾向做好最充分的準(zhǔn)備。

預(yù)測(cè)分析將正確的產(chǎn)品推向市場

在這種情況下，數(shù)據(jù)分析能夠幫助營銷團(tuán)隊(duì)做出關(guān)于應(yīng)該向市場交付什么產(chǎn)品或服務(wù)的正確決策。

面向目標(biāo)的預(yù)測(cè)分析

這與一大堆預(yù)測(cè)分析模型有關(guān)，比如親和分析、響應(yīng)建模、客戶流失分析。這些模型用于識(shí)別最有價(jià)值的客戶，并在正確的時(shí)間提供正確的服務(wù)。

推薦引擎

推薦引擎是試圖為客戶提供個(gè)性化體驗(yàn)和高滿意度的強(qiáng)大工具。營銷人員是那些應(yīng)該特別注意推薦引擎應(yīng)用的人。

推薦引擎的關(guān)鍵思想是將客戶的偏好與其可能喜歡的產(chǎn)品特性匹配起來。為此，推薦引擎通常使用以下模型和算法:回歸、決策樹、k最近鄰、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

推薦引擎是電子郵件和在線營銷活動(dòng)的關(guān)鍵目標(biāo)營銷工具。

市場購物籃分析

市場購物籃分析是指為了了解購買模式和揭示購買之間的共生關(guān)系而采用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。應(yīng)用這些技術(shù)可以預(yù)測(cè)未來的購買決策。

此外，市場購物籃分析可以顯著提高營銷信息的效率。除了營銷信息的類型，無論是直接報(bào)價(jià)、電子郵件、社交媒體、電話或通訊，你都可以提供下一個(gè)最好的產(chǎn)品適合特定的客戶。

營銷活動(dòng)優(yōu)化

營銷團(tuán)隊(duì)的主要任務(wù)是創(chuàng)建一個(gè)有效的、以客戶為導(dǎo)向的、有針對(duì)性的營銷活動(dòng)，致力于在正確的時(shí)間向正確的人傳遞正確的信息。

營銷活動(dòng)優(yōu)化涉及智能算法和模型的應(yīng)用，以提高效率。現(xiàn)代技術(shù)為數(shù)據(jù)收集和分析過程帶來了自動(dòng)化，減少了在數(shù)據(jù)收集和分析過程上花費(fèi)的時(shí)間，提供實(shí)時(shí)結(jié)果，并發(fā)現(xiàn)模式中的細(xì)微變化。智能數(shù)據(jù)算法會(huì)區(qū)別對(duì)待每個(gè)客戶。因此，較高的個(gè)性化水平變得更容易實(shí)現(xiàn)。

優(yōu)化過程包括幾個(gè)同樣重要且需要注意的步驟。下面我們概述一下這些步驟:

1、選擇合適的工具

投資那些能夠有效收集和分析數(shù)據(jù)的工具。確保你選擇的工具可以一起為你的活動(dòng)服務(wù)，將這些工具與現(xiàn)有系統(tǒng)和數(shù)據(jù)集成。

2、度量指標(biāo)

度量指標(biāo)可以識(shí)別需要改進(jìn)的過程和策略。你需要衡量這些參數(shù)，并將它們與你的營銷目標(biāo)進(jìn)行比較。

3、得出結(jié)論

根據(jù)數(shù)據(jù)做出正確的決定，使你的營銷活動(dòng)盡可能成功。

線索評(píng)分

客戶通過銷售漏斗的這一過程充滿了各種機(jī)會(huì)、選項(xiàng)和選擇。線索評(píng)分是用來確定那些潛在的客戶誰將通過漏斗，并且使他們的選擇有利于你的產(chǎn)品或服務(wù)。秘訣是什么?

根據(jù)每條線索的價(jià)值，對(duì)潛在客戶進(jìn)行排名。每一種線索的價(jià)值可能有不同的定義，但它們通常被稱為熱的、溫的或冷的。

線索評(píng)分收集的數(shù)據(jù)包括客戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、響應(yīng)速度、購買歷史、偏好、網(wǎng)頁瀏覽、訪問、喜歡、分享，甚至是他們經(jīng)?；貜?fù)的電子郵件類型。

作為線索評(píng)分的結(jié)果，銷售人員得到了關(guān)于誰是具有高購買意向的潛在客戶。因此，當(dāng)產(chǎn)品提供給正確的人時(shí)，就能促進(jìn)銷售。

優(yōu)化宣傳渠道和內(nèi)容

所有營銷工作的核心是接觸正確的客戶。然而，營銷格局已經(jīng)改變，并轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)世界。因此，多數(shù)公司的主要任務(wù)是確保該品牌在網(wǎng)上有強(qiáng)大的影響力。

本文的主要內(nèi)容是優(yōu)化數(shù)字營銷渠道的選擇：電子郵件營銷、點(diǎn)擊付費(fèi)廣告、搜索引擎優(yōu)化、展示廣告、社交媒體營銷、內(nèi)容營銷、聯(lián)盟營銷、在線公關(guān)。選擇余地很大。為了更好地進(jìn)行選擇，可以采取以下步驟:

·定義目標(biāo)

·分配預(yù)算

·確定你的受眾。

反過來，數(shù)字營銷的挑戰(zhàn)決定了品牌可以使用的內(nèi)容類型。如博客、文章、視頻、故事等。所有這些類型被證明或多或少有效，這取決于用于分發(fā)它們的通道。

結(jié)論

以上的用例證明了數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用為各品牌的營銷活動(dòng)帶來了諸多好處?？紤]到目前可用的數(shù)據(jù)量，不僅要收集數(shù)據(jù)，更要為公司的利益去使用數(shù)據(jù)。

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