W dzisiejszych czasach firmy mogą gromadzić i przechowywać wiele danych klientów dzięki postępowi technologicznemu i mocy obliczeniowej. Firmy wykorzystują te dane, gromadzone w czasie, do identyfikowania trendów w zachowaniach konsumentów. Wykorzystują te spostrzeżenia do dostosowywania rekomendacji produktów, sprzedaży dodatkowej i oferowania konsumentom ukierunkowanych reklam.

W tym artykule omówimy listę najważniejszych przypadków użycia nauki o danych w reklamie, aby dać Ci kilka cennych informacji na temat wpływu danych na wrażenia użytkownika. Następnie przyjrzymy się niektórym strategiom dla analityków danych, którzy chcą pracować w marketingu.

Jak nauka o danych jest wykorzystywana przez firmy marketingowe

1. System rekomendacji

Systemy rekomendacji są używane przez witryny handlu elektronicznego, a także usługi przesyłania strumieniowego, takie jak Netflix i YouTube, do generowania spersonalizowanych rekomendacji na podstawie historii przeglądania.

Pomyśl na przykład o tym, jak Twoje rekomendacje filmowe stają się bardziej wyspecjalizowane, im więcej wydajesz na Netflix. Wynika to z faktu, że algorytm serwisu w coraz większym stopniu identyfikuje Twoje nawyki związane z transmisją strumieniową. System śledzi, jak długo oglądasz film lub program telewizyjny i dostosowuje preferencje domeny zgodnie z Twoimi ocenami. Te techniki nauki o danych analizują, jak zachowują się wszyscy inni użytkownicy, którzy już mają Twoje preferencje dotyczące przesyłania strumieniowego, i formułują bardziej precyzyjne zalecenia na podstawie tych danych. Jeśli zastanawiasz się, jak działa system rekomendacji, zapoznaj się z sekcją kurs uczenia maszynowego w Bombaju w celu uzyskania szczegółowego przeglądu.

2. Prognoza odpływu klientów

Nawet zanim sami zdasz sobie z tego sprawę, firmy wykorzystujące analitykę danych w marketingu mogą przewidzieć, jakie jest prawdopodobieństwo, że przestaniesz odwiedzać ich strony internetowe i korzystać z ich produktów lub usług. Jest to bardzo skuteczna metoda utrzymania użytkownika, znana jako przewidywanie odejścia klienta.

Oto przykład, dlaczego przewidywanie utraty klientów jest niezwykle skuteczne:

Weź pod uwagę sytuację, w której subskrybowałeś usługę tylko z miesięczną opłatą, aby wkrótce ją anulować. Usługodawca musiał wysyłać Ci liczne komunikaty uzupełniające, promocje i specjalne rabaty. Dzieje się tak, ponieważ firma próbowała przyciągnąć Cię z powrotem wyjątkowymi ofertami, ponieważ nie chciała stracić Cię jako klienta. Ponieważ jednak już zdecydowałeś się odejść, często jest za późno, aby poprosić ich o ponowne wzbudzenie twojego zainteresowania.

3. Segmentacja klientów

Czasami możesz obejrzeć reklamę produktu, którego nie używałeś i nie wiesz, że ci się podoba. Ale po obejrzeniu reklamy decydujesz się na zakup produktu, ponieważ przemawia do Ciebie. Każdy mógł przewidzieć twoje zamiłowanie do określonego przedmiotu na długo przed tym, zanim zdasz sobie z tego sprawę.

Dzieje się tak prawdopodobnie dlatego, że algorytm zauważył, że mam cechy wspólne z innymi, którzy lubili uprawiać jogę, a większość z nich szukała pożywnej kuchni wegańskiej.

Techniki segmentacji klientów mogą być niezwykle pomocne w wykrywaniu podobieństw demograficznych, często niewidocznych gołym okiem.

4. Analiza koszyka rynku

Najczęstszym marketingowym zastosowaniem nauki o danych w restauracjach i placówkach handlowych jest analiza koszyka. Firmy te wykorzystują algorytmy do znajdowania produktów, które są często kupowane razem. Produkty są następnie układane w taki sposób, aby klienci mieli do nich łatwy dostęp, umieszczając je blisko siebie na półkach lub w menu.

Upselling może być znacznie ułatwiony poprzez umieszczenie blisko powiązanych ze sobą rzeczy w tej samej bezpośredniej linii wzroku. Na przykład, ponieważ proszek do pieczenia jest często kupowany razem z mąką, jest on umieszczany dokładnie na tej samej półce.

5. Analiza nastrojów

Firma musi upewnić się, że nowy produkt spodoba się klientom, zanim wprowadzi go jako część swojego asortymentu. Produkty muszą rozwiązywać istniejący problem rynkowy i mieć inną propozycję wartości. Marketing-mix odnosi się do asortymentu strategii wykorzystywanych przez marketerów w celu zwiększenia atrakcyjności ich ofert i wyróżnienia się na tle konkurencji.

Dlatego analiza nastrojów jest fantastycznym narzędziem do znajdowania luk w obecnych liniach produktów i pomagania firmom w podejmowaniu decyzji, co wprowadzić na rynek w następnej kolejności.

Podsumowując, firmy marketingowe powinny przyjąć metodologie data science, aby wyprzedzić konkurencję.