Nauka o danych obejmuje analizowanie i interpretowanie dużych, złożonych ilości danych oraz przekształcanie ich w wartościowy wgląd w celu osiągnięcia celów biznesowych. Choć obecnie nie jest to dziedzina przełomowa, zmieniła wiele aspektów sposobu, w jaki rynki prowadzą działalność.

W rozmowie z Jerrym Johnsonem, założycielem i prezesem Marketing Data Science Associates oraz dyrektorem Cascade Strategies, rozmawiamy o nauce o danych, jej zastosowaniach w marketingu i jej przyszłości wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji.

BN: Jakie są najczęstsze zastosowania data science w marketingu?

JJ: Obecnie marketerzy na całym świecie stosują kilka metod data science. W dzisiejszych czasach większość firm gromadzi ogromne ilości informacji o swoich klientach i przechowuje je w różnych bazach danych, aby zoptymalizować działania marketingowe. Jednym z najczęstszych sposobów zastosowania nauki o danych w marketingu są systemy rekomendacji, które pozwalają użytkownikom wybierać z menu polecanych pozycji dostosowanych do historii przeglądania konkretnego użytkownika.

Jest też Churn Prediction, czyli technologia uczenia maszynowego, która może powiedzieć marketerom, jakie jest prawdopodobieństwo, że określony użytkownik opuści ich witrynę, anuluje zamówienie lub wypisze się z listy mailingowej. To potężne narzędzie do utrzymania klienta. Poza niektórymi wyrafinowanymi sztuczkami uczenia maszynowego i sztuczną inteligencją, data science staje się tak popularna wśród marketerów na całym świecie ze względu na to, jak potężnie może zoptymalizować tradycyjne strategie marketingowe, takie jak segmentacja, targetowanie i pozycjonowanie. nauka o danych może sprawić, że wszystkie trzy z nich będą niezwykle spersonalizowane i skuteczne dla firm, które wiedzą, jak wykorzystać bogactwo danych.

BN: Czy nauka o danych zmieniła marketing ze sztuki w naukę?

JJ: Nie powiedziałbym, że całkowicie zmienił marketing w proces naukowy, ponieważ marketing wciąż ma wiele aspektów, które wymagają ludzkiej kreatywności. Analiza danych może oczywiście zapewnić dokładne prognozy reklam, ale ktoś nadal musi napisać kopię. nauka o danych, przynajmniej do tej pory, nie przeniosła marketingu z domeny kreatywnej do naukowej, a przynajmniej nie całkowicie. Analityk danych marketingowych może znaleźć odpowiedzi na pytania takie jak „Kim są Twoi potencjalni klienci?” i „Co ludzie myślą o Twojej marce (analiza sentymentu)”, ale ostatecznie to zespół kreatywny będzie musiał wdrożyć nieszablonowe metody dotarcia do wskazanych klientów i odpowiedzieć na popularne sentyment i postrzeganie marki. Z tego przykładu możemy więc zobaczyć, że nauka o danych zamiast tego sprawiła, że ​​kreatywność zespołów marketingowych stała się znacznie bardziej efektywna i poparta rozumowaniem. Nie strzelamy już w ciemno, ponieważ mamy teraz dane, które są znacznie bardziej wiarygodne i przewidywalne niż wcześniej. Innymi słowy, analiza danych marketingowych usprawniła kreatywność.

BN: Jaka jest różnica między nauką o danych marketingowych a analizą marketingową?

JJ: Mają wiele wspólnych cech, takich jak wizualizacja danych, zapytania o dane i uzyskiwanie wglądu opartego na danych, ale nadal mają kilka kluczowych różnic. Narzędzia analityczne są wykorzystywane przez analityków danych do interpretacji i analizy historycznych danych marketingowych. Analityka, gałąź nauki o danych, skutecznie wykrywa trendy historyczne i przekazuje wyniki wcześniejszych działań. Z drugiej strony nauka o danych marketingowych jest skuteczna w zrozumieniu, w jaki sposób wszystkie dane pierwszej, drugiej i trzeciej strony mogą być wykorzystywane do uzyskiwania konkurencyjnych informacji biznesowych. Analitycy danych marketingowych to zasadniczo analitycy biznesowi, którzy bardziej koncentrują się na przewidywaniu skutków nadchodzących działań niż na przeglądaniu przeszłych wzorców.

Podczas gdy analiza danych jest niezbędna do reagowania na trudniejsze kwestie dotyczące przyszłości firmy, analityka jest wymagana do zrozumienia wcześniejszej skuteczności marketingu. Aby wyodrębnić informacje marketingowe z danych i przekształcić je w wiedzę biznesową, potrzebujesz zarówno dyscyplin, jak i narzędzi.

BN: Dlaczego włączenie nauki o danych do marketingu mix stało się tak ważne?

JJ: Data science w ostatnich latach stała się nieodzowną częścią marketingu mix. Obecnie wiele firm uwzględnia analitykę danych od wczesnych etapów samej ścieżki marketingowej, aby uzyskać wyższy zwrot z inwestycji. Oparcie drugorzędnych strategii na opartych na danych podstawowych strategiach lejków marketingowych pomaga markom podejmować lepsze decyzje, przewidywać trendy i przyszłe możliwości, optymalizować budżety, udoskonalać segmentację odbiorców i targetowanie, dokładnie badać postrzeganie marki, poprawiać wrażenia klientów oraz planować bardziej precyzyjną i trafną strategię dotyczącą treści .

W świecie, w którym każdego dnia tworzonych jest ponad 2,5 miliona gigabajtów danych, firmy nie mogą naprawdę pominąć analizy danych w swoich planach marketingowych. Jeśli to zrobią, będzie to dla nich nie tylko kosztowne; będzie to również utrudniać ich postęp.

BN: Czy wierzysz, że sztuczna inteligencja zmieni naukę o danych? Jak wpłynie to na świat marketingu?

JJ: Sztuczna inteligencja jest zasadniczo kolejnym krokiem w nauce o danych. W czasach, gdy firmy nieustannie poszukują nowych metod sprzedaży dla przesyconej publiczności, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znacznie zwiększają efektywność procesu analizy danych i zapewniają nam niespotykany wcześniej dostęp do informacji o klientach.

Z pomocą sztucznej inteligencji będziemy dysponować bardziej wyrafinowaną analizą predykcyjną i warstwami danych — zautomatyzowanym systemem ustalania priorytetów, który przenosi stosy zimnych (nienadających się do zastosowania lub mniej wykorzystywanych) danych do tańszego długoterminowego przechowywania w celu uzyskania dostępu i odzyskiwania w razie potrzeby , a także zwalniając cenniejsze miejsce na bardziej użyteczne, aktywne i dynamiczne dane bez konieczności ręcznego przeprowadzania tej separacji przez kogoś. Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji analityka natywna w chmurze stanie się znacznie ważniejsza w procesie marketingowym i przetwarzaniu danych jako usługi [DaaS] popularność modelu wzrośnie.

Nie oznacza to, że roboty AI zastąpią analityków danych w branży. Wiemy, że bez względu na to, jak zaawansowana może być technologia sztucznej inteligencji, nadal będzie wymagać interwencji człowieka w celu obsługi złożonych lub niezwykle nowych danych. Poza tym maszyny nie mają umiejętności miękkich ani intuicji. Przynajmniej jeszcze nie.

Kredyt obrazu: donskarpo / Shutterstock