Наука о данных и аналитика приводят к огромным сдвигам в маркетинге. На самом деле возможности открываются так быстро, что новые приложения для маркетинга, основанного на науке о данных, появляются почти так же быстро, как маркетологи могут их представить.
Когда наука о данных в маркетинге стала популярной?
Только в 2016 году Специалист по маркетинговым данным стал отдельной уникальной должностью. Такие авторитетные организации, как Dun & Bradstreet, Venture Beat и Marketing Land, начали публиковать публикации на тему науки о данных в маркетинге.
Более того, в 2015 году также вышла первая книга по этой теме - Наука о маркетинговых данных: методы моделирования в прогнозной аналитике.
Что такое специалист по маркетинговым данным?
Маркетинговая наука о данных (MDS) - это новая ниша в науке о данных. Это сложная роль, которая сосредоточена исключительно на получении творческих идей на основе интеллектуального анализа данных, обработки данных, визуализации данных и повышения эффективности цифрового маркетинга компании. MDS анализирует как внутренние, так и внешние наборы данных и использует полученные данные для информирования своей организации о поведении клиентов, тенденциях развивающихся рынков, а также для предоставления рекомендаций об изменениях или дополнениях к маркетинговой тактике и методологиям анализа.
Специалистам по маркетинговым данным поручено производить надежные прогнозные и предписывающие аналитические данные на основе передовых методов статистического моделирования и / или методологий машинного обучения. Еще одна важная часть их роли - это межличностные навыки: они должны уметь выражать сложные идеи простым языком, чтобы руководство и вспомогательный персонал понимали и извлекали пользу из выполняемой ими работы. Более подробная информация о роли, требованиях к навыкам и предыстории перечислены ниже.
Практическое применение науки о данных в маркетинге:
- Повышение точности целевой аудитории
- Эффективная оптимизация бюджета
- Определение правильных каналов
- Целенаправленное привлечение потенциальных клиентов на основе данных
- Профилирование клиентов и отслеживание поведения
- Создание контентной стратегии
- Анализ настроений
- Стратегия ценообразования
- Взаимодействие в реальном времени
- Улучшение клиентского опыта
- Повышение лояльности и удержания клиентов
- Группы сообщества и отслеживание общих интересов
Специалист по маркетинговым данным, Должность:
- Генерируйте предписывающие идеи - тактические и стратегические идеи для повышения эффективности маркетинга
- Исследовательский анализ данных
- Выбор метрики и метода
- A / B тестирование
- Консультации, обучение и помощь руководству и другим специалистам в работе с данными организации и их понимании.
Требуемые навыки:
- SQL
- Визуализация данных (Tableau, D3.js и др.)
- Написание сценариев на Python или R
- Прогностическое моделирование (статистические методы и / или методы машинного обучения)
- Отличные «навыки работы с людьми» - для сотрудничества с инженерами по обработке данных, руководителями бизнеса и другим вспомогательным персоналом.
Некоторые текущие тенденции приложений MDS включают:
Рост цифровой рекламы. Цифровая реклама, управляемая данными, дает возможность небольшим организациям и агентствам, которые когда-то были отрезаны от дорогостоящей телевизионной рекламы, создавать новые и рентабельные маркетинговые каналы, цифровая сфера.
Микро-таргетинг и микросегментация. Статистический анализ полуструктурированных и неструктурированных данных позволяет маркетологам разделять и нарезать данные таким образом, чтобы информировать о творческом выполнении в соответствии со стратегиями микротаргетинга. Это помогает маркетологам доставлять специализированные предложения небольшим узкоспециализированным группам клиентов.
Скорость и эффективность. От планирования и продвижения до выполнения маркетинговые подходы на основе аналитики могут повысить скорость и улучшить выполнение кампаний. Чтобы подтвердить успех, методы аналитики можно применять к огромным наборам данных, чтобы измерить эффективность маркетинговых программ и помочь маркетологам понять, какие программы работают лучше всего.
Эксперименты в режиме реального времени. Использование аналитики для лучшего понимания настроений клиентов по поводу атрибутов товаров и услуг становится основной компетенцией. Важной новостью здесь является то, что сценарии и эксперименты теперь можно тестировать в режиме реального времени, а не задним числом или периодически. В результате у компаний появляется возможность более оперативно взаимодействовать с клиентами и радовать их.
По словам профессора Фейта, для этого человека очень важно понимать весь путь к покупке и уметь задавать такие вопросы, как:
- В каких случаях мы касаемся нашего клиента?
- Какие у нас есть данные, которые говорят нам, как происходит это взаимодействие?
- Если бы у нас было на доллар больше, чтобы потратить на сбор данных и аналитику на любом этапе жизненного цикла клиента, какую самую важную информацию мы могли бы получить о наших клиентах?
От рекламы и просмотра веб-страниц до покупок, доставки и получения, обслуживания клиентов и настроений клиентов, выраженных в социальных сетях, многие эффективные чемпионы по маркетингу и науке о данных знают весь путь клиента и все связанные с ним данные, которые приводят к большему пониманию.
