Data Science在Marketing领域的应用

Data Science在Marketing领域的应用

Marketing这个功能在各个公司都有相关的岗位,无论是facebook这样的社交平台,还是Amazon这样的AWS云端计算平台,又或者是一个软件提供商只要有产品和服务,那么销售给客户的过程就需要Marketing的商业活动。Data Science在这方面有很多应用的实例,可以帮助公司更好的去做Marketing工作,几乎每个企业都需要这样的专业人才。

今天我们一起来学习Data Science在Marketing领域的应用。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容,可以阅读以下这些文章:
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所谓的digital marketing,就是使用一些数字的手段进行marketing,这个数字手段包括哪些呢?它一定是建立在数字互联网的基础之上,可以通过社交媒体、广告、传媒、搜索引擎、SEO来进行。

上图是digital marketing里面几个商业活动的步骤,这只是一个非常基础和标准的过程,对于不同的产品和服务,步骤会有所增减,根据情况而定。digital marketing几乎贯穿了公司整个marketing过程,帮助公司大大的提升了用户转换的效率。

我们把Data Science在Marketing领域的用途分为几个模块,首先是市场分析,它是进行一个产品的推广和服务的最基本的步骤,是考察对市场的了解。这里我们可以分为三个步骤(如图)

第二类是产品和品牌的定位,公司有产品和一定的市场,那么产品的特点是什么呢?在市场中的定位如何?

这里我们提一下数据分析的策略和方法,如图,所谓的STP就是Sementation、Targeting、Positioning这三个单词的首字母缩写。Sementation是对用户和市场的细分。Targeting是公司主攻的目标,有多个市场细分的情况下,通过对竞品的分析,确定一个方向,从而更好的服务,而Positioning指的是在市场中的定位。

Segmentation是必需的商业知识点,其中包括四个分类方法:Demographic(人口)Geographic(地理)Psychological(心理)Behavioral(行为)。先看一下Demographic Segmentation,包括年龄、性别、家庭规模、收入、工作、教育情况、宗教种族(慎用)等。

Geographic Segmentation不仅仅是地点问题,还包括地区、城市规模大小以及密度等。

Behavioral Segmentation是用户行为细分,典型的因素包括场合、用户的状态,使用率以及用户忠诚度状态等。

Psychographic Segmentation是根据社会阶层、文化、生活方式、性格等将用户区分成不同的组。

除了市场地位、市场分析,在营销领域还有社交媒体的运用。我们生活在社交媒体的时代,每个人都可以施展社会影响力,比如在微信发表一个朋友圈评论,在Linkedin中拓宽以后的职业发展。在数字营销方面,可以通过Facebook广告、Twitter、YouTube、TikTok推广等。

社交网络是数据化经营的一个非常重要的渠道。而如何制定一个社交媒体营销策略呢,首先设定合适的目标,熟悉并拓展现有社交媒体,研究现有用户并将用户拓展到其他平台,然后做竞品分析,根据用户定位创建合适的视角媒体内容,最后制定、执行计划和评估。

什么是数据驱动的社交媒体营销,首先是衡量指标,有了衡量指标之后,又如何增长网络流量、提升转化率,如何利用ETL、数据仓储等现有数据工具呢。所以基本的方法是,首先定义衡量指标,二计算衡量指标,三是提升。

市场认知策略和衡量指标,一是如何增长现有用户,二是建立一贯性且可靠的计划。

然后是流量,访问次数;之后是点赞或者评论的数量;最后是分享的数量。这些就是metrics。

在社交媒体里面的订阅数、活跃者订阅数、DAU、network里面的内容包括email、社交媒体的帖子的发布,点赞数量等都是非常重要的metrics。

下面就是建立一种稳定的和用户之间的联系。包括订阅、传播、大V或者网红的影响力、用户流失分析等。

另外就是sales。这里面的metrics包括销售额、转换率、营销成本节约、其他渠道的广告分析、客户忠诚度、留存率等。

这都是在使用数字社交媒体进行市场营销的时候,在data science里面的技术方法的应用。

最后看一下定价。定价可以理解为是数字化营销里面一个方向,定价策略主要包括基于成本的定价、竞争性定价、基于价值的定价、渗透定价等。

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Recap 作者:数据应用学院
美工编辑:过儿
校对审稿:Miya
公开课回放链接:https://www.youtube.com/watch?v=snSPa9AwIe0&t=58s