数据科学和数字营销:Data Science在Digital Marketing领域有哪些应用?

数据科学和数字营销:Data Science在Digital Marketing领域有哪些应用?

DigitalMarketing是当下互联网时代最重要的市场推广方式。它尽可能地利用先进的IT技术,以最有效、最省钱的方式谋求新的市场开拓和新的消费者挖掘,代表着未来数字营销的趋势。

作为一个合格的市场专员或者分析师,使用数据分析的方法来处理Digital Marketing中的数据是检验市场策略是否正常运作的最佳方式。不过,采取合适妥当的分析手段才能获得最有效的分析结果。作为一名合格的求职者,有哪些常见KPI和数据分析手段以及应用需要掌握呢?如果你想了解更多数据分析相关内容,可以阅读以下这些文章:
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数字营销形式

与传统媒体不同的是,digital marketing是完全以网络和线上为主的。举个例子,传统的电视广告是定时定点的;但是如果我们看Youtube视频,收到的广告是根据我们看视频的时间决定的,并且广告内容都是根据个人信息来竞价的结果,其中包含了大量的数据科学技术、对数据的追踪和分析,以及对顾客信息的分析。Digital Marketing的重要作用就是优化用户体验并为企业节省支出。

转换漏斗和步骤

下图为商业活动的步骤的一个overview“转换漏斗”。

不管是B2B还是B2C,这几个步骤都必不可少。

  • 1.Awareness:主要分为pr,radio TV Print,word of mouth(组织活动、比赛等让大家熟知这个品牌)
  • 2.Interest:通过广告,提升人们对产品的兴趣。
  • 3.Consideration:观看关于产品的视频以及介绍文字,让用户进一步了解品牌形象及产品内容。
  • 4.Purchase:购买阶段——包括网购和线下购买。
  • 5.Retention:确保用户长期购买产品, 成为忠实用户
  • 6.Referral:最后就是口口相传,如果用户对品牌感到满意,是否会向身边朋友推荐,使这些潜在顾客也成为这个品牌的用户。

数字营销的应用

综上所述就是一个企业销售的渠道。在这个渠道中,digital marketing被广泛的应用。举个例子——email。数据分析师如何运用digital marketing的手段来追踪这些邮件推广的效果的呢?

  • 1.Open rate:有多少邮件被打开
  • 2.deliver rate:是否全部送达到了顾客手里
  • 3.Reading duration:打开的用户阅读这篇邮件的时间(如果用户刚打开email就关闭了,说明顾客对 此封邮件不感兴趣 )
  • 4.Click rate:点开邮件里链接的比率

在顾客点开链接并且进入企业官网后,还可以根据新顾客注册账号的机率来追踪这一封邮件为企业带来的效果。这几个机率对于一个企业推销他们的产品来说最为重要。企业在得到这些机率后,可以根据数据对比来查漏补缺。

数据分析师为Digital marketing的行业寻找到所需要的target customer,主要通过以下几个方式:

  • 1.B2B vs B2C
  • 2.Create your ideal customer/reader profile
  • 3.Conduct surveys, Ask Questions & Get Feedback
  • 4.Use Data To Your Advantage
  • 5.Use Facebook Ads To Find Your Audience
  • 6.Look At What Content Is Working Best
  • 7.Look At Your Competitors
  • 8.Understand Your Price Point Is A Big Deciding Factor

获取目标用户之后,增加用户粘性和活跃度也尤为关键。这时候就需要数据科学家们为公司建立客户信誉及忠诚度体系了,从而确保用户留存,并以及进一步促进用户消费,扩大用户终身价值。

Churn Analysis

在这些各种各样的手段中,Churn Analysis是十分重要的一点。

Churn analysis主要分为以下两种:

Churn rate(客户流失率)

可以根据客户流失的数量、客户流失的百分比、经常性业务流失的价值和经常性价值流失的百分比来计算。

Churn modeling建立分类器,从而得到顾客不再使用产品的可能性。在得出结果后,根据结果来推出商业手段,确保顾客继续使用产品。

  • 1.Classification models:举例来说,某用户为学生,每天uber去学校来回两次。但是该用户突然有两天连续两天没有使用uber,这时候这个学生要么选择了uber的竞争对手app,要么有了其他上学的方法。
  • 2.Regression models:预估顾客对产品的需求。比如预估用户对于产品的使用量,预算总支出,并推出一定的优惠程度来刺进顾客持续使用公司的产品。

总结

综上所述就是本次公开讲座关于Data Science在Digital Marketing里如何应用的全部内容了。如果同学对于相关内容内容感兴趣,关于登录我们的网站,以及关注微信公众号来获取更多免费的精品课程。你还可以订阅我们的YouTube频道,观看大量数据科学相关公开课:https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ;在LinkedIn上关注我们,扩展你的人际网络!https://www.linkedin.com/company/dataapplab/