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www.kdnuggets.com/2019/11/top-8-data-science-use-cases-marketing.html
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在本文中，我们想要突出一些数据科学在营销中的关键应用场景。
数据科学的主要目标是将数据转化为可操作的洞察，营销领域不能忽视这些洞察的应用来获得利益。大数据在营销中提供了更好地理解目标受众的机会。
数据科学主要应用于营销领域的个人画像、搜索引擎优化、客户参与、响应性、实时营销活动。此外，每天都有新的数据科学和分析在营销中的应用方式出现。其中，新兴的应用场景包括数字广告、微目标化、微细分等。
让我们集中注意几个特别值得关注的实例，这些实例在时间的考验中证明了其效率。
所有客户都是个体。因此，一刀切的方法根本不够有效。客户细分在这种情况下帮助了营销人员。统计分析的应用使营销人员能够切分数据并将客户分组。
客户细分是根据客户特征中的特定标准的匹配情况将客户分组的过程。
有三种主要的细分类型是最常用的。它们是：
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基于接触点参与度的细分
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基于购买模式的细分。
微细分的应用似乎在营销中成为一种上升趋势。微细分远比传统的细分更加先进。它帮助将人们划分为更精确的类别，特别是在行为意图方面。因此，营销行动可以针对即使是最少数的客户群体的偏好进行定制。
实时分析证明能够立即将营销洞察融入到活动中。这些实时营销机会得益于社交媒体和通信技术的最近普及。
高效的实时数据分析为公司带来了显著的收入增长。实时算法处理两类数据：客户数据和运营数据。
客户数据提供了对客户需求、偏好和需求的洞察。运营数据反映了客户进行的各种交易、行动和决策。实时数据分析的应用为营销活动带来了效率、速度和高绩效。
实时分析在营销中提供了一个机会：
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获取更多关于客户的详细信息
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寻找高效的平台
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提供独特的客户体验
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运行实时测试
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识别最佳的工作实践
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立即反应和响应。
目前，数据易于获取，甚至中型公司也可以访问。这就是为什么预测分析在营销中如此广泛应用。
预测分析是应用统计和机器学习算法以高概率预测未来。营销中有很多机会可以应用预测分析。让我们探讨那些被证明最有效的方法。
聚类模型、预测、协同过滤、回归分析都被应用于发现客户行为中的相关模式，以预测未来的购买趋势。
这里包括预测评分、识别模型和自动化分段。这些与资格审查和优先排序潜在客户有关，以使您的营销工作更有效。应用这些模型，您可以确保最有效的购买意向客户会正确接收到您的行动号召。
在这种情况下，数据可视化帮助营销团队做出正确的决策，确定市场上应推出的产品或服务。
这涉及到一系列预测分析模型，如亲和力分析、响应建模、流失分析。这些模型用于识别最高价值的客户，并在正确的时间向他们提供合适的优惠。
推荐引擎是提供个性化体验和高满意度的强大工具。市场营销人员应特别关注推荐引擎的应用。
推荐引擎的关键思想是将客户的偏好与他们可能喜欢的产品特征匹配。为此，推荐引擎通常使用以下模型和算法：回归、决策树、K-近邻、支持向量机、神经网络等。
推荐引擎是电子邮件和在线营销活动中关键的目标营销工具。
市场篮子分析是指无监督学习数据挖掘技术，旨在学习购买模式并揭示购买之间的共现关系。这些技术的应用可以预测未来的购买决策。
此外，市场篮子分析可以显著提高营销信息的效率。除了营销信息的类型，无论是直接报价、电子邮件、社交媒体、电话还是新闻通讯，您都可以为特定客户提供下一个最佳产品。
营销团队的主要任务是创建一个高效、以客户为导向的、有针对性的营销活动，旨在将正确的信息传递给正确的人，在正确的时间。
营销活动的优化涉及应用智能算法和模型，以提高效率。现代技术将自动化引入数据收集和分析过程，减少所花费的时间，提供实时结果，并发现模式中的细微变化。智能数据算法会对每位客户进行个性化处理。因此，高度个性化变得更加可实现。
优化过程包括几个步骤，这些步骤同样重要，需要关注。让我们概述一下这些步骤：
- 选择合适的工具
投资于那些能高效收集和分析数据的工具。确保您选择的工具可以协同工作，以提高您的活动效果。将这些工具与现有系统和数据集成。
- 测量指标
测量指标可以识别需要改进的流程和策略。测量这些参数，并将其与您的营销目标进行比较。
- 得出结论
做出基于数据的正确决策，以使您的营销活动尽可能成功。
客户在销售漏斗中的路径充满了各种机会、选项和选择。通过线索评分来识别那些会经过漏斗并选择你的产品或服务的潜在客户。这有什么技巧？
线索评分根据代表每个线索价值的尺度对潜在客户进行排名。每个线索的价值可以有不同的识别方式，但通常被称为热的、温暖的或冷的。
潜在客户评分涉及关于客户的人口统计信息、响应能力、购买历史、偏好、网页浏览、访问、点赞、分享，甚至是他们常反应的电子邮件类型的数据收集。
通过潜在客户评分，销售人员能获取到那些购买意向强烈的合格潜在客户。因此，当产品提供给正确的人群时，销售会有所提升。
所有营销努力的本质是接触到正确的客户。然而，营销领域已经发生了变化，转向了在线世界。因此，公司的主要任务是确保品牌有强大的在线存在。
这里的主要部分是选择最佳的数字营销渠道：电子邮件营销、按点击付费广告、搜索引擎优化、展示广告、社交媒体营销、内容营销、联盟营销、在线公关。选择范围广泛。为了使这一选择更为舒适，可以采取以下步骤：
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确定目标
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分配预算
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确定你的受众。
数字营销挑战会决定品牌可以使用的内容类型。博客文章、文章、视频、故事等。所有这些类型的效果在不同的分发渠道上可能有所不同。
上述应用案例证明了数据科学在各种品牌的营销活动中带来诸多好处的说法。考虑到如今的数据量，关键不仅是保存数据，而是将其用于公司的利益。
将数据转化为有意义的见解对于决策至关重要。我们列出的营销领域数据科学应用案例揭示了数据在这一领域的具体应用特征及其可能产生的实际正面效果。
ActiveWizards 是一个专注于数据项目（大数据、数据科学、机器学习、数据可视化）的数据科学家和工程师团队。核心专长领域包括数据科学（研究、机器学习算法、可视化和工程）、数据可视化（d3.js、Tableau 等）、大数据工程（Hadoop、Spark、Kafka、Cassandra、HBase、MongoDB 等）和数据密集型 Web 应用程序开发（RESTful APIs、Flask、Django、Meteor）。
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