Data Science: què és i com ens ajuda en Màrqueting Digital

Kiwop / Blog / Marketing Online / Data Science: què és i com ens ajuda en Màrqueting Digital

N’hem parlat més d’una vegada.

La capacitat de tenir milions de dades d’informació d’usuari a la nostra disposició ha canviat la forma en què entenem el màrqueting.

I, en gran part a causa d’això, el que ara es coneix com màrqueting digital ha sorgit.

Les dades ens ajuden a prendre decisions estratègiques basades en criteris objectius.

En altres paraules: no ho fem en funció dels nostres instints i experiència personal.

I coneixes un dels màxims del màrqueting digital: mesurar, mesurar i mesurar.

D’aquesta manera, a diferència del màrqueting tradicional, podem dur a terme les nostres accions per estar més segurs si realment estan impactant en l’objectiu que volem.

En definitiva, les dades són essencials en màrqueting, i volem mostrar-vos algunes de les aplicacions més útils que tenen avui en dia.

No obstant això, comencem al principi perquè… realment saps què és la ciència de dades i com difereix, per exemple, del Big Data?

Ho revelarem tot en aquest article.

Comencem!

Què és el Data Science

Com el terme suggereix, el Data Science és la ciència que estudia les dades.

Però aquesta explicació general ens deixa amb molts dubtes, què és exactament el que significa?

Bàsicament, s’encarrega d’extreure informació de grans quantitats de dades i després d’interpretar-la i aplicar-la, per exemple, en les nostres accions de Màrqueting Digital.

L’objectiu del Data Science és prendre decisions utilitzant un conjunt d’eines que permetin extraure coneixements de les dades.

El processament de dades grans no s’aconsegueix només utilitzant mètodes d’anàlisi tradicionals.

Per tant, el Data Science implica la programació, la mineria de dades, l’aprenentatge automàtic, l’estadística, la matemàtica i les habilitats de visualització de dades, a més del coneixement empresarial del sector en què s’està aplicant.

És tot un món.

Les dades són el gran poder de la nostra edat.

Què és el Big data

El concepte de Big data s’utilitza per descriure grans volums de dades.

El Big Data inclou dades estructurades, dades semiestructurades i dades no estructurades.

No et preocupis!

Et diem el que són.

  • Dades no estructurades: imatges digitals, arxius d’àudio o vídeo, dades mòbils, dades de sensors, pàgines web, xarxes socials, correus electrònics, blogs, etc.
  • Semiestructurats:fitxers XML, fitxers de registre del sistema, fitxers de text, etc.
  • Dades estructurades:dades de transaccions, bases de dades, etc.
Big data

Això diferencia el Big Data i la Ciència de Dades

El Big Data and Data Science ha transformat, sens dubte, l’era digital i tecnològica actual.

Tots dos termes estan estretament relacionats entre si.

Tant és així que la principal diferència entre ells és que el concepte de Ciència de Dades s’emmarca en el concepte de Big Data.

La ciència de dades es porta a terme en l’àmbit del Big Data per obtenir informació útil a través d’analítiques predictives, on els resultats s’utilitzen per prendre decisions intel·ligents.

Vinga, sense el Big Data no hi hauria el concepte de Ciència de Dades.

I sense ciència de dades, el Big Data no tindria valor.

3 Principals diferències entre big data i ciència de dades

  • Grans volums de dades (Big Data) es distingeixen per 3V: varietat, velocitat i volum.

La ciència de dades, per la seva banda, proporciona els mètodes o tècniques per analitzar-los.

  • El Big data se centra en la tecnologia (Hadoop, Java, hive, etc.) i eines i programari d’anàlisi.

    En canvi, Data Science se centra en les estratègies de presa de decisions i ladifusió de dades utilitzant matemàtiques i estadístiques.
  • El Big Data extreu informació de grans volums de dades, mentre que Data Science utilitza algoritmes d’aprenentatge automàtic i mètodes estadístics perquè els ordinadors puguin obtenir prediccions més precises possibles de les dades obtingudes.

Com la ciència de dades ajuda en la comercialització

Les dades són a tot arreu i creixen incessantment.

Però no aporten valor en si mateixos.

Cal assimilar-les i extreure informació útil que faciliti la presa de decisions dins de les empreses.

En concret, en Màrqueting ajuda a prendre decisions estratègiques.

Com s’interpreten les dades

Les dades s’obtenen a través de diferents canals:

  • Dispositius mòbils
  • Mitjans de comunicació social
  • Botigues online
  • Llocs web

I aquests són només alguns dels tipus de lletra utilitzats.

Els nostres gustos, rutines o moviments generen dades de gran valor per a les empreses que volen conèixer els seus clients en detall.

No obstant això, la interpretació de dades no estructurades no afegeix cap valor a les empreses.

Per a la interpretació de dades, la ciència de dades inclou:

  • Neteja i reestructuració de dades
  • Anàlisi de dades
  • Definir les qüestions empresarials adequades per assolir els objectius de l’empresa i es pot tractar analíticament
  • Visualització de dades amb gràfics per extreure’n la intel·ligència.
  • Presentació de Insights i recomanacions d’empresa
  • Creació de productes centrats en dades per a empreses que utilitzin analítiques per generar noves solucions tecnològiques.

La ciència de dades requereix (a més de la capacitat analítica) el coneixement empresarial i la visió empresarial per extreure i transmetre recomanacions adaptades a les necessitats de l’empresa.

L’ús de la ciència de dades és cada vegada més important en la presa de decisions de màrqueting

Ciència de dades en màrqueting digital

En el món del màrqueting digital d’avui tenim grans quantitats d’informació que podem extreure a través de nombrosos canals:

  • Dades obtingudes mitjançant la instal·lació d’aplicacions
  • Botigues virtuals i llocs web
  • Sistemes CRM
  • Bases de dades de clients
  • Plataformes publicitàries
  • Mitjans de comunicació social
  • Eines analítiques de trànsit web com Google Analytics

Aquests són només alguns dels canals dels quals podem extreure informació per a les nostres estratègies de Màrqueting Digital i Màrqueting Entrant.

Però les dades es reben en grans volums i a un ritme cada vegada més ràpid, de manera que si no se sap interpretar-les de manera efectiva i en el moment adequat, perden tot el seu valor per a la presa de decisions adequades i només generen una cosa:

Caos.

Amb una bona implementació de Data Science,podeu obtenir informació crucial i aconseguir nivells de segmentació de màrqueting i interacció dels usuaris que fins fa poc no podíem tenir.

Ciència de dades en màrqueting digital

Aplicacions de Ciència de Dades en SEO

Fa anys, el posicionament en els motors de cerca era l’equivalent a donar pals cecs.

Es tractava, en gran part, de proves i errors quan es desconeixen els algoritmes responsables de posicionar un lloc web.

Avui, gràcies a La ciència de dades, som molt més precisos a l’hora de determinar què funciona i què no.

En el cas del SEO, Data Science ajuda molt gràcies a les funcions d’aprenentatge automàtic.

Per exemple:

  • Detecta patrons. Google i altres motors de cerca utilitzen l’aprenentatge automàtic per detectar contingut publicat i correu brossa.
  • Ajuda a interpretar imatges. les dades del Big Data no estructurades que hem discutit abans.

Ús de la ciència de dades als anuncis

Ciència de Dades ha fet la vida molt més fàcil per als venedors encarregats de la publicitat en línia.

Sobretot, a Publicitat en display,

I avui, gràcies a les dades, podem definir on volem que es mostrin els nostres anuncis i a qui volem que es mostrin.

Una vegada, en el món fora de línia, va posar el seu anunci en un carrer ocupat de Barcelona, per exemple, i el que s’estava assegurant era que molta gent ho veuria.

Però no heu pogut determinar quants impactes teniu en el vostre públic objectiu.

O exactament quin tipus d’audiència ho veuria i prendria mesures més tard.

Gràcies a Ciència de Dades, pot:

  • Trieu amb molta més precisió la ubicació on volem que els nostres anuncis de display es mostrin pàgina per pàgina.
  • Tingueu en compte quin tipus d’anunci volem mostrar en funció de la ubicació on es mostra.

    Per exemple, podem tenir dues versions d’un anunci per al mateix producte.

    Un més es va centrar en un públic jove mil·lenari i un altre en una audiència de 30 anys d’edat.

    En els anuncis només s’ha adaptat la còpia atacant alguns punts de dolor o altres.

    Gràcies a les dades, ens diran en quina pàgina col·locar un anunci o un altre en funció del contingut de la pàgina, del tipus de trànsit que t’hi tingui, etc.

    És a dir: podrem optimitzar més els resultats, ja que segmentarem la publicitat de manera més eficaç en funció dels interessos de l’usuari.

Aplicacions de ciència de dades en email màrqueting

Per descomptat, una àrea on la ciència de dades s’ha rebut com l’aigua de maig és email màrqueting.

Sense l’anàlisi i l’ús de les dades, seria impossible per a nosaltres fer l’enviament massiu de correus electrònics que realitzem cada dia.

Algunes aplicacions de Ciència de Dades per a Markeitng de Correu electrònic són:

  • La capacitat de fer recomanacions de productes que són realment rellevants per al client.

    Mitjançant l’anàlisi predictiva, els correus electrònics personalitzats estan preparats per a cada usuari de la llista.

    D’aquesta manera, cada persona rep ofertes de productes més interessants per a ells, ja sigui perquè prèviament han interactuat amb un d’aquests productes a la web, o perquè són similars a un que ja han comprat.
  • Impulsar la re-compra. Data Science ajuda a determinar quan un client pot estar a punt d’esgotar-se per enviar un recordatori de compra.

    Per exemple: imagineu que vostè és responsable de la comercialització d’una empresa de cosmètica en línia.

    Ha passat un mes des que un client va comprar un dels seus xampús.

    Com que sabeu que els vostres xampús solen durar un mes, aquest client pot estar a punt d’quedar-se sense.

    La ciència de dades ja l’haurà detectat, i generarà un correu electrònic automàtic que s’enviarà a aquest client per motivar-los a repetir la seva compra.

Ja utilitzeu el poder de la ciència de dades en les vostres accions de Màrqueting Digital?

Depenent de cada empresa, les necessitats d’anàlisi són diferents i es poden trobar usos molt variats a les dades.

En qualsevol cas és imprescindible establir clarament els objectiusper definir les dades que més s’interessin per conèixer.

La les empreses de màrqueting digital i publicitat en línia d’avui requereixen professionals de més sectors científics i amb un perfil empresarial i analític, que a més compten amb els coneixements necessaris per a l’aplicació del Eines de Ciència de Dades per aprofitar les dades obtingudes i prendre decisions empresarials eficaces.

Si vols que la teva estratègia de màrqueting tingui els millors resultats, és imprescindible que el teu partner digital màsteri Data Science.

I us recomanem que fes un cop d’ull al nostre contingut del blog per obtenir més informació sobre Ciència de Dades, Big Data i Màrqueting Digital.

Volem ajudar-te a obtenir resultats.

Deixa un comentari

Volem ajudar-te a obtenir resultats.
COMENCEM?