Data Science: què és i com ens ajuda en el màrqueting

Kiwop / Blog / Marketing Online / Data Science: què és i com ens ajuda en el màrqueting

En els darrers anys, termes com ara el Data Science, el Big data, l’aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial,entre d’altres, s’han fet populars en el món del màrqueting digital , que es fa servir en molts casos de manera intercanviable i generant confusió.

Per aquest motiu, a Kiwop, una agència de desenvolupament web i màrqueting digital, volem ajudar-te a entendre exactament què és el Data Science i com ens ajuda en el màrqueting.

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?

Comencem amb un aclariment entre els conceptes de ciència de dades i dades massives,que són els més confusos.

Què és el Data Science

El Data Science és una ciència centrada en l’estudi de les dades. Té cura d’extreure informació de grans quantitats de dades per interpretar-les més tard.

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.

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:

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

Big data

Aquestes dades massives es caracteritzen per la 3V:

  • Varietat
  • Velocitat
  • Volum

Als que s’han afegit més “V” en els últims anys com: valor, variabilitat, entre d’altres.

Big data i Data Science

El Big data i el Data Science han transformat l’edat digital i tecnològica d’avui. Tots dos termes estan estretament relacionats entre si, la principal diferència és que el concepte de ciència de dades cau dins del 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’anàlisis predictives, on els resultats s’utilitzen per prendre decisions intel·ligents.

Sense grans dades no hi hauria cap concepte de ciència de dades. I sense ciència de dades, el Big data no tindria cap valor.

Principals diferències entre el Big data i la ciència de dades

  • Grans volums de dades es distingeixen per 3V: varietat, velocitat i volum. Mentre que la ciència de dades 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. La ciència de dades, d’altra banda, se centra en les estratègies de presa de decisions i la difusió de les dades a partir de matemàtiques i estadístiques.
  • Big data extreu informació de grans volums de dades, mentre que la ciència de dades utilitza algoritmes d’aprenentatge automàtic i mètodes estadístics per tal que els ordinadors puguin obtenir les prediccions més precises possible.

Com la ciència de dades ajuda en la comercialització

Les dades són a tot arreu i creixen incessantment. Per tal d’assimilar i extreure valor d’aquesta gran quantitat de dades, sorgeix la necessitat que les empreses tinguin professionals capaços de transformar les dades extretes en valor corporatiu, o el que és el mateix, informació útil que faciliti la presa de decisions dins de les empreses.

Estudiar ciència de dades pot ajudar les empreses a convertir la gran quantitat de dades en idees de valor que faciliten la presa de decisions.

Ciència de dades en màrqueting digital

Les dades s’obtenen a través de diferents canals:

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

Aquestes són només algunes de les fonts utilitzades. Els nostres gustos, rutines o moviments generen dades valuoses per a les empreses que volen conèixer amb detall els seus clients. 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
  • Definició de les preguntes del negoci adequat per complir els objectius de l’empresa i pot tractar-se 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.

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 des dels quals podem extreure informació per al nostre màrqueting digital i estratègies d’ entrada de màrqueting . Però les dades es reben en grans volums i a una velocitat cada vegada més ràpida, de manera que si no saps interpretar-la amb eficàcia i en el moment adequat, perd tot el seu valor per la decisió correcta i només genera caos.

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 Data Science per aprofitar les dades obtingudes i prendre decisions empresarials efectives. Si voleu que la vostra estratègia de màrqueting tingui els millors resultats, és imprescindible que el vostre soci digital Màster en Data Science.

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

  • Permet a les empreses anticipar-se a les necessitats dels seus usuaris i enviar-los ofertes i continguts adaptats i personalitzats amb més possibilitats de conversió.
  • Predir els comportaments de l’usuari per reduir el risc de negoci a través de la decisió correcta
  • Detecteu tendències i patrons de comportament que us permetran dissenyar nous productes.
  • Desenvolupar estratègies de màrqueting i comunicació adaptades als gustos, dades geogràfiques i altra informació rellevant dels nostres clients potencials.
  • Generar oportunitats de venda: des de la segmentació podem veure com els clients canvien i localitzen oportunitats de vendes implementant estratègies com la venda i la venda creuada.
  • Eviteu la pèrdua de clients observant el comportament dels clients que abandonen la compra.
  • Detectar el frau.

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 objectius per definir les dades que més s’interessin per conèixer.

Volem ajudar-te a obtenir resultats.

Deixa un comentari

Volem ajudar-te a obtenir resultats.
COMENCEM?