Данните - висшият пилотаж в маркетинга
София Коен е маркетинг шеф на цифровата просветителната платформа 365 Data Science, профилирана в даването на интерактивни просветителни стратегии в региона на науката за данните и финансовия разбор. С над 15 години стаж в световния маркетинг, тя има триумфи с марки в разнообразни браншове, в това число EdTech, финанси и FinTech, телекомуникации, бързооборотни артикули и други Многократен притежател на награди Effie, София Коен е специалист с интерес в постигането на маркетингова успеваемост посредством новаторски и креативен тактики.
За да вземат решение, хората стъпват върху обстоятелства. Това, което човешкият мозък прави, е да комбинира обстоятелствата с разсъдъка и интуицията си. В днешно време обстоятелствата все по-често се назовават данни и все по-често
София Коен е маркетинг шеф на цифровата просветителната платформа 365 Data Science, профилирана в даването на интерактивни просветителни стратегии в региона на науката за данните и финансовия разбор. С над 15 години стаж в световния маркетинг, тя има триумфи с марки в разнообразни браншове, в това число EdTech, финанси и FinTech, телекомуникации, бързооборотни артикули и други Многократен притежател на награди Effie, София Коен е специалист с интерес в постигането на маркетингова успеваемост посредством новаторски и креативен тактики.
За да вземат решение, хората стъпват върху обстоятелства. Това, което човешкият мозък прави, е да комбинира обстоятелствата с разсъдъка и интуицията си. В днешно време обстоятелствата все по-често се назовават данни и все по-често
Данните вземат решенията вместо нас.
В бизнеса, данните започнаха да зареждат софтуери, които вземат решение по кое време да се поръчват артикули, понижават цени или да подхващат други дейности, които в миналото зависеха напълно от индивида. А през последните 12 месеца сме очевидци на невиждано скоростното развиване на изкуствения разсъдък, който стартира да програмира и да проучва данни съвсем без човешка интервенция.
Много хора си задават въпроса:
Реклама Дали изкуственият разсъдък е тук, с цел да ни оказва помощ, или ще вземе работните ни места?
Истината е, че технологиите напредват, само че някои неповторимо човешки умения постоянно ще бъдат нужни. Способността ни да виждаме " огромната картина ", да разбираме подтекста на събитията и да използваме данните, с цел да идентифицираме human insights, са умения, които ще се ценят и в бъдещето. Безспорно е, обаче, че маркетинг дисциплината се промени фрапантно през последното десетилетие.
Науката за данните промени потребителското преживяване
Знаете по какъв начин, откакто слушате дадена ария в Spotify, се появяват сходни песни като рекомендации в плейлиста ви. Или по какъв начин, когато разглеждате чифт обувки, стартирате да получавате реклами от марката им в Instagram/Facebook фийда си за цяла седмица.
Това са единствено два образеца за маркетинговите приложения на науката за данните.
Компаниите към този момент разполагат с техническия потенциал да събират и да съхраняват големи количества потребителски данни. Тъй като те се натрупват с течение на времето, те ги употребяват, с цел да разпознават трендовете в държанието на клиентите. Тези прозрения (insights) се употребяват, с цел да продават повече, да изпращат на потребителите реклами и персонализирани рекомендации за артикули.
Реклама Топ 5 приложения на Data Science в маркетингаRecommender Systems
Обърнете внимание по какъв начин рекомендациите за филми, които виждате в Netflix, стартират много общо, само че стават все по-точни, колкото повече време прекарвате в платформата. Вградената система последователно научава вашия модел на гледане и желанията ви. Алгоритъмът улавя вида филми или излъчвания, които гледате, и поправя преференцията ви за род въз основа на оценките, които им давате. Data science техниките вземат под внимание и дейностите на други клиенти с сходни на вашите желания и кръстосват информацията, с цел да излязат с по-прецизни оферти към всеки един от нас.
Уебсайтовете за електронна търговия и платформите за стрийминг като Amazon, Netflix и YouTube употребяват системи за рекомендации, с цел да изготвят персонализирани оферти въз основа на нашето държание при сърфиране в интернет. Така вероятността да подновим абонамента си се усилва, а това е основна задача на маркетинга.
2. Churn prediction
Когато сте се записали за услуга с месечен абонамент, само че го прекратите скоро по-късно, нормално стартирате да получавате голям брой имейли, съдържащи промоции и персонализирани отстъпки от този снабдител. Към този миг обаче постоянно е прекомерно късно да възвърнат интереса ви, защото към този момент сте взели решение да напуснете.
Сега си представете, че бизнесът можеше да планува месец по-рано, че ще се отпишете. По това време може би сте били на ръба да се откажете. Персонализираните оферти и отстъпки в оня миг можеха да усилят вероятността да останете клиент. А в случай че можеше и да разпознава мъчителната точка, която ви кара да напуснете, биха могли и да се приложат ограничения, с цел да я поправят.
За да вземат решение, хората стъпват върху обстоятелства. Това, което човешкият мозък прави, е да комбинира обстоятелствата с разсъдъка и интуицията си. В днешно време обстоятелствата все по-често се назовават данни и все по-често
София Коен е маркетинг шеф на цифровата просветителната платформа 365 Data Science, профилирана в даването на интерактивни просветителни стратегии в региона на науката за данните и финансовия разбор. С над 15 години стаж в световния маркетинг, тя има триумфи с марки в разнообразни браншове, в това число EdTech, финанси и FinTech, телекомуникации, бързооборотни артикули и други Многократен притежател на награди Effie, София Коен е специалист с интерес в постигането на маркетингова успеваемост посредством новаторски и креативен тактики.
За да вземат решение, хората стъпват върху обстоятелства. Това, което човешкият мозък прави, е да комбинира обстоятелствата с разсъдъка и интуицията си. В днешно време обстоятелствата все по-често се назовават данни и все по-често
Данните вземат решенията вместо нас.
В бизнеса, данните започнаха да зареждат софтуери, които вземат решение по кое време да се поръчват артикули, понижават цени или да подхващат други дейности, които в миналото зависеха напълно от индивида. А през последните 12 месеца сме очевидци на невиждано скоростното развиване на изкуствения разсъдък, който стартира да програмира и да проучва данни съвсем без човешка интервенция.
Много хора си задават въпроса:
Реклама Дали изкуственият разсъдък е тук, с цел да ни оказва помощ, или ще вземе работните ни места?
Истината е, че технологиите напредват, само че някои неповторимо човешки умения постоянно ще бъдат нужни. Способността ни да виждаме " огромната картина ", да разбираме подтекста на събитията и да използваме данните, с цел да идентифицираме human insights, са умения, които ще се ценят и в бъдещето. Безспорно е, обаче, че маркетинг дисциплината се промени фрапантно през последното десетилетие.
Науката за данните промени потребителското преживяване
Знаете по какъв начин, откакто слушате дадена ария в Spotify, се появяват сходни песни като рекомендации в плейлиста ви. Или по какъв начин, когато разглеждате чифт обувки, стартирате да получавате реклами от марката им в Instagram/Facebook фийда си за цяла седмица.
Това са единствено два образеца за маркетинговите приложения на науката за данните.
Компаниите към този момент разполагат с техническия потенциал да събират и да съхраняват големи количества потребителски данни. Тъй като те се натрупват с течение на времето, те ги употребяват, с цел да разпознават трендовете в държанието на клиентите. Тези прозрения (insights) се употребяват, с цел да продават повече, да изпращат на потребителите реклами и персонализирани рекомендации за артикули.
Реклама Топ 5 приложения на Data Science в маркетингаRecommender Systems
Обърнете внимание по какъв начин рекомендациите за филми, които виждате в Netflix, стартират много общо, само че стават все по-точни, колкото повече време прекарвате в платформата. Вградената система последователно научава вашия модел на гледане и желанията ви. Алгоритъмът улавя вида филми или излъчвания, които гледате, и поправя преференцията ви за род въз основа на оценките, които им давате. Data science техниките вземат под внимание и дейностите на други клиенти с сходни на вашите желания и кръстосват информацията, с цел да излязат с по-прецизни оферти към всеки един от нас.
Уебсайтовете за електронна търговия и платформите за стрийминг като Amazon, Netflix и YouTube употребяват системи за рекомендации, с цел да изготвят персонализирани оферти въз основа на нашето държание при сърфиране в интернет. Така вероятността да подновим абонамента си се усилва, а това е основна задача на маркетинга.
2. Churn prediction
Когато сте се записали за услуга с месечен абонамент, само че го прекратите скоро по-късно, нормално стартирате да получавате голям брой имейли, съдържащи промоции и персонализирани отстъпки от този снабдител. Към този миг обаче постоянно е прекомерно късно да възвърнат интереса ви, защото към този момент сте взели решение да напуснете.
Сега си представете, че бизнесът можеше да планува месец по-рано, че ще се отпишете. По това време може би сте били на ръба да се откажете. Персонализираните оферти и отстъпки в оня миг можеха да усилят вероятността да останете клиент. А в случай че можеше и да разпознава мъчителната точка, която ви кара да напуснете, биха могли и да се приложат ограничения, с цел да я поправят.
Източник: capital.bg
КОМЕНТАРИ