Machine learning: DS4Marketing

Data Science for Marketing: How to Get Started | Hop Online

12 cách để sử dụng Data Science trong Marketing

-        Customer Segmentation
-        Sentiment Analysis
-        Channel Optimization
-        Marketing Funnel Optimization
-        Lead Targeting and Scoring
-        Predictive Analytics
-        Pricing Strategy
-        Maintaining customer loyalty
-        Recommendation engines
-        Marketing budget optimization
-        Content strategy
-        Real-time interaction and analytics

1.    Customer Segmentation – Phân khúc khách hàng
Phân khúc khách hàng là sự phân chia khách hàng tiềm năng trong 1 thị trường nhất định thành các nhóm riêng biệt.
Data Science Clustering đơn giản hóa quy trình và hỗ trợ các nhà tiếp thị tạo ra các chiến lược và chiến thuật cụ thể cho từng phân khúc dựa trên các đặc điểm riêng biệt (ví dụ: nhân khẩu học, hành vi hoặc sức mua).
2.    Sentiment Analysis – Phân tích cảm xúc
Nó liên quan đến việc phân loại tình cảm đằng sau dữ liệu, chẳng hạn như các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội, phản hồi, đánh giá, khảo sát và các cuộc trò chuyện hỗ trợ khách hàng.
3.    Channel Optimization

4.    Marketing Funnel Optimization – Tối ưu hóa kênh tiếp thị
Khoa học dữ liệu tiếp thị có thể được sử dụng để thu hút đúng khách hàng ở đầu kênh, dự đoán hành động của khách hàng và tìm hiểu cách tương tác ở giữa, cũng như giữ chân khách hàng và dự đoán xác suất mua thêm ở cuối kênh.
Các thuật toán khoa học dữ liệu còn có khả năng dự đoán tỷ lệ churn (số lượng khách hàng bị mất trong một khung thời gian định trước). Điều này có nghĩa là các nhà tiếp thị có thể tạo ra các chiến lược hiệu quả hơn nhắm mục tiêu cụ thể đến những khách hàng có nhiều khả năng ngừng tương tác với doanh nghiệp trong tương lai gần.

Hơn thế nữa, thông qua các phân tích định tính, công nghệ máy học có thể xác định những đại sứ tốt nhất cho thương hiệu của bạn, cho phép bạn làm cho quy trình giới thiệu trở nên đơn giản và hiệu quả hơn.

5.    Lead Targeting and Lead Scoring - Nhắm mục tiêu khách hàng tiềm năng và Chấm điểm khách hàng tiềm năng
Phân tích dữ liệu tiếp thị được thu thập cho phép các nhà khoa học dữ liệu dự đoán ưu đãi nào sẽ hấp dẫn nhất đối với các khách hàng khác nhau tại các thời điểm khác nhau. Điều này cho phép bạn tạo ưu đãi tuyệt vời cho tất cả các giai đoạn khác nhau của chu kỳ mua hàng và cải thiện chất lượng khách hàng tiềm năng.

6.    Predictive Analytics
Phân tích dự đoán tập hợp các mô hình khai thác dữ liệu và máy học để dự đoán các khả năng của một sự kiện cụ thể trong tương lai có thể ảnh hưởng đến khách hàng hoặc doanh nghiệp của bạn.

Sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại, các nhà khoa học dữ liệu có thể xác định xu hướng và dự đoán xác suất khách hàng sẽ thực hiện một hành động nhất định, chẳng hạn như hủy đăng ký của họ.

7.    Pricing Strategy
Khoa học dữ liệu có thể mang lại lợi ích cho chiến lược định giá của bạn bằng cách cung cấp cho bạn thông tin có giá trị về độ co giãn của nhu cầu (tức là cách khách hàng (sẽ) phản ứng với các mức giá khác nhau) và các mức giá tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn dựa trên mục tiêu của họ.

8. Maintaining customer loyalty - Duy trì lòng trung thành của khách hàng
9. Recommendation engines - Công cụ khuyến nghị
10. Marketing budget optimization - Tối ưu hóa ngân sách tiếp thị
11. Content strategy - Chiến lược nội dung
12. Real-time interaction and analytics – Tương tác và phân tích thời gian thực