Dane nigdy nie były tak dostępne, a zarazem niezbędne do prowadzenia firmy, jak dziś. Coraz więcej źródeł – od sieci społecznościowych po internetowe bazy danych –  dostarcza je na niespotykaną dotąd skalę. Naukowcy danych przetwarzają i tłumaczą je, umożliwiając firmom wykorzystanie nowych informacji do opracowywania strategii marketingowych. Poznajmy 11 zastosowań data science w marketingu.

Czym jest nauka o danych?

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: Czym jest nauka o danych?

Nauka o danych (data science) to interdyscyplinarny obszar będący skrzyżowaniem statystyki, wiedzy biznesowej, dziedzinowej i programowania. Data science zajmuje się badaniem dużych zbiorów danych (big data) przy użyciu nowoczesnych narzędzi. Ma na celu całościowe i dokładne spojrzenie na surowe dane.

Nauką o danych zajmuje się naukowiec danych (data scientist), który zbiera, przetwarza i analizuje zbiory danych, starając się znaleźć rozwiązania złożonych analitycznie problemów. W tym celu wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, których działanie jest wzorowane na sposobie pracy ludzkiego mózgu. Jednak algorytmy te są w stanie analizować różnego rodzaju dane (tekstowe, liczbowe, obrazowe) w sposób bardziej wydajny, niż robią to ludzie.

Data science jest ściśle związane z uczeniem maszynowym. O różnicach między tymi dwoma obszarami przeczytacie dokładniej w tym artykule: Data science i uczenie maszynowe.

Każdego dnia generowanych jest około 2,5 miliona terabajtów danych

W ciągu ostatniej dekady konsumpcja informacji online znacząco wzrosła. Szacuje się, że do Internetu podłączonych jest ponad 6 miliardów urządzeń. Każdego dnia generowanych jest około 2,5 miliona terabajtów danych i liczba ta stale rośnie. Dane te, odpowiednio przetwarzane, mogą być źródłem niezwykle cennych informacji biznesowych.

Data science w marketingu cyfrowym

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: Data science w marketingu cyfrowym

Choć korzyści płynące z nauki o danych mogą być istotne dla niemal każdej branży, to w sektorze marketingu cyfrowego są kluczowe i powszechnie używane. Jak to działa? Ludzie zostawiają informacje o sobie przy różnych czynnościach – przeglądając strony internetowe, komunikując się ze znajomymi, kupując w sklepie internetowym czy publikując w mediach społecznościowych. Informacje wyciągnięte z tych danych mogą wspierać rozmaite cele marketingowe.

Jednocześnie konsumenci wymagają coraz bardziej spersonalizowanych treści, a marketing cyfrowy stoi przed koniecznością dostarczania im ukierunkowanych, świadomych kampanii. Nauka o danych daje wiedzę, jak to zrobić. Spójrzmy więc na konkretne sposoby jej wykorzystania w sektorze marketingu. 

11 praktycznych sposobów użycia data science w marketingu: 

1. Segmentacja danych i profilowanie klientów 

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 1. Segmentacja danych i profilowanie klientów 

Segmentację danych można zdefiniować jako grupowanie klientów na podstawie różnych cech, co staje się trudniejsze wraz ze wzrostem liczby zmiennych. Naukowcy danych używają metody zwanej klastrowaniem do organizacji danych klientów według różnych segmentów. Dla marketingu cyfrowego jest to kluczowe, ponieważ bardziej niż inne sektory zależy od interakcji z klientami. 

Analizując takie czynniki, jak historia wyszukiwania czy nawyki zakupowe konsumentów, można określić, co wpływa na ich intencje zakupowe. Bez zrozumienia, kim są nasi odbiorcy i jakie mają potrzeby, niemożliwe jest stworzenie skutecznych kampanii. Dane o odbiorcach można podzielić na kilka kategorii:

  • demograficzne (np. wiek, płeć, dochód, wykształcenie);
  • geograficzne (np. kraj, język, region, klimat, miasto/wieś);
  • psychograficzne (np. osobowość, wartości, opinie); 
  • behawioralne (np. nawyki zakupowe, historia wyszukiwania, wydarzenia życiowe). 
Consumers data segmentation – 4 categories:
1. Demographic: age / gender / income / education
2. Geographic: country / language / region / climate / city
3. Psychographic: personality / desires / values / opinions
4. Behavioural: shopping habits / search history / life events

Pozyskane dane można wykorzystać również do stworzenia tzw. persony klienta, czyli prototypu wzorcowego odbiorcy. Personie nadaje się określone cechy, jak imię, wiek, zawód, zainteresowania czy nawyki. Takie zwizualizowanie potencjalnego klienta jako konkretnej osoby, pomaga stworzyć trafny przekaz i wybrać odpowiednie kanały komunikacyjne.

2. Lead targeting

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 2. Lead targeting

Każda udana strategia potrzebuje wielu wysokiej jakości leadów (w marketingu to osoba potencjalnie zainteresowana zakupem danego produktu). Początkowo anonimowy użytkownik internetu staje się leadem poprzez podanie swoich danych, np. przy zapisie na newslettera.

Aby wygenerować wystarczającą liczbę leadów, warto skorzystać z możliwości data science, by wiedzieć, jakie treści cenią dani odbiorcy. Jednym z narzędzi do tego służących jest analiza nawyków behawioralnych. Pozwala ona na rozpoznawanie określonych słów kluczowych nawiązujących do danego produktu lub usługi wśród historii wyszukiwania, odwiedzanych stron, oraz informacji, którymi dzielą się użytkownicy.

Gromadząc w ten sposób wzorce zachowań można przewidzieć, że dany użytkownik jest zainteresowany produktem i wyświetlić mu jego reklamę. 

3. Advanced lead scoring

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 3. Advanced lead scoring

Nie każdy lead, który pozyskuje marketer, zamienia się w klienta. W tym miejscu warto więc wykorzystać predykcyjny system punktacji leadów (lead scoring). Opiera się on na algorytmie, który jest w stanie obliczyć prawdopodobieństwo konwersji i segmentować listę potencjalnych klientów. Listę naszych leadów sprzedażowych (sales leads) można dzięki temu podzielić na 3 kategorie:

  • zimny lead – osoba, której nie można jeszcze określić jako potencjalnego klienta, ale istnieje możliwość, że w przyszłości się takim stanie;
  • ciepły lead – potencjalny klient, który jest zainteresowany ofertą, ale w danym momencie nie chce lub nie może sfinalizować transakcji; 
  • gorący lead – potencjalny klient, który jest zdecydowany, aby w danym momencie sfinalizować transakcję i skorzystać z naszej oferty.
Lead scoring – 3 types of leads:
1. Cold lead – a person who can't be identified as a potential customer yet but may become one in the future
2. Warm lead – a potential customer who is interested in our offer but can't or doesn't want to complete the transaction at the moment
3. Hot lead – a potential customer who is determined to use our offer and finalise the transaction at the moment

Lead scoring pomaga rozpoznać i skoncentrować się na leadach, które z większym prawdopodobieństwem wykażą zainteresowanie marką i ostatecznie staną się klientami. Metoda ta umożliwia np.:

  • wytypowanie potencjalnych klientów, którzy są gotowi do zakupu, ale potrzebują dodatkowej motywacji;
  • wysyłanie kodów promocyjnych do klientów o największym prawdopodobieństwie konwersji;
  • rezygnację z komunikacji wobec użytkowników, którzy prawdopodobnie nie skorzystają z oferty.

4. Optymalizacja kanałów

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 4. Optymalizacja kanałów

Jednymi z najbardziej podstawowych informacji, jakie firmy mogą zbierać na temat swoich klientów, są wiek, lokalizacja czy płeć. Pozwalają one określić, kim są nasi odbiorcy. Jest to jednak dopiero pierwszy etap. Równie ważne są informacje na temat źródeł pozyskiwania klientów.

Analiza kanałów marketingowych pozwala określić ich zachowania i preferencje. Dzięki nim wiemy, z których kanałów korzystają nasi obecni lub potencjalni klienci, a więc które warto włączyć do strategii marketingowej.

Nauka o danych może być następnie wykorzystana do określenia, które z kanałów przyczyniają się do pozyskiwania największej liczby klientów. Korzystając z analityki predykcyjnej (o której piszemy więcej w dalszej części artykułu), badacz danych porównuje wzrost w różnych kanałach i przewiduje, który wygeneruje największy zysk. Wiedzę tę marketer może spożytkować do ustalenia np.:

  • jakimi kanałami komunikować się ze swoimi klientami,
  • jakie rodzaje treści w ich ramach tworzyć,
  • o jakiej porze najlepiej je publikować. 

5. Content marketing 

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 5. Content marketing 

Opracowywanie skutecznej strategii content marketingowej w celu pozyskania nowych leadów może wydawać się trudne. Bez danych i analiz, z czego dokładnie czerpią nasi klienci, jest prawie niemożliwe. W tym miejscu wkracza nauka o danych.

Zrozumieniu jakości treści – w najbardziej efektywny i najmniej czasochłonny sposób – służy testowanie seryjne, które pozwala zgłębić różne szczegóły, jak dobór słów czy wygląd kreacji. A techniki analizy predykcyjnej mogą następnie przewidzieć skuteczność tych wyborów we wszystkich kanałach. Dzięki temu w pełni zoptymalizowane treści będą prezentowane właściwym osobom we właściwym czasie. 

6. Prognozowanie zachowań konsumentów

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 6. Prognozowanie zachowań konsumentów

Dzięki wykorzystaniu technik data science w marketingu można również przewidzieć, co może się wydarzyć w przyszłości w określonych sytuacjach istotnych dla danej firmy. Służy do tego analiza predykcyjna (predictive analytics), która na podstawie analizy danych historycznych pozwala na prognozowania przyszłych zachowań konsumentów.

Jest to zaawansowany rodzaj analityki danych, wykorzystujący techniki eksploracji danych, analizę statystyczną i modelowanie szeregów czasowych. Metoda ta pomaga m. in. w:

  • prognozowaniu zachowań konsumentów,
  • przewidywaniu przyszłych trendów,
  • identyfikacji potencjalnych zagrożeń i szans dla firmy.

Więcej na temat analizy predykcyjnej możesz przeczytać w tym artykule na naszym blogu: Predictive Analytics.

7. Wpływanie na zachowania konsumentów

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 7. Wpływanie na zachowania konsumentów

Techniki data science w marketingu można ogólnie podzielić na trzy grupy:

  • opisowe (descriptive) – analiza przeszłych wydarzeń,
  • predykcyjne (predictive) – przewidywanie przyszłych wydarzeń, 
  • nakazowe (prescriptive) – przewidywanie, jakie działania marketingowe sprawią, że w przyszłości wydarzy się pożądane wydarzenie.

O ile opisana w poprzednim punkcie analiza predykcyjna należy do drugiej grupy, to w tym akapicie chcemy wspomnieć o metodzie uplift modeling – należącej do technik preskryptywnych.

Uplift modeling to technika, która dostarcza marketerom wiedzę nie tylko o przyszłych działaniach konsumentów, ale i o tym, jakie metody marketingowe zastosować, aby zachęcić ich do podjęcia pożądanej akcji. Jest to więc krok naprzód, który pozwala z jeszcze większą skutecznością wpływać na decyzje zakupowe konsumentów. 

8. Rekomendacje produktowe

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 8. Rekomendacje produktowe

Kolejną możliwością data science w marketingu jest rekomendowanie użytkownikom produktów, których kupnem mogą być zainteresowani. Głównym celem jest tutaj zwiększenie konwersji zakupowej i wartości koszyka klienta.

Służy do tego jedna z najbardziej skutecznych technik analizy predykcyjnej, czyli silniki rekomendacji. Istnieje kilka rodzajów silników rekomendacji, które można wykorzystać, np: 

  • collaborative-filtering – filtrowanie oparte na współpracy sugeruje klientom produkty na podstawie zakupów innych klientów, którzy mają do nich podobne zainteresowania lub nawyki zakupowe;
  • content-based filtering – filtrowanie oparte na treści korzysta z informacji na temat produktów kupionych przez danego użytkownika (np. ich kategorii, ceny czy wyglądu) i rekomenduje mu inne produkty o podobnych cechach;
  • complementary filtering – filtrowanie oparte na komplementarności analizuje prawdopodobieństwo kupienia kilku produktów jednocześnie; polega na proponowaniu klientowi produktów komplementarnych (uzupełniających) do tego, który właśnie kupuje, na podstawie historii zakupów innych użytkowników.
Product recommendations – 3 types of recommendation engines:
1. Collaborative-filtering – suggesting products to a customer based on purchases of other customers with similar purchasing habits;
2. Content-based filtering – recommending products with similar characteristics to the products already purchased by the client;
3. Complementary filtering – offering products that are complementary to the product the customer is buying at the moment.

9. Komunikacja z klientem w czasie rzeczywistym

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 9. Komunikacja z klientem w czasie rzeczywistym

Badanie danych w czasie rzeczywistym umożliwia obserwację zachowań klientów na bieżąco i zapewnianie im informacji, które mogą pomóc w decyzji dotyczącej zakupu produktu. Umożliwia to poprawę doświadczenia użytkownika poprzez reagowanie w czasie rzeczywistym na ewentualne problemy czy wątpliwości, które mogą pojawić się na jego ścieżce zakupowej. Odpowiednio analizując dane, można określić właściwy czas i kanał komunikacji z danym użytkownikiem.

Pozytywne doświadczenia klientów wpływają następnie na zwiększenie ich lojalności, co jest tańsze i bardziej długotrwałe niż pozyskiwanie nowych leadów. Rozwiązania data science umożliwiają np.:

  • przewidzenie, jak klient może zareagować w określonej sytuacji;
  • wybór najlepszej oferty dla klienta w zależności od jego interakcji z daną stroną/produktem;
  • określenie, na czym polega problem, jeśli klient nie wróci. 

10. Analiza sentymentu 

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 10. Analiza sentymentu 

Analiza sentymentu (sentiment analysis), czy też analiza nastrojów, pozwala marketerom na poznanie opinii społeczności na temat marki, produktu lub usługi. Wsparcie tej metody przez data science polega na wykorzystaniu przetwarzania języka naturalnego, analizy tekstu i lingwistyki komputerowej.

Analiza sentymentu pomaga daje wyobrażenie o tym, co klient/opinia publiczna myślą o danej marce lub jej produktach. Metoda ta:

  • umożliwia zbieranie danych, które pomagają wczuć się w klienta, na dużą skalę;
  • pozwala monitorować reakcje klientów na otrzymywane informacje;
  • daje informacje zwrotne o sposobie, w jaki klient angażuje się w kampanię;
  • umożliwia ogólną analizę słów zawartych w tekście i ich powiązanie z określonymi nastrojami.

W marketingu to ostatnie odbywa się najczęściej poprzez polaryzację, co oznacza, że ​​słowom przypisywana jest wartość pozytywna, negatywna lub neutralna. Na koniec mierzy się wynik analizy, uzyskując informację zwrotną o tym, jak ludzie zareagowali na daną reklamę. Narzędzie to można stosować w przypadku korespondencji mailowej, recenzji Google, a nawet rozmów telefonicznych (nagrywanych za zgodą rozmówcy np. przez firmy call center), używając zamiany mowy na tekst.

11. Optymalizacja budżetu marketingowego 

Data science w marketingu – 11 przykładów użycia: 11. Optymalizacja budżetu marketingowego 

Ostatnie zastosowanie data science w marketingu, o którym chcemy wspomnieć, to optymalizacja budżetu marketingowego. Ogólnie rzecz biorąc jest to dbanie o to, aby pieniądze z zaplanowanego budżetu były wydawane w użyteczny, przynoszący zyski sposób. Cel ten jest ściśle powiązany ze wszystkimi wcześniej wymienionymi.

Warto pamiętać, że z wykorzystaniem metod data science można zbudować model wydatków z rozłożeniem budżetu na lokalizacje, kanały i kampanie z uwzględnieniem ich opłacalności. Wykorzystanie tej wiedzy może ułatwić decyzje komu, gdzie i kiedy sprzedawać określone produkty czy usługi.

Data science w marketingu – podsumowanie

Skuteczna strategia marketingowa powinna być zaplanowana tak, aby zawsze wyprzedzać konkurencję. Dzięki wykorzystaniu nauki o danych można zrozumieć nawyki zakupowe klientów w znacznie głębszy sposób niż było to możliwe do tej pory. Dlatego warto jak najszybciej włączyć w swoje działania marketingowe możliwości, jakie daje data science.

Czy chcesz, by Twoja organizacja działała w sposób bardziej świadomy i ukierunkowany z zastosowaniem możliwości, jakie niesie data science? Dzięki narzędziom, jakie oferuje WEBSENSA, pomożemy Ci stworzyć odpowiednie rozwiązanie dostosowane do Twojej branży, wielkości firmy i celów biznesowych. Skontaktuj się z naszymi specjalistami. Chętnie porozmawiamy o Twoich potrzebach!