1
Науката за данни е изследователска област, която се занимава с огромни количества данни и съвременни инструменти и техники за намиране на невидими модели и вземане на бизнес решения.
Сега, когато знаете какво е наука за данни, нека да разгледаме защо е толкова важна в маркетинга днес.
Защо науката за данните
Науката, управлявана от данни, може да ви помогне да взимате добри решения, да извършвате прогнозни анализи и да откривате модели, плюс:
- Намерите основната причина за проблема, като зададете правилните въпроси.
- Извършите предварително проучване на данните.
- Симулирате данни с помощта на различни алгоритми.
- Визуализирате резултатите с графики, таблици, инфографики и др.
На практика науката за данни вече помага на различни индустрии. Например, авиацията може да предвиди прекъсвания на пътуването. С помощта на науката за данни авиокомпаниите могат да оптимизират операциите по различни начини. Например, планирайте маршрути и закъснения на полети, създавайте персонализирани промоционални оферти въз основа на модели за резервация на клиенти.
Ролята на големите данни в маркетинга
Терминът Big Data (големи данни) се отнася до големи количества данни, въз основа на които се идентифицират тенденциите в процесите и явленията. В маркетинга големите данни се улавят на всички етапи, от процеса на вземане на решение за покупка до самата покупка. С помощта на Big Data се появява обща картина на желанията на хората и важни за тях фактори, които влияят на решението за покупка.
Маркетолозите използват три слоя данни:
- Прогнозен анализ: Предоставя информация за това какво може да се случи въз основа на прогнозите.
- Описателен: данни за случилото се в конкретен сценарий.
- Препоръчителен: Анализ на конкретни случаи или моделиране на бъдещи ситуации се извършва въз основа на вече съществуващи данни.
Наборът от данни за поведението на потребителите, към който ще се свържем в тази статия, е прогнозен анализ.
Как се използва
Моделирането на прогнозно поведение ще разкрие прозрения, които днешните маркетолози могат да използват, за да подобрят ефективността на кампанията и да увеличат продажбите. Този регресионен модел използва математически и статистически анализ, за да направи обосновани предположения за това какво ще се случи в бъдеще. Да разчитате на надеждна статистика е по-добре, отколкото да разчитате само на интуицията, защото резултатите от изследванията могат да ви помогнат да разработите правилната стратегия.
Ето три стратегически области, в които прогнозният анализ може да помогне за повишаване на възвръщаемостта на инвестициите на компанията.
1. Как Big Data помага на търговците да формират стратегии
Персонализиран маркетинг
С нарастването на продажбите от електронна търговия през последното десетилетие е важно клиентите да изпреварят конкуренцията.
Чрез сегментиране на пазара на подгрупи въз основа на поведенчески, географски или бюджетни данни, маркетолозите могат да променят целевите групи в своите бази данни. Това сегментиране улеснява клиентите да се съсредоточат върху правилния продукт за тях. Сегментирането също така идентифицира най-„печелившите“ подгрупи въз основа на поведението при покупка в миналото.
Популярни примери за персонализиран маркетинг включват:
- Персонализирани препоръки въз основа на историята на сърфиране на потребителя.
- Подчертаване на продукти, които са интересни за потребителя.
- Банерна реклама.
- Препоръки за продукти „може да харесате“ на продуктовата страница на компанията.
Търсене на цени
Прогнозният анализ помага при създаването на изгодни цени за стоки и услуги. Чрез оценка на потребителските тенденции във всеки тип данни, търговците могат да разберат въздействието на ценовите решения върху търсенето. Конкурентните цени все още могат да помогнат за постигане на целите за възвръщаемост на инвестициите, ако търсенето е високо.
Пример за това са тематичните паркове на Дисни, които смениха модела си на ценообразуване към рязко покачващи се цени след промени в търсенето през различните сезони. Например, посещението на „най-щастливото място на земята“ през непиковите часове (например в понеделник или септември) може да бъде по-евтино, отколкото през най-натоварените периоди (ваканции, уикенди и празници).
Разпределение на ресурсите
С прогнозния анализ една компания може по-точно да предвиди за кои ресурси да разпредели най-много средства.
По време на този процес може да бъде трудно да се управляват големи набори от данни, тъй като колкото повече данни, толкова по-голям е шансът да пропуснете важни точки или да направите погрешно изчисление. Включването на ERP (Enterprise Resource Planning) система в текущите стратегии може да организира тези набори от данни за по-лесен анализ.
Планирането на корпоративните ресурси (ERP) се отнася до типа софтуер, който организациите използват за управление на ежедневните си бизнес дейности: счетоводство, доставки, управление на риска и операции по веригата на доставки. Пълен ERP пакет ви помага да бюджетирате, прогнозирате и отчитате финансовото представяне на вашата организация. В резултат на това ERP системите улесняват проследяването на напредъка към целите и задачите във времето.
2. Купете модели
Търговците днес преживяват две фази на единния пазар – фаза на пандемия и фаза след пандемия. И на двата етапа поведението на потребителите е различно. Много често хората купуват това, което преди е било „глупава покупка“ за тях и обратно.
Data Science ви помага да определите следващата стъпка за потребителите и да изследвате сложни потребителски анализи. Когато има подробен анализ на данните и картографиране, маркетинговите планове могат лесно да бъдат изградени.
Науката за данни анализира разходите на хората
През 2009 г. бяха проучени моделите на разходите, за да се види как хората правят покупки след излизане от рецесията. Оказа се, че много потребители, след като са направили покупка, се съмняват дали това е разумно.
Bloomberg направи проучване и установи, че повече от половината от анкетираните бързо започнаха да се съмняват, че са похарчили парите си добре, а една трета казаха, че избягват уебсайтове или магазини, които биха могли да ги изкушат да похарчат.
Оказва се, че компаниите трябва да привличат вниманието на потребителите към онези характеристики на продуктите, които ще показват тяхната практичност и предимства. Например, издръжливостта, гъвкавостта и приложенията в реалния свят са това, което може да мотивира хората да купуват продукти, защото не искат да губят пари.
3. Стратегии за прогнозиране, използващи исторически данни
Въпреки факта, че много хора ограничават разходите, някои хора все още купуват неща в паника, особено ако изпитват недостиг във веригата на доставки или се страхуват от предстоящото покачване на цените, обещано от правителството. Тъй като компаниите разчитат повече на инструменти за анализ на данни, те могат да разберат защо хората са променили своите модели на потребление.
През август 1971 г. президентът Никсън въвежда многогодишен контрол на цените, за да намали инфлацията. В резултат на това пазарът на месо пострада, защото цените бяха толкова изкуствено ниски, че производителите не можеха да реализират печалба. В резултат на това те често не продаваха животни за клане, което доведе до недостиг на говеждо месо.
Говеждото с лошо качество беше по-лесно достъпно, но хората често го избягваха. Вероятно защото не им хареса вкуса или не знаеха как да го приготвят.
Такива неуспехи трябва да бъдат внимателно проучени и анализирани, за да се намали рискът от повторение.
Данните помагат да се види сходството на минали спадове
Изследователите разгледаха данни за икономическата криза по време на рецесиите през 2001 и 2008 г., за да намерят улики за бъдещето.
Един от интригуващите моменти, подчертани в много доклади на големите предприемачи и техните компании, е, че много американци са имали само скромно увеличение на дискреционните доходи и по този начин са променили навиците си за пазаруване след рецесията. Например, по време на Голямата рецесия от 2007 до 2017 г., относителната сила на марките с намаление нараства всяка година, а доходите на търговците на дребно намаляват.
Високите нива на реинвестиране помогнаха на успешните марки да се възстановят от рецесията. Това показа, че компаниите постоянно променят активите си и не забравят за бъдещето. Експертите съветват компаниите да очакват следващата рецесия дори в моменти, когато икономиката изглежда стабилна.
Данните от минали рецесии ни позволяват да идентифицираме приоритетите на хората във времена на намаляване на разходите и несигурност. Компаниите може да смятат, че всяка рецесия е напълно различна от следващата, но това не е така. Изучаването на моделите на поведение на купувачите по време на минали рецесии и кризи ще помогне да се подготвим за такива периоди в бъдеще.
Заключение
Предсказуемият анализ е самият инструмент, който позволява на много успешни компании да обработват големи количества данни и да разберат дали трябва да залагат на определени активи или това ще донесе само загуби. Анализирайки поведението на купувачите, можете лесно да разберете техните нужди и съответно да поддържате бизнеса на повърхността.
Надяваме се, че статията Ви е харесала. Ако сте доволни от прочетеното, не пропускайте да споделите статията с приятели, ползвайки иконките за социално споделяне.
Материалът Маркетинг на бъдещето: Как науката за данни прогнозира поведението на потребителите е публикуван за пръв път на Дигитална агенция W-SEO.com - Уеб & SEO оптимизация.
