簡析市場營銷中的 六 大資料科學用例

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前言

在市場營銷中，資料科學的主要目标是将資料轉化為可行的行動。大資料為銷售提供了更好地了解目标閱聽人提供的能力。

資料科學主要應用于概要分析，搜尋引擎優化，客戶參與，響應能力，實時營銷活動等營銷領域。而且，每天都會出現将資料科學和分析應用于營銷的新方法。

六大資料科學用例使用者分群

所有客戶都是獨立的個體。是以，「一刀切」的方法根本無效。

在這種情況下，使用者分群可以幫助營銷人員根據特定的特征将客戶進行合理的劃分。

有兩種最常用的細分類型：

• 普通使用者分群——通過分析使用者屬性與行為特征
• 預測使用者分群——通過機器學習算法預測事件機率

使用者分群的細分似乎在市場營銷中呈現一種上升趨勢。使用者的細分有助于将人們劃分為更精确的類别，尤其是與行為意圖有關的類别。是以，即使是很少數量的客戶群，也可以針對他們的喜好定制營銷活動。

實時分析

實踐證明，實時分析可立即回報營銷活動的成果。由于社交媒體和通信技術的普及，實時營銷将被應用得越來越廣泛。

高效的實時資料可以為公司帶來可觀的增長。

實時算法主要處理兩組資料：客戶資料和營運資料。客戶資料可洞悉客戶的需求，偏好和需求。營運資料反映了客戶做出的各種交易，動作和決策。實時資料分析的應用為營銷活動帶來了效率，速度和高性能。

預測分析

目前，即使對于中型公司，資料也很容易擷取和使用。預測分析是統計和機器學習算法的應用，以機率預測未來。在市場營銷中預測分析的機會很多。

可能可以作用于以下幾個方向：

• 客戶行為的預測分析
• 客戶的購買力預測
• 熱銷産品預測

智能推薦

智能推薦是功能強大的工具，旨在為客戶提供個性化的體驗和較高的滿意度。

智能推薦是将産品與客戶的偏好與他或她喜歡的功能等相比對。為此，智能推薦通常使用以下模型和算法：回歸，決策樹，K近鄰，神經網絡等。

在電商中智能推薦将作為做主要的營銷手段。

購物籃分析

購物籃分析就是通過購物籃子所顯示的資訊來研究顧客的購買行為。

主要的目的在于找出什麼樣的東西應該放在一起。

藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些産品，找出相關的聯想規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競争優勢。

舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計吸引客戶的商業套餐等等。

而且，購物籃分析可以顯着提高營銷資訊的效率。除了營銷資訊的類型之外，無論是直接報價，電子郵件，社交媒體，電話還是新聞通訊，您都可以提供适合特定客戶的産品。

使用者價值

RFM是網際網路行業最常見的客戶價值名額分級，根據最近的購買時間，購買的頻率和購買金額這三個次元将客戶分為8類，對于重要價值客戶是要做好重點維護的，對于一些潛力客戶要做好激活，對于快要流失客戶要做好挽留，最重要的是需要根據客戶的價值分類對各類客戶做好不同的舉措，實作客戶價值實作的最大利益化。

當然，也可以加入，響應能力、購買曆史、偏好、通路、喜歡、分享甚至他們經常浏覽的内容等作為衡量次元。

資料中台是企業數智化的新基建，阿裡巴巴認為資料中台是集方法論、工具、組織于一體的，“快”、“準”、“全”、“統”、“通”的智能大資料體系。目前正通過阿裡雲資料中台解決方案對外輸出，包括

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