Data Science umfasst die Analyse und Interpretation großer, komplexer Datenmengen und deren Umwandlung in wertvolle Erkenntnisse zum Erreichen von Geschäftszielen. Obwohl es jetzt nicht gerade ein bahnbrechender Bereich ist, hat es viele Aspekte der Art und Weise verändert, wie Märkte Geschäfte machen.
In einem Gespräch mit Jerry Johnson, Gründer und Präsident von Marketing Data Science Associates und Direktor von Cascade Strategies sprechen wir über Data Science, ihre Anwendungen im Marketing und ihre Zukunft mit dem Aufkommen von KI.
BN: Was sind die häufigsten Anwendungen von Data Science im Marketing?
JJ: Mehrere datenwissenschaftliche Methoden werden derzeit von Marketingfachleuten auf der ganzen Welt verwendet. Heutzutage sammeln die meisten Unternehmen riesige Mengen an Informationen über ihre Kunden und speichern sie in ihren verschiedenen Datenbanken, damit sie ihre Marketingbemühungen optimieren können. Eine der gängigsten Arten, wie Data Science im Marketing angewendet wird, sind Empfehlungssysteme, mit denen Benutzer aus einem Menü empfohlener Elemente auswählen können, die an den Browserverlauf des jeweiligen Benutzers angepasst sind.
Dann gibt es auch die Abwanderungsvorhersage , eine maschinelle Lerntechnologie, die Vermarktern die Wahrscheinlichkeit mitteilen kann, mit der ein bestimmter Benutzer ihre Website verlässt, eine Bestellung storniert oder sich von ihrer Mailingliste abmeldet. Es ist ein leistungsstarkes Tool zur Kundenbindung. Abgesehen von einigen ausgeklügelten maschinellen Lern-und KI-Tricks ist der Grund, warum Data Science bei Vermarktern auf der ganzen Welt so beliebt wird, die Tatsache, dass sie traditionelle Marketingstrategien wie Segmentierung, Targeting und Positionierung optimieren kann. Data Science kann alle drei äußerst personalisiert und effektiv für Unternehmen machen, die wissen, wie man die Fülle von Daten nutzt.
BN: Hat Data Science das Marketing von einer Kunst zu einer Wissenschaft verändert?
JJ: Ich würde nicht sagen, dass Marketing vollständig zu einem wissenschaftlichen Prozess geworden ist, da Marketing immer noch viele Aspekte hat, die menschliche Kreativität erfordern. Datenanalysen können Ihnen zwar genaue Anzeigenprognosen liefern, aber jemand muss immer noch die Kopie schreiben. Data Science hat das Marketing zumindest bisher nicht von der kreativen Domäne in eine wissenschaftliche verlagert, zumindest nicht vollständig. Ein Marketing Data Scientist kann Antworten auf Fragen wie „Wer sind Ihre potenziellen Kunden?“ finden. und „Wie denken die Leute über Ihre Marke (Stimmungsanalyse)“, aber am Ende des Tages ist es immer noch das Kreativteam, das Out-of-the-Box-Methoden implementieren muss, um die angegebenen Kunden anzusprechen und auf beliebte zu reagieren Sentiment und Markenwahrnehmung. An diesem Beispiel können wir also sehen, dass Data Science stattdessen die Kreativität von Marketingteams viel effektiver gemacht und mit Argumenten unterstützt hat. Wir schießen keine Pfeile mehr im Dunkeln, da wir jetzt Daten haben, die viel zuverlässiger und vorhersehbarer sind als zuvor. Mit anderen Worten, Marketing Data Science hat die Kreativität optimiert.
BN: Was ist der Unterschied zwischen Marketing Data Science und Marketing Analytics?
JJ: Sie haben viel davon Gemeinsamkeiten wie Datenvisualisierung, Datenabfragen und das Ableiten datengesteuerter Erkenntnisse, aber beide weisen noch einige wesentliche Unterschiede auf. Analysetools werden von Datenanalysten verwendet, um historische Marketingdaten zu interpretieren und zu analysieren. Analytik, ein Zweig der Datenwissenschaft, ist effektiv darin, historische Trends zu erkennen und die Ergebnisse früherer Leistungen zu vermitteln. Auf der anderen Seite ist die Marketingdatenwissenschaft effektiv darin, zu verstehen, wie alle Daten von Erst-, Zweit-und Drittanbietern verwendet werden können, um wettbewerbsfähige Geschäftsinformationen zu erhalten. Marketing Data Scientists sind im Wesentlichen Business-Analysten, die sich mehr darauf konzentrieren, die Auswirkungen anstehender Maßnahmen vorherzusagen, als vergangene Muster zu überprüfen.
Während Data Science erforderlich ist, um auf anspruchsvollere Fragen zur Zukunft des Unternehmens zu reagieren, sind Analysen erforderlich frühere Marketingwirksamkeit zu verstehen. Um Marketingintelligenz aus Daten zu extrahieren und diese in Geschäftswissen umzuwandeln, benötigen Sie beide Disziplinen und Tools.
BN: Warum ist die Einbeziehung von Data Science in den Marketing-Mix so wichtig geworden?
JJ: Data Science ist in den letzten Jahren aus dem Marketing-Mix nicht mehr wegzudenken. Viele Unternehmen integrieren heutzutage Data Science bereits in den frühen Phasen des Marketing-Trichters selbst, um eine höhere Kapitalrendite zu erzielen. Wenn Sie Ihre sekundären Strategien auf datengestützte primäre Marketing-Funnel-Strategien stützen, können Marken bessere Entscheidungen treffen, Trends und zukünftige Chancen vorhersagen, Budgets optimieren, die Zielgruppensegmentierung und-ausrichtung verfeinern, die Markenwahrnehmung genau untersuchen, das Kundenerlebnis verbessern und eine präzisere und relevantere Inhaltsstrategie planen.
Unternehmen können die Datenwissenschaft in einer Welt, in der täglich mehr als 2,5 Millionen Gigabyte an Daten erstellt werden, nicht wirklich aus ihrem Marketingplan herauslassen. Wenn sie das tun, wird es nicht nur teuer für sie; es wird auch ihren Fortschritt behindern.
BN: Glauben Sie, dass KI die Datenwissenschaft verändern wird? Wie wird es die Welt des Marketings beeinflussen?
JJ: Künstliche Intelligenz ist im Wesentlichen der nächste Schritt in der Datenwissenschaft. In einer Zeit, in der Unternehmen ständig nach neuen Methoden suchen, um an ein übersättigtes Publikum zu verkaufen, steigern KI und maschinelles Lernen die Effizienz des Data-Science-Prozesses erheblich und bieten uns einen bisher nie dagewesenen Zugang zu Kundenerkenntnissen.
Mit Hilfe von KI werden wir ausgefeiltere prädiktive Analysen und Daten-Tiering haben – ein automatisiertes Priorisierungssystem, das haufenweise kalte (unzutreffende oder weniger genutzte) Daten für den Zugriff und Abruf auf kostengünstigere Langzeitspeicher verschiebt wenn nötig, und mehr wertvollen Speicherplatz für nützlichere, aktivere und dynamischere Daten freizugeben, ohne dass jemand diese Trennung manuell durchführen muss. Mit dem Wachstum der KI-Technologie werden Cloud-native Analysen für den Marketingprozess immer wichtiger und das Data-as-a-Service [DaaS]-Modell wird immer beliebter.
Das soll nicht heißen dass KI-Roboter Data Scientists in der Industrie ersetzen werden. Wir wissen, dass die KI-Technologie, egal wie fortschrittlich sie sein mag, immer noch menschliches Eingreifen erfordert, um mit komplexen oder extrem neuen Daten umzugehen. Außerdem haben Maschinen keine Soft Skills oder Intuition. Zumindest noch nicht.
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