數據科學涉及分析和解釋大量複雜的數據，並將其轉化為實現業務目標的寶貴見解。雖然現在還算不上是一個突破性的領域，但它已經改變了市場開展業務的許多方面。
在與 Marketing Data Science Associates 創始人兼總裁兼 Cascade Strategies，我們談論數據科學、它在營銷中的應用，以及它隨著 AI 的出現而產生的未來。
BN:數據科學在營銷中最常見的應用是什麼?
JJ:目前全世界的營銷人員都在使用多種數據科學方法。如今，大多數公司都在收集有關客戶的大量信息並將它們存儲在各種數據庫中，以便優化營銷工作。數據科學在營銷中應用的最常見方式之一是通過推薦系統，它允許用戶從根據特定用戶的瀏覽歷史定制的推薦項目菜單中進行選擇。
然後還有流失預測，這是一種機器學習技術，可以告訴營銷人員特定用戶離開網站、取消訂單或取消訂閱郵件列表的可能性。它是保留客戶的強大工具。除了一些複雜的機器學習和人工智能技巧外，數據科學之所以成為全球營銷人員的最愛，是因為它可以強大地優化傳統營銷策略，如細分、定位和定位。對於知道如何利用海量數據的公司而言，數據科學可以使所有這三者變得極其個性化和有效。
BN:數據科學是否已將營銷從一門藝術轉變為一門科學?
JJ:我不會說它把營銷完全變成了科學過程，因為營銷還有很多方面需要人的創造力。當然，數據分析可以為您提供準確的廣告預測，但仍然需要有人撰寫文案。數據科學，至少到目前為止，還沒有將營銷從創意領域轉移到科學領域，至少沒有完全轉移。營銷數據科學家可以找到諸如“誰是您的潛在客戶?”等問題的答案。和“人們對您的品牌有何看法（情感分析）”，但歸根結底，仍然是創意團隊必須實施開箱即用的方法來針對規定的客戶並響應流行的情緒和品牌認知。因此，從這個例子中，我們可以看到數據科學所做的反而是它使營銷團隊的創造力更加有效，並得到了推理的支持。我們不再在黑暗中射箭，因為我們現在擁有比以前更可靠和可預測的數據。換句話說，營銷數據科學簡化了創造力。
BN:營銷數據科學和營銷分析有什麼區別?
JJ:他們有很多一些共同點，例如數據可視化、數據查詢和推導數據驅動的洞察力，但兩者仍有幾個關鍵區別。數據分析師使用分析工具來解釋和分析歷史營銷數據。分析是數據科學的一個分支，可以有效地發現歷史趨勢並傳達先前績效的結果。另一方面，營銷數據科學可以有效地理解如何使用所有第一方、第二方和第三方數據來獲取有競爭力的商業信息。營銷數據科學家本質上是業務分析師，他們更多地關注預測即將採取的行動的影響，而不是回顧過去的模式。
雖然需要數據科學來應對有關公司未來的更具挑戰性的問題，但也需要分析了解以往的營銷效果。要從數據中提取營銷情報並將該情報轉化為業務知識，您需要學科和工具。
BN:為什麼將數據科學納入營銷組合變得如此重要?
JJ:近年來，數據科學已成為營銷組合中不可或缺的一部分。如今，許多公司都將數據科學納入營銷渠道本身的早期階段，以獲得更高的投資回報。將您的次要策略基於數據支持的主要營銷渠道策略，幫助品牌做出更好的決策、預測趨勢和未來機會、優化預算、改進受眾細分和定位、準確檢查品牌認知、改善客戶體驗並規劃更精確和相關的內容策略.
在每天創建超過 250 萬千兆字節數據的世界中，企業不能真正將數據科學排除在營銷計劃之外。如果他們這樣做了，不僅對他們來說代價高昂，而且對他們來說代價高昂。這也會阻礙他們的進步。
BN:您認為人工智能會改變數據科學嗎?它將如何影響營銷領域?
JJ:人工智能本質上是數據科學的下一步。在企業不斷尋找新方法向過度飽和的受眾進行銷售的時代，人工智能和機器學習極大地提高了數據科學過程的效率，並為我們提供了前所未有的客戶洞察力。
在 AI 的幫助下，我們將擁有更複雜的預測分析和數據分層——一種自動優先級排序系統，可將大量冷數據（不適用或使用較少）轉移到成本較低的長期存儲中以供訪問和檢索必要時，並為更有用、活躍和動態的數據騰出更多寶貴空間，而無需有人手動執行此分離。隨著 AI 技術的發展，雲原生分析將對營銷流程變得更加重要，數據即服務 [DaaS] 模型將越來越受歡迎。
這並不是說人工智能機器人將取代行業中的數據科學家。我們知道，無論人工智能技術多麼先進，它仍然需要人工干預來處理複雜或極其新的數據。此外，機器沒有軟技能或直覺。至少現在還沒有。
圖片來源:donskarpo /Shutterstock