如今，客户尤其看重个性化服务。个性化不再只是一种趋势，而是理所当然的事情。
营销人员的任务是吸引顾客的注意力。无论我们谈论的是小商店还是宜家，完美的个性化都是必不可少的。好消息是，技术正在进步，让您能够准确了解受众的需求。
过去十年，网络上的信息消费量成倍增长。目前，有超过 60 亿台设备连接到互联网，每天产生约 250 万 TB 的数据，每人每秒产生约 1.5 MB 的数据。
有了这些海量数据，营销人员和企业主需要弄清楚如何个性化产品、何时向客户提供产品以及如何简化购买流程。借助数据科学，这一切都是可能的。
数据科学在我们生活的各个方面发挥着越来越重要的作用。它也是目前营销创新的最大驱动力，推动了自动化、人工智能、机器学习以及几乎所有营销技术的进步。
因此，人们对数据科学和相关领域的兴趣日益增长是理所当然的。
让我们仔细看看数据科学是什么以及它是如何运作的。
什么是数据科学？
什么是数据科学？
数据科学是一门跨学科领域，它将古老的科学方法和流程与算法和尖端系统相结合，从非结构化数据中创造出意义和适用的知识。
那么数据科学和营销又如何呢？数据科学的出现使得更深入的分析成为可能，有效地利用数据处理技术来优化你的营销计划并更好地了解你的客户。
例如，AliExpress、Uber 和 Airbnb 都在使用数据科学来定制公司计划，以满足客户的需求和习惯，并最终解决任务：预订出租车、预订公寓或购买灯具。
通过 chetdata 获取实时 墨西哥 WhatsApp 号码 消息的 WhatsApp 号码确保您与客户的沟通无缝连接我们的平台提供快速可靠的消息传递解决方案让您在瞬息万变的市场中保持竞争力立即联系我们提升您的业务响应速度和客户满意度。
数据科学如何发挥作用？
如今，企业面 Semrush：它是什么、它是如何工作的、它的成本是多少以及如何使用它 临的最大问题之一是数据泛滥，而其中大部分数据甚至都不需要。第一步是确定哪些数据对您的目标有价值。
然后，一切都围绕创建正确的算法来收
集和处理数据（借助自动化）。这种数据科学与创建谷歌的深度学习算法、无人驾驶汽车和其他人工智能技术创新是同一种。
为什么数据科学对于营 SG 号码 销来说在 2022 年会如此重要？
除了前面提到的无人驾驶汽车之外，还有许多原因可以解释为什么营销数据科学将在 2022 年发挥如此关键的作用。重要的是要了解数据科学家使用的技术在过去 10 年中发展迅速。现在，您不需要庞大的科学家、数据收集者和数据分析师团队来获取有关您的受众和网站访问者的信息。得益于当今可用的自动化工具以及机器学习和人工智能的最新进展，小型企业和营销人员现在可以以以前只有大型组织才能负担得起的方式进行数据科学。
这确实为企业利用数据科学来提高生产力和增长创造了公平的竞争环境。那些没有及时抓住这一机会的企业将被淘汰。当竞争对手已经掌握了如何帮助客户的准确数据时，其余企业就会把钱浪费在无效的策略上。虽然有些企业已经确切知道客户的需求，但其他企业只能猜测如何取悦消费者。
什么是机器学习？
最受欢迎的技术之一——人工智能（AI）是通过数据科学以及一系列其他令人难以置信的技术实现的。
机器学习是人工智能的一部分，它使用算法模型来识别数据集中的模式。即使是相对简单的机器学习算法也可以分析大量数据并得出结论。例如，它们可以确定哪种售后互动组合最有可能促成第二次购买。机器学习得越多，它就越复杂。
数据科学与人工智能有何关系？
如果没有数据科学，人工智能的实用概念就不可能实现。科学家们仍在积极研究人工智能。他们的目标是创造能够模仿甚至改善人类认知思维和决策的技术。任何人工智能应用都完全依赖于数据和系统对数据的解释能力。
因此，虽然并非所有数据科学都是人工智能（或机器学习），但如果没有数据科学中创建/发现的理论或实践，人工智能就不会存在。
数据科学与人工智能、机器学习和深度学习有何关系？
数据科学和数据分析有什么区别？
数据分析是分析数据以提取有用信息的特定过程。传统上，这是数据分析师执行的手动过程，但由于自动化、机器学习和人工智能，情况正在发生变化。
如今，分析既可供分析师使用，也可供算法使用。算法的优势在于它们可以大规模处理数据，而人类则保留了能够跳出算法界限进行思考的认知优势。
分析是数据科学的众多过程之一。其目的是以
一种让您更容易查看、理解、比较和检索有用信息的方式呈现原始数据。
一般来说，数据科学的总体目标是通过提高生产力和使您能够测试不同的方法来帮助您改善业务成果。
关键在于，您可以从可靠的数据（通常是大量数据）中获得所有答案，如果没有数据科学或与之相关的最新技术（即自动化和机器学习），您将无法处理这些数据。
数据科学如何帮助企业？
一般来说，数据科学可以帮助改善任何有相关数据的业务领域。它甚至不仅限于营销。例如，企业主可以使用数据来测试加班是否真的有助于企业做更多事情，确定支付员工的最佳工资，或尝试灵活的工作模式。
数据科学如何帮助营销人员？
数据科学如何帮助营销人员？
加速活动策划
借助数据科学，营销人员可以更快、更轻松地规划营销活动。这是因为数据可以更准确、更高效地收集和分析。营销人员手动进行分析，而借助数据分析，这些流程可以快几倍完成。
优化预算
数字营销中的数据科学可让您查看和分析投资回报率 (ROI)。技术可用于分析活动、了解参与人数的百分比及其行为趋势。确定和验证在特定时间点最有效的方法非常重要，而数据科学正是实现这一目标的最佳方式。
提供实时数据
通常，营销人员会在每次活动结束后收集客户数据，而数据科学可以让他们不间断地进行这一工作。这对于探索新机会、预测趋势和击败竞争对手尤为重要。
提高忠诚度
忠诚客户是帮助维持业务的人，而且他们的成本比新客户低。数据科学可让您改善现有客户的服务，从而提高他们的忠诚度。
提醒你的客户该品牌
例如，麦当劳在英国 10 个城市安装了智能广告牌：广告牌上的广告会根据道路上的交通状况而变化。当发生交通拥堵时，图像会发生变化，并暗示人们在餐厅停下来吃晚餐：“堵车了吗？隧道尽头有光。”这意味着，借助数据分析，您可以在消费者最合适的时间向他们提供产品。
衡量客户反应
例如，士力架在其“饥饿时你不再是你”活动中实施了这一想法。该系统分析了用户的社交媒体帖子并评估了他们的情绪。帖子越消极、越愤怒，士力架的折扣就越大。这一非凡的解决方案只有在数据科学的帮助下才能实现。
营销的数据科学机制
回归分析
回归分析是营销人员的强大工具，是预测分析的一部分。简而言之，数据科学家执行回归分析来确定特定客户变量与特定产品购买之间的相似程度。
预测模型可以更准确地预测消费者趋势，而不是通过观察过去的行为来预测消费者下一步会做什么。数据科学使营销人员能够利用这些信息并围绕它制定策略。
例如，通过分析购买历史，您可以预测某人何时不会购买洗洁精或隐形眼镜液，并提醒他们以个人折扣购买。您还可以在他们购买某件商品时向他们提供相关产品。例如，如果某人购买了手机，则向他们提供手机壳或其他配件。
数据可视化
数据可视化是一种有价值的工具，它不仅可以吸引注意力，还可以用来根据客户行为通知、推动和指导行动。
例如，营销团队可以利用所有可用的客户信息，做出数据驱动的决策，确定哪些产品和服务最适合推向市场。通过使用数据可视化，营销人员可以了解哪些类型的客户住在商店附近，以及他们购买哪些类型的产品。
自动化客户支持
自动化客户支持系统、机器人和聊天被积极用于降低客户支持成本。为了使沟通更加舒适，机器人会根据请求历史进行训练，这有助于利用人工智能使机器的答案尽可能准确，与请求相对应。因此，这种沟通可以提高客户忠诚度。您还可以使用机器人来自动化日常流程。
总体情况
预测分析是一种工具，它使成千上万的成功公司能够处理大量数据，并确定他们是否应该押注某些资产，或者这是否只会给他们带来损失。通过分析客户行为，您可以轻松了解他们的需求，从而让您的业务保持正常运转。
随着数字化和个性化对潜在客户越来越重要，正确利用数据科学来引起目标受众的共鸣变得比以往任何时候都更加重要。
