Data Science
La “Data Science” (in italiano “Scienza dei dati”) nel marketing digitale, è l’applicazione di tecniche statistiche su database digitali per estrarre conoscenze e informazioni utili per il marketing. Applica analisi statistiche avanzate e processi di data mining su grandi quantità di dati (big dataSi definiscono "big data" (megadati o grandi dati) set di dati estremamente grandi che possiedono una o più delle seguenti caratte... Leggi) per identificare tendenze e informazioni rilevanti per l’azienda.
Dalla matematica e dall’informatica avanzata all’ingegneria dei dati, la data science coinvolge una serie di aree di competenza per creare una visione completa e olistica sui dati grezzi. Lo studio e l’analisi dei dati avviene con un approccio multidisciplinare, che combina matematica e statistica, programmazione specializzata, analisi avanzata, algoritmi, apprendimento automatico e intelligenza artificialeCon il termine "intelligenza artificiale" (AI dall'inglese artificial intelligence) si fa riferimento alla simulazione dei process... Leggi (IA).
Obiettivo della data science è fornire risposte a domande aperte su “cosa” e “come” si verificano gli eventi. L’implementazione di questo approccio aiuta i professionisti del marketing digitale a comprendere meglio i propri clienti, massimizzare l’efficienza del lavoro, migliorare l’automazione e il processo decisionale e rilevare vari modelli nel comportamento online dei consumatori.
Data science nel marketing digitale
I dati aziendali strutturati (tipicamente provenienti dal sistema ERP) hanno dimensioni contenute e possono essere analizzati utilizzando strumenti di business intelligenceIl termine "Business Intelligence" (abbreviato BI) indica l'insieme di strumenti e processi utilizzati per aggregare e analizzare ... Leggi. Man mano che l’ambiente aziendale diventa sempre più digitalizzato, i dati diventano sempre meno strutturati, si parla di big dataSi definiscono "big data" (megadati o grandi dati) set di dati estremamente grandi che possiedono una o più delle seguenti caratte... Leggi e gli strumenti di BI non sono più in grado di elaborarne il volume e la varietà.
L’analisi di questi dati diventa più complessa, ed è qui che entra in gioco la data science.
È un approccio scientifico che fonde vari algoritmi, strumenti e tecniche per estrarre significato e informazioni dai dati grezzi. Affronta i big dataSi definiscono "big data" (megadati o grandi dati) set di dati estremamente grandi che possiedono una o più delle seguenti caratte... Leggi, ne gestisce la pulizia, la preparazione e l’analisi dei dati, e include algoritmi di apprendimento automatico per consentire ai sistemi di imparare dai dati.
Ottimizzazione del funnel di marketing
Tradizionalmente, le campagne di marketing si sono concentrate su consapevolezza, acquisizione e attivazione. Con la data science, possiamo arrivare più in fondo, fino a fatturato, fidelizzazione e referral integrando algoritmi predittivi che vanno oltre al semplice targeting demografico generico, ma aiutano a comprendere il proprio pubblico, prevedere esigenze e comportamenti e offrire esperienze iper-personalizzate.
La data science applicata al marketing può essere utilizzata per attrarre i clienti giusti nella parte alta del funnel, prevederne l’azione e imparare come interagire con loro nel middle funnel, nonché fidelizzarli e prevedere la probabilità di ulteriori acquisti (retention). La modellazione dell’attribuzione assegna valore a ogni punto di contatto nel customer journeySi definisce "Customer Journey" il percorso del cliente dal bisogno all'acquisto, composto dalle interazioni che ha con un brand, ... Leggi, aiutando le aziende a comprendere l’impatto di diversi canali e delle campagne di marketing sulle conversioniSi definisce "Conversione" (nel marketing online) l'esecuzione da parte degli utenti di una determinata azione-obiettivo cui l'azi... Leggi, allocando meglio i budget pubblicitari.
Gli algoritmi di data science sono in grado di prevedere i tassi di abbandono e indicare quando attuare strategie di marketing più efficaci su clienti che hanno maggiori probabilità di abbandono nel prossimo futuro. Le analisi qualitative possono, inoltre, determinare i migliori ambassador del marchioSi definisce "marchio" un simbolo distintivo, ovvero un segno usato per identificare i prodotti o servizi di una impresa e per dis... Leggi, e rendere il processo di referral più semplice ed efficace.
Data Science e ottimizzazione del funnel (credit: hop.online)
Il data scientist
Il data scientist è il professionista che applica tecniche di analisi complesse su grandi volumi di dati. Un data scientist possiede una combinazione di conoscenze di analisi, data mining e statistica avanzata, nonché esperienza con algoritmi e codifica. Unite alla capacità di spiegare l’importanza dei dati in un modo che possa essere facilmente compreso e applicato dagli altri.
