市场营销中的 6 大数据科学用例

行权

在营销中，数据科学的主要目标是将数据转化为可行的行动。大数据为销售提供了更好地了解目标受众的能力。

数据科学主要应用于概要分析、搜索引擎优化、客户参与、响应能力、实时营销活动等营销领域。此外，每天都有一种新的数据科学和分析应用于营销的方法。

用户分群

所有的客户都是独立的个体。「一刀切」该方法根本无效。在这种情况下，用户群可以帮助营销人员根据特定的特点合理划分客户。

最常用的细分类型有两种：

通过机器学习算法预测事件概率

用户群体的细分在营销中似乎呈上升趋势。用户细分有助于将人们划分为更准确的类别，特别是与行为意图相关的类别。因此，即使是少数客户群体也可以根据自己的喜好定制营销活动。

实时分析

实践证明，实时分析可以立即反馈营销活动的结果。随着社交媒体和通信技术的普及，实时营销将得到越来越广泛的应用。

高效的实时数据可以给公司带来可观的增长。

实时算法主要处理两组数据：客户数据和操作数据。客户数据可以了解客户的需求、偏好和需求。操作数据反映了客户的各种交易、行动和决策。实时数据分析的应用为营销活动带来了效率、速度和高性能。

预测分析

目前，即使对于中型公司来说，数据也很容易获取和使用。预测分析是统计和机器学习算法的应用，以概率预测未来。在市场营销中有很多预测和分析的机会。

可作用于以下方向：

客户行为预测分析客户购买力预测热销产品预测智能推荐

智能推荐是一种功能强大的工具，旨在为客户提供个性化的体验和更高的满意度。

智能推荐是将产品和客户的偏好与他或她喜欢的功能相匹配。因此，智能推荐通常使用以下模型和算法：回归、决策树、K近邻、神经网络等。

智能推荐将作为电子商务的主要营销手段。

购物篮分析

购物篮分析就是通过购物篮子所显示的信息来研究顾客的购买行为。主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起。藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。

例如，零售店可以通过分析来改变货架上的商品排列或设计吸引顾客的商业套餐。

此外，购物篮分析可以显著提高营销信息的效率。除了营销信息的类型外，您还可以提供适合特定客户的产品，无论是直接报价、电子邮件、社交媒体、电话还是新闻。

用户价值

RFM它是互联网行业最常见的客户价值指标分类。根据最近的购买时间、购买频率和金额，将客户分为八类。对于重要价值的客户，我们应该做好重点维护工作，激活一些潜在客户，留住即将丢失的客户，最重要的是根据客户的价值分类，对各类客户采取不同的措施，实现客户价值的最大利益。

当然也可以加入，比如响应能力、购买历史、偏好、访问、喜欢、分享甚至他们经常浏览的内容。