Наука о данных — это область исследования, которая имеет дело с огромными объемами данных и современными инструментами и методами для поиска невидимых закономерностей и принятия деловых решений. Она использует сложные алгоритмы машинного обучения для построения прогнозных моделей. При этом прогнозы могут касаться как производственных показателей, так и поведения покупателей.
Теперь, когда вы знаете, что это такое Data Science, давайте посмотрим, почему сегодня она так важна в маркетинге.
Почему наука о данных
Наука, основанная на данных, помогает принимать удачные решения, проводить прогнозный анализ и обнаруживать закономерности, а ещё:
- Находить основную причину проблемы, задав правильные вопросы.
- Проводить предварительное исследование данных.
- Моделировать данные с помощью различных алгоритмов.
- Визуализировать результаты с помощью графиков, информационных панелей и т. д.
На практике наука о данных уже помогает разным отраслям. Например, авиация может прогнозировать сбои в поездках. С помощью науки о данных авиакомпании могут оптимизировать операции разными способами. Например, планировать маршруты и задержки рейсов, создавать персонализированные рекламные предложения на основе моделей бронирования клиентов.
Роль Big Data Science в маркетинге
Термин относится к большим объемам данных, на основе которых выявляют тенденции в процессах и явлениях. В маркетинге большие данные считываются на всех этапах: от процесса принятия решения о покупке до самой покупки. С помощью этой технологии и появляется общая картина желаний людей и важных для них факторов, которые влияют на решение о покупке.
Маркетологи используют три уровня данных:
- Прогнозный: данные о том, что может произойти исходя из прогнозов.
- Описательный: данные, о том, что произошло в конкретном сценарии.
- Предписывающий: происходит анализ определенных случаев или моделирование ситуаций в будущем на основе уже существующих данных.
Набор данных о поведении потребителей, на который мы будем ссылаться статье — это прогнозная аналитика.
Как это используется
Прогнозирующее моделирование поведения раскроет идеи, которые современные маркетологи могут использовать для повышения эффективности кампаний и увеличения продаж. Эта регрессионная модель использует математический и статистический анализ, чтобы делать обоснованные предположения о том, что произойдет в будущем. Обращаться к достоверной статистике лучше, чем полагаться исключительно на интуицию, ведь результаты исследований могут помочь разработать верную стратегию.
Вот три стратегических направления, в которых прогнозная аналитика поможет повысить рентабельность инвестиций компании.
1. Как Big Data помогают маркетологам формировать стратегии
Персонализированный маркетинг
В связи с резким ростом продаж электронной коммерции за последнее десятилетие важно привлечь клиентов раньше конкурентов.
Сегментируя рынок на подгруппы на основе данных о поведении, географическом положении или бюджете, маркетологи могут изменить целевые группы в своих базах данных. С помощью такой сегментации проще сосредоточить внимание клиентов на подходящем им продукте. Сегментация также выделяет наиболее «прибыльные» подгруппы на основе покупательского поведения в прошлом.
Популярные примеры персонализированного маркетинга включают:
- Индивидуальные рекомендации, основанные на истории просмотров пользователя.
- Выделение продуктов, которые интересны потребителю.
- Баннерную рекламу.
- Рекомендации по товарам, которые «могут вам также понравиться» на странице продукта компании.
Спрос на цены
Прогнозная аналитика помогает в создании выгодных цен на товары и услуги. Оценивая потребительские тенденции в каждом типе данных, маркетологи могут понять, какое влияние оказывают решения о ценообразовании на спрос. Конкурентоспособные цены могут по прежнему способствовать достижению целей по рентабельности инвестиций, если спрос высок.
Примером этого являются тематические парки Диснея, которые переключили свою модель ценообразования на резкое повышение цен после изменений спроса в различные сезоны. Например, посещение «самого счастливого места на земле» в не пиковое время (например, по понедельникам или в сентябре) может быть дешевле, чем в самые загруженные периоды (каникулы, выходные и праздники).
Распределение ресурсов
Имея предиктивную аналитику, компания может точнее спрогнозировать, на какие ресурсы выделить больше всего средств.
Во время этого процесса может быть сложно управлять большими наборами данных, ведь чем больше данных, тем выше шанс упустить важные моменты или просчитаться. Внедрение системы ERP (планирования ресурсов предприятия) в текущие стратегии может организовать эти наборы данных для более простого анализа.
Планирование ресурсов предприятия (ERP) относится к типу программного обеспечения, которое организации используют для управления повседневной бизнес-деятельностью: бухгалтерский учет, закупки, управление рисками и операциями цепочки поставок. Полный пакет ERP помогает составлять бюджет, прогнозировать и формировать отчеты о финансовых результатах организации. В итоге ERP-системы упрощают отслеживание прогресса в достижении целей и задач с течением времени.
2. Паттерны покупателей
Сегодня маркетологи переживают две фазы единого рынка — фазу пандемии и фазу после нее. На обоих этапах поведение потребителей различается. Очень часто люди покупают то, что ранее было для них «глупой покупкой» и наоборот.
Наука о данных помогает определять следующий шаг потребителей и изучать комплексную потребительскую аналитику. Когда есть подробный анализ данных и картографирование, можно легко построить маркетинговые планы.
Наука о данных анализирует траты людей
В 2009 году были изучены модели расходов, чтобы узнать, как люди совершали покупки после выхода из рецессии. Оказалось, что очень многие потребители, совершив покупку, сомневаются, была ли она разумной.
Компания Bloomberg проводила исследования и узнала, что более половины опрошенных быстро начинают сомневаться в том, что они потратили деньги с пользой, а треть сообщила, что избегает веб-сайтов или магазинов, которые могут соблазнить их потратить.
Получается, что компаниям следует привлекать внимание потребителей к тем особенностям продуктов, которые будут указывать на их практичность и пользу. Например, долговечность, универсальность и реальные возможности применения — это то, что может побудить людей покупать товары, поскольку они не хотят тратить деньги напрасно.
3. Прогнозирование стратегий с помощью исторических данных
Несмотря на то, что многие люди ограничивают расходы, некоторые все равно покупают вещи в панике, особенно если они ощущают дефицит в цепочке поставок или боятся скорого роста цен, обещанного государством. Если компании станут больше полагаться на инструменты анализа данных, они смогут выяснить, почему люди изменили стиль потребления.
В августе 1971 года президент Никсон ввел многолетний контроль над ценами для смягчения инфляции. В результате мясной рынок пострадал, потому что цены были настолько искусственно низкими, что производители не могли получать прибыль. В итоге они часто не продавали животных на убой, что приводило к нехватке говядины.
Говядина низкого качества была более доступна, но люди часто выбрасывали её. Предположительно потому, что им не нравился вкус или они не знали, как её приготовить.
Подобные провалы следует тщательно изучать и анализировать, чтобы снизить риск их повторения.
Данные помогают увидеть сходство прошлых спадов
Исследователи изучили данные об экономическом кризисе во время рецессий 2001 и 2008 годов, чтобы найти ключи к разгадке будущего.
Один из занимательных моментов, раскрытых во многих отчетах крупных предпринимателей и их компаний — множество американцев испытали лишь небольшой прирост дискреционного дохода и, таким образом, после рецессии изменили свои привычки при совершении покупок. Например, во время Великой рецессии с 2007 по 2017 год относительная сила дисконтных брендов росла каждый год, а доход розничных торговцев падал.
Высокий уровень реинвестирования помогал успешным брендам восстановиться после рецессии. Это показало, что компании постоянно меняют свои активы и не забывают при этом о будущем. Эксперты рекомендовали компаниям ожидать следующую рецессию даже в те времена, когда экономика кажется стабильной.
Данные о прошлых рецессиях позволяют выявить приоритеты людей в моменты сокращения расходов и неопределенности. Компании могут считать, что каждая рецессия полностью отличается от другой, но это не так. Изучение алгоритмов действий покупателей во время прошлых рецессий и кризисов поможет подготовиться к таким периодам в будущем.
Заключение
Прогнозная аналитика — это тот самый инструмент, который позволяет множеству успешных компаний обрабатывать большие объемы данных и узнавать, стоит ли им ставить на кон определенные активы или это принесет лишь убытки. Анализируя поведение покупателей, можно легко понять их нужды, и, соответственно, удерживать бизнес на плаву.
