今年のデータサイエンスがマーケティングビジネスにどのように影響しているか

23.11.2020 Rimra Poster
ビッグデータはかなり誇大宣伝されていると考える人もいますが、それが良い考慮事項でもあることを知りません。ご存知のように、ビッグデータはマーケティングビジネスの非常に貴重な価値であり、過去10年間と比較して非常に高いレベルの精度で顧客に関する洞察を得るのに役立ちます。 それでも、効果的に利益を得ることができるように、洞察を得ることとそれを利用することの違いを区別する必要があります。データサイエンスは、マーケティング戦略を改善するための最も一般的なソリューションです。より正確には、データサイエンスとは、現在のデータを、より賢明な意思決定を行うために利用される貴重な洞察に転送することを意味します。 さらに、データサイエンスを利用して、SEO、コンテンツマーケティング、カスタマーサービスなどのマーケティング分野の規模を拡大することができます。

1.ユーザープロファイル

企業の規模に関係なく、彼らは長い間顧客からデータを収集し始めました。それにもかかわらず、彼らはまだ消費者の意図を正確にする方法について明確ではありません。したがって、決定を下す前に、何を選択するかを確認することをお勧めします。 たとえば、友達が自分のFacebookアカウントに美容製品に関するレビューを投稿します。次に、その製品の名前を複製して、他の美容ページ、Google、またはブランドサイトで他のレビューを見つけます。また、他のユーザーに関する他のレビューもあります。最後に、友達が提案するように、オンラインストアではなく、ショールームでその製品を購入することを選択します。 現在の多くの分析ツールでは、インターネット上での顧客の行動を制御できるため、顧客が実際に何を好み、何を望んでいるかを知ることができます。その後、情報は会社のユーザープロファイルに保存されます。このデータソースを使用して、マーケティングを促進するための将来の行動や傾向を予測できます。 大事なことを言い忘れましたが、インターネットの相互作用を考慮する必要があります。次に、FacebookやTwitterなどの貴重な情報を取得するためにアクセスするWebサイトを決定する必要があります。私たちはトレンドに追いつき、マーケティングのエキスパートになることができます。キャンペーンの変更方法を知るために、情報の調査に時間を費やしたほうがよいでしょう。

2.価格設定の革新

ご存知かもしれませんが、ラッシュアワーに車で迎えに来てほしい場合は、グラブの料金が大幅に上がります。それにもかかわらず、利益に関しては、企業が最も恩恵を受けています。実際、価格管理に関連するアイデアは、企業の利益率を年間2%から7%向上させます。 さらに、営利企業はデータを使用して価格戦略を変更できます。調査によると、通常の会社の利益は、標準的な製品のために75%多く生成される可能性があります。より大きな規模の企業の場合、収益はより多く得られます。 ただし、ほとんどすべてのマーケターは、価格戦略を設定する必要があるときに、生産コストやライバルからの価格などの特定の要因に依然依存しています。すべての戦略は、次の手順で開発できます。まず、通貨や世界的な供給などの経済状況、個人的な顧客の期待、会社での顧客の履歴などの側面を考慮する必要があります。そうすれば、価格に何が影響するのか、顧客が何を購入する準備ができているのかなどを正確に知ることができます。次に、製品に割引がある場合に発生するさまざまな行動パターンを調査して、顧客のさまざまなセグメントを把握し、トランザクション履歴と比較できるようにすることを強くお勧めします。さらに、モデリング領域を利用して、会社が多くのお金を浪費し、貴重なチャンスを失う原因となっている間違いを知ることができます。例として、マイナスの影響がある場合は、値札の変更を通知する必要があります。大事なことを言い忘れましたが、販売チームは、割引と販売が会社の総利益にどのように影響するかを確認する必要があります。各価格設定キャンペーンは、国際市場のトレンドと条件に適している必要があることを心に留めておく必要があります。

3.サービスの改善

あなたの会社を訪問するすべての人があなたの本当の顧客になるわけではないことは否定できません。さまざまな見込み客を区別し、顧客が購入する可能性のあるものに応じて着信リードに重点を置くことが重要です。これにより、販売結果ともちろん利益を伸ばすことができます。 この場合、データサイエンスに頼ることができます。データサイエンスを使用すると、リストを3つのドメイン(潜在的な顧客、情報を必要としているが潜在的な群衆ではない好奇心の強い顧客)に変換およびセグメント化する可能性を把握できるアルゴリズムがあるスコアリングシステムを設定できます。

4.データに基づいた意思決定

現在、B2B企業の68%以上がリードスコアリングを開始しましたが、それを行うことでより多くの利益がもたらされると考えているのは営業スタッフの40%だけです。多くの場合、すべてが人によって行われるため、会社の最新の売上を分析することはできません。マーケターと営業担当者はまだ経験に基づいて予測を行っているため、データは依然として人々に対して脆弱です。

5.コンバージョン率の向上

より良い管理がより良いコンバージョンにつながることは明らかです。専門家の場合、予測アルゴリズムでスコアリングされた購入チャンスは45%以上で変換され、他の人は約20%で変換されました。

6.リアルタイムで戦略を実行する

ほとんどの起業家はまだリードがとても遅いです。推定によると、企業がリードに反応するのに2日以上かかると推定されています。営業担当者は会社で何が起こるかわからないため、この遅延は正常です。したがって、将来発生する可能性のある潜在的な問題について全員に警告するための主要なアルゴリズムが常に必要です。

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