Data Science обрабатывает огромные массивы информации, структурирует, анализирует данные и отвечает на вопросы бизнеса в маркетинге, ритейле, промышленности, банкинге и других сферах. Разбираемся, что это за технология и как можно применить Data Science в маркетинге и бизнесе в целом.
Что такое Data Science
Изначально Data Science была наукой о данных, в котором изучали жизненный цикл данных и учились быстро обрабатывать огромные массивы данных. С появлением мощных компьютеров в 2010-х годах значение этой науки только возросло.
Сейчас Data Science — помощник бизнеса в любом направлении и двигатель инноваций.
Это область знаний, в которой изучают данные и анализируют их, учатся находить закономерности и применять на практике полученные решения. С помощью Data Science учатся извлекать и задействовать полученные ресурсы. Само понятие тесно связано с искусственным интеллектом и машинным обучением.
Откуда получают данные для технологий Data Science:
- смартфоны
- компьютеры
- умные устройства
- специальные датчики
- корпоративные логи
- архивы
- истории транзакций
С помощью своих инструментов Data Science может обработать полученные данные, структурировать их и визуализировать в понятном для пользователя виде.
Как работает Data Science
Технология обрабатывает данные для будущего анализа, агрегирует их, ищет закономерности в массивах данных, строит гипотезы и моделирует картину будущего.
Если разобрать по этапам работу системы, то получатся такие шаги:
- Обозначение проблемы. Поставить цель и определить проблематику, с которой нужно работать. Также на этом этапе нужно обозначить, какой ответ нужно получить от технологии.
- Сбор и обработка данных. Ведётся поиск необработанных данных из разных источников, информация извлекается из всех доступных источников.
- Подготовка информации. Данные очищаются и хранятся, удаляется всё, что не подходит под задачу, убираются пустые строки в базах данных. Вся информация, которая не обработана, переводится в удобную для анализа форму.
- Обработка и моделирование данных. Весь полученный массив разбивается по кластерам, классифицируется и моделируется. Начинается поиск закономерностей. Определяется, что было в прошлом и планируется, как может быть через время. Заглядывают в будущее с помощью методов статистики, интеллектуального анализа и машинного обучения.
- Анализ данных. Используются все доступные методы проведения анализа, чтобы спрогнозировать ситуацию и найти ответы на вопросы.
- Оформление данных. Вся информация преобразуется в вид, который удобен для изучения конечному пользователю. Это могут быть диаграммы, графики, списки или другие виды визуального и текстового отчета.
- Принятие решения. На основе полученной и проанализированной информации руководитель может принять решение относительно бизнес-проблемы.
При работе с Data Science не играет роли авторитет руководителя или опыт маркетолога. Значение имеют только факты. Поэтому система выдает бесстрастные развернутые ответы на все вопросы.
В чём плюсы использования Data Science в аналитике и принятии решений:
- Обработка огромных массивов данных. Можно изучить и обработать любой объём информации для принятия решения, на который не способен человек.
- Бесстрастное принятие решения. Все выводы система делает исключительно на основе полученной информации. Субъективное мнение и принятие решения в пользу определённого человека или компании исключается.
- Защита от ошибок и заблуждений. С применением Data Science в аналитике исключается вероятность принятия решения на основе заблуждения или непродуманной стратегии.
Как использовать Data Science в email-маркетинге
В первую очередь с помощью Data Science в 2023 году можно детально изучить целевую аудиторию и выстроить продукт и предложение под неё. Компания будет чётко знать, какие продукты нужны ЦА и сможет эффективно отстроиться от конкурентов. Кроме того, с применением Data Science упрощается поиск трендов и получение инсайтов — становится легче готовить новые продукты, которые понравятся аудитории. Но это не все преимущества, об остальных поговорим ниже.
Сегментировать и персонализировать аудиторию
Чтобы кампания была эффективной, важно правильно сегментировать аудиторию и уметь персонализировать предложение для неё. Использование возможностей Data Science в рассылках превращает обычную рассылку в индивидуальное предложение для каждого пользователя.
Технология может сегментировать аудиторию на основе информации из почтовых клиентов — данных о демографии, истории покупок и моделей вовлечённости.
Письма, смоделированные на основе аналитики данных и технологии Data Science, будут выделяться на фоне множества однотипных писем конкурентов и будут создавать у получателя ощущение уникальности. Такая рассылка будет соответствовать интересам аудитории, поможет повысить вовлечённость и конверсию в переход на сайт или покупку.
Как может повлиять на рассылку Data Science — приведем пример. Допустим, ваша компания продает кроссовки. Можно отправить подписчикам письмо с последними моделями. А можно воспользоваться технологией и разослать письмо, в котором будут:
- последние модели кроссовок с учётом интересов пользователя — для бега, для фитнеса, для работы или другие
- код скидки на модели с учетом последних покупок пользователя — или скидка на те модели, которыми покупатель интересовался в прошлых посещениях сайта или складывал в корзину
Оптимизировать темы и контент
Наука о данных может работать как компас и помогает создавать темы, которые привлекут аудиторию. Что делает Data Science:
- анализирует данные по маркетингу
- определяет, какие темы работают лучше всего
- находит темы с максимальным процентом открытия
Основная задача Data Science в рассылке в данном случае — сделать так, чтобы письмо было интересным и не терялось в толпе других.
Но процент открытия — только часть работы технологии. Data Science изучает, что вызывает интерес в письме у подписчиков. Затем предлагает темы и материалы, которые читают и на которые люди реагируют. Постепенно технология узнаёт все предпочтения вашей аудитории.
Такой подход позволяет создавать письма, не просто персонализированные в теме, а индивидуальные с рекомендациями для каждого получателя. Это не просто повысит показатели конверсии, но и сделает случайных читателей активными участниками рассылки.
Прогнозировать время отправки
Наука о данных (DS) использует прогностическую аналитику, чтобы определить лучшее время для отправки письма. Она анализирует исторические модели вовлечённости и поведение пользователей, чтобы определить время, когда подписчики проверят почту с большей вероятностью. В этом разрезе задача Data Science в email состоит в том, чтобы отправить письмо в самый подходящий для читателя момент.
Технология DS помогает определить скрытые ритмы повседневной жизни ваших подписчиков. И если почта попадет к человеку в удобное время, то повышается вероятность, что письмо откроют и выполнят нужное действие.
Прогнозировать отток пользователей и вести стратегию повторного привлечения
Что еще может Data Science в email маркетинге — использовать предиктивную аналитику, чтобы предвидеть возможный отток пользователей. Технология определяет, когда подписчики могут сбиться с толку и отписаться от вашей рассылки.
DS помогает найти скрытую незаинтересованность, проанализировать показатели маркетинга и модели поведения пользователей. Всё это помогает формировать стратегию повторного привлечения аудитории:
- персонализировать предложения
- готовить эксклюзивный контент
- создавать специальные предложения
Если человек, который собирался отписаться, увидит письмо с предложением точно под его интересы и потребности, он останется в рассылке и задумается о покупке продукта.
Проводить A/B тестирование
Data Science в интернет-маркетинге может помочь и в A/B-тестировании. С его помощью можно готовить креативы и запускать для тестирования. DS поможет поделить перечень подписчиков рассылки на 2 группы. Всё, как обычно — первая группа продолжит получать согласованную версию письма, а вторая группа будет получать изменённую, с учётом аналитики, версию. Позже можно сравнить показатели групп и выбрать версию, которая лучше подходит для подписчиков.
Например, если вы не можете определиться с тематической вставкой — вы сможете разослать оба варианта разным группам читателей и сравнить процент открываемости писем.
Уточнять список получателей рассылки
Можно продумать все элементы письма, подготовить лучшее предложение и персонализировать отправку. Но какой в этом смысл, если письмо не дойдёт до адресата?
Справиться с этой проблемой поможет DS. Технология изучает метрики электронной почты и анализирует информацию, уделяет особое внимание показателям вовлечённости и отказов.
После каждого отправленного письма DS предоставляет информацию о незадействованных подписчиках, о том, что сообщения получателю не доходят. Это позволяет корректировать список рассылки и нацеливаться только на активных читателей рассылки.
Корректировать персонализацию по поведению пользователей
Технология DS изучает, как получатели взаимодействуют с вашими электронными письмами. Она анализирует и собирает информацию, чтобы создать отчёт — к каким продуктам в рассылке люди проявляют особый интерес и на какие кнопки скорее всего кликнут.
Например, у магазина для детей есть большой сегмент пользователей, персональная информация которых неизвестна — кто заходил в магазин (отец или мать), сколько лет ребенку и какие у него интересы, есть ли в семье ещё дети. С помощью ИИ можно проанализировать посещения сайта, просмотренные товары и активности в отправленных письмах, чтобы получить недостающие данные для будущих писем.
С помощью этой информации можно создавать персонализированные письма, которые будут выходить за рамки обычной акции. Каждое такое письмо будет настроено на конкретного пользователя на основе недавних покупок, просмотренных страниц и открываемости писем компании.
Прогнозировать будущие тенденции
Чтобы вовремя отстраиваться от конкурентов и предлагать покупателям только самые интересные для них продукты, нужно пользоваться Data Science. Наука о данных умеет задействовать силу прогнозирования, анализировать текущие тенденции и закономерности, чтобы построить приблизительные будущие тренды.
С помощью DS можно спланировать, какой контент или акции будут популярны в следующем месяце, какие товары будут пользоваться большим спросом. Можно заранее настроить маркетинг, скорректировать планы и возможности компании, чтобы повысить продажи.
Мы разобрали суть Data Science и ее пользу в маркетинге любой компании. Теперь вы знаете, как можно применить науку о данных в организации вашего email-маркетинга и оптимизировать рассылку так, чтобы повысился уровень открываемости писем, конверсии в покупку и в целом интереса аудитории. Пользуйтесь Data Science и учитесь внедрять технологию, чтобы не обрабатывать массивы данных вручную, а сразу переходить к применению результатов анализа.
