Ilmu data pemasaran – apa itu dan ke mana arahnya? [Q&A]

Ilmu data melibatkan analisis dan interpretasi data dalam jumlah besar dan kompleks dan mengubahnya menjadi wawasan yang berharga untuk mencapai tujuan bisnis. Meskipun bukan bidang terobosan sekarang, ini telah mengubah banyak aspek tentang cara pasar menjalankan bisnis.

Dalam percakapan dengan Jerry Johnson, pendiri dan presiden Marketing Data Science Associates dan direktur Cascade Strategies, kami berbicara tentang ilmu data, penerapannya dalam pemasaran, dan masa depannya dengan kemunculan AI.

BN: Apa aplikasi ilmu data yang paling umum dalam pemasaran?

JJ: Beberapa metode ilmu data saat ini digunakan oleh pemasar di seluruh dunia. Saat ini, sebagian besar perusahaan mengumpulkan informasi dalam jumlah besar tentang pelanggan mereka dan menyimpannya di berbagai database mereka, sehingga mereka dapat mengoptimalkan upaya pemasaran mereka. Salah satu cara paling umum penerapan ilmu data dalam pemasaran adalah melalui sistem rekomendasi, yang memungkinkan pengguna memilih dari menu item yang direkomendasikan yang disesuaikan menurut riwayat penelusuran pengguna tertentu.

Lalu ada juga Churn Prediction, yaitu teknologi pembelajaran mesin yang dapat memberi tahu pemasar kemungkinan pengguna tertentu akan meninggalkan situs mereka, membatalkan pesanan, atau berhenti berlangganan dari milis mereka. Ini adalah alat yang ampuh untuk retensi pelanggan. Selain beberapa pembelajaran mesin yang canggih dan trik AI, alasan ilmu data menjadi favorit di antara pemasar di seluruh dunia adalah karena betapa kuatnya hal itu dapat mengoptimalkan strategi pemasaran tradisional seperti segmentasi, penargetan, dan pemosisian. ilmu data dapat menjadikan ketiganya sangat personal dan efektif bagi perusahaan yang tahu cara memanfaatkan kekayaan data.

BN: Apakah ilmu data mengubah pemasaran dari seni menjadi ilmu?

JJ: Saya tidak akan mengatakan bahwa itu telah sepenuhnya mengubah pemasaran menjadi proses ilmiah, karena pemasaran masih memiliki banyak aspek yang membutuhkan kreativitas manusia. Analitik data dapat memberi Anda proyeksi iklan yang akurat, tentu saja, tetapi seseorang masih perlu menulis salinannya. ilmu data, setidaknya hingga saat ini, belum mengalihkan pemasaran dari domain kreatif ke domain ilmiah, setidaknya tidak sepenuhnya. Ilmuwan data pemasaran dapat menemukan jawaban atas pertanyaan seperti ‘Siapa pelanggan potensial Anda?’ dan ‘Bagaimana perasaan orang tentang merek Anda (analisis sentimen)’, tetapi pada akhirnya tim kreatiflah yang harus menerapkan metode out-of-the-box untuk menargetkan pelanggan yang disebutkan dan menanggapi yang populer. sentimen dan persepsi merek. Jadi dari contoh ini, kita dapat melihat bahwa apa yang dilakukan ilmu data justru membuat kreativitas tim pemasaran jauh lebih efektif dan didukung dengan penalaran. Kami tidak lagi menembakkan panah dalam kegelapan karena kami sekarang memiliki data yang jauh lebih andal dan dapat diprediksi daripada sebelumnya. Dengan kata lain, Ilmu data pemasaran telah merampingkan kreativitas.

BN: Apa perbedaan antara ilmu data pemasaran dan analitik pemasaran?

JJ: Mereka memiliki banyak kesamaan, seperti visualisasi data, kueri data, dan memperoleh wawasan berbasis data, tetapi keduanya masih memiliki beberapa perbedaan utama. Alat analisis digunakan oleh analis data untuk menginterpretasikan dan menganalisis data pemasaran historis. Analytics, cabang ilmu data, efektif dalam menemukan tren historis dan menyampaikan hasil kinerja sebelumnya. Di sisi lain, ilmu data pemasaran efektif dalam memahami bagaimana semua data pihak pertama, kedua, dan ketiga dapat digunakan untuk mendapatkan informasi bisnis yang kompetitif. Ilmuwan data pemasaran pada dasarnya adalah analis bisnis yang lebih fokus pada memprediksi efek tindakan yang akan datang daripada meninjau pola masa lalu.

Sementara ilmu data diperlukan untuk menanggapi masalah yang lebih menantang tentang masa depan perusahaan, analitik diperlukan untuk memahami efektivitas pemasaran sebelumnya. Untuk mengekstrak intelijen pemasaran dari data dan mengubah intelijen itu menjadi pengetahuan bisnis, Anda memerlukan disiplin dan alat.

BN: Mengapa memasukkan ilmu data ke dalam bauran pemasaran menjadi begitu penting?

JJ: Ilmu data dalam beberapa tahun terakhir telah menjadi bagian tak terpisahkan dari bauran pemasaran. Banyak perusahaan saat ini memasukkan ilmu data dari tahap awal corong pemasaran itu sendiri untuk pengembalian investasi yang lebih tinggi. Mendasarkan strategi sekunder Anda pada strategi corong pemasaran utama yang didukung data membantu merek membuat keputusan yang lebih baik, memprediksi tren dan peluang masa depan, mengoptimalkan anggaran, menyempurnakan segmentasi dan penargetan audiens, memeriksa persepsi merek secara akurat, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan merencanakan strategi konten yang lebih tepat dan relevan .

Bisnis tidak dapat benar-benar meninggalkan ilmu data dari rencana pemasaran mereka di dunia ketika lebih dari 2,5 juta gigabyte data dibuat setiap hari. Jika mereka melakukannya, itu tidak hanya mahal bagi mereka; itu juga akan menghambat kemajuan mereka.

BN: Apakah Anda percaya bahwa AI akan mengubah ilmu data? Bagaimana pengaruhnya terhadap dunia pemasaran?

JJ: Kecerdasan Buatan pada dasarnya adalah langkah selanjutnya dalam ilmu data. Di saat bisnis terus mencari metode baru untuk menjual ke audiens yang terlalu jenuh, AI dan Pembelajaran Mesin sangat meningkatkan efisiensi proses ilmu data dan memberi kami akses wawasan pelanggan yang belum pernah terdengar sebelumnya.

Dengan bantuan AI, kami akan memiliki analitik prediktif dan data tiering yang lebih canggih — sistem prioritas otomatis yang mengalihkan tumpukan data dingin (tidak dapat diterapkan atau kurang dimanfaatkan) ke penyimpanan jangka panjang yang lebih murah untuk akses dan pengambilan bila diperlukan , dan membebaskan lebih banyak ruang berharga untuk data yang lebih berguna, aktif, dan dinamis tanpa mengharuskan seseorang untuk melakukan pemisahan ini secara manual. Dengan pertumbuhan teknologi AI, analitik cloud-native akan menjadi jauh lebih penting untuk proses pemasaran dan data sebagai layanan. [DaaS] model akan meningkat popularitasnya.

Ini bukan untuk mengatakan bahwa robot AI akan menggantikan ilmuwan data di industri. Kita tahu bahwa tidak peduli seberapa canggih teknologi AI, masih membutuhkan campur tangan manusia untuk menangani data yang kompleks atau sangat baru. Selain itu, mesin tidak memiliki soft skill atau intuisi. Setidaknya belum.

Kredit Gambar: donskarpo / Shutterstock