Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Cara Data Science Optimalisasi Digital Marketing

Belajar Data Science di Rumah 03-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-05-2023-09-02-092314_x_Thumbnail800.jpg

Di era modern, hampir semua orang memiliki sosial media. Dengan mengiklankan suatu produk di sosial media, produk akan lebih cepat dikenal dan lebih mudah menjangkau target konsumen. Digital marketing dan data science adalah kedua unsur pemasaran yang tidak bisa dipisahkan karena sebuah kegiatan marketing membutuhkan data untuk mengenali kebutuhan dan preferensi pelanggan sehingga produk yang ditawarkan oleh perusahaan sesuai dengan keinginan dan kebutuhan pelanggan. 


Salah satu manfaat data science adalah untuk memprediksi masa depan. Dalam dunia marketing, data science dapat dikombinasikan dengan analisis bisnis dan analisis prediktif. Analisis bisnis digunakan untuk melihat kegiatan marketing sebelumnya, sedangkan analisis prediktif dapat dimanfaatkan untuk membuat keputusan pemasaran lebih baik dengan memanfaatkan data historis.


Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan mengapa data science sangat penting untuk kesuksesan digital marketing. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel berikut ini!


1. Plotting Pelanggan

Data Science

Saat ini sudah banyak tools analisis yang bisa dimanfaatkan perusahaan untuk mengolah data kegiatan transaksi pelanggan, baik melalui website ataupun transaksi manual di toko. Semua data pelanggan ini dikumpulkan dan disimpan di ‘folder pelanggan’ oleh search engine. Untuk mengolah data pelanggan yang sangat besar, perusahaan membutuhkan ilmu data science untuk membangun profil pelanggan mulai dari statistik deskriptif hingga clustering.


Statistik deskriptif digunakan untuk mempelajari demografis pelanggan seperti jenis kelamin, usia, jumlah pembelian, jumlah transaksi, dan lain sebagainya, sedangkan analisis clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kriteria tertentu, misalnya pelanggan berdasarkan barang yang dibeli, pelanggan berdasarkan lokasi, dan lain sebagainya. 


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Mengefektifkan Biaya Marketing

Data Science

Tujuan utama dari marketing adalah untuk mendorong ROI terbesar dengan pengeluaran seminimal mungkin. Namun, pada kenyataannya untuk mencapai hal tersebut seringkali tidak berjalan sesuai rencana bahkan proses eksekusinya sangat rumit.


Namun hal ini dapat diatasi oleh seorang data scientist dengan cara membuat model pengeluaran yang dapat membantu memanfaatkan pengeluaran secara lebih baik dengan menganalisis data pengeluaran. Model pengeluaran ini dapat membantu marketer dengan menyalurkan rencana keuangan ke seluruh area dan iklan untuk meningkatkan keuntungan. 


3. Membangun Konten Menarik

Data Science

Data science dapat membantu perusahaan untuk memahami informasi di pasar dengan bantuan model prediksi berbasis data yang sangat kompleks. Setelah perusahaan dapat memahami apa yang diinginkan dan diharapkan pelanggan, perusahaan dapat mulai membangun dan mengenalkan kampanye untuk membangun pengalaman pelanggan yang lebih baik.


Menurut Wayne Gretzky, analisis data adalah metode untuk menentukan dimana ‘kelinci’ berada, sedangkan data science adalah metode untuk memprediksi dimana ‘kelinci’ akan berada. Jika perusahaan khususnya tim marketing berhasil memahami keresahan pelanggan, perusahaan dapat membuat konten yang membahas keresahan tersebut dengan cara yang unik bahkan dapat menjangkau pelanggan di sosial media. Konten yang baik memiliki beberapa ciri yaitu mudah dipahami, asli, dan dapat ditindaklanjuti. 


4. Identifikasi Preferensi Pelanggan

Data Science

Digital marketing adalah kegiatan untuk membangun koneksi melalui jaringan yang terus berkembang dan tersebar luas. Dengan adanya data science, perusahaan dapat mengetahui dimana pasar yang tepat untuk produknya. Data science dapat dimanfaatkan untuk memahami perilaku user. Contohnya, pada website tertera keyword sepatu merah dan sepatu berukuran 36.


Setelah beberapa hari, data scientist akan menganalisis berapa orang yang memilih keyword sepatu merah dan berapa orang yang memilih keyword sepatu berukuran 36. Dengan cara ini, maka perusahaan akan mengetahui keyword mana yang paling banyak dicari dan keyword tersebut merepresentasikan preferensi pelanggan.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Yuk belajar penerapan data science di berbagai dunia industri bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti DQLab Bootcamp LiveClass berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login