Kenali Data Science Melalui Penerapannya di Dunia Pemasaran
KEJUTAN PAYDAY - DISKON 98%
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 1 Jam 44 Menit 3 Detik

Kenali Data Science Melalui Penerapannya di Dunia Pemasaran

Yovita 10-November-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2acc72dbcd77382b820f9369f2730780_x_Thumbnail800.png
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Ada banyak cara yang dapat kamu lakukan untuk mengenali ilmu Data Science. Kamu dapat membacanya di internet, menonton video di youtube, atau mungkin membaca buku seputarnya. Namun, salah satu cara terbaik untuk mengenali data science adalah dengan mengetahui penerapan dari ilmu tersebut pada dunia yang sesungguhnya.


Dalam artikel ini, DQlab ingin menyoroti beberapa kasus penggunaan Data Science yang paling umum dalam pemasaran. tujuan utama dari Data Science adalah mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, bidang pemasaran tidak dapat melewatkan penerapan wawasan ini untuk keuntungannya. Data besar dalam pemasaran memberikan kesempatan untuk memahami audiens target dengan lebih baik.


Data Science sebagian besar diterapkan di bidang pemasaran pembuatan profil, pengoptimalan mesin telusur, keterlibatan pelanggan, daya tanggap, kampanye pemasaran waktu nyata. Selain itu, cara baru untuk menerapkan Data Science dan analitik dalam pemasaran bermunculan setiap hari. Di antaranya, kasus penggunaan baru termasuk periklanan digital, penargetan mikro, segmentasi mikro, dan banyak lainnya.


1. Customer Segmentation (Segmentasi Pelanggan)

Semua pelanggan adalah individu. Oleh karena itu, pendekatan satu ukuran untuk semua tidak efisien sama sekali. Segmentasi pelanggan datang untuk menyelamatkan para pemasar dalam kasus ini. Penerapan analisis statistik memungkinkan pemasar untuk mengiris data dan mengelompokkan pelanggan.


Segmentasi pelanggan adalah proses pengelompokan pelanggan menjadi beberapa segmen sesuai dengan kriteria kebetulan tertentu dalam karakteristik mereka.

Ada tiga jenis segmentasi penting yang paling sering digunakan. Ini adalah:

  • segmentasi berdasarkan keterlibatan titik kontak

  • segmentasi berdasarkan pola pembelian.


Penerapan mikro-segmentasi tampaknya menjadi tren yang meningkat dalam pemasaran. Segmentasi mikro jauh lebih maju. Ini membantu untuk membagi orang ke dalam kategori yang lebih tepat terutama mengenai niat perilaku. Dengan demikian, tindakan pemasaran dapat disesuaikan dengan preferensi bahkan dari kelompok pelanggan yang paling sedikit.


Baca Juga ; Belajar Data Scientist: Asah Kemampuan Komunikasi Data Kamu dengan Teknik Data Storytelling


2. Real-time Analytics

Analisis real-time terbukti membawa wawasan pemasaran ke dalam kampanye dengan segera. Peluang pemasaran waktu nyata ini menjadi mungkin karena peningkatan popularitas media sosial dan teknologi komunikasi baru-baru ini.


Analisis data real-time yang efisien membawa peningkatan pendapatan yang cukup besar bagi perusahaan. Algoritme waktu nyata bekerja dengan dua kelompok data: data pelanggan dan data operasional.


Data pelanggan memberikan wawasan tentang keinginan, preferensi, dan kebutuhan pelanggan. Data operasional mencerminkan berbagai transaksi, tindakan, dan keputusan yang dibuat oleh pelanggan. Penerapan analisis data waktu nyata menghadirkan tingkat efisiensi, kecepatan, dan kinerja tinggi untuk kampanye pemasaran.


Analisis real-time dalam pemasaran memberikan peluang untuk:

  • dapatkan detail lebih lanjut tentang pelanggan

  • temukan platform yang efisien

  • memberikan pengalaman pelanggan yang unik

  • menjalankan tes real-time

  • mengidentifikasi praktik kerja terbaik

  • bereaksi dan segera menanggapi.


3. Predictive Analytics

Saat ini, data mudah diakses dan tersedia bahkan untuk perusahaan menengah. Inilah sebabnya mengapa analitik prediktif diterapkan secara luas dalam pemasaran.

Analisis prediktif adalah penerapan statistik dan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi masa depan dengan probabilitas tinggi. Ada banyak peluang untuk menerapkan analitik prediktif dalam pemasaran. Mari kita pertimbangkan yang terbukti paling efisien.


Analisis prediktif untuk perilaku pelanggan

Model cluster, prediksi, pemfilteran kolaboratif, analisis regresi semuanya diterapkan untuk melihat pola korelasi dalam perilaku pelanggan untuk memprediksi kecenderungan pembelian di masa mendatang.


Analisis prediktif untuk memenuhi syarat dan memprioritaskan prospek

Di sini termasuk penilaian prediktif, model identifikasi dan segmentasi otomatis. Ini terkait dengan prospek yang memenuhi syarat dan memprioritaskan untuk membuat upaya pemasaran Anda lebih efektif. Dengan menerapkan model ini, Anda dapat memastikan bahwa prospek siap membeli yang paling efektif akan mendapatkan ajakan bertindak dengan benar.


Baca Juga : Teknik Belajar Data Science: Yuk Belajar Bahasa Pemrograman Python Bersama DQLab untuk Memulai Karir Sebagai Data Scientist


4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Data Science Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login