La possibilité d’avoir à notre disposition des millions d’informations sur les utilisateurs a changé notre façon de comprendre le marketing.
En conséquence, ce qu’on appelle aujourd’hui Commercialisation numérique.
Les données nous aident prendre des décisions stratégiques sur la base de critères objectifs.
En d’autres termes : nous ne le faisons pas en fonction de notre instinct et de notre expérience personnelle.
Et vous connaissez déjà une des maximes du marketing digital : mesurer, mesurer et mesurer.
Ainsi, contrairement au marketing traditionnel, nous pouvons mener nos actions avec plus de certitude quant à leur impact réel sur la cible que nous souhaitons.
En bref, les données sont essentielles en marketing, et nous voulons vous montrer certaines des applications les plus utiles dont elles disposent aujourd’hui.
Cependant, nous allons commencer par le début parce que… Savez-vous vraiment ce que Science des données et en quoi est-ce différent, par exemple, de Big Data?
On vous dévoile tout dans cet article.
Commençons!
Qu’est-ce que la science des données ?
Comme le terme lui-même l’indique, La science des données est la science qui étudie les données.
Mais cette explication générale laisse planer de nombreux doutes. Qu’est-ce que cela signifie exactement ?
Fondamentalement, il est chargé d’extraire des informations à partir de grandes quantités de données pour ensuite les interpréter et les appliquer, par exemple, dans nos actions de Marketing Digital.
L’objectif de la science des données est prendre des décisions grâce à un ensemble d’outils qui permettent extraire des connaissances à partir de données.
Le traitement du Big Data n’est pas réalisé uniquement en utilisant des méthodes d’analyse traditionnelles.
Par conséquent, la science des données implique des compétences en programmation, en exploration de données, en apprentissage automatique, en statistiques, en mathématiques et en visualisation de données, en plus de la connaissance commerciale du secteur dans lequel elle est appliquée.
C’est tout un monde.
Qu’est-ce que le big data ?
Le concept de Big Data est utilisé pour décrire de grands volumes de données.
Le Big Data comprend données structurées, données semi-structurées et données non structurées.
Ne panique pas!
Nous vous disons ce qu’ils sont.
- Données non structurées : images numériques, fichiers audio ou vidéo, données mobiles, données de capteurs, pages web, réseaux sociaux, e-mails, blogs, etc.
- semi-structuré: Fichiers XML, fichiers journaux système, fichiers texte, etc.
- Données structurées : données de transaction, bases de données, etc.
En quoi le Big Data et la Data Science sont-ils différents ?
Le Big Data et la science des données ont sans aucun doute transformé l’ère numérique et technologique actuelle.
Les deux termes sont étroitement liés l’un à l’autre.
La principale différence entre eux est que le concept de Data Science est inclus dans le concept de Big Data.
La science des données est réalisée dans le domaine du Big Data pour obtenir des informations utiles grâce à l’analyse prédictive, où les résultats sont utilisés pour prendre des décisions intelligentes.
Allez, sans Big Data le concept de Data Science n’existerait pas.
Et sans Data Science, le Big Data ne servirait à rien.
Las 3 principales différences entre Big Data et Data Science
- Los grands volumes de données (Big Data) ils se distinguent par les 3V : variété, rapidité et volume. La science des données, quant à elle, fournit les méthodes ou les techniques pour les analyser.
- Le Big Data se concentre sur la technologie (Hadoop, Java, Hive, etc.) et dans les outils et logiciels d’analyse. En échange, La science des données se concentre sur les stratégies de prise de décisionet dans la diffusion de données à l’aide de mathématiques et de statistiques.
- La Le Big Data extrait des informations de grands volumes de données tandis que le La science des données utilise des algorithmes d’apprentissage automatique et des méthodes statistiques dans le but que les ordinateurs puissent obtenir des prédictions aussi précises que possible à partir des données obtenues.
Comment la science des données aide-t-elle le marketing numérique ?
Les données sont partout et ne cessent de croître.
mais tout seul ils n’ajoutent pas de valeur.
Il faut les assimiler et extraire des informations utiles qui facilite la prise de décision au sein des entreprises.
Plus précisément, en marketing, cela aide à prendre des décisions stratégiques.
Comment les données sont-elles interprétées ?
Les données sont obtenues par différents canaux :
- appareils mobiles
- Réseaux sociaux
- magasins en ligne
- les sites web
Et ce ne sont là que quelques-unes des polices utilisées.
Nos goûts, nos routines ou nos mouvements génèrent des données de grande valeur pour les entreprises qui souhaitent connaître leurs clients en détail.
Cependant, l’interprétation de données non structurées n’apporte aucune valeur aux entreprises.
Pour l’interprétation des données, Data Science comprend :
- Nettoyage et restructuration de données
- L’analyse des données
- Définition de la questions commerciales correctes afin qu’elles répondent aux objectifs de l’entreprise et puissent être traitées analytiquement
- Affichage données avec des graphiques pour en extraire l’intelligence.
- Présentation de idées et recommandations du travail
- Création de produits centré sur les données, destiné aux entreprises qui utilisent l’analyse pour générer de nouvelles solutions technologiques.
La Data Science nécessite (en plus d’une capacité d’analyse) une connaissance métier et une vision métier pour extraire et transmettre des recommandations adaptées aux besoins de l’entreprise.
La science des données pour le marketing numérique
Dans le monde du marketing numérique d’aujourd’hui, il existe de grandes quantités d’informations que nous pouvons extraire via de nombreux canaux :
- Données obtenues en installant des applications
- Magasins et sites Web virtuels
- Systèmes GRC
- Bases de données clients
- plateformes publicitaires
- Réseaux sociaux
- Outils d’analyse du trafic Web comme Google Analytics
Ce ne sont là que quelques-uns des canaux à partir desquels nous pouvons extraire des informations pour notre stratégies de marketing numérique e Marketing entrant.
Mais les données sont reçues en gros volumes et à une vitesse de plus en plus rapide, donc si on ne sait pas les interpréter efficacement et au bon moment, elles perdent toute leur valeur pour la bonne prise de décision et ne génèrent qu’une seule chose :
Le chaos.
avec un bon mise en œuvre de la science des données des informations cruciales peuvent être obtenues et atteindre des niveaux de segmentation marketing et d’interaction avec les utilisateurs que jusqu’à récemment nous ne pouvions pas avoir.
Ensuite, nous vous laissons avec quelques exemples d’applications de la Data Science dans les principaux domaines d’action du Marketing Digital.
Applications de la science des données dans le référencement
Il y a des années, le positionnement dans les moteurs de recherche équivalait à devenir aveugle.
Il s’agissait en grande partie de faire des essais et des erreurs car les algorithmes responsables du positionnement d’un site Web étaient inconnus.
Aujourd’hui, grâce à la Data Science, nous sommes beaucoup plus précis pour déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
Dans le cas du référencement, la science des données aide beaucoup grâce aux fonctionnalités d’apprentissage automatique.
Par exemple:
- Détecter les modèles. Google et d’autres moteurs de recherche utilisent l’apprentissage automatique pour détecter le contenu publié et le spam.
- Aide à interpréter les images. Les données non structurées du Big Data dont nous avons déjà parlé.
Utilisation de la science des données dans les publicités
La science des données a rendu la vie beaucoup plus facile aux spécialistes du marketing en charge de publicité en ligne.
Surtout, dans le Affichage publicitaire,
Et c’est qu’aujourd’hui, grâce aux données, on peut définir où nous voulons que nos publicités soient diffusées et à qui nous voulons qu’elles soient diffusées.
Dans le passé, dans le monde hors ligne, vous placiez votre annonce dans une rue animée de Barcelone, par exemple, et vous vous assuriez que beaucoup de gens la verraient.
Mais vous ne pouviez pas déterminer combien d’impacts vous obtiendriez sur votre public cible.
Ou exactement quel type de public le verrait et agirait ensuite.
Grâce à la Data Science, vous pouvez :
- Choisissez avec beaucoup plus de précision l’endroit où nous voulons que nos annonces graphiques apparaissent page par page.
- Prendre en compte quel type d’annonce nous voulons montrer selon l’endroit où il est affiché.Par exemple : nous avons peut-être deux versions d’une annonce pour le même produit.Un plus axé sur un jeune public de la génération Y et un autre sur un public de trentenaires.
Dans les annonces, seulement que la copie a été adaptée, s’attaquant à certains points faibles ou à d’autres.
Grâce aux données, ceux-ci nous diront sur quelle page placer une annonce ou une autre en fonction du contenu de la page, du type de trafic qu’elle a, etc.
En d’autres termes : nous pourrons optimiser beaucoup plus les résultats, puisque nous serons ciblage publicitaire plus efficacement en fonction des intérêts des utilisateurs.
Applications de science des données pour le marketing par e-mail
Bien sûr, un domaine où la science des données a été reçue comme une pluie en mai est le Publicité par e-mail.
Sans l’analyse et l’utilisation des données, il nous serait impossible d’envoyer le publipostage de masse que nous faisons tous les jours.
Certaines applications Data Science pour le marketing par e-mail sont :
- la possibilité de faire recommandations de produits qui sont vraiment pertinents pour le client.À l’aide d’analyses prédictives, des e-mails personnalisés sont créés pour chaque utilisateur de la liste.Ainsi, chaque personne reçoit des offres de produits plus intéressantes pour elle, soit parce qu’elle a déjà interagi avec l’un de ces produits sur le web, soit parce qu’elles sont similaires à celles qu’elle a déjà achetées.
- Promouvoir l’achat répété. La science des données aide à déterminer quand un client est sur le point de manquer d’un produit afin de lui envoyer un rappel d’achat.Par exemple : imaginez que vous êtes responsable du marketing d’une entreprise de cosmétiques en ligne.Il y a un mois, un client a acheté l’un de vos shampoings.
Puisque vous savez que vos shampoings durent généralement un mois, il est possible que cette cliente soit sur le point d’en manquer.
La science des données l’aura déjà détecté, et générera un e-mail automatique qui sera envoyé à ce client pour le motiver à renouveler son achat.
Qu’attendez-vous pour utiliser la puissance de la Data Science dans vos actions de Marketing Digital ?
Selon chaque entreprise, les besoins d’analyse sont différents et des usages très variés peuvent être trouvés pour les données.
Dans tous les cas, il est essentiel d’établir clairement la objectifs pour définir les données les plus intéressantes à connaître.
Las entreprises de marketing numérique et de publicité en ligne d’aujourd’hui exigent des professionnels issus de secteurs plus scientifiques et avec un profil commercial et analytique qui, en plus, ont les connaissances nécessaires pour l’application de la outils de science des données pour tirer parti des données obtenues et prendre des décisions commerciales efficaces.
Si vous voulez que votre stratégie marketing ait les meilleurs résultats, il est essentiel que votre partenaire numérique dominez la science des données.
Et nous vous recommandons de jeter un coup d’œil à notre contenu du Blog pour en savoir plus sur la science des données, Big Data y Commercialisation numérique.
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Dans I-Oreille nous sommes spécialistes en rédaction de contenu, commercialisation numérique, développement web y commerce électronique.
Allez-y et…
¡Usa el Data Science para Marketing Digital!