Izvor: https://www.pexels.com/
Jeste li ikada doživjeli situaciju u kojoj ste pretraživali internet u potrazi za cipelama ili tenisicama te potom primali ciljane oglase od Adidasa na svom Facebook profilu? Ili ste možda gledali seriju na Netflixu te ubrzo primijetili slične preporuke?
Ovi primjeri jasno pokazuju kako se marketinške mogućnosti data science provode u praksi.
Data science je postala neizostavan element modernog marketinga koju tvrtke uključuju u svoje marketinške strategije kako bi donosile informirane odluke temeljene na korisnim uvidima iz podataka. Uspješan marketing zahtijeva duboko razumijevanje potreba i interesa kupaca/klijenata, a upravo data science pruža alate i tehnike potrebne za prikupljanje, analizu i tumačenje ponašanja klijenata.
U ovom članku, istražit ćemo:
Primjenu data science u marketingu
Prednosti data science u marketingu
Kako velike kompanije koriste data science u svoju korist
Primjena data science u marketingu
Što je Data Science?
Data science je interdisciplinarno područje koje kombinira statističku analizu, strojno učenje, računalnu znanost i domensko znanje kako bi izvuklo uvide iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka.
Data science igra ključnu ulogu u marketingu omogućujući tvrtkama personalizaciju marketinških kampanja, poboljšanje učinkovitosti marketinga i donošenje odluka temeljenih na podacima. Korištenjem tehnika poput strojnog učenja, prediktivnog modeliranja i obrade prirodnog jezika, moguće je izvući vrijedne uvide iz velikih količina podataka o korisnicima, uključujući razgovore na društvenim mrežama, recenzije, online ponašanje i povijest kupovine.
Najčešća primjena data science u marketingu:
Segmentacija kupaca/klijenata (Customer Segmentation)
Sigurno ste nekada dobili letak ili oglas za proizvod koji nikada prije niste koristili niti ste znali da ga možda želite. Ipak, nakon što vidite oglas, odlučite ga kupiti jer je to upravo ono što vam treba. Da li je to stvarno tako? Možda i je, ali netko je mogao predvidjeti vašu sklonost prema nečemu čak i prije nego što ste toga postali svjesni. Kako se to događa?
Ovakva predviđanja obično se izrađuju uz pomoć modela segmentacije korisnika.
Algoritmi strojnog učenja izgrađeni su da segmentiraju pojedince sa sličnim karakteristikama i grupiraju ih zajedno koristeći metode analize klastera.
Primjerice, nedavno ste istraživali najnovije modele pametnih telefona. Pretraživali ste recenzije, uspoređivali performanse i cijene različitih modela. Nakon toga, primijetili ste da su vam se počeli pojavljivati oglasi za dodatke poput pametnih satova, slušalica i mobilnih aplikacija. Čak iako niste izričito pretraživali te dodatke. Algoritam je prepoznao da pokazujete slične karakteristike kao osobe koje pretražuju mobilne telefone, a većina njih traži i ostale dodatke.
Modeli segmentacije korisnika mogu biti izuzetno korisni za prepoznavanje sličnosti između grupa ljudi koje često ostaju neprimijećene ljudskom oku.
2. Analiza potrošačke košarice (Market Basket Analysis)
Analiza potrošačke košarice je istraživanje kupovnih navika potrošača kako bi se razumjelo koje proizvode ili usluge često kupuju zajedno. Ova vrsta analize pomaže trgovcima, marketinškim stručnjacima i drugima da bolje razumiju povezanosti između različitih proizvoda koje kupci često stavljaju u svoju "košaricu" tijekom jedne kupovine.
Ciljevi analize potrošačke košarice uključuju identifikaciju povezanih proizvoda koji se često kupuju zajedno, razumijevanje sezonskih trendova u potrošnji, poboljšanje postavljanja proizvoda na policama trgovina i prilagodbu marketinških strategija kako bi se povećala prodaja.
Postavljanje visoko povezanih proizvoda u isti videokrug odlično je za dodatnu prodaju. Na primjer, osoba koja kupuje brašno vjerojatno će također kupiti prašak za pecivo, pa se ti proizvodi postavljaju zajedno na policama.
Analiza potrošačke košarice omogućuje tvrtkama otkrivanje složenijih korelacija koje možda nisu odmah vidljive. Jedan primjer toga je Walmart studija slučaja "pivo i pelene". Prema analizi provedenoj od strane Walmarta u devedesetima, pivo i pelene su bili proizvodi koji su se često kupovali zajedno petkom navečer. Iako biste mogli pomisliti da je ta korelacija čista slučajnost, ima logično objašnjenje. Zapravo, fenomen je uzrokovan radnicima koji su kupovali pelene za svoju djecu na putu prema kući s posla. Kako nakon toga nisu imali puno vremena za odlazak u bar, ti su muškarci kupili i pivo kojeg su nosili kući. Na temelju tih saznanja Walmart je počeo stavljati pivo i pelene na istu policu što je rezultiralo masovnim povećanjem prodaje petkom navečer. Ovaj slučaj pokazuje koliko su statistika i otkrivanje skrivenih korelacija u potrošačkom ponašanju moćni alati.
Izvor: https://ww.datacamp.com/
3. Odljev kupaca/klijenata (Customer Churn)
Kompanije koje koriste marketing uz pomoć data science mogu predvidjeti kolika je vjerojatnost da ćete prestati posjećivati njihove web stranice i koristiti njihove proizvode ili usluge čak i prije nego što toga postanete svjesni. Ovo je jedna od izuzetno moćnih strategija, a naziva se predviđanje customer churn-a.
Evo primjera zašto je ova tehnika tako moćna. Pretpostavimo da ste vlasnik određenog webshop-a i pratite ponašanje korisnika na vašoj platformi. Kroz analizu podataka primijetili ste određene znakove koji ukazuju na mogući "customer churn". Pojedini korisnici koji su ranije redovito kupovali sada rijetko ili gotovo nikada ne posjećuju vašu trgovinu. Analizom povijesti kupovina primijetili ste da su ti korisnici smanjili učestalost svojih kupovina u posljednjih nekoliko mjeseci. Prateći vrijednost transakcija, uočavate da su ovi korisnici koji su pokazali znakove churna postali manje profitabilni za vašu tvrtku. Primjećujete da su prestali otvarati marketinške e-poruke, ne sudjeluju u promocijama i ne reagiraju na personalizirane ponude. Ako imate sustav za prikupljanje recenzija ili povratnih informacija, možda primjećujete da su ti korisnici izrazili nezadovoljstvo ili su podijelili negativna iskustva.
Na temelju tih pokazatelja možete koristiti algoritme strojnog učenja kako biste identificirali korisnike koji su u visokom riziku od churna. Zatim možete poduzeti odgovarajuće korake, poput slanja personaliziranih ponuda, postavljanja anketa za povratne informacije ili poboljšanja korisničkog iskustva kako biste zadržali te korisnike i spriječili njihov odlazak. Međutim, za to je često prekasno ako niste na vrijeme primjetili određene znakove jer su oni već donijeli svoju odluku o odlasku.
A sada zamislite ovo? Što ako je data science pronašla način kako identificirati razloge zbog kojih klijenti odlaze? Tada bi mogli poduzeti mjere za njihovo zadržavanje i osigurati da nastave poslovati s vama. Proces obuhvaća prikupljanje obilježja klijenata koji su u prošlosti prestali korisititi usluge te se pomoću tih informacija izrađuju modeli klasifikacije koji mogu razlikovati one koji će vjerojatno prestati korisiti usluge od onih koji nastavljaju koristiti usluge.
Izvor: https://atrium.ai/
4. Analiza sentimenata (Sentiment Analysis)
Lansiranje novih proizvoda u asortiman tvrtke predstavlja ključni korak za održavanje konkurentske prednosti i zadovoljenje promjenjivih potreba potrošača. Proces uvođenja novih proizvoda zahtijeva pažljivo planiranje, istraživanje tržišta i razumijevanje ciljane publike. Upravo je analiza sentimenta sjajan je način za identificiranje praznina u postojećim linijama proizvoda i pomaže tvrtkama da odluče što lansirati sljedeće.
Analiza sentimenta, također poznata kao sentimentna analiza ili analiza mišljenja, je proces korištenja računalnih tehnika kako bi se identificirale i procijenile emocije, stavovi ili osjećaji iz teksta. Ova vrsta analize često se primjenjuje na tekstualne podatke, kao što su recenzije, komentari, članci ili društveni medijski sadržaji, s ciljem razumijevanja subjektivnosti i tonaliteta izraženih mišljenja.
Ako tvrtka lansira novi proizvod i objavi o tome na društvenim mrežama, da li je javni sentiment uglavnom pozitivan ili negativan? Ako je negativan, što ljudi govore? Koji su njegovi nedostaci i kako ih možemo riješiti? Da li je sentiment kupaca prema određenom proizvodu evoluirao tijekom vremena? Možemo li predvidjeti kako će ljudi reagirati na slične ponude u budućnosti?
Analizu sentimenta pokreće najsuvremenija tehnologija obrade prirodnog jezika koja stvara nove prilike za premošćivanje jaza između marketinga i data science. Omogućuje marketinškim stručnjacima praćenje ponašanja kupaca u stvarnom vremenu i brže donošenje boljih odluka. Njezina primjena pruža niz koristi koje oblikuju marketinške strategije i poboljšavaju ukupno korisničko iskustvo.
Značaj analize sentimenata u marketingu je razumijevanje korisničkih potreba, praćenje reputacije brenda, personalizacija marketinških kampanja, odgovaranje na negativne situacije te usmjeravanje marketinških resursa.
Analiza sentimenata se može primjenjivati u brojnim industrijama. Restorani mogu pratiti recenzije na internetskim platformama kako bi razumjeli zadovoljstvo gostiju i poboljšali kvalitetu usluge. Također, mogu brzo reagirati na negativne recenzije kako bi održali ugled. Tvrtke u modnoj industriji mogu analizirati sentimente potrošača prema određenim kolekcijama ili proizvodima kako bi oblikovale buduće dizajne i marketinške strategije. Tvrtke u turističkom sektoru mogu analizirati recenzije destinacija, hotela i doživljaja kako bi prilagodile svoje ponude prema preferencijama putnika.
5. Sustavi preporuka (Recommendation Systems)
Sustavi preporuka predstavljaju ključan alat u modernom marketingu jer omogućuju personalizirano usmjeravanje proizvoda i usluga prema individualnim preferencijama korisnika. Ovi sustavi koriste različite algoritme kako bi analizirali podatke o ponašanju korisnika i predložili im proizvode ili usluge koje bi im mogle biti zanimljive. Evo nekoliko primjera i upotreba sustava preporuka u marketingu:
Online trgovine:
Na platformama poput Amazona, korisnicima se prikazuju proizvodi koji su slični ili često kupljeni zajedno s onima koje su već pregledali ili stavili u košaricu. To potiče dodatne kupovine i poboljšava korisničko iskustvo.
Streaming platforme:
Netflix koristi sustav preporuka za predlaganje filmova i serija temeljenih na prethodno gledanim sadržajima. Ovo povećava zadržavanje korisnika na platformi i potiče ih da istraže nove naslove.
Financijske usluge:
Banke mogu koristiti sustave preporuka za predlaganje različitih vrsta računa, kredita ili investicijskih opcija prema financijskim navikama i ciljevima korisnika.
Restorani:
Aplikacija za dostavu hrane može koristiti sustav preporuka kako bi korisnicima predložila restorane i jela na temelju prethodnih narudžbi i recenzija. Ovo olakšava korisnicima odabir novih opcija.
Putovanja i turizam:
Booking.com koristi sustav preporuka za predlaganje smještaja na temelju preferencija putnika, recenzija drugih korisnika i lokacija koje su ih zanimale u prošlosti.
Prednosti korištenja sustava preporuka u marketingu su personalizirane preporuke, usmjeravanje korisnika prema proizvodima ili uslugama koji su im relevantni, poboljšanje korisničkog iskustva te dugoročna lojalnost.
Prednosti korištenja data science u marketingu
Postoji nekoliko prednosti korištenja data science u marketingu, a to su:
Strateško ciljanje:
Data science može vam pomoći identificirati i ciljati najrelevantniju publiku za vaše proizvode ili usluge.
Personalizacija:
Analizom podataka o kupcima možete prilagoditi poruke i ponude određenim segmentima kupaca, poboljšavajući iskustvo korisnika i potičući lojalnost.
Optimizacija:
Tehnike data science poput prediktivnog modeliranja i A/B testiranja mogu vam pomoći optimizirati marketinške kampanje, rezultirajući boljim performansama i većim povratom ulaganja (ROI).
Bolje donošenje odluka:
Podaci temeljeni na uvidima pomažu vam donositi bolje odluke o razvoju proizvoda, strategijama cijena te općoj marketinškoj strategiji.
Angažman u stvarnom vremenu:
Data science omogućava vam odgovoriti na potrebe kupaca u stvarnom vremenu, stvarajući personalizirano i angažirajuće iskustvo korisnika.
Korištenje data science u marketingu ne samo da optimizira marketinške napore, već također pridonosi dugoročnom razvoju tvrtke stvaranjem održive strategije prilagođene potrebama ciljane publike.
Kako poznati brendovi koriste data science u svoju korist
U današnjem visoko konkurentnom poslovnom okruženju, uspješne tvrtke oslanjaju se na data science i marketing kako bi postigle održiv rast. Pogledajmo kako vodeći brendovi poput Netflix-a, Facebook-a, Airbnb-a i Uber-a koriste data science za svoju marketinšku prednost.
Netflix koristi data science za analizu gledateljskih navika i preferencija kako bi poboljšao korisničko iskustvo. Preporučuju filmove i TV emisije korisnicima na temelju njihovih ranijih ocjena i pregledavanja.
Facebook koristi data science kako bi analizirao ponašanje korisnika i stvorio ciljane oglase. Informacije poput demografskih podataka, interesa i aktivnosti na platformi pomažu u personalizaciji oglasa koje korisnici vide.
Airbnb koristi analizu podataka kako bi poboljšao korisničku podršku. Obrasci upita i povratnih informacija korisnika analiziraju se kako bi se identificirali problemi i poboljšale usluge.
Uber koristi algoritme strojnog učenja za dinamičko prilagođavanje cijena prema potražnji i ponudi. Analizirajući podatke o prometu, događanjima i vremenskim uvjetima, Uber prilagođava cijene kako bi potaknuo vozače da budu dostupniji u vrijeme visoke potražnje.
Comments