デジタルマーケティングにおけるデータサイエンス：2022年の最前線での分析

デジタルマーケティングデータ分析とデジタルマーケティングは、間違いなく世界中の求職者の流行語です。 2つは相互に排他的であると考える人もいるかもしれません。1つは数学的な傾向があり、もう1つは創造的な心のためです。 これは、終わりのない「芸術対科学」の議論の現代版です。 あなたがどの道を選ぶべきかを理解しようとするのに苦労しているなら、あるいはあなたがあなたのスタイルを完全に変えたいとしても-あなたにとって良いニュースがあります！

これは時間の経過とともにインターネットにアクセスする人が増えるにつれてのマーケティングの未来です。デジタルマーケティングプログラムを習得する必要があります。データサイエンスの学習に興味がある場合は、トップ機関のデータサイエンスコースをご覧ください。

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デジタルマーケティングとは、適切なコンテンツを作成して宣伝することです。 データサイエンスとは、コンテンツを活用することです。 2つの力を組み合わせるとどうなりますか？ この質問に答える最も簡単で実用的な方法は、実世界の例を調べることです。

コカコーラ：デジタルマーケティングにおけるデータサイエンスの証

毎日15億杯の飲み物を顧客に提供している企業に対して、 1対1のパーソナライズされたデジタルマーケティング戦略をどのように実装しますか？ コカ・コーラは、デジタル主導のロイヤルティキャンペーンルートを採用し、まさにそれを達成しました。

AI企業のFICOと協力して、同社はCoke、Diet Coke、およびCokeZeroブランドのMyCokeRewardsプログラムを実装しました。 このキャンペーンは、メール、Webサイト、モバイルチャネルを介してコンテンツを消費者に直接配信する大規模な事業でした。 1,100万人以上のユーザーを抱えるこのキャンペーンは、すぐに同社がこれまで取り組んできた中で最も大規模なマーケティングキャンペーンになりました。

報酬は、プレーンでシンプルなギフトカードや雑誌の購読から、レンタカーのアップグレードやブロンコスでのブランチなどの風変わりなものまで多岐にわたりました。 しかし、コカ・コーラは単純な報酬プログラムから何を得るために立っていたのでしょうか？ データ。

調査やクイズなどに直接参加することで、コカ・コーラは消費者自身から直接ブランドの認識を明確に理解することができました。 2007年第3四半期のサイトへのトラフィックは860万人で、前年比13000％増加しました。

コカ・コーラはあなたが尋ねたデータで何をしましたか？ 正解はすべてです。 コカ・コーラは、レストランが適切な商品をストックするのを支援することから、世界中のさまざまな人口統計に的を絞った広告を作成することまで、現在、マーケティングのあらゆる段階で貴重なデータを活用しています。

このサクセスストーリーを要約するのに最適な言葉は、同社のデータ戦略およびプレシジョンマーケティングのディレクターであるジャスティンデグラーフの言葉です。 。 これは、消費者の意見に対する私たちのアプローチにも当てはまります。」

2000年代のサクセスストーリー？ 今日はどの程度関連性がありますか？

デジタルマーケティングとデータ分析が相互に連携して機能することの最大の利点は、上記の例に示すように、美しく好循環を生み出すことです。 マーケティングキャンペーンはデータを収集し、データは解釈され、より良い製品が提供され、よりターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンが再度作成され、より多くのデータが収集され、ショーが続きます。

チェックアウト：デジタルマーケティングプロジェクトのアイデア

今日のデジタルマーケティングにおけるデータサイエンスは、組織や消費者にどのようなメリットをもたらしますか？

各データで2.5兆バイトを超えるデータが生成されるため、デジタルマーケティングにおけるデータサイエンスは、これまで以上に重要になっています。

データ分析を使用してデジタルマーケティング戦略を最適化する2つの方法を次に示します。

SEOとSEM

HubSpotによると、米国のインターネットユーザーの89％は、最終的にローカルで購入したとしても、購入する前にオンラインで検索しています。 ウェブサイトへのオーガニックトラフィックを構築するための鍵は、強力なSEOおよびSEM戦略を持つことです。 SEOは検索エンジン最適化の略で、SEMは検索エンジンマーケティングの略です。

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検索エンジンマーケティングでは、有料広告戦略を使用して、検索エンジンを介したWebサイトのトラフィックを改善します。

検索エンジン最適化には、関連する製品/サービスのGoogle検索の最初のいくつかの結果の中で自然にランク付けするための戦略の実装が含まれます。

登場するウェブサイトの数と競争の激化を考えると、検索の最初のページに表示されるのは簡単な作業ではないのは当然です。 SEOとSEMのデータ分析は、 Airbnbのような企業がコンバージョンを改善するために今日使用しているデジタルマーケティング戦略の一部です。

企業は、データ分析と機械学習を使用して、消費者の傾向、価値、特性を分析し、Googleでのランクを向上させます。 さらに、データ分析は、何が機能し、何が機能しないかを確実に理解する方法です。基本的に、マーケティングチームはデータに基づいた決定を下すことができます。

メールマーケティング

すべての人口統計でソーシャルメディアが急増していることを考えると、電子メールは過去のもののように見えるかもしれませんが、調査によるとそうではありません。 10人中9人のマーケターが今でもマーケティングにEメールを使用しており、それは機能しています。 前代未聞の数のEメールマーケティングは、1ドルの支出ごとに42ドルのROIを実現します。

しかし、Eメールマーケティングはどのようにデータ分析を利用するのでしょうか？

電子メールのデジタルマーケティングでデータサイエンスを使用することで、組織全体で、文字通りクリックするパーソナライズされた電子メールを配信できます。 パーソナライズされた電子メールを使用すると、マーケターは、受信者の名前のアドレス指定などの簡単な情報を使用して、貴重な1対1の情報を含めることができます。 そして確かに、Salesforceのデータによると、パーソナライズされた電子メールの開封率は29％高くなっています。

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Amazonのような企業は、電子メールマーケティングキャンペーンでデータ分析を使用して、放棄されたカートのリマインダー、購入履歴を補完する製品の提案、ユーザーがオンラインで検索しているもののオファーやプロモーションの提供などを送信します。

好循環を振り返ると、Eメールマーケティングは企業がデータを収集するための優れたスタートでもあります。 オンライン企業は通常、ウェルカムメール、プロモーションメッセージ、および新着メールを顧客に送信します。 企業は、データ分析を使用して、電子メールをクリックした人と人口統計、電子メールを開いた後にWebサイトにアクセスした人と人口統計などを解読できます。

このデータは、誰がどの製品を気に入っているか、TGに興味があるがまだ購入に踏み切っていない、誰が次のシーズンに向けてメールを宣伝するか、どのメールが機能するか、何がうまくいかないかなどの重要な質問に答えることができます。どのオーディエンスなど。 このデータを使用して、企業はより良いコンバージョンを実現する、よりターゲットを絞ったキャンペーンを構築できます。

これらはデジタルマーケティングにおけるデータサイエンスのほんの2つの小さな例ですが、さらに多くのことを探求する必要があります。 マーケティングセグメントの分析は新しいものではなく、進歩は驚異的です。 使いやすいノーコード分析ツールの出現により、デジタルマーケティングのデータサイエンスは、トレンドではなく、今や標準になっています。

企業は現在、眼球の動きやマウスのクリックを追跡して、アプリやWebサイトを設計しています。 全体として、幸せなデュオは、お互いから学ぶ新製品、サービス、戦略、キャンペーンを何度も成功裏に育てています。

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デジタルマーケティングやデータサイエンスでのキャリアを開始したい場合でも、ある日起業家の道を歩み、自分のビジネスを所有したい場合でも、成果の子猫に「芸術」と「科学」の両方を含めることは間違いなく有益です。

デジタルマーケティングでデータサイエンスを活用することにより、組織は、従来は通信できなかった力を結集して、共通の目標を達成できます。つまり、顧客エクスペリエンスを向上させて、より重要な具体的な結果をもたらすことができます。

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