Data science et marketing digital : comment fonctionnent-ils ensemble

La science des données et le marketing numérique sont deux des domaines de travail les plus importants du monde moderne. Le marketing numérique est important car de nos jours, toute entreprise digne de ce nom a une présence en ligne. Ils utilisent cette présence pour faire de la publicité auprès d'un public plus large qu'ils ne le pourraient jamais.

La science des données, quant à elle, est le domaine qui traite de tout ce qui concerne les données et leur traitement. Actuellement, la science des données a beaucoup d'élan, en particulier associée à l'intelligence artificielle.

Dans cet article, nous verrons comment la science des données peut aider les spécialistes du marketing numérique à améliorer leurs efforts de marketing.

Qu'est-ce que la méthodologie de la science des données ?

La science des données peut être appliquée partout où il y a des données à collecter. Dans le marketing numérique, il y a beaucoup de données à collecter à la fois du côté client et du côté marque. Par conséquent, la science des données peut être bénéfique pour le marketing numérique. Mais avant d'aborder cela, voyons quelle est la méthodologie de la science des données.

En termes simples, il y a quatre étapes impliquées. Ils sont donnés ci-dessous :

• Collecte de données
• Organisation des données
• Traitement
• Analyse des données traitées

Collecte de données

Lors de la collecte de données, le data scientist/ingénieur doit collecter des données à partir de diverses sources. Dans le marketing numérique, nous pouvons obtenir ces données à partir de plusieurs sources. Les sources les plus courantes sont les plateformes numériques d'une marque. Ils peuvent fournir beaucoup d'informations au data scientist. Cela peut inclure des données comportementales sur la boutique en ligne, des commentaires sur le blog et même les types de pages auxquelles vous n'avez pas du tout accédé.

Une autre source est les sondages et les commentaires. Les gens aiment se sentir entendus, et les entreprises connaissent un excellent moyen de le faire. Cela consiste à demander aux gens des commentaires sur des choses comme leur service et sur le genre de choses qu'ils aimeraient voir à l'avenir. Ce sont toutes les données qui peuvent être collectées pour un traitement ultérieur.

Nettoyage/Organisation des données

La prochaine étape du processus de science des données consiste à nettoyer les données qui ont été collectées. Vous voyez, toutes les données ne sont pas réellement utiles ou requises, cependant, ce point est négligé lors de la phase de collecte. C'est parce qu'à ce moment-là, on ne sait pas quelles données sont utiles ou non. Ainsi, toutes sortes de choses sont collectées.

Les données collectées peuvent contenir des éléments tels que des données dupliquées, des données inutiles, des données non structurées et même des données corrompues. Pendant le nettoyage, vous traitez tous ces problèmes.

C'est une étape très chronophage, mais si elle n'est pas effectuée, elle peut nuire à la suite du processus. Les principales choses à noter sont :

• Les données en double sont supprimées
• Les données corrompues sont soit restaurées soit supprimées
• Il supprime les données mal formatées
• Les données incohérentes sont supprimées

Il s'agit d'une étape importante car le niveau de propreté des données détermine la précision de vos prévisions.

Traitement de l'information

Il s'agit en fait d'un processus en plusieurs étapes. Il y a la planification du modèle impliquée, puis il y a la construction du modèle proprement dit.

Dans la planification de modèles, le scientifique des données doit déterminer la relation entre les données dont il dispose et les résultats qu'il souhaite. C'est le travail d'un statisticien car cette relation est déterminée à l'aide de formules statistiques.

Une fois le modèle planifié, l'étape suivante consiste à le construire. Le modèle fera alors tout le traitement des données. Les modèles sont créés avec une combinaison d'apprentissage automatique (ML) et de statistiques. Les algorithmes statistiques enseignent au modèle d'apprentissage automatique des informations significatives. Une fois que le modèle ML a appris le type d'informations disponibles, il peut parcourir l'ensemble de la réserve de données et extraire toutes les informations significatives disponibles, une tâche impossible pour les humains.

Analyse des données traitées

Une fois que l'ensemble des données a été traité et que toutes les informations significatives ont été extraites, un analyste de données doit vérifier les résultats.

Le travail de l'analyste consiste à voir quelles sont les informations et à les convertir dans un format compréhensible tel qu'un graphique à secteurs, un graphique à barres ou un graphique linéaire. Ces résultats sont ensuite présentés aux parties prenantes qui prennent ensuite les décisions commerciales sur la base des données fournies.

Et c'est tout sur le processus de science des données. Vous pouvez en savoir plus ici. Mais pour l'instant, examinons quelques façons pratiques dont la science des données aide le marketing numérique.

Comment la science des données aide-t-elle le marketing numérique ?

Dans cette section, nous examinerons certaines applications réelles de la science des données et leurs avantages pour le marketing numérique.

1. La science des données aide à trouver des canaux efficaces pour le marketing

Nous avons mentionné plus tôt dans l'article que le marketing numérique contient de nombreuses données, tant du côté client que du côté de la marque. Il ne suffit pas d'utiliser un seul type de données, et une combinaison des deux doit être utilisée pour obtenir les résultats les plus efficaces.

Trouver des canaux de marketing performants nécessite des données du côté de la marque. Dans toutes les entreprises, le budget marketing est limité. Les spécialistes du marketing doivent tirer le meilleur parti de ce budget pour obtenir le meilleur retour sur investissement (ROI).

Cela peut être aidé par la science des données. En utilisant les données de tous les dossiers marketing antérieurs, un scientifique des données peut élaborer un modèle pour déterminer quelles approches et stratégies ont été les plus efficaces.

Bien sûr, cela nécessite qu'un modèle soit créé et formé avec les algorithmes statistiques spécifiques sur les données fournies. Un modèle d'analyse de données est généralement créé par les data scientists eux-mêmes, car il existe rarement des solutions prédéfinies.

Une fois qu'un modèle est créé et déployé, l'analyste de données vérifiera les informations et déterminera quelles méthodes de marketing ont généré le moins de rendement et lesquelles ont généré le plus.

Ces données sont ensuite présentées aux parties prenantes qui décident si une certaine méthode doit être améliorée ou complètement supprimée pour éviter les pertes.

2. La science des données vous aide à formuler des stratégies dans le cadre d'une contrainte budgétaire

Tout comme la façon dont la science des données peut vous aider à déterminer quelles stratégies marketing fonctionnent ou non, elle peut également vous aider à décider des stratégies à appliquer pour respecter votre budget.

Cela peut sembler très similaire au point précédent, mais ce sont des choses assez différentes. Dans cette approche, un modèle prédictif est requis plutôt qu'un modèle d'analyse. Le but de ce modèle est de vérifier si une tactique marketing particulière apportera plus de prospects et aura un meilleur retour sur investissement par rapport aux tactiques actuelles.

Gardez à l'esprit qu'il ne s'agit pas d'une tactique que vous avez déjà appliquée, mais que vous envisagez seulement d'appliquer. Vous ne déterminez pas le retour sur investissement à l'aide de données que vous avez obtenues par expérience. Au lieu de cela, vous utilisez les données de vos clients potentiels et essayez de prédire si une approche particulière fonctionnera pour eux ou non.

Dans cette approche, votre modèle doit également déterminer si les nouvelles tactiques respecteront ou non les contraintes budgétaires. Pour ce faire, il prédit si les efforts seront couronnés de succès, combien de temps faudra-t-il pour atteindre le seuil de rentabilité et quand commencerez-vous à générer des bénéfices.

Cette méthode dépend principalement de la qualité de vos données. Si les données sont de haute qualité, les prévisions auront un écart beaucoup plus petit.

3. La science des données aide au ciblage comportemental

Une autre chose que la science des données peut aider est le ciblage comportemental. Dans le marketing digital, on sait depuis longtemps que les clients aiment beaucoup quand ils sentent que les entreprises les comprennent. De nombreuses entreprises disposent d'un budget important pour rechercher leur public.

Ils utilisent les données qu'ils obtiennent de cette recherche pour segmenter leur public en différents groupes et répondre à chaque groupe différemment. Dans le ciblage comportemental, une entreprise utilise les données qu'elle a collectées à partir de sa propre plate-forme et les données observables de plates-formes tierces pour savoir par quel type de choses elles s'intéressent et s'intéresseront.

Ensuite, ils utilisent des éléments tels que des e-mails personnalisés et des offres personnalisées pour augmenter les chances de "sceller l'accord", c'est-à-dire de convaincre le client de faire un achat.

La science des données y contribue. Les données collectées à partir des propres plateformes des entreprises et de plateformes tierces sont nettoyées et traitées avec un modèle. Le modèle en extrait des informations. La segmentation d'un grand nombre d'audiences en catégories spécifiques à l'aide d'une tonne de données ne peut se faire qu'avec la science des données.

L'analyste ne détermine que les données traitées et ne peut pas traiter les données lui-même. Quoi qu'il en soit, c'est ainsi que la science des données peut aider à déterminer ce qu'un client aime et quelles approches aideront à le convaincre.

4. Aide dans le référencement pour savoir quelle stratégie fonctionne

Le SEO (Search Engine Optimization) fait partie intégrante du marketing digital. Si vous êtes un spécialiste du marketing numérique, vous savez que cela est vrai. Le référencement implique des choses comme le référencement sur la page et le référencement hors page.

Le référencement sur la page implique principalement un référencement technique, qui est très simple et facile à faire. Il vous suffit de suivre quelques bonnes pratiques et le tour est joué.

Cependant, le référencement hors page et la partie liée au contenu du référencement sur la page sont en fait très vagues. Les moteurs de recherche ont beaucoup de lignes directrices pour le référencement et le contenu. Ils vous mettent en garde contre beaucoup de choses, qu'ils qualifient de tactiques SEO black hat. Un exemple courant est le bourrage de mots clés dans lequel une personne utilise trop de mots clés pour tenter de tromper l'algorithme de classement.

Cependant, découvrir quelles tactiques fonctionnent et lesquelles ne fonctionnent pas est une tâche très fastidieuse. Il faut beaucoup d'essais et d'erreurs pour savoir ce qui fonctionne pour votre marque. Cependant, cela peut être facilement contourné à l'aide de la science des données. Vous pouvez facilement vérifier si votre contenu est déclassé en raison de problèmes tels que le plagiat, le bourrage de mots clés ou la lisibilité.

Par exemple, si vous exécutez une analyse sur votre site Web et découvrez que le trafic a soudainement chuté, vous pouvez en déduire qu'il y a eu une sorte de pénalisation. De telles sanctions peuvent être imposées par les SE lorsque leurs directives ne sont pas respectées. (La numérisation/analyse du site Web est une application de la science des données puisqu'elle implique l' examen minutieux des données.)

S'il y a un tel développement, les spécialistes du marketing numérique peuvent exécuter un plagiat detector sur leur contenu et s'en débarrasser, le cas échéant. Ils peuvent également rechercher d'autres pratiques auxquelles ils se sont livrés intentionnellement ou non et qui auraient pu entraîner la sanction.

Ensuite, avec la science des données, vous pouvez également découvrir les mots-clés pour lesquels votre marque est la mieux adaptée, les mots-clés les plus faciles à classer et le type de contenu que le public aime dans votre créneau. Heureusement, tous ces services peuvent être utilisés à l'aide d'outils prédéfinis tels que Ahrefs, SEMrush et Ubersuggest.

Vous pouvez également prédire le succès ou l'échec de toute nouvelle stratégie que vous souhaitez essayer. De cette façon, vous pouvez utiliser la science des données pour formuler des stratégies de référencement à faible risque.

5. Aide à identifier le meilleur public pour le marketing

Cela peut sembler redondant, mais nous vous assurons que ce n'est pas le cas. Dans le marketing numérique, et en fait, dans toutes sortes de marketing, il est en fait assez difficile de déterminer qui est censé être votre marché cible.

Vous ne pouvez jamais prétendre savoir ce que les autres pensent , tout au plus, vous pouvez faire une supposition éclairée. Cependant, déterminer qui est votre public cible peut être fait avec l'aide de la science des données.

Cela nécessite des études de marché préalables et une analyse des concurrents. À partir des données obtenues grâce à ces efforts, un scientifique des données peut élaborer un modèle pour analyser quel groupe démographique est le mieux adapté au marketing.

Le modèle peut analyser la concurrence dont la taille et l'échelle sont similaires à celles de votre propre marque. Il peut également analyser quel type de clients fréquentent vos concurrents les plus proches. Ensuite, il utilise ces données pour tirer des informations sur le type de clients qui convient le mieux à votre marque.

Ensuite, vous pouvez utiliser le ciblage comportemental pour attirer ces clients et vous assurer d'obtenir un nombre important de prospects. De cette façon, les nouvelles entreprises peuvent utiliser la science des données pour savoir à qui elles doivent commercialiser leurs produits et services.

6. Analyse en temps réel pour les conversions de prospects

La science des données peut fonctionner en temps réel dans certains scénarios. Il est extrêmement utile de voir quel type d'activité se produit sur vos plateformes numériques et de prendre des mesures immédiates en conséquence.

Fondamentalement, dans cette approche, au lieu de collecter des données et de les traiter ultérieurement, le modèle les traite en temps réel pour vous fournir des mises à jour rapides sur la situation.

Dans un scénario de marketing digital, le modèle peut être alimenté en données opérationnelles ainsi que les données du client/acteur interagissant avec votre plateforme. Les données client incluent des éléments tels que l'âge du client, sa capacité d'achat, ses intérêts et ses désirs, ainsi que tous les autres éléments inclus dans le ciblage comportemental.

Les données d'opération incluent des éléments tels que les actions qu'ils effectuent sur vos plates-formes, telles que l'ajout d'éléments à un panier ou la suppression d'éléments du panier. Passer beaucoup de temps sur une page est également inclus dans ces données.

Ainsi, le modèle d'analyseur peut vous alerter rapidement sur des comportements spécifiques qui signalent un intérêt pour un achat. Vous pouvez faire suivre cela d'une petite remise ou d'une bonne affaire et amener le client à s'engager dans un achat.

7. La science des données aide à créer des moteurs/logiciels de recommandation

Vous connaissez cette technique qui a été popularisée à l'origine par Amazon. Lorsque vous accédez à une page de produit pour acheter quelque chose, vous pouvez voir qu'il y a une section en dessous intitulée "Fréquemment achetés ensemble" ou "Les personnes qui ont acheté cet article ont également consulté". Il existe également des sections intitulées "recommandé pour vous".

Toutes ces choses sont les résultats de ce que nous appelons un "moteur de recommandation". Il s'agit essentiellement d'un logiciel qui analyse le comportement du client pour prédire le type de choses qui l'intéressera en fonction de ce qui l'intéresse actuellement.

Ceci est très utile pour améliorer le taux d'achat et faire plus de ventes. Comme c'est l'objectif ultime du marketing numérique, c'est un scénario gagnant-gagnant.

8. Peut analyser les sentiments

L'analyse des sentiments est une technique très utile pour savoir si votre marque est bien reçue ou non. Il est également utilisé pour découvrir ce que la marque peut faire pour améliorer son image auprès du public.

Normalement, l'analyse des sentiments se fait via des sondages et l'affichage des messages du forum. Cela se faisait manuellement et cela prenait beaucoup de temps.

De nos jours, vous pouvez simplement obtenir un programme pour gratter le Web pour les commentaires. Et vous pouvez mener des enquêtes numériques. Toutes les données de l'enquête et les commentaires peuvent être transmis à un analyseur de données qui en extraira ensuite les informations cachées.

Un analyste peut utiliser les informations pour découvrir quel est le sentiment du public à l'égard de la marque, des produits et services spécifiques, du support client et d'autres éléments qui peuvent être importants.

Cela aide les spécialistes du marketing numérique à concocter de nouvelles stratégies et à rectifier celles qui existent déjà. En fin de compte, cela conduit à la création et au développement de meilleurs produits et services, ainsi qu'à de meilleures façons de les commercialiser.

L'analyse des sentiments renseigne également les spécialistes du marketing sur les mines terrestres et les drapeaux rouges qu'ils doivent éviter. Ainsi, en effectuant une analyse des sentiments à l'aide de la science des données, les spécialistes du marketing numérique peuvent garder leur marque dans les bons livres des gens.

Conclusion

Le marketing numérique est un vaste domaine avec de nombreuses sous-divisions. Il en va de même pour la science des données. La science des données nécessite une connaissance approfondie des statistiques, des algorithmes et de la programmation. Avec cet ensemble de compétences, un scientifique des données peut créer des modèles pour analyser toutes sortes de données afin de recueillir des informations.

Dans cet article, nous avons examiné huit façons dont la science des données peut aider le marketing numérique. Toutes les méthodes dont nous avons discuté avaient une sorte d'ensemble de données massif qui pouvait être utilisé pour recueillir des informations.

L'avantage de la science des données est qu'elle peut être sous-traitée à des experts compétents. Cependant, les grandes entreprises peuvent également créer leurs propres équipes. Nous espérons que cet article vous aura appris quelque chose d'utile et qu'il vous aidera dans vos efforts de marketing.