大爆炸理论遇到大数据

5种科学方法来创建成功的,数据驱动的营销活动。

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尽管营销的某些方面始终会保持直觉,但每天该领域都会发展成为更精确的学科-如果您愿意的话,这是一门科学。营销人员一直在与数据科学家团队合作,不断跟踪可行的指标,并永久创建数据驱动的广告系列。

Matt Dopkiss,首席执行官兼创始人 炸药数据,设计和技术公司是科学营销的支持者。在攻读博士学位时从他的时代中汲取灵感Dopkiss说,在物理学方面,营销人员应采取更多措施 建立广告活动时的科学方法。他说,这些有条不紊的规则“为战略和生产奠定了良好的基础。统计,可衡量的结果。”

通过对KPI和销售结果等指标的不断跟踪,Dopkiss表示,似乎可以在每个营销渠道(社交,电子邮件,移动广告,展示广告,当然还有直接邮件)中衡量目标的准确性。在这里,数据争夺者提供了五种科学方法来设计,衡量和测试营销活动。

第一条:确定假设s
“每一种科学方法都从一个合理的假设开始,” Dopkiss说。 “在设计,制作和测试活动之前,营销人员必须知道他们想知道的是什么。”营销人员可能想要确定例如哪些提议可以吸引最多的客户,或者确定其品牌的最佳营销组合。 Dopkiss说,一旦回答,一个格式正确的问题应该具有巨大的商业价值,应该是具体的,可度量的和可操作的。他说:“考虑到一个很好的问题,我们就可以创建一个假设,然后通过我们的营销工作对其进行检验。”

2:使用控制模型
根据Dopkiss所说,所有的营销工作都应该有一个控制模型。他说,控制模型可以帮助营销人员量化营销活动的结果。他解释说:“控制模型实际上突显了如果根本没有竞选活动将会发生什么。” “换句话说,它显示了如果没有市场营销活动,市场将如何应对。”例如,电子邮件营销人员可以创建一个控制组,方法是获取一定比例的订户,并使其不接收消息或广告活动:“然后,营销人员只需监视[响应]中的差异即可。”

第三:使用统计数据验证理论
Dopkiss说,就像科学一样,统计数据也可以帮助营销人员验证结果。 “它们有助于量化误差和不确定性。”但他警告说,营销人员必须谨慎收集足够的数据,以便统计数据有意义。 “如果您没有收集到足够的数据,或者您的测试组太小,或者您的观察结果差异很大,那么您将根本无法做出有效的结论,” Dopkiss说。但是,相反的情况也可以成立。太大的数据集会严重破坏营销人员收集可行指标或有意义结果的努力:“更大的数据集会带来更多噪音;寻找趋势。”

第4:重复测试
Dopkiss说,要让营销人员断言特定策略,活动或计划的结果,他们必须能够复制其结果。他解释说:“任何人一次都可能获得结果。” “在我们相信结果之前,您需要能够复制(换句话说,重复)结果。”他说,一年中的时间,天气或其他变量可以使竞选成功,但是同一策略在不同情况下可能会落空。

第5条:应用正确的技术
每个科学家都需要适当的工具,营销人员也不例外。 Dopkiss说,营销人员必须使用正确的技术工具和方法,并在从大数据中提取可操作的信息并评估营销活动的成功时具有正确的思维定势。 “这就是数据科学发挥作用的地方,” Dopkiss说。 “我们可以使用这些工具对测试结果进行切片和分析以获取洞察力。”

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