@エヴェリン・Jエブリン

昼は作家、夜は読者であるEvelynは、オーストラリアのブロガー兼コンテンツマーケティング担当者です。

COVID-19の発生はすべての業界を揺るがし、それによって消費者の好みと優先順位に影響を与えました。 パンデミックの間、変化に適応したビジネスモデルは生き残りましたが、他のビジネスモデルは薄気味悪い中で迷子になりました。 徐々に、パンデミック後の段階が到来したとき、マーケターが彼らの消費者行動を予測するのを助けた一つのことはデータサイエンスでした。

ブランディングにおけるビッグデータの役割

あなたの製品やサービスを売り込む唯一の方法は、顧客を知り、市場の人口統計を理解することです。 そこでデータサイエンスが効果的になります。 結果指向の戦略に裏打ちされた堅牢なマーケティング計画を作成するための包括的な洞察を提供します。

機械学習と人工知能の助けを借りて、マーケターはキャンペーンを開始するための適切な人口統計を見つけることをより深く掘り下げることができます。 マーケターに効果的な目標到達プロセスを提供することで、データサイエンスは、活性化、獲得、および認識の普及に集中し続けることを容易にします。

消費者行動への影響に関するビッグデータの驚くべき統計と 売上高の伸び:

ビッグデータがパンデミック後のマーケティング戦略をどのように形作っているか

予測不可能な消費者行動と不安定な市況は、パンデミックのXNUMXつの顕著な後遺症でした。 パンデミック後の世界でブランディングを戦略化するために、データサイエンスは、XNUMXつの灰色の領域をターゲットにして、収益性の高い結果を生み出すための効果的な計画を立てました。

マーケティングの著名な分野について学び、専門家はデータサイエンスを通じて理解し評価する機会を得ます。

関連性を証明するのに役立ちます

パンデミックの間、消費者は物事の優先順位を変え始めました。 健康と健康を心配し始めた人もいれば、経済の不安定さを恐れた人もいました。 データサイエンス分析の助けを借りて、マーケターは 消費者行動に関する洞察。 割引、オファー、および他のすべてのマーケティング戦術は、ターゲットオーディエンスを容易にするために設計されました。

データサイエンスは、データを整理するのに役立ちます。

一連のアルゴリズムを使用して、アクティブであり続け、ブランド活動とのつながりが強い消費者に関するデータが収集されます。 企業が行っているのは、このデータを利用して、パーソナライズされたサービスとパッケージを提供していることです。 このようにして、彼らの顧客は無傷で安定したままです。 2019年に、Gartnerの調査では、 バイヤーの20％ 貴重な支援を提供するブランドとつながる可能性があります。

それは購入パターンを明らかにします

現在、マーケターは単一市場のXNUMXつの異なるフェーズ、つまりパンデミックとパンデミック後のフェーズを経験しています。 これらのXNUMXつのフェーズの両方で、消費者の行動は異なります。 消費者がかつて購入していたものがこれまで以上に需要になることはめったになく、同様に、ベストセラーであったそれらのアイテムは彼らの地位を失い始めました。 では、マーケターはどのようにして顧客の次の動きを特定するのでしょうか。

ここでデータサイエンスが登場します。これは、企業が包括的な消費者分析を検討するのに役立ちます。 スーパーマーケットでの各食料品の販売間のリンクは、次の方法でマッピングできます。

データやマッピングを通じてこのような詳細な分析を行うと、さまざまなマーケティング計画を簡単に思いつくことができます。

現在の消費者の経済状況に応じた戦略

ターゲットオーディエンスの感情を評価することが重要です。 あなたはあなたの聴衆が経験していることと彼らに有利に物事をもたらす方法に接続し続ける必要があります。 消費者をセグメント化してマーケティング計画を作成する必要があります。 データサイエンスによるセグメンテーションの主な利点は次のとおりです。

• 収益性の高いマーケティング機会を特定するのに役立ちます
• オーダーメイドのパーソナライズされたマーケティングイニシアチブを作成します
• 価格モデルの決定に役立ちます
• 効果的な製品開発戦略の作成に役立ちます

発生以来、消費者は購入に集中しています。 彼らは何にもお金を使わないことを好みますが、それは必須ではありません。 これは、市場の人口統計の影響を受けます。 今、あなたがあなたの消費者の経済的優先順位を理解するならば、あなたはあなたのブランドへの彼らの注意を効率的にナビゲートすることができます。 あなたは彼らがあなたの提供物に接続するように促す方法を見つけることができます。 ターゲットオーディエンスを、高額の消費者から一貫性のない買い物客まで、さまざまなグループに分割します。

ブランドが結果重視のカスタマージャーニーを構築するのに役立ちます

多くのブランドは、COVID-19の危機の間に、ビジネスモデルに新しい道を切り開きました。 彼らはより売れる商品に注意を向けました。 この間、彼らが軌道に乗るのを助けたのは、進歩的な消費者の旅を構築するためのイニシアチブです。 機械学習の助けを借りて、彼らは解約率を予測し、ターゲットオーディエンスの適切なグループをターゲットにする戦略を作成しました。

パンデミック時に主に販売された製品がヘルスケアとフィットネスであった場合、恩恵を受けた他の業界にはゲームと衣料品が含まれます。 AIは、ブランドが製品を販売するために対象となるオーディエンスのグループを特定できるようにするための数量分析を提供しました。 体系的な手順を通じて、各顧客は関与し、ブランド認知度を獲得しました。

過去のダウンタイムから将来の戦略を予測するのに役立ちます

データサイエンスの最良の部分は、過去のダウンタイムについて熟考することにより、将来のマーケティング戦略を予測できることです。 研究者たちはかつて2001年から2008年までの経済危機の時期を研究し、将来の手がかりを見つけました。

報告書は、アメリカ人の80％以上が、わずかな収入の増加を受けた後、購買習慣を変えたことを明らかにしました。 調査により、研究者は再投資率も知ることができます。 これは、ブランドが市場で最先端を獲得するのに役立つ戦術のXNUMXつです。 これは、企業が将来を見据え、市場の人口統計に従って主要製品を効果的に変更するのに役立ちます。 このような調査は、ターゲットオーディエンスがマーケティングキャンペーンにどのように反応し、有益な結果を生み出すためにどのような対策を講じることができるかを判断するのに役立ちます。

リアルタイム分析を提供します

データサイエンスの最も効果的な使用法のXNUMXつは、リアルタイム分析です。 これは、マーケターが自社の製品やサービスを販売する適切な時期を特定するのに役立ちました。 労働力の大部分は、ほとんどすべての業界で在宅勤務に移行しているため、消費者は異常な時間にオンラインになる可能性があります。 したがって、データサイエンスを通じて、情報を取得し、消費者の活動を追跡して、消費者を引き付け、満足させる方法を見つけることが容易になります。

彼らがいつオンラインになり、他のものを閲覧するのにふけるか、最も使用されているプラ​​ットフォームは何か、そしてあなたが宣伝広告を投稿できる検索エンジンの可能な限り最高の領域について定期的に追跡することができます。

要約

デジタルマーケティングの世界では、データサイエンティストは本当のストーリーテラーです。 彼らはブランドに検索エンジンでの位置をマークさせました。 それらは、ブランドがターゲットオーディエンスに手を差し伸べて関与するための適切なイニシアチブを取るのを支援します。 危機の最中であろうとその後であろうと、マーケティングを処理することであろうとなかろうと、あなたは自分の立場を一貫して進歩的にするための適切な戦略のセットを特定することができます。 したがって、成功の可能性を最大限に引き出し、ブランドを雑然としたものから際立たせたい場合は、最先端のツールを組み込んで、ターゲットオーディエンスの注目を効率的に集めることができるデータを収集します。

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ソース：https：//hackernoon.com/future-of-marketing-how-data-science-predicts-consumer-behavior-8x33354p？source = rss