Как применять Data Science в email-маркетинге

Data Science обрабатывает огромные массивы информации, структурирует, анализирует данные и отвечает на вопросы бизнеса в маркетинге, ритейле, промышленности, банкинге и других сферах. Разбираемся, что это за технология и как можно применить Data Science в маркетинге и бизнесе в целом.Что такое Data ScienceИзначально Data Science была наукой о данных, в котором изучали жизненный цикл данных и учились быстро обрабатывать огромные массивы данных. С появлением мощных компьютеров в 2010-х годах значение этой науки только возросло.Сейчас Data Science — помощник бизнеса в любом направлении и двигатель инноваций.Это область знаний, в которой изучают данные и анализируют их, учатся находить закономерности и применять на практике полученные решения. С помощью Data Science учатся извлекать и задействовать полученные ресурсы. Само понятие тесно связано с искусственным интеллектом и машинным обучением.Откуда получают данные для технологий Data Science:смартфоны

компьютеры

умные устройства

специальные датчики

корпоративные логи

архивы

истории транзакций

С помощью своих инструментов Data Science может обработать полученные данные, структурировать их и визуализировать в понятном для пользователя виде.Как работает Data ScienceТехнология обрабатывает данные для будущего анализа, агрегирует их, ищет закономерности в массивах данных, строит гипотезы и моделирует картину будущего.Если разобрать по этапам работу системы, то получатся такие шаги:Обозначение проблемы. Поставить цель и определить проблематику, с которой нужно работать. Также на этом этапе нужно обозначить, какой ответ нужно получить от технологии.

Сбор и обработка данных. Ведётся поиск необработанных данных из разных источников, информация извлекается из всех доступных источников.

Подготовка информации. Данные очищаются и хранятся, удаляется всё, что не подходит под задачу, убираются пустые строки в базах данных. Вся информация, которая не обработана, переводится в удобную для анализа форму.

Обработка и моделирование данных. Весь полученный массив разбивается по кластерам, классифицируется и моделируется. Начинается поиск закономерностей. Определяется, что было в прошлом и планируется, как может быть через время. Заглядывают в будущее с помощью методов статистики, интеллектуального анализа и машинного обучения.

Анализ данных. Используются все доступные методы проведения анализа, чтобы спрогнозировать ситуацию и найти ответы на вопросы.

Оформление данных. Вся информация преобразуется в вид, который удобен для изучения конечному пользователю. Это могут быть диаграммы, графики, списки или другие виды визуального и текстового отчета.

Принятие решения. На основе полученной и проанализированной информации руководитель может принять решение относительно бизнес-проблемы.

При работе с Data Science не играет роли авторитет руководителя или опыт маркетолога. Значение имеют только факты. Поэтому система выдает бесстрастные развернутые ответы на все вопросы.В чём плюсы использования Data Science в аналитике и принятии решений:Обработка огромных массивов данных. Можно изучить и обработать любой объём информации для принятия решения, на который не способен человек.Бесстрастное принятие решения. Все выводы система делает исключительно на основе полученной информации.

Субъективное мнение и принятие решения в пользу определённого человека или компании исключается.Защита от ошибок и заблуждений. С применением Data Science в аналитике исключается вероятность принятия решения на основе заблуждения или непродуманной стратегии.Как использовать Data Science в email-маркетинге