Dữ liệu được tạo ra liên tục với số lượng ngày càng tăng thông qua các loại phương tiện truyền thông mới. Dữ liệu không chỉ được tạo ra bởi con người nữa mà còn được tạo ra bởi máy móc (IoT) và các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI algorithms). Điều này đặc biệt có liên quan trong thế giới Digital nơi các quy trình kinh doanh dựa trên dữ liệu đã trở thành tiêu chuẩn.
Khoa học dữ liệu (Data Science) sử dụng các phương pháp khoa học để trích xuất kiến thức từ dữ liệu trong một quy trình lặp đi lặp lại liên quan đến Dữ liệu, Công cụ và Trải nghiệm. Khoa học dữ liệu cung cấp nền tảng cho việc ra quyết định khi bạn dựa vào thông tin không đầy đủ hoặc thiên vị về khách hàng của mình hoặc khi bạn cần đối phó với sự không chắc chắn. Khoa học dữ liệu định hình Big Data để bạn có thể đưa ra các quyết định sáng suốt nhanh hơn bao giờ hết - với tốc độ tính toán của máy tính và tính sáng tạo của con người.
Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các câu hỏi điển hình từ tiếp thị trực tuyến và từ quan điểm của một nhà khoa học dữ liệu.
Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation)
Đối với nhà tiếp thị trực tuyến, đây là việc tìm kiếm các nhóm khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng giống nhau và khác với những nhóm khác. Những điều này sau đó nên được nhắm mục tiêu cụ thể để đạt được tác động tối đa. Khoa học dữ liệu cung cấp một phương tiện xác định các đặc điểm hoặc biến số nhất định tạo nền tảng cho việc phân khúc khách hàng này. Dữ liệu Các nhà khoa học tìm thấy những biến số mô tả tốt nhất các nhóm khác nhau.
Ví dụ: Các nhà khoa học dữ liệu có thể xác định liệu các thuộc tính trang web nhất định như Danh mục sản phẩm hoặc Thương hiệu có thể được sử dụng làm các biến chính để xác định phân khúc dựa trên hành vi mua hàng hay sử dụng dịch vụ hay không.
Hình ảnh sau mô tả customer segmentation trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ (Retail Banking)
Chấm điểm khách hàng tiềm năng (Lead Scoring)
Mục đích ở đây là dự báo các giá trị cho khách hàng tiềm năng sẽ cho phép bạn hiểu rõ và xếp hạng các profile theo các tiêu chí cụ thể.
Các phương pháp khoa học dữ liệu được sử dụng để xác định các biến chính (chẳng hạn như hành vi mua hàng) có thể được kết hợp để dự đoán khả năng phản hồi hoặc thành công khi bạn cố gắng tiếp cận những khách hàng này. Dữ liệu các nhà khoa học sử dụng lựa chọn biến và mô hình thuật toán trong quá trình này, được gọi là phân tích dự đoán (Predictive Analytics). Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu kết hợp kết quả của họ với Khai phá dữ liệu để phát triển các bộ công cụ cho phép người ra quyết định đưa ra quyết định tốt hơn.
Công cụ giới thiệu sản phẩm (Recommendation Engines)
Đây là các giải pháp Khoa học dữ liệu được các nhà tiếp thị trực tuyến sử dụng để đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi của khách hàng, lịch sử mua hàng, phân loại thương hiệu, truy vấn tìm kiếm trang web, v.v. Mục đích của bài toán Khoa học dữ liệu này là giới thiệu sản phẩm phù hợp vào đúng thời điểm cho một khách hàng cụ thể trên một trang web.
Có nhiều cách tiếp cận khác nhau dựa trên hành vi của người dùng hoặc nội dung của sản phẩm. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật Khai phá dữ liệu trong cả hai trường hợp để phân loại các sản phẩm theo cách giúp ích cho việc trình bày của họ. Các phương pháp Khoa học dữ liệu cũng được sử dụng để xác định cách tiếp cận tính điểm tốt nhất để đưa ra các đề xuất dựa trên hành vi của khách hàng hoặc sự tương đồng về nội dung.
Dự đoán mức độ trung thành của khách hàng và điểm số churn (Customer loyalty prediction and churn score prediction)
Tối ưu hoá Kênh và Tối ưu hoá Ngân sách (Channel Optimization and Budget Optimization)
Mô hình phân bổ (Attribution models)
Phân tích cảm xúc khách hàng của xếp hạng sản phẩm (Sentiment analysis of product ratings)
Định giá sản phẩm (Product Pricing)
Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform)
