Le Data Science Marketing des données permet une analyse appropriée des marchés et des segments de consommateurs et s’appuie, en règle générale, sur les mégadonnées qui sont disponibles pour toute entreprise. En revanche, de nos jours, tous les PDG ne sont pas nécessairement immergés dans le monde numérique, et ils se retrouvent souvent un peu perdus face à toute cette avancée. Dans le but de comprendre l’importance de la Data Science Marketing, il faut tout d’abord expliquer de quoi il s’agit réellement. Voyons cela dans cet article.
Qu’est-ce que la Data Science Marketing ?
La science des données est le domaine qui combine la technique scientifique et la programmation informatique pour un seul objectif, c’est de développer vos connaissances et d’ajouter de la valeur. Cela peut se faire à l’aide de la mine d’or que possèdent les entreprises, c’est-à-dire leurs données. Les entreprises disposent de nombreux types de données différents, qui peuvent être structurés ou non structurés, internes ou externes. Les ventes par produit, les salaires des employés ou les coûts d’espace, sont des exemples de données. La Data Science Marketing s’appuie sur une collecte de données préalable.
Les données doivent être interprétées et leur plein potentiel exploité pour ajouter de la valeur ou de la valeur commerciale. C’est là qu’interviennent les Data Science Marketing. Il n’y a pas de définition unique de la science des données, et chaque cas, projet ou pratique, conduira à des exigences différentes en matière :
- d’application ;
- de méthode ;
- d’outillage.
En effet, réduire la science des données à sa définition peut s’avérer être assez complexe et risqué. Ce qui est sûr, c’est que l’une des premières étapes pour parler de science des données est de la vulgariser. Ce n’est pas une simplification excessive. Cela rend simplement les principes importants de la science des données accessibles aux débutants. La démocratisation de ce secteur permet aux entreprises d’acquérir des avantages importants, d’améliorer les processus et d’optimiser leurs produits et services.
En termes simples, la science des données ne se traduit pas par des outils, c’est par les meilleures pratiques et la simplicité. Tout commence ici pour aller au cœur du métier. Créez de la valeur commerciale grâce aux données pour une meilleure prise de décision.
La Data Science Marketing est destinée pour qui ?
En généralisant la situation actuelle, il existe trois niveaux différents d’organisations en termes de maturité et d’utilisation des données :
- les avancés ;
- les demandeurs ;
- les retardataires.
Les avancés
Des politiques axées sur les données sont en place, les besoins sont reconnus et les projets avancent pour créer de plus en plus de valeur. Le but est de définir des cas d’usage appropriés pour que la valeur créée soit réellement utile aux diverses entreprises. La tâche est de normaliser le niveau d’utilisation et de compréhension des données dans toute la société.
Les demandeurs
Il y a des connaissances dans ce domaine et ce qu’elles apportent à l’entreprise, mais les termes et les méthodes sont vagues et obscurs, et trop souvent dans l’esprit des meilleurs. Dans un cas relativement simple, l’objectif est de définir un premier projet qui ajoute de la valeur immédiatement et profite à la gestion. Un projet doit être construit à plusieurs reprises pour ne pas perdre son objectif.
Les retardataires
Mobilisez vos parties prenantes pour centraliser les données, valider la qualité et leur montrer les grands enjeux de l’exploitation de cette mine d’or. Il s’agit d’un projet à long terme, il n’est donc pas nécessaire de se précipiter et d’attendre patiemment. Une infrastructure et une analyse de données appropriées sont les premières étapes de ce projet incroyable. Pour décrire la pratique : « Avant de mettre le toit, vous devez construire une fondation solide. »
Quel est le processus de la Data Science Marketing ?
Il existe différentes étapes, dont aucune ne doit être minimisée. Tout cela devrait s’accompagner de beaucoup d’éducation pour assurer la compréhension nécessaire des contributeurs et des utilisateurs afin que la solution soit pratique et facile à utiliser. Quantifiez la qualité des données, identifiez la façon dont les processus et les organisations utilisent les données et définissez les meilleurs « cas d’utilisation » pour générer de la valeur commerciale.
Une fois le projet clairement défini avec les besoins, les solutions et les remboursements, la mise en œuvre peut commencer par :
- valider les modèles ;
- mettre en production ;
- choisir et entraîner les modèles ;
- faire une analyse exploratoire des données.
Le travail itératif garantit que la première livraison a lieu dans un délai raisonnable. Cela assure que la chaîne de bout en bout est valide et que la livraison se déroule comme prévu.
