如何利用数据科学优化数字营销？
原创：MarTechApe
什么是数字营销？
数字营销是使用数字化技术为手段的营销方法，主要营销平台是在互联网，手机移动端和任何其他数字媒体上。作为数字营销商，你的策略是帮助你的公司通过精心选择在线渠道实现目标的一系列行动。具体的营销渠道包括付费媒体（Paid），赢得媒体（Earned），即用户口碑和自有媒体（Owned），即企业自有的网站、微信或微博等。
在此文章中，我想分享我过去在数字营销领域和目前在数据科学方面的经验，以及数字营销如何从数据科学成果中受益。
数据科学使营销从业者可以通过多种不同渠道获得有用的数据组。这些渠道包括（网站分析/ SEO），电子邮件营销，社交媒体等。
网站流量（SEO和SEM）
自然流量/有机流量（Organic Visits）是数字营销中最大的渠道之一，并且在数据科学和人工智能领域不断增长。有机营销是一种数字方法，它包括了来自搜索引擎（如Google，Yahoo和Bing）的所有网站流量。
“89％的美国互联网用户在购物之前都会进行在线搜索，即使最终还是在本地线下公司购物也是如此” – HubSpot
与付费搜索或SEM不同，自然流量（SEO）包含许多因素，这些因素可以决定你的网站是否位于搜索引擎结果页面的顶部。这些因素是：
页面标题（不超过70个字符）
元描述（155个字符以下）
H1和H2标题文本（通过描述分解主要内容）
替代文字（每一张图像都需要一个标题）
内容中的关键字（至少出现一次，加粗）
网站从搜索引擎优化（也称为SEO）获得无偿的自然流量。这是增加网站流量的质量和数量以及提高品牌知名度的一种做法。
SEM（或搜索引擎营销）是使用付费策略来提高搜索可见度的行为。品牌支付广告费用，使其在搜索引擎结果页上显示为搜索结果。借助SEM，品牌商为广告支付作为出现在搜索引擎结果页（SERP）上的费用。
自Google建立通用搜索以来，搜索引擎结果页“ SERP”上会出现不只十个蓝色链接。现在，搜索结果包括图像，视频，购物广告，本地搜索结果以及最新的文章摘要。
数据科学与搜索引擎优化
数据科学正在迅速改变我们优化网站流量的方式。数据科学家通过对数据的收集，解释和互动来增加搜索引擎的功能。
“数据科学致力于消除SEO的猜测。相较于假设有效的方法和特定的行动将如何影响你的目标，不如使用数据科学来了解是什么为你带来了预期的结果以及如何量化你的成功。像Airbnb这样的品牌已经在这样做了，你也可以。” —SearchEngineWatch
借助搜索引擎优化进行机器学习
机器学习在分析搜索引擎优化时使用算法来计算趋势，价值或其他特征。
模式检测：搜索引擎正在使用机器学习进行模式检测，以帮助识别垃圾邮件或重复内容。
基于特定查询的自定义信号：这是显示结果的类型在很大程度上基于查询类别或短语的情况。这意味着在某些查询中，机器学习可以在不同情况下或多或少地对变量赋予更多的权重。
这可能是因为搜索引擎正在“学习”该特定用户的特征，并且可以根据过去的查询记录来提供信息，从而尽可能地展示出最有吸引力的信息。例如，如果你在Google的第一个搜索中搜索“ MetLife Stadium”，然后在第二个搜索中搜索“喷气机”。计算机将根据你之前的结果给出关于足球队的搜索结果。
总体而言，人们发现通过机器学习定制的个性化搜索将搜索结果的点击率（CTR）提高了约10％。
图片搜索：
用户与这些结果进行交互的方式可以在将来影响他们的SERP。
电子邮件营销
电子邮件营销是使用电子邮件向一群人发送商业消息的行为。发送给潜在或当前客户的任何电子邮件都可以视为电子邮件营销。
数字营销从业者会使用从数据科学项目中积累的信息来估算买家的喜好，购物方式以及将来最有可能进行购买的时间。以下是电子邮件营销的一些示例：
发送个性化电子邮件：电子商务网站使用数据科学生成针对性的电子邮件，其中包含可满足客户独特需求的产品建议。个性化电子邮件可以凭借其高度相关性和定制化内容在收件箱中脱颖而出。个性化的电子邮件使电子邮件广告更有可能被打开和点击。
个性化电子邮件通过在正确的时间向正确的人发送正确的内容来增强客户体验。
丝芙兰以客户的VIP等级作为个性化电子邮件的参考。参见下图，他们通过显示客户姓名来让电子邮件更加个性化。
Adidas 则通过性别来实现个性化：
通过有针对性的电子邮件来吸引新客户或重新吸引一段时间未购买过的老客户：数据科学家根据客户过去的购买记录来推动电子邮件营销，刺激将来的销售。根据客户先前对同一产品的需求时间数据来确定何时需要补充该产品。
发送将潜在客户转化为客户的电子邮件：对于公司潜在客户，他们通常会收到一系列欢迎邮件，以鼓励他们进行购买。例如黑色星期五促销，样品赠送以及新客户交易的9折优惠等案例。
数据科学家会收集人群统计数据，营销人员可以区分和测试电子邮件营销的各种方案，以确定哪种效果最好。可以发送包含多种商品内容和促销活动的测试电子邮件，然后观察点击率来确定电子邮件广告的表现。
将销售线索（Leads）转化为客户需求是一种特定的营销广告……电子邮件广告可根据客户的行为进行学习，调整和改进。这些营销工具具有可自动调整时间，内容和个性化设置的算法。
发送相关的产品推荐：预测分析有助于确定发送给客户的电子邮件中的内容和优惠活动。你可以测定客户购买的频率，以便营销人员可以找到最佳的时间和频率来发送推荐其产品的电子邮件广告。
将客户分为不同的类型：
你可以根据客户的喜好，区域，性别，年龄和购买选择将其分为几类。作为数据科学家，你可以创建一个电子邮件类型，在其中发送独家优惠，新产品，公司新闻和其他个性化信息。
以数据科学为依据的电子邮件营销使消费者可以接收到针对其偏好量身定制的相关广告。
群集-客户细分示例：
金伯利·科菲（Kimberly Coffey）执行了一个客户细分项目，以举例说明数据科学在购买行为中的作用。她使用无监督的聚类技术（K均值，潜在类分析，分层群集等）执行客户细分。她指出：“如果客户细分的结果可以与具体内容相关联（例如，客户生命周期价值，产品偏好，渠道偏好等），则对于客户而言，客户细分结果往往是最可行的。
主要原因是，群集（通常）是从连续变量中创建分组的，因此，如果你要创建分组，则群集可以很好地为你找到组之间的边界。群集还可以用于探索性目的：可能只是为了了解在不同层级中的结果变量上的典型客户特征。
总体而言，在数据科学和机器学习的帮助下，搜索引擎能够根据搜索记录和点击率数据来改善用户体验。电子邮件营销人员已经能够依靠购买力来改善其营销内容和消息。
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