15个值得上手的营销数据科学项目，助你拿到理想offer！
原创：MarTechApe
数据岗位敲门砖：项目！项目！项目！
（重要的事情说三遍）
根据调查统计显示，目前市场上约有4,000多个数据科学家的职位空缺，基本工资中位数高达130,000美元，工作市场上数据科学家的需求继续超过供应，2019年更是荣登LinkedIn“ 最有希望的工作”榜单。
同时，Gartner研究中指出，目前营销分析的总花销在营销部门的总预算中所占的份额也是最大的，约为9.2％，进一步促使了工作市场对营销数据科学家需求的增长。像Google 这样的大型公司，近期都有相关职位开放申请。
那么营销数据科学家的工作是什么样的呢？这篇文章将告诉你科学家会做的15个数据科学项目。
1. 营销预算优化 & 识别有效的营销渠道
营销人在执行营销战役时有着严格的预算，毕竟营销投入对于公司来说是一笔巨大的开销。以Amazon为例，它在2019年的营销预算为188.8亿美元，几乎占据它2019年收入的一半。每个营销人员的主要目标是从分配的营销预算中，获得最大的投资回报率，实现这一点总是需要技巧和时间。但事情并不总是按照计划进行，有时会出现低效利用预算的情况。通过分析营销战役人员的支出和获取数据，数据科学家可以建立一个营销预算优化支出模型，帮助更好地利用预算。该模型可以帮助营销人员在不同地点、不同渠道、不同媒介和不同活动之间分配预算，以优化他们的关键指标。
预算优化的前提，是找出哪些渠道的回报率最高。数据科学可以用来确定哪些渠道给了市场营销人员足够的提升。数据科学家可以使用时间序列模型，比较和识别各种渠道的提升空间。这对于进行营销活动是非常有益的，因为它能够准确的告诉营销人员，哪些渠道和媒介可以带来更大的回报。
在营销数据科学领域，这类项目是绝大多数营销数据科学家都要参与的项目，业内称为Marketing Mix Modeling（营销组合建模）。
2. 针对用户细分的精细营销策略
为了获得最大的价值，营销人员需要将恰当的营销策略与正确的客户匹配。要做到这一点，数据科学家可以创建一个客户终身价值模型，即通过客户的行为来细分客户。营销人员可以将这个模型用于各种各样的场景。比如，营销人员可以发送推荐码和返现优惠给那些最高价值的客户，也可以对那些可能离开他们客户群使用保留策略，等等。
此外，营销人还可以通过建立RFM Clustering Model用户细分模型来为每一位用户在购买时间进度、频率、购买金额三种维度上打分，并把用户分类为几种类型，还能预测新获得的用户更有可能属于哪一种类型，进而对不同类型的用户采用不同的营销策略。如果你对RFM模型有兴趣，可以参考我们以前写过的一篇文章《RFM用户细分方法是什么？居然这么简单又好用！》。
4. 用户线索挖掘与评分系统
营销人员可以使用数据科学来精确定位潜在客户，了解他们的在线行为和想法。每一条用户的消费记录都是一条“线索”，但营销人员获取的每一条线索不能直接转化为客户。通过查看历史数据，数据科学使营销人员能够汇总顾客的“线索”，创建一个有预测功能的评分系统。算法能够将用户可以划分为以下几类: 忠诚客户、潜在客户和不感兴趣的客户。这个系统不但可以对用户名单进行划分、计算用户转换的概率，而且可以确定顾客的业务需求以及他们可能感兴趣的品牌类型。
如果营销人员能够根据客户的每一个兴趣点准确地细分客户，这将提高销售部门的业绩，并最终提高收入。
5. 用户画像
在营销产品或服务的早期，营销人员需要着眼于创建用户画像。通过数据科学，不断进行对用户数据进行分析，营销人员可以获得用户的定性特征，决定哪类人群可以作为目标客户。当营销人员想要选择某部分用户群体做精细化运营时，用户画像会帮组内筛选出特定的群体。个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好都是基于用户画像的应用。
6. 产品研发
同时，数据科学也可应用于产品研发。在营销数据科学家收集和整理针对不同的客户群体的产品数据后，基于这些数据可以帮助营销人员更好地理解用户需求，进行产品研发或更新，并针对目标人群进行高度定向的营销活动。
7. 创建内容策略
营销人员必须总是提供相关和有价值的内容来吸引客户。数据科学可以获取用户数据，从而帮助营销人员为每个客户创造更好的内容，利用每一次的检索将营销信息更多的传递给目标用户。例如，如果一个客户通过谷歌搜索了“机票“这个关键词，营销人员就知道该用户近期可能有出行计划，在推送内容中出现旅行攻略、住宿信息等，更有可能吸引该用户的注意。
8. 情感分析
营销人员可以使用数据科学来进行情感分析。情感分析可以更好地帮助营销人员了解客户的想法、需求和对产品的态度。同时还可以监控客户对营销活动的反应，判断他们是否参与了自己的业务。比如，肯德基使用情感分析帮助其进行品牌管理。肯德基曾经历创新危机，通过收集顾客在不同平台上对产品的反馈，它锁定健康食品是人们新的关注点，并以此作为宣传点与顾客进行互动，成功度过经营危机。
9.定价策略
数据科学可以帮助营销人员改善其定价策略。比如，通过关注个人客户的偏好，他们过去的购买历史，经济状况等，营销人员可以准确地确定每个产品的驱动价格的因素和客户的购买意愿。举个例子，优步会通过数据科学改变其定价策略，当乘客多，而车辆少的时候，车的价格就会上涨，反之，车的价格就会下降。
10.沟通客户
通过适当地分析数据，营销人员可以确定合适的时间，与潜在客户或者客户进行交流。比如说，他们能够理解客户的已读并回复，但是他们对SMS（即时消息）的接受程度却不高。这些见解可以帮助营销人员了解合适的沟通时间和渠道。而且数据科学可以通过Email营销，来确定哪些电子邮件吸引了哪些客户。这些电子邮件多久阅读一次，何时发送出去，什么样的内容会引起客户共鸣等等。此类见解能让营销人员发送上下文相关的电子邮件，并以合适的报价定位目标客户。
11.客户忠诚度
忠实的客户有助于维持业务。维持忠诚客户比获得新客户省钱。数据科学可以帮助营销人员改善对现有客户的营销，从而提高其忠诚度。比如，Target（大型连锁超市）根据孕妇在怀孕前的消费情况，使用数据科学来获得她们的概况。然后，Target针对这些客户在怀孕期间提供特定产品。这种营销策略帮助Target在销售和忠诚度上取得了巨大的成功。
12.社交媒体营销
如今，客户在Facebook，LinkedIn和Twitter等社交媒体网站上非常活跃。营销人员可以使用数据科学，查看哪些潜在客户正在浏览其社交媒体页面，他们点击了哪些内容等等。营销人可以借助这些信息，制定适当的社交媒体参与策略，预测谁可能需要特定产品，从而有效地进行市场营销，并为客户提供丰富的体验。
13.广告产品
营销人员可以使用数据科学来专门针对客户定位广告，并衡量广告系列的点击次数和效果。这可以确保合适的人看到横幅广告，并提高被点击的机会。比如说，如果你刚刚浏览完H&M的网页，点开Instagram很可能看到你刚刚浏览过的单品的广告。或者，数据科学可以产生有关实时事件的信息，并允许营销人员利用这些情况来定位客户。比如，酒店的营销人员可以实时使用数据科学来确定航班延误的旅行者。然后，他们可以将广告直接发送到他们的移动设备，吸引延误旅客入住。
14.数字营销平台
数字营销平台在数据上蓬勃发展，例如，阿里旗下的1688数字营销平台，Hubspot，等等。营销人员可以向这些平台提供完善的数据，并获得更好的见解。比如，营销人员将潜在客户的邮件地址录入Hubspot之后，可以直接向他们发送营销邮件，并且可以直接获得点击率等营销数据。数据科学可以通过提供正确的数据来改善数字营销平台，进而使营销人员能够确定什么是他们必须做的，才能实现营销目标。
15. 用数据科学处理文字
数据科学可以用于指定特定的社交媒体小组，获得客户反馈。这可以帮助营销人员根据词云获得的关键字频率确定讨论的主题。但是，通常需要社交媒体小组的活跃度较高，营销人员才能提取出有意义的词云。营销人员现在可以借助数据科学和自然语言处理算法，来超越纯粹的词云，而通过上下文含义和词汇用法，来获得更有意义的见解。
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