Last updated on 4. Dez. 2024

Wie können Sie Data Science nutzen, um Ihre Marketing-Hypothesen und -Annahmen zu testen und zu verfeinern?

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Data Science ist ein leistungsstarkes Tool für Vermarkter, die ihre Kunden besser verstehen, ihre Kampagnen optimieren und ihre Ergebnisse messen möchten. Aber wie können Sie Data Science nutzen, um Ihre Marketinghypothesen und -annahmen zu testen und zu verfeinern? In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie einige grundlegende Data-Science-Techniken auf Ihre Marketingdaten anwenden und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.

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1 Definieren Sie Ihr Problem und Ihre Hypothese

Der erste Schritt in jedem Data-Science-Projekt besteht darin, Ihr Problem und Ihre Hypothese zu definieren. Was wollen Sie mit Ihrer Marketingkampagne erreichen? Was sind die wichtigsten Kennzahlen und Indikatoren, die Sie verbessern möchten? Was sind die Annahmen und Überzeugungen, die Sie über Ihre Kunden, Ihr Produkt oder Ihren Markt haben? Eine Hypothese ist eine überprüfbare Aussage, die eine mögliche Beziehung zwischen Variablen ausdrückt, z. B. "Kunden, die personalisierte E-Mails erhalten, kaufen mit größerer Wahrscheinlichkeit als diejenigen, die generische E-Mails erhalten". Sie können Data Science verwenden, um Ihre Hypothese zu validieren oder zu entkräften und aus den Ergebnissen zu lernen.

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Dan Prudhomme

Segments defined, sales optimized | VP, Digital Sales | Helping businesses master target marketing & leverage advanced digital strategies | 8 figures driven | Follow for audience insights, leadership, & scalable sales
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Data science helps test and refine marketing hypotheses by defining clear problems and hypotheses and using data to validate or challenge assumptions. Start by identifying key questions (problems), such as customer preferences or conversion drivers. Form a hypothesis (e.g., "Offering discounts increases conversions"), then collect relevant data to test it through statistical models, A/B testing, and analytics, refining strategies based on insights.

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2 Sammeln und bereinigen Sie Ihre Daten

Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Daten zu sammeln und zu bereinigen. Daten sind das Rohmaterial der Datenwissenschaft, und Sie müssen sicherstellen, dass sie genau, vollständig und für Ihr Problem und Ihre Hypothese relevant sind. Sie können verschiedene Datenquellen verwenden, z. B. Webanalysen, Kundenumfragen, soziale Medien, CRM oder externe Datenanbieter. Sie müssen die Qualität Ihrer Daten überprüfen, Fehler, Ausreißer oder Duplikate entfernen und sie in ein Format umwandeln, das leicht zu analysieren und zu bearbeiten ist. Sie können Tools wie Excel, Google Sheets oder Python verwenden, um diese Aufgaben auszuführen.

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3 Untersuchen und visualisieren Sie Ihre Daten

Der dritte Schritt besteht darin, Ihre Daten zu untersuchen und zu visualisieren. Hier können Sie Data Science nutzen, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu entdecken, die in Ihren Daten verborgen sind. Sie können deskriptive Statistiken, z. B. Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung oder Korrelation, verwenden, um Ihre Daten zusammenzufassen und zu vergleichen. Sie können auch grafische Methoden wie Diagramme, Grafiken, Histogramme oder Streudiagramme verwenden, um Ihre Daten zu visualisieren und Beziehungen, Verteilungen oder Ausreißer zu identifizieren. Sie können Tools wie Tableau, Power BI oder R verwenden, um Ihre Datenvisualisierungen zu erstellen und freizugeben.

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4 Analysieren und modellieren Sie Ihre Daten

Der vierte Schritt besteht darin, Ihre Daten zu analysieren und zu modellieren. Hier können Sie Data Science nutzen, um Ihre Hypothese zu testen und die Wirkung Ihrer Marketingaktionen zu messen. Sie können Inferenzstatistiken wie Hypothesentests, Konfidenzintervalle oder p-Werte verwenden, um zu bestimmen, ob die Ergebnisse statistisch signifikant sind und nicht auf Zufall zurückzuführen sind. Sie können auch prädiktive Analysen wie Regression, Klassifizierung oder Clustering verwenden, um Modelle zu erstellen, mit denen Ergebnisse prognostiziert, Kunden segmentiert oder Entscheidungen optimiert werden können. Sie können Tools wie SPSS, SAS oder Scikit-learn verwenden, um diese Analysen und Modelle durchzuführen.

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Elia Ahadi

building a new venture 🚀
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For model analysis, remember that models have different use cases and more than one model may apply to a use case. Using more than one model and commpmaring the data and insights will help determine your insight quality. It's also vital to develop it as quickly as possible to glean insights to stakeholders so that they can act on it.

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5 Kommunizieren und handeln Sie auf der Grundlage Ihrer Erkenntnisse

Der letzte Schritt besteht darin, Ihre Erkenntnisse zu kommunizieren und darauf zu reagieren. Hier können Sie Data Science nutzen, um Ihre Erkenntnisse in umsetzbare Empfehlungen und Strategien für Ihre Marketingkampagne zu übersetzen. Sie müssen Ihre Erkenntnisse klar und effektiv mithilfe visueller Hilfsmittel, Geschichten oder Dashboards an Ihre Stakeholder wie Ihren Chef, Ihr Team oder Ihre Kunden kommunizieren. Sie müssen auch auf Ihre Erkenntnisse reagieren, indem Sie Änderungen implementieren, Variationen testen oder Ihre Kampagne skalieren und die Ergebnisse und das Feedback überwachen. Sie können Tools wie Google Slides, PowerPoint oder Databox verwenden, um Ihre Erkenntnisse zu präsentieren und zu teilen.

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1 Definieren Sie Ihr Problem und Ihre Hypothese

2 Sammeln und bereinigen Sie Ihre Daten

3 Untersuchen und visualisieren Sie Ihre Daten

4 Analysieren und modellieren Sie Ihre Daten

5 Kommunizieren und handeln Sie auf der Grundlage Ihrer Erkenntnisse

6 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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