就數據科學的關鍵目標是將數據轉化為可操作的洞察而言，為了獲得更高的盈利，營銷領域不能忽略這些洞察的應用。大數據技術，為在營銷中更好地了解目標受眾提供了機會。
數據科學主要應用于分析、搜索引擎優化、客戶參與、響應性、實時營銷活動等細分營銷領域。此外，在市場營銷中應用數據科學和分析的新方法每天都在出現。其中，新的用例還有包括數字廣告、微目標、微細分以及其他等等。
下面讓我們將集中討論幾個引起特別注意，并可能將在一段時間內證明其效率的用例。
客戶細分
所有的客戶都是個體。因此，那種放之四海而皆準的方法根本沒有效率。在這種情況下，客戶細分可以拯救市場營銷人員。統計分析的應用使得市場營銷人員可以對數據進行切片并對客戶進行分組。
顧客細分是根據顧客特征中特定標準的巧合性將顧客劃分為不同的群體的過程。
有三種重要的細分類型是最常用的。其中包括:
·基于接觸點的細分
·基于購買模式的細分。
最后一個，在市場營銷中，微細分應用似乎也是一個上升的趨勢。微細分要高級得多，它有助于將人們分成更精確的類別，尤其是關于行為意圖的。因此，營銷活動可能是量身定做的喜好，即使是數量最少的客戶群體。
實時分析
事實證明，實時分析能夠立即將市場洞察帶入營銷活動中。由于最近社交媒體和通信技術的普及，這些實時營銷機會成為可能。
高效的實時數據分析為公司帶來了可觀的收入增長。實時算法處理兩組數據：客戶數據和運營數據。
客戶數據可以洞察客戶的需求、偏好和需求。運營數據反映了客戶所做的各種事務、操作和決策。實時數據分析的應用為營銷活動帶來了效率、速度和高性能。
市場營銷中的實時分析提供了一個機會去:
·了解更多關于客戶的細節
·尋找有效的平臺
·提供獨特的客戶體驗
·運行實時測試
·確定最佳的工作實踐
·立即做出反應。
預測分析
目前，即使是中等規模的公司也可以很容易地獲取大量數據。這就是預測分析在市場營銷中如此廣泛應用的原因。
預測分析是統計和機器學習算法的應用，高概率地預測未來。在市場營銷中應用預測分析有很多機會。下面我們探討一下那些被證明是最有效的方法：
預測分析客戶的行為
聚類模型、預測、協同過濾、回歸分析都被應用于發現顧客行為中的相關模式，以預測未來的購買趨勢。
預測分析，以獲得資格和優先級的線索
這里包括預測評分、識別模型和自動分割。這能夠獲得有關資格和優先級的線索，使您的營銷努力更有效。應用這些模型，你可以確保根據購買傾向做好最充分的準備。
預測分析將正確的產品推向市場
在這種情況下，數據分析能夠幫助營銷團隊做出關于應該向市場交付什么產品或服務的正確決策。
面向目標的預測分析
這與一大堆預測分析模型有關，比如親和分析、響應建模、客戶流失分析。這些模型用于識別最有價值的客戶，并在正確的時間提供正確的服務。
推薦引擎
推薦引擎是試圖為客戶提供個性化體驗和高滿意度的強大工具。營銷人員是那些應該特別注意推薦引擎應用的人。
推薦引擎的關鍵思想是將客戶的偏好與其可能喜歡的產品特性匹配起來。為此，美國服務器租用，推薦引擎通常使用以下模型和算法:回歸、決策樹、k最近鄰、支持向量機、神經網絡等。
推薦引擎是電子郵件和在線營銷活動的關鍵目標營銷工具。
市場購物籃分析
市場購物籃分析是指為了了解購買模式和揭示購買之間的共生關系而采用的無監督學習數據挖掘技術。應用這些技術可以預測未來的購買決策。
此外，市場購物籃分析可以顯著提高營銷信息的效率。除了營銷信息的類型，無論是直接報價、電子郵件、社交媒體、電話或通訊，你都可以提供下一個最好的產品適合特定的客戶。
營銷活動優化
營銷團隊的主要任務是創建一個有效的、以客戶為導向的、有針對性的營銷活動，致力于在正確的時間向正確的人傳遞正確的信息。
