كيف يمكن لعلم البيانات تحسين أداء قدرة شرائية

نظرًا لأن التعلم الآلي والأتمتة يكتسبان قوة أكبر في التسويق الرقمي ، فنحن بحاجة إلى طريقة لتحليل جميع البيانات التي نحصل عليها. يقوم علم البيانات بذلك عن طريق تحويل النظريات إلى أدلة ملموسة.

أحد المصطلحات التي قد تصادفها في علم البيانات هو البيانات الضخمة. يشير إلى مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة المستخدمة لتحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن أن تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل وأكثر تخصيصًا لعملائها.

في PPC ، يمكن لهذا النوع من القوة أن يصنع العجائب لتحسين إنفاق الميزانية ، وتحسين نسبة النقر إلى الظهور ، والأداء العام.

في هذه المقالة ، سألقي نظرة على مفهوم علم البيانات ، والأدوات والمعرفة التي تحتاجها لجعله يعمل ، وبعض مشكلات الدفع لكل نقرة الشائعة ، وكيف يمكن لعلم البيانات أن يساعد في إصلاحها.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو دراسة البيانات من خلال العمليات والخوارزميات العلمية المختلفة بهدف استنتاج الرؤى. كما ذكرنا أعلاه ، تلعب البيانات الضخمة دورًا رئيسيًا في إظهار فعالية علم البيانات والتقنيات مثل التعلم الآلي والأتمتة التي لا تقل أهمية.

لماذا هو مهم جدا؟

الإجابة المختصرة هي: علم البيانات يحل المشاكل. قبل أن تكون التكنولوجيا متطورة كما هي الآن ، تم اتخاذ قرارات معينة من خلال أفضل التخمينات والاتجاهات السابقة. لم ينجح ذلك دائمًا وفقد الأشخاص والشركات الكثير من المال. الآن ، يمكن أن يساعد علم البيانات في العثور على الانحرافات والاتجاهات لإنقاذ الملايين من الأشخاص ومنح الشركات فرصة لتحسين العلاقات والخدمات مع العملاء.

تتضمن بعض الأمثلة التي توضح مدى أهمية علم البيانات ما يلي:

• Airbnb ، التي استخدمت علم البيانات لتنمية أعمالها بنسبة 43000٪ في 5 سنوات فقط
• تستخدم Netflix رؤى البيانات لإنتاج مسلسلات أصلية بالإضافة إلى جميع التوصيات المخصصة التي تراها. تم ذلك باستخدام البيانات الضخمة لفهم مستخدميها وما الذي يحبونه وما يكرهونه
• لدى Spotify فريقًا من علماء البيانات الذين يستخدمون واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به لتصنيف الموسيقى حسب النوع (على سبيل المثال ، الطاقة ، والجهارة ، وإمكانية الرقص)

الأدوات والمصطلحات والتقنيات

علم البيانات غير مخصص للاستخدام مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة ولا تحتاج إلى درجة علمية لفهم الأساسيات.

أدوات

• Python هي لغة برمجة مرادفة لعلم البيانات نظرًا لتركيبها الواضح وقدرتها على توسيع نطاق المشروعات من جميع الأحجام. كما أن لديها عددًا كبيرًا من المكتبات المصممة خصيصًا لعلوم البيانات بما في ذلك الباندا والنومبي وسكيبي.
• R هي لغة برمجة أخرى تُستخدم على نطاق واسع في علم البيانات ، لا سيما مع التنقيب عن البيانات.
• هناك أطر عمل مستخدمة لإنشاء نماذج التعلم الآلي - بما في ذلك TensorFlow (Google) و Pytorch (Facebook) - ومعالجة البيانات مثل Apache Hadoop (Apache).
• يستخدم BigML بيئة واجهة المستخدم الرسومية المستندة إلى السحابة لمعالجة خوارزميات التعلم الآلي.

المصطلح

• مجموعة البيانات - مجموعة من البيانات المنظمة.
• التنقيب في البيانات - عملية تحديد النماذج والأفكار في مجموعات البيانات.
• التعلم العميق - مجموعة فرعية من التعلم الآلي تحاول نسخ عمليات التفكير لدى البشر. يستخدم الذكاء الاصطناعي التعلم العميق لتحسين أشياء مثل التعرف على الكلام والترجمة.

التقنيات

• التجميع هو تقنية يتم فيها تجميع البيانات معًا.
• يؤدي التعلم الآلي المهام بناءً على الأنماط والاتجاهات التي يحصل عليها من مجموعات البيانات. كلما كانت مجموعة البيانات أكبر وأكثر دقة ، كانت النتائج أفضل.
• يساعد التصنيف على التنبؤ بالفئات التي يجب أن تدخل فيها نقاط البيانات.

كيف يمكن لعلوم البيانات أن تساعد PPC؟

سواء كنت تستخدم إعلانات Google أو بدائل أخرى للدفع بالنقرة ، فإن الأتمتة هي في المقدمة. لكن عليك أن تعرف ما الذي يجب أتمتة ولماذا ، وهنا يكون علم البيانات مفيدًا. تشمل الفوائد الأخرى لعلوم البيانات في PPC ما يلي:

• تحديد القيم المتطرفة في مرات الظهور والنقرات بمرور الوقت لتأكيد ما إذا كانت التغييرات الكبيرة ناتجة عن موسمية أو شيء آخر.
• تصميم حملات الدفع لكل نقرة (PPC) المتوافقة مع جماهير معينة وعندما تكون متصلاً بالإنترنت.
• فهم تفضيلات المشتري.
• تحليل أعمق لنسخة الإعلان.
• إنشاء قوائم تجديد النشاط التسويقي وتحسينها.
• تحديد حركة المرور غير المعتادة.
• عمل اختبارات تقسيم أفضل.

تطبيقات عملية لعلوم البيانات في قدرة شرائية

1. البحث عن مصادر البيانات وتجميعها

أجرى كريس بيت ، رئيس قسم التسويق في Vertical Digital ، حديثًا في برايتون SEO حول فوائد علم البيانات في إدارة حملة الدفع لكل نقرة وكان أحد اقتراحاته "جمع ودمج كل شيء" فيما يتعلق بمصادر البيانات.

في مثاله ، قام بدمج OpenWeatherMap API أو Google Distance Matrix API لطرح أسئلة أعمق حول الأداء العام لحملات PPC عند هطول الأمطار وسلوك المستخدمين الذين كانوا ضمن دائرة نصف قطرها 20 ميلًا من مواقع العمل. قد تبدو هذه الأفكار غير ضرورية ولكن العمل على هذه التفاصيل يمكن أن يوفر الكثير من المال على المدى الطويل.

يمكن أن تؤثر جودة مصادر البيانات الخاصة بك على رؤيتك ، لذا استخدم أفضل الأدوات الممكنة. إلى جانب الأدوات المذكورة أعلاه ، يمكن أن تساعد البرامج مثل SEMrush و Google Data Studio و Tableau في تجميع البيانات وتحليلها بشكل أسرع وأسهل.

2. تحتاج PPC إلى العمل مع جميع قنوات التسويق

لا يعمل محترفو قدرة شرائية (PPC) في المكانس الكهربائية. تكمن قوتهم في توحيد جهودهم مع الجميع داخل فريق التسويق. وهذا يعني التعاون مع المبيعات واستخدام بيانات CRM والمطورين الذين يساعدون في إنشاء صفحات مقصودة ومواقع ويب وتحسين محركات البحث ودعم العملاء.

يمكن أن توفر رؤى البيانات أهدافًا وأفضل الممارسات التي يجب على الجميع اتباعها لضمان رحلة سلسة للعميل من الانطباع إلى تحويل الهدف. يمكن لهذه الأفكار أيضًا تحديد المجالات الرئيسية للتحسين بين فريقين ويمكنهما العمل معًا في إصلاحها. هل نسبة النقر إلى الظهور مرتفعة ولكن التحويلات منخفضة؟ ربما توجد مشكلة في سرعة الصفحة يمكن أن تعمل على حلها PPC و devs و SEO معًا. هذه هي قوة علم البيانات.

3. تصور أداء قدرة شرائية

البيانات رائعة ولكنها بمفردها ، فهي عبارة عن أعمدة وصفوف من الأرقام والحروف. كيف يمكنك تحويل كل ذلك إلى معلومات ثاقبة يمكنك التصرف بناءً عليها؟ مع تصور البيانات. تعد تقارير الأداء ذات أهمية قصوى لإظهار نجاح PPC أو يحتاج إلى تحسين والقدرة على تصور تلك البيانات مهمة أيضًا.

يمكن لتصور البيانات:

• ابحث عن الاتجاهات
• قارن البيانات بمرور الوقت
• تطبيع مجموعات البيانات الكبيرة
• مساعدة في مزيد من الاختبار

في بعض الأحيان ، كل ما يتطلبه الأمر هو مخطط شريطي بسيط أو رسم بياني خطي ليوضح لك أين تسير الأمور بشكل صحيح أو خاطئ. تتمثل ميزة علم البيانات فيما يتعلق بتصور البيانات في أنه يمكن إجراؤه بسرعة كبيرة ويمكنك إنشاء التقارير في دقائق إن لم يكن ثوانٍ.

4. اختبار ، اختبار ، اختبار

بعد أن أجرت Google تغييراتها الشائنة على SERPs على سطح المكتب ، قررت اختبار ما إذا كانت تغييرات Google SERP لها تأثير على نسبة النقر إلى الظهور للإعلان. كان لدي فرضية ، استخدمت مجموعة بيانات كبيرة لاختبارها وكانت النتائج مختلفة عما توقعته. لا يزال هناك مجال لمزيد من الاختبارات ولتصنيف أفضل ، لكن قوة الاختبار يمكن أن تساعدك في تأكيد أو دحض أي تصورات مسبقة قد تكون لديك.

البيانات المنعزلة ليس لها معنى ويمكن أن تؤدي القدرة على اختبارها في ظروف خاضعة للرقابة إلى رؤى مهمة. هذا هو جمال علم البيانات - فهو يوفر المعرفة التي يمكنك استخدامها لإصدار أحكام أفضل. في PPC ، يمكن أن تؤثر هذه الأحكام على مقاييس مثل ROAS (عائد الإنفاق الإعلاني) ، ونقاط الجودة ، ونسبة ظهور الإعلان ، وتكلفة التحويل.

استنتاج

يمكن أن يؤدي استخدام علم البيانات في PPC إلى حل المشكلات المستمرة ، اعتمادًا على حملاتك. ليست هناك حاجة للتخمين عندما تكون البيانات أمامك. كل ما تحتاجه هو وسيلة لتفسير ما تراه ، والعثور على اتجاهات معينة ، وتحسين الأداء وهذا هو المكان الذي يتفوق فيه علم البيانات.