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数据科学：应用数据为公司造福的 6 种方法
想象一下，您拥有有关公司不同方面的大量数据（客户、销售、利润、费用...），您可以用它们做什么？如何保证这些数据成为有价值的信息？下面我们告诉你6种方法来实现它。
1. 聚类
聚类是一种通过识别模式的算法来区分在数据库中共享特征的不同客户群体的技术。
与受众或客户细分不同，聚类使用数据科学来进行更精确且始终更新的分组。此外，该技术还允许进行细分，考虑更复杂的变量，例如动机或兴趣。
公司使用聚类来了解他们拥有什么类型的受众，并能够据此制定有效的营销和销售策略。
为了开始聚类，必须拥有一个储备丰富的数据库，其中包含有关用户及其与品牌互动的信息。数据越多且质量越高，可以通过此技术创建更好的组。为了防止这些数据过时，从而创建不准确和无用的分组，我们建议您进行数据标准化（组织）。
2. 营销组合建模
营销组合建模是一种数据科学技术，可以将每个营销渠道所涉及的支出与其所获得的结果之间建立联系，以了解其是否有利可图，并了解其如何影响投资波动。每个频道。营销组合建模拥有强大的数据历史记录并使用回归技术，可以揭示每个渠道对公司KPI（关键绩效指标）的贡献程度。
为了使这项技术真正有效，除了拥有足够的数据并使其具 佛得角电子邮件列表 33087 联系人线索 有代表性外，建议消除那些可能产生噪音或导致不切实际结果的数据，例如季节性或经济起伏产生的数据。 ，因为它们不代表典型或模型情况。
3. 客户流失率或客户取消率
流失率或客户取消率衡量的是在特定时间段内取消订阅或停止购买我们的产品或使用我们的服务的客户数量。高流失率可能对组织构成危险，因此了解其发生原因对于及时阻止并改变策略至关重要。
流失率非常重要，因为获取新客户的成本比保留客户高出 5 倍，因此那些已经是我们客户的消费者是一笔财富，我们必须避免失去他们。这就是为什么客户保留策略必须在您的营销和销售策略中占有重要地位。
正如我们在这里告诉您的所有技术一样，要获得客户取消率，您必须拥有一个强大的数据库，其中包含有关客户及其随时间与我们品牌互动的信息。
此外，执行此技术的数据科学算法还能够检测模式并了解新客户放弃我们品牌的可能性。
4. 机器学习推荐系统
具有机器学习功能的推荐系统是与机器学习一起使用的推荐系统，能够预测用户最有可能购买您公司的哪些产品或服务，并随后在他们的电子商务购买体验中向他们展示更多次。市场或网络。通过这种方式，客户可以获得个性化的建议并增加销售的机会。
