Gelişen teknoloji ile dijital dünyanın iş yapış şekillerini değiştirdiği günümüzde, müşterilerin beklentileri de sürekli olarak değişmektedir. Bu değişim, markaların müşteri ihtiyaçlarını doğru bir şekilde anlaması ve bu ihtiyaçlara uygun ürün ve hizmetleri sunması gerektiğini göstermektedir. Müşteri beklentilerini anlamak için verilerin doğru bir şekilde toplanması ve yorumlanmasında veri bilimi devreye girer. Veri bilimi, büyük veri setlerini analiz ederek müşteri davranışları, tercihleri ve eğilimleri hakkında derinlemesine bilgiler sunar. Bu bilgiler sayesinde markalar, hedef kitlelerine daha uygun pazarlama kampanyaları geliştirebilir.
Müşteri verilerinin doğru bir şekilde analiz edilmesi için dijital analiz araçlarından faydalanılabilir. Teknik pazarlamacılar bu araçları kullanarak ve yapay zekâ (AI) teknolojilerinden faydalanarak verilerin anlamlı hale gelmesini sağlar. Böylece elde edilen veriler, her müşteriye özel tekliflerin ve mesajların hazırlanmasınısağlar. Bu da müşteri memnuniyetini artırarak, marka sadakatini güçlendirir. Örneğin, müşterinin geçmiş alışveriş davranışlarına göre kişiselleştirilmiş e-posta kampanyaları oluşturulabilir, e-ticaret sitesi müşteriye özel kişiselleştirilebilir, bu da müşteri etkileşimini ve dönüşüm oranlarını önemli ölçüde artırabilir.
Veri bilimi, pazarlamada ROI (Yatırım Getirisi) analizinde de önemli bir rol oynar. Dijital reklam araçları kullanılarak hazırlanan pazarlama kampanyalarının performansını ölçmek ve hangi kanalların en etkili olduğunu belirlemek için veri analiz yöntemlerinden faydalanılır. AI teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, dijital reklam araçlarında veriye odaklı kampanyalar daha etkin hale geldi. Kampanyalar düzenlenirken, hedef ROAS (Reklam harcamalarının geri dönüşü) belirlenir.
ROAS, (e-ticaret geliri + toplam hedef değeri)/reklam maliyeti] şeklinde hesaplanır. ROAS’ın belirlenmesi için dönüşüm olarak sayılacak hedefler gruplandırılır. Örneğin, satış odaklı bir kampanyada satışın gerçekleştiği dönüşümünün değeri 5 TL olarak gösterilebilir ve birincil dönüşüm olarak tanımlanır. Ardından bu dönüşüm için hedef ROAS belirlenir. Örneğin, her 1 TL harcama için 5 TL değerinde satış beklentiniz olduğunu düşünelim. Bu durumda hedef ROAS’ınızı %500 olarak belirlersiniz. Bu, reklamlara harcadığınız her 1TL için 5 katı gelir elde etmek istediğiniz anlamına gelir. Belirlediğiniz hedef ROAS'ın, elde edeceğiniz dönüşüm hacmini etkileyebileceğini unutmayın. Çok yüksek bir hedef belirlemeniz, reklamlarınızın alabileceği trafik miktarını sınırlandırabilir.
Pazarlama stratejilerinin oluşturulması ve optimizasyonu için de veri biliminden faydalanılır. İki veya daha fazla sürümün karşılaştırmasında kullandığımız A/B testleri (A sürümü kontrol, B sürümü değişken) gibi yöntemler, e-ticaret siteleri, mobil uygulamalar ve e-posta kampanyalarında farklı pazarlama mesajlarının, tekliflerin ve kanalların etkinliğini karşılaştırarak hangi sürümün daha etkin olduğunu anlamamızı sağlar. Bunun için öncelikle hipotez oluşturulur, sürümler hazırlanır ve kitleye sunularak test edilir. Test sonuçları analiz edilir ve hangi sürümün daha etkin olduğu saptanır.
Veri bilimi için pazarlamacının istatistiksel bilgiye sahip olması önemlidir. Kariyerini pazarlama alanında yapmak isteyenler, üniversite tercihinde istatistik bilimini tercih edebilir ya da veri biliminde kendilerini geliştirerek, pazarlama alanında başarılı bir kariyer için önemli bir avantaja sahip olabilirler.
