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前言
在市场营销中，数据科学的主要目标是将数据转化为可行的行动。大数据为销售提供了更好地了解目标受众提供的能力。

数据科学主要应用于概要分析，搜索引擎优化，客户参与，响应能力，实时营销活动等营销领域。而且，每天都会出现将数据科学和分析应用于营销的新方法。

六大数据科学用例用户分群

所有客户都是独立的个体。因此，「一刀切」的方法根本无效。
在这种情况下，用户分群可以帮助营销人员根据特定的特征将客户进行合理的划分。
有两种最常用的细分类型：

• 普通用户分群——通过分析用户属性与行为特征
• 预测用户分群——通过机器学习算法预测事件概率

用户分群的细分似乎在市场营销中呈现一种上升趋势。用户的细分有助于将人们划分为更精确的类别，尤其是与行为意图有关的类别。因此，即使是很少数量的客户群，也可以针对他们的喜好定制营销活动。

实时分析

实践证明，实时分析可立即反馈营销活动的成果。由于社交媒体和通信技术的普及，实时营销将被应用得越来越广泛。

高效的实时数据可以为公司带来可观的增长。

实时算法主要处理两组数据：客户数据和运营数据。客户数据可洞悉客户的需求，偏好和需求。运营数据反映了客户做出的各种交易，动作和决策。实时数据分析的应用为营销活动带来了效率，速度和高性能。

预测分析

目前，即使对于中型公司，数据也很容易获取和使用。预测分析是统计和机器学习算法的应用，以概率预测未来。在市场营销中预测分析的机会很多。

可能可以作用于以下几个方向：

• 客户行为的预测分析
• 客户的购买力预测
• 热销产品预测

智能推荐

智能推荐是功能强大的工具，旨在为客户提供个性化的体验和较高的满意度。

智能推荐是将产品与客户的偏好与他或她喜欢的功能等相匹配。为此，智能推荐通常使用以下模型和算法：回归，决策树，K近邻，神经网络等。

在电商中智能推荐将作为做主要的营销手段。

购物篮分析

购物篮分析就是通过购物篮子所显示的信息来研究顾客的购买行为。
主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起。
藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。

举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等等。

而且，购物篮分析可以显着提高营销信息的效率。除了营销信息的类型之外，无论是直接报价，电子邮件，社交媒体，电话还是新闻通讯，您都可以提供适合特定客户的产品。

用户价值

RFM是互联网行业最常见的客户价值指标分级，根据最近的购买时间，购买的频率和购买金额这三个维度将客户分为8类，对于重要价值客户是要做好重点维护的，对于一些潜力客户要做好激活，对于快要流失客户要做好挽留，最重要的是需要根据客户的价值分类对各类客户做好不同的举措，实现客户价值实现的最大利益化。

当然，也可以加入，响应能力、购买历史、偏好、访问、喜欢、分享甚至他们经常浏览的内容等作为衡量维度。

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