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Appier:你是否需要一位數據科學家

Appier:你是否需要一位數據科學家

品牌隨著數據的發展變得越來越復雜,向他們的團隊數據科學家施加的壓力越來越大。但并非每一個營銷人員都需要匆忙招聘。

我們生活在數據時代,所有營銷人員都知道,有效利用數據對于更好地了解當前客戶和吸引新客戶、推動長期關系并最終保持競爭力至關重要。

市場營銷人員可以獲得的數據量是巨大的,而且還會增加。在某種程度上,市場營銷領導者可能會考慮是否需要團隊中的數據科學家來幫助他們統一、管理和分析數據。在市場營銷人員尋找數據科學人才之前,他們有幾個考慮因素,首先,在世界各地的許多市場上,這種人才供不應求。

聘用數據科學家的決定可能是進化的結果。第一步可能是聘請分析師,他們的工作是理解數據、識別模式并產生基本的見解。接下來,您可能聘用具有稍微更高級的技術技能的分析師,他們知道如何集成來自不同來源的數。

此時,一些營銷團隊將考慮聘請一位經驗豐富的數據科學家。數據科學家將能夠應用先進的人工智能(AI)技術,包括機器學習、深度學習和優化,不僅能夠發現更深入的見解,而且能夠自動化和優化某些業務決策。因此,一個有效的數據科學家通常具有相當強的商業敏銳性,使他們能夠將工作與商業目標協調一致。但是,如果沒有合適的基礎設施,你將無法吸引或留住這些人才,因為他們必須擁有良好的數據,以及構建和實驗的工具。

技術選項

對于沒有資源聘請數據科學家的營銷團隊怎么辦?技術已經證明它可以支持許多其他的業務功能,并且有一些可用的技術正在努力取代(或者至少自動化)數據科學家所做的一些工作。

在市場營銷中,許多挑戰是跨行業和組織的標準挑戰,這為實現技術打開了大門。市場營銷領導者需要了解他們所面臨的挑戰,并清楚地評估哪些挑戰可能也會被其他組織所面臨。例如,所有的營銷團隊都希望收集、切片和切塊數據,這很容易被轉移到技術上。例如,一個好的人工智能平臺可以幫助營銷團隊快速啟動他們的數據科學能力,方法是將數據收集到一個地方,并應用預先存在的人工智能模型,這些模型可以幫助預測客戶流失、發現“相似”的客戶并識別新的客戶群體。

如果您的業務挑戰是獨一無二的,并且您需要定制的解決方案,那么您將需要能夠為您構建特定事物的人。每一家公司都會有一些對他們特別的東西,你會想把資源奉獻給那些使你與眾不同的東西,而不是其他人已經解決的事情。

最終,部分數據科學工作也將被技術所取代,但仍有一些數據科學家會有用的東西。例如,人工智能做得不太好的事情就是將數據分析產生的所有信息和見解與業務聯系起來。市場營銷人員仍然需要一個對業務需要有很好理解的人,他能夠“轉化”結果,并向管理層采取下一步行動。

最終,CMOS不一定需要選擇技術而非人才,最好的結果可能來自兩者的結合。一些公司將積累或收集不同的技術并將它們拼湊在一起以解決問題,另一些公司將選擇與技術合作的人員以使其發揮最佳效果,這些人可能是數據科學家、分析師或營銷人員自己。

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