HUMAN DEVELOPMENT
Data Science dalam Marketing
Taxsam.co Team | 22 DEC 2021
Hampir keseluruhan tim marketing memanfaatkan data sebanyak mungkin. Bedasarkan riset dari Sitecore, umumnya brand US mengoleksi 8 jenis data pada 1 user, mulai dari alamat, hingga behavioural insight dari user tersebut, dan data ini diambil dari berbagai tingkatan customer journey. Data science membantu mensortir data yang dikumpulkan, dan menjadikannya insight yg bisa dimanfaatkan dalam strategi marketing. Dengan memanfaatkan data science, tim marketing dapat memperluas approach funnel teratas mereka untuk menggabungkannya dengan keseluruhan funnel, dan menunjukkan produk dan customer insight dalam skala yang tidak terduga. Untuk memanfaatkan data science, growth marketer harus memahami apa yang dapat dilakukan oleh data scientist, dan apa yang tidak dapat dilakukan oleh data scientist, dan juga metode dan bagaimana tim marketing dapat memanfaatkan data science.
Perbedaan Data Science dan Data Analyst
Terkadang masyarakat keliru antara data science dengan data analytics. Cara termudah untuk membedakan keduanya adalah data science memprediksi masa depan, dan data analis meringkaskan yang sudah terjadi. Data scientist membuat prediksi dengan menggunakan regresi, machine learning, dan metode statistik lainnya yang lebih mutakhir, dan data analisis menggunakan statistik deskriptif untuk menganalisa pattern yang lalu. Data scientist menggunakan artificial intelligence (AI) dan modelling matematis untuk memberikan sebuah insight baru. Dengan memanfaatkan data scientist, tim marketing dapat menargetkan customer secara efisien dari segi dana, dan lebih menjurus.
Workflow Data Science
Memahami workflow data science dapat membantu tim marketing dalam berkomunikasi dengan data scientist secara efektif. Data science akan melakukan explorasi data analisis agar mendapatkan model yang tepat untuk mendapatkan insights yang dicari. Setelah model sudah dipiluh, data akan diformat dalam bentuk yang dapat dikerjakan, dan metode yang dipilih akan menyatu dengan data yang sudah ada, dan dapat digunakan dengan berbagai model. Yang terakhir adalah fine-tuning terhadap data yang sudah ada.
Kenapa harus merekrut Data Scientist?
Sebelum merekrut data scientist, beberapa hal yang bisa dipastikan terlebih dahulu
adalah : “apakah saya memiliki data yang cukup?”, “apakah datanya dapat di akses oleh data scientist?”. Kebutuhan data scientist biasanya mengacu pada perusahaan dengan infrastruktur yang sudah kuat dan berpotensi mudah diakses oleh data scientist.