Pazarlamada Veri Bilimini Kullanmanın 5 Yolu

Pazarlamada Veri Bilimine Giriş

Hiç çevrim içi bir alışveriş platformundan ürün satın alıp, ne zaman internette gezinseniz benzer ürünlerin reklamlarıyla karşılaşır oldunuz mu? Bu, pazarlamada veri biliminin bir uygulamasıdır.

Dünyadaki verilerin çoğu yalnızca son iki yılda üretildi ve şirketler artık müşteri verilerini her zamankinden daha büyük ölçekte toplayıp depolayabiliyor. Kullanıcılar bir kuruluşun web sitesi, sosyal medya sayfası veya POS sistemiyle her etkileşime geçtiğinde yeni veri noktaları oluşur.

Bu veriler, kullanıcı davranışına dair içgörüler oluşturmak ve onlara özenle seçilmiş reklamlar, kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve özel kampanyalar göndermek için kullanılır.

Çoğumuz, pazarlama veri bilimi uygulamalarıyla günlük hayatımızda etkileşime girer ve farkında olmadan bunlara dayanarak kararlar veririz. 

Bu makalede, pazarlamada veri bilimini kullanmanın 5 yolunu ele alacağız. Ardından, her kullanım durumu için veri bilimi portföyünüze ekleyebileceğiniz bir kişisel projeyi inceleyeceğiz. Son olarak, neden bir pazarlama veri bilimcisi olmanız gerektiğine ve bu alanda nasıl iş bulunacağına değineceğiz.

Pazarlamada Veri Biliminin 5 Kullanım Alanı

1. Öneri Sistemleri

Netflix, Spotify ve Amazon gibi şirketler, kullanıcıların platformla etkileşimlerine göre kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için öneri sistemlerini kullanır.

Örneğin, Netflix’te bir film izleyip olumlu oy verirseniz, uygulamayı bir sonraki açışınızda aynı türde, benzer içerikte ve benzer oyuncuların yer aldığı filmler önerilir. 

Bu, günlük yaşamımızda öneri motorlarıyla nasıl etkileşim kurduğumuza dair basit bir örnektir.

Öneri sistemleri, kullanıcılar onlarla etkileşime devam ettikçe zaman içinde daha da güçlenir. 

Örneğin, Spotify’a yeniyseniz, ilk müzik önerileriniz jenerik olacaktır. Algoritma tercihlerinizi bilmek için yeterli veriye sahip olmadığından, uygulama ana akım kitleye hitap eden çok çeşitli türler önerecektir.

Platformda daha fazla zaman geçirdikçe, öneri motoru beğenilerinizi ve beğenmediklerinizi daha iyi öğrenir ve önerilen müzikler zevkinize göre düzenlenir. Algoritma hatta farklı mevsimlerde veya günün farklı saatlerinde hoşunuza gidebilecek müzik türlerini bile tahmin edebilir.

Öneri Sistemlerinin Türleri

Öneri sistemleri genel olarak iki türe ayrılabilir: içerik tabanlı öneri sistemleri ve işbirlikçi filtreleme tabanlı öneri sistemleri.

1. İçerik Tabanlı Öneri Sistemleri:

Görsel: yazar

İçerik tabanlı öneri sistemleri, önerileri yalnızca ürünün içeriğine göre oluşturur. 

Örneğin, Percy Jackson serisinden romanları okumaktan keyif aldıysanız, aynı yazar tarafından yazılmış ve benzer türde olan Heroes of Olympus önerilebilir.

Ancak bu tür bir algoritmanın bir dezavantajı, daha önce okuduklarınızdan farklı kitapların size önerilmemesidir. Percy Jackson’ı sevdiyseniz, potansiyel olarak bir kurgu dışı ya da gerilim romanından da hoşlanacak olsanız bile yalnızca macera ve fantezi kitapları önerilir.

Bu dezavantajı, bu yazının ilerleyen kısımlarında açıklayacağımız işbirlikçi filtreleme tabanlı bir öneri sistemi kullanarak aşabilirsiniz.

İçerik Tabanlı Öneri Sistemi Proje Fikri

Öneri sistemleri kurma konusunda az ya da hiç deneyimi olmayan bir başlangıç seviyesindeyseniz, Kaggle Movie Dataset iyi bir başlangıç noktasıdır. Bu veri seti, afişler, çıkış tarihleri, türler ve gelirler dahil olmak üzere 45.000 film için meta veriler içerir.

Veri setinde yer alan film detaylarını kullanarak içerik tabanlı bir öneri sistemi oluşturmak için Datacamp’teki Python ile Öneri Sistemleri eğitimini adım adım uygulayabilirsiniz.

Bir film öneri sistemi kurma konusunda daha fazla yönlendirmeye ihtiyacınız varsa, Datacamp’teki bir canlı kodlama eğitim oturumuna kaydolun. Bu, bir uzmanın 1,5 saat içinde R ile öneri sistemlerini nasıl oluşturacağınızı öğrettiği rehberli bir atölyedir; süreçte herhangi bir zorlukla karşılaşırsanız eğitmene soru sorarak netleştirme yapabilirsiniz.

2. İşbirlikçi Filtreleme Tabanlı Öneri Sistemleri

İşbirlikçi filtreleme tabanlı modeller, geçmiş kullanıcı davranışına dayalı öneriler üretmek için kullanılır. Bunlar, kullanıcı tabanlı ve ürün tabanlı işbirlikçi filtreleme olarak daha da sınıflandırılabilir.

Adından da anlaşılacağı üzere, kullanıcı tabanlı işbirlikçi filtreleme, benzer davranışlara sahip müşterileri bir araya getirir. 

Ardından bu algoritma, aşağıdaki diyagramda gösterildiği gibi bu müşteri segmentlerinin ortak tercihlerine dayalı ürün önerileri sunar:

Görsel: yazar

Öte yandan, ürün tabanlı işbirlikçi filtreleme, aşağıdaki görselde gösterildiği gibi kullanıcı tercihleri temelinde benzer öğeleri bir araya getirir:

Görsel: yazar

Farklı öneri sistemi türleri ve bunların nasıl uygulanacağı hakkında daha fazla bilgi edinmek için Datacamp’in Python ile Öneri Motorları Oluşturma kursunu alın.

İşbirlikçi Filtreleme Proje Fikri

Kaggle’daki Book Recommender System Dataset kullanarak işbirlikçi filtreleme tabanlı bir öneri sistemi kurabilirsiniz. Bu veri seti yalnızca üç değişken içerir: bir kullanıcı kimliği, kitabın ISBN kodu ve her kitap için bir kullanıcı puanı.

İşbirlikçi filtrelemenin nasıl çalıştığına aşina değilseniz, projeye başlamak için bu öneri sistemi eğitiminden yararlanabilirsiniz.

2. Duygu Analizi

Görsel: KDNuggets

Duygu analizi, diğer adıyla fikir madenciliği, bir metnin altında yatan duyguyu belirleme sürecidir ve pazarlamada veri biliminin bir diğer popüler uygulamasıdır. 

İşte duygu analizinin kuruluşlara iş değeri kattığına ilişkin bir örnek:

Güney Afrika’da bir banka, normalin üzerinde müşteri kayıp oranlarıyla karşılaşıyordu. Birçok kullanıcı rakip kurumlara geçmeye başladı ve artık onlarla iş yapmak istemiyordu. Banka, sorunu duygu analizi yardımıyla belirlemeye çalıştı.

Müşterilerin kendileri hakkında ne söylediklerini analiz etmek için sosyal medyada 2 milyondan fazla veri noktası topladılar ve bu veriler üzerinde bir duygu analizi modeli eğittiler.

Bu analiz sonucunda kurum, olumsuz yorumların çoğunun, bankanın öğle saatlerinde yetersiz sayıda gişe görevlisine sahip olmasından ve bunun da uzun bekleme sürelerine yol açmasından şikayetçi kullanıcılardan geldiğini fark etti.

Banka daha sonra yoğun saatlerde daha fazla gişe görevlisi bulundurarak durumu düzeltti ve bu da kullanıcı kaybında azalmaya yol açtı.

Yukarıdaki örnek, duygu analizinin şirketlerin ürün sunumlarını iyileştirmesine ve rakiplerinin önüne geçmesine ne kadar yardımcı olabileceğini gösterir. Duygu analizinin diğer uygulamaları arasında ürün analizi, pazar araştırması ve kullanıcı yorumlarının madenciliği yer alır.

Duygu analizi modelleri ve bunları sıfırdan nasıl oluşturacağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek için Datacamp’teki Python ile Duygu Analizi kursunu alın.

Duygu Analizi Proje Fikri

NLTK kütüphanesinde yer alan bir veri setini kullanarak bir Film İnceleme Duygu Analizi modeli oluşturarak başlayabilirsiniz. NLTK, Doğal Dil İşleme için çeşitli algoritmalar sağlayan bir Python paketidir. 

Bu projede, kütüphaneye gömülü bir film inceleme veri setini kullanabilir ve bunu bir tek satır kodla içe aktarabilirsiniz. Ardından, film inceleme verilerini olumlu ve olumsuz duygu olarak sınıflandıran bir algoritma oluşturmanız gerekir.

Başlamak için yönlendirmeye ihtiyacınız varsa Datacamp’teki Python ile Duygu Analizi eğitimini adım adım uygulayın.

3. Müşteri Terkini (Churn) Tahmini

Görsel: DeepNote

Müşteri terki, bir kullanıcının bir kuruluşla iş yapmayı bırakması durumunda ortaya çıkan bir olgudur. Örneğin, bir Netflix kullanıcısıysanız ve platformdaki aboneliğinizi sonlandırmaya karar verirseniz, terk etmiş bir müşterisiniz demektir.

Şirketlerin, terk etmiş bir müşterinin yerini doldurması, mevcut bir müşteriyi elde tutmasından daha maliyetlidir. Bu nedenle birçok kuruluş, bunun gerçekleşmesini önlemek için terk etme ihtimali yüksek kullanıcıları belirleyecek veri bilimcileri işe alır.

İşte bir müşteri terki tahmin modelinin şirketlerin kullanıcıları elde tutmasına nasıl yardımcı olabileceğine dair bir örnek:

Bir İnternet Servis Sağlayıcısına abonesiniz ve son zamanlarda yavaş bağlantı hızları yaşıyorsunuz. Birkaç şikayet başvurusunda bulundunuz ve müşteri destek ekibine ulaşmaya çalıştınız, ancak sorun devam etti. Bu nedenle, yönlendiriciyi birkaç kez kapatıp açtınız ve ağa yeniden bağlandınız.

Sonunda, bu ISS ile kullanıcı deneyiminiz kötü olduğu için bir rakip markaya geçmeye karar verdiniz.

ISS’nin veri bilimi ekibi, müşteri davranışı verilerini toplar, kullanıcılar ağa bağlıyken etkinliklerini izler ve şikayet bilgilerini derler. Tüm bu verileri birleştirdikten sonra, sizin yüksek terk riski taşıdığınızı fark ederler.

Pazarlama ve ürün ekiplerini, muhtemelen onlarla iş yapmayı bırakacağınıza dair derhal uyarırlar.

Şirketin pazarlama ekibi, size kişiselleştirilmiş kampanyalar ve indirimli WiFi planlarıyla ulaşır, hatta mevcut aboneliğinizi ücretsiz yükseltmeyi teklif eder. Yükseltmeden sonra bağlantı hızlarının çok daha fazla arttığını ve ISS ile genel deneyiminizin daha keyifli hale geldiğini fark edersiniz. Böylece, bir rakip markaya geçmek yerine onlara abone olmaya devam etmeye karar verirsiniz.

Yukarıdaki örnek, müşteri terki modellerinin bir kuruluşun mevcut kullanıcılarını elde tutmada ne kadar faydalı olabileceğini gösterir. Bu uygulama, şirketlere doğrudan iş değeri katar ve ana gelir kaynağı kullanıcı yenilemelerine bağlı olan Netflix ve Spotify gibi abonelik tabanlı platformlar tarafından sıklıkla kullanılır.

Müşteri Terki Tahmini Proje Fikri

İlk terki tahmin projenizi oluşturmak için DataCamp’teki Telecom Customer Churn veri setini kullanabilirsiniz. 

Bu veri seti, bir İran telekom şirketine abone olan kullanıcıların yaşı, kullanım davranışı, abonelik süresi ve şikayetleri gibi bilgileri içerir. Bu verileri kullanarak bir müşterinin terk etme olasılığını tahmin edin.

Nereden başlayacağınızdan emin değilseniz, bu modeli oluşturmak için Müşteri Terki Oranı Tahmini eğitimini adım adım uygulayın. Ayrıca Python ile Müşteri Terki Tahmini kursumuza da göz atabilirsiniz.

4. Müşteri Segmentasyonu

Görsel: Madlytics

Müşteri segmentasyonu, kullanıcıların ortak özelliklere göre farklı alt gruplara ayrılması sürecidir. Her segmente, davranışlarına bağlı olarak farklı kampanyalar ve ürün teklifleriyle hedefli iletişim yapılır.

İşte müşteri segmentasyonunun kuruluşlara nasıl iş değeri katabileceğine dair bir örnek:

Bir e-ticaret şirketi, farklı kullanıcıları kişiselleştirilmiş kampanyalarla hedeflemek üzere bir müşteri segmentasyonu modeli oluşturur. 

Bir kullanıcı platformda sık geziniyor ancak yalnızca indirim olduğunda satın alıyorsa, “Kampanya Avcısı” olarak sınıflandırılır. Bu segmentteki tüm müşterilere, indirim olduğunda anında e-posta bildirimi gönderilir, çünkü bu dönemlerde daha fazla alışveriş yapma olasılıkları yüksektir.

Öte yandan, bazı kullanıcılar belirli ürünleri arar ve fiyatından bağımsız olarak satın almaya isteklidir, çünkü onlar için uygunluk yerine kalite daha değerlidir. Bu müşteriler farklı şekilde hedeflenir ve pazarlama ekibi yalnızca daha önce ilgi gösterdikleri yüksek kaliteli ürünleri bu gruba reklam eder.

Bu sayede, satın alma gücü yüksek müşterilere ilgi alanlarına hitap eden daha pahalı ürünler gösterilerek daha fazla harcama yapmaları teşvik edilir. Uygun fiyata önem veren kullanıcılar ise kampanya dönemlerinde daha ucuz ürünlerle cezbedilir.

Yukarıdaki örnek basittir ancak müşteri segmentasyonunun, şirketlerin kullanıcı başına elde ettikleri kârı nasıl maksimize etmelerini sağladığını gösterir. 

Müşteri segmentasyonu modellerinin en yaygın uygulamalarından biri, pazarlama kampanyalarında reklam grupları oluşturmaktır.

Örneğin Facebook, kullanıcılarının demografik ve davranışsal verilerini toplar ve şirketlerin bu bilgilere dayalı özel hedef kitlelere reklam yayınlamasına olanak tanır. Kullanıcılar; konum, yaş, cinsiyet, beğendikleri markalar ve ilişki içinde oldukları kişiler gibi belirli özelliklere göre segmentlere ayrılabilir. 

Müşteri segmentasyonu genellikle K-Means kümeleme gibi denetimsiz makine öğrenmesi modelleriyle gerçekleştirilir. 

Müşteri segmentasyonu ve K-Means kümeleme gibi algoritmaların nasıl oluşturulacağı hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, Python ile Müşteri Segmentasyonu kursumuzu alın.

Müşteri Segmentasyonu Proje Fikri

Bir müşteri segmentasyonu portföy projesi oluşturmak için Datacamp’in E-Ticaret Veri Setini kullanabilirsiniz.  

Bu veri seti, Birleşik Krallık merkezli bir e-ticaret platformunda verilen siparişlerin detaylarından oluşur. 

Sipariş edilen ürünler, ürün fiyatı ve fatura tarihi gibi müşteri satın alma bilgileri kaydedilmiştir; bu verileri kullanarak kullanıcıları platformdaki etkinliklerine göre segmentlere ayırabilirsiniz.

5. Sepet Analizi (Market Basket Analysis)

Görsel: Analytics Vidhya

Sepet analizi, diğer adıyla birliktelik madenciliği, sıklıkla birlikte satın alınan ürünleri analiz etmek için kullanılan bir tekniktir. Bu, tarihsel satın alma verilerini işleyerek işlemlerde sıklıkla birlikte görülen ürün kombinasyonlarını belirlemekle yapılır.

Bu analizden elde edilen bulgular, perakendeciler tarafından mağaza tasarımını iyileştirmek ve müşterileri tek bir işlemde daha fazla ürün satın almaya teşvik etmek için kullanılabilir.

Örneğin, bebek maması satın alan bir kişi muhtemelen bez de alacaktır; bu nedenle mağazalar genellikle bu ürünleri kullanıcıların kolayca ulaşabileceği şekilde birbirine yakın konumlandırır. 

Ancak satın alma kalıpları her zaman bu kadar bariz değildir. Bölgeye, kültürel etkiye ve demografik faktörlere bağlı olarak müşteriler, aynı kategoriye ait olmayan ürünleri de sıklıkla birlikte satın alma eğilimindedir. Bu korelasyonların çoğu insan gözüyle tespit edilemez; bu nedenle kuruluşlar sepet analizi gibi veri bilimi tekniklerine başvurur.

İşte sepet analizinin insanlar tarafından gözden kaçan ilişkileri nasıl ortaya çıkarabileceğine dair bir örnek:

Sepet analizinin en sık atıf yapılan örneği “bira ve bebek bezi” vaka çalışmasıdır. Bu çalışmaya göre, Ortabatı’da bir market zinciri, sıklıkla birlikte satın alınan ürünleri belirlemek için veri madenciliği tekniklerini kullandı.

Analizleri, müşterilerin genellikle Cuma akşamları bira ve bebek bezini birlikte satın aldıklarını gösterdi. Bu korelasyon tamamen tesadüfi gibi görünebilir, ancak buna yol açmış olabilecek bir senaryo şu şekilde olabilir:

Genç bir baba, ofiste geçen uzun bir haftanın ardından Cuma gecesi birkaç bira almak için markete uğrar. Eşi bunun farkındadır ve ondan yeni doğan bebekleri için bez almasını da ister. Bu davranış bir alışkanlığa dönüşür ve çalışan babalar Cuma günleri evlerine dönmeden önce bira ve bebek bezini birlikte almaya başlar.

Bu keşfin ardından mağaza, bira ve bebek bezlerini aynı koridora yerleştirir ve satışlarda anında artış gözlemler.

Bu hikâye ilk olarak 90’ların ortasında bildirildi ve yıllar içinde doğruluğu sorgulandı. Kurgu olsun ya da olmasın, bu kullanım durumu, istatistiklerin insan gözünden kaçan gizli korelasyonları ortaya çıkarmada ne kadar güçlü olduğunu hatırlatır.

Sepet analizi yalnızca fiziksel mağazalarla sınırlı değildir. E-ticaret platformları da yüksek korelasyona sahip ürünleri aynı sayfada göstererek bunların kullanıcıların gözü önünde olmasını sağlar. 

Örneğin, çevrim içi olarak siyah kot pantolon aradığınızda, sayfanın altında uyumlu ayakkabıların öne çıkarıldığını görebilirsiniz; bu da tek bir ürün yerine ürün paketi satın almanızı teşvik eder. Bu yine, müşteriler geldiklerinden daha fazla ürün satın aldıkları için şirketin satışlarında doğrudan artışa yol açar.

Sepet analizi ve bunu makine öğrenmesi teknikleriyle nasıl uygulayacağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek için Python ile Sepet Analizi öğrenme yolunu alın. R kullanmayı tercih ederseniz R ile Sepet Analizi kursunu alın. 

Sepet Analizi Proje Fikri

Sepet analizine başlamak için, yukarıdaki müşteri segmentasyonu bölümünde bahsedilen aynı E-Ticaret Veri Setini kullanabilirsiniz. Bunun, UCI Machine Learning Repository’de bulunan bir veri setinin kısaltılmış bir sürümü olduğunu ve yalnızca 2.500 satır içerdiğini unutmayın. Daha fazla veriyle çalışmak isterseniz daha büyük veri setini indirebilirsiniz.

Önceki bölümde açıklandığı gibi, E-Ticaret Veri Seti fatura numaraları ve satın alınan ürünler gibi müşteri işlem verilerini içerir. Bu bilgileri, müşterilerin aynı işlemde sıklıkla birlikte satın aldığı ürünleri belirlemek için kullanabilirsiniz.

Bu projeyi uygulamada rehberlik için R ile Sepet Analizi eğitimini kullanabilirsiniz. Tercih ettiğiniz dil Python ise, Python ile Sepet Analizi kursumuz mevcut.

Pazarlamada Veri Bilimi - Sonraki Adımlar:

Neden Pazarlama Veri Bilimcisi Olmayı Düşünmelisiniz?

Veri biliminin pazarlama alanında çok çeşitli uygulamaları vardır; bunların birçoğunu yukarıda tartıştık. Bu kullanım durumları, satışları artırarak, müşterilerin sorunlarını çözerek ve alıcıları daha fazla tüketmeye teşvik ederek kuruluşlara doğrudan değer katar.

Geçmişte, kuruluşlar büyük miktarda müşteri verisine erişemediğinde, yukarıdaki uygulamaların çoğunu pazarlama uzmanları kendileri yürütürdü. Duygu analizi ve pazar araştırması anketler gönderilerek yapılırdı. Pazarlamacılar, müşteri davranışına ilişkin kendi anlayışlarına dayanarak kullanıcılara hedefli reklamlar gönderirdi; bu, veriye dayalı olmaktan ziyade daha sezgisel bir süreçti.

Günümüzde, kuruluşlar tarafından toplanan ve saklanan verilerin hacminde büyük bir artış olduğundan, şirketler pazarlamaya veriye dayalı bir yaklaşım benimsemeye başladı. 

Ancak, şirketlerin pazarlama kullanım senaryoları üzerinde çalışmak için veri bilimcileri işe alması tek başına yeterli değildir.

Veri bilimciler karmaşık veri kümeleriyle başa çıkabilir, son derece doğru tahmin modelleri kurabilir ve istatistiksel analiz yapabilir; ancak bu beceriler tek başına verilerden değerli içgörü çıkarmak için yeterli değildir. Pazarlama alanında alan bilgileri eksiktir ve eldeki veriyi iş sorunlarıyla ilişkilendirmekte sıklıkla zorlanırlar.

Öte yandan, pazarlama uzmanları müşteri davranışını anlar, problem ifadelerini nasıl formüle edeceklerini bilir ve pazarlama kararlarına yön verebilir. Ancak büyük veri kümeleriyle başa çıkacak teknik uzmanlığa sahip değillerdir.

Pazarlama alanında uzmanlaşmış bir veri bilimci, her iki rolün birleşik beceri setine sahiptir ve bu, kuruluşlar için son derece değerlidir. Bu kişiler, veri bilimi ile pazarlama alanları arasındaki boşluğu kapatabilir ve şirketler için kârlı, veriye dayalı kararlar alabilir.

Nasıl Pazarlama Veri Bilimcisi Olunur

Pazarlama veri bilimcisi olmak için güçlü teknik ve analitik yetkinliklere, pazarlama alan bilgisine ve sosyal becerilere sahip olmalısınız:

1. Teknik Beceriler

• Veritabanlarından veri çıkarmak, temizlemek ve işlemek için SQL. Veritabanı işlemenin temellerini öğrenmek için Introduction to SQL kursunu alın.
• İstatistikte uzmanlık ve denetimli ile denetimsiz makine öğrenmesi teknikleri bilgisi. İstatistiksel analiz temellerini öğrenmek için Introduction to Statistics kursunu alın.
• En az bir programlama dilinde (R, Python, Java vb.) bilgi. Kod yazmayı bilmiyorsanız, Datacamp’in Python Programming beceri yolunu veya R alternatifini alın.
• A/B testleri yapabilme. 
• Tableau, PowerBI ve Excel gibi araçlarla veri görselleştirme yapma ve panolar oluşturma becerisi.
• Facebook ve Google Display Network gibi platformlarda reklam kampanyalarının nasıl yürütüldüğü ve optimize edildiğine dair anlayış.
• Deney tasarımı ve atıf (attribution) modellemesi yapabilme.

Yukarıdaki gereksinimlerin, katılacağınız kuruluşa ve ekibe göre değişeceğini unutmayın. Örneğin, kullanıcılara ürün önerileri göstermeye odaklanan bir ekip, reklamları optimize etmez ve atıf modelleme gibi görevler yürütmez.

Pazarlama alan bilgisine sahip değilseniz ve bir A/B testini nasıl yürüteceğinizi, pazarlama metriklerini nasıl görselleştireceğinizi ve dönüşümleri nasıl analiz edeceğinizi öğrenmek istiyorsanız, Datacamp’teki Introduction to Pandas for Marketing kursunu alın.

2. Sosyal Beceriler

• Güçlü iletişim becerileri.
• Karmaşık, teknik kavramları üst yönetime anlaşılır şekilde aktarabilme ve karar alma süreçlerine destek olma.
• İş problemlerini çözmek için veriye dayalı çözümler formüle edebilme.

Şirketlerin bir pazarlama veri bilimcisinde ne aradıklarına daha net bir örnek olması için, işte Uber’in bu role yönelik gereksinimleri:

Pazarlama veri bilimi alanında deneyiminiz yoksa, bu alandaki becerilerinizi sergilemenin en iyi yolu, gerçek dünya iş problemlerini çözen projeler oluşturmaktır. 

Bu makalede açıklanan her uygulama için ilgili projeleri listeledik ve işe alım yöneticilerine veri bilimi teknikleri kullanarak iş değeri yaratabildiğinizi göstermek amacıyla bunlardan bazılarını özgeçmişinizde sergilemeniz iyi bir fikirdir.

Son olarak, mevcut bilgi boşluğunuzu kapatmak ve veri bilimi yaklaşımlarını pazarlamaya nasıl uygulayacağınızı öğrenmek istiyorsanız, Datacamp’in Machine Learning for Marketing in Python kursunu veya R eşdeğerini alabilirsiniz.