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從小型企業(yè)到大型企業(yè)，幾乎每家公司都在爭取機會來吸引客戶的注意。20年前進行的常規(guī)營銷活動已不再適用。為了取得領(lǐng)先優(yōu)勢并擊敗競爭對手，您必須直接向源頭進行營銷。

收集數(shù)據(jù)是許多企業(yè)定位受眾的一種方式。想要直接向您的潛在買家進行營銷，您需要知道他們感興趣的東西、他們需要什么、他們在哪里以及怎樣才最有可能響應您的廣告。

雖然不能對每個人進行過于詳盡的數(shù)據(jù)描述，但是了解一部分人確實是一件好事。如果您可以有效利用數(shù)據(jù)，那么找出目標受眾就不會是很困難的事。其中一種方法就是通過數(shù)據(jù)映射。

什么是數(shù)據(jù)映射？

數(shù)據(jù)映射是將各種數(shù)據(jù)組織到一個易于管理且易于理解的系統(tǒng)中的方法。該系統(tǒng)在存儲時將數(shù)據(jù)字段與目標字段匹配。

簡而言之，并非所有數(shù)據(jù)都遵循相同的組織標準。他們可能會以您想到的多種方式引用電話號碼。數(shù)據(jù)映射可以識別電話號碼的含義并將其全部放在同一個字段中，而不是讓它們與其他信息混淆。

通過這種技術(shù)，我們可以將獲取的組織數(shù)據(jù)放在一起。您可以找出大多數(shù)目標受眾的所在地區(qū)，了解他們的共同點，甚至找出一些具有爭議但根本無需討論的信息。

數(shù)據(jù)映射和機器學習

早期識別電話號碼的例子與統(tǒng)一和數(shù)據(jù)清理有很大關(guān)系。這些過程通常由機器學習提供動力，而機器學習不能與人工智能混淆。

機器學習使用模式和推理來提供預測，而不是執(zhí)行單個任務，這更像是人工智能技術(shù)的一個子集。在前面的示例中，機器學習用于識別電話號碼，并將其分配到適當?shù)念悇e中，以便組織使用。

機器學習不僅僅是識別電話號碼。該技術(shù)可以識別諸如缺失值或拼寫錯誤等錯誤，并將來自同一來源的信息分組在一起。

這就是數(shù)據(jù)清理和統(tǒng)一的真正含義——在不需要人工輸入的情況下清理所有數(shù)據(jù)，并以最精確的形式呈現(xiàn)信息。這個過程節(jié)省了時間，而且對于信息的正確性也更有效。

然后，數(shù)據(jù)幾乎可以以個人或公司需要的任何方式顯示。例如，地理空間數(shù)據(jù)是機器學習無需輸入就能自動獲取和創(chuàng)建的一種路徑。地理空間數(shù)據(jù)基本上是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成地圖，并繪制出目標受眾每天所走的物理位置和路線。這種方法可以為你的下一次廣告活動提供獨特的幫助。

為什么機器學習對數(shù)據(jù)映射很重要

機器學習使數(shù)據(jù)映射更加精確。如果沒有這種技術(shù)，數(shù)據(jù)映射將是非常初級的，或者必須完全手工完成。

假設我們采用最基本的方法，一個簡單的電子表格將能夠獲取信息并將其插入正確類別的猜測中。拼寫錯誤不會被修復，丟失的值會一直丟失，一些信息會被分散在隨機的地方。

嘗試手工完成數(shù)據(jù)映射會更糟。首先，一個人永遠無法跟上信息的流動，更不用說在物聯(lián)網(wǎng)中已經(jīng)隱藏和需要排序的積壓信息了。假設有人能跟上潮流，仍然會有錯誤，因為純粹的數(shù)據(jù)量會導致人類無法像機器那樣注意到連接。

為什么數(shù)據(jù)映射對您很重要

數(shù)據(jù)的使用是現(xiàn)代營銷中極其重要的一部分。知道與客戶接觸的時間和地點可以讓你更有效地鎖定目標受眾。

即便是那些有能力在所有可能的媒體渠道上展示自己品牌的大型企業(yè)，也會利用數(shù)據(jù)映射來節(jié)省成本，并顯得對客戶更加忠誠。

無論企業(yè)或者業(yè)務大小，你都可以利用這些信息，這可以使你領(lǐng)先于其他競爭對手。如今競爭非常激烈，所以走在潮流的前頭，保持領(lǐng)先是一門人人都在研究的藝術(shù)，數(shù)據(jù)映射在這里面占據(jù)很重要的地位。