跨学科营销以及如何从中受益

与人们所相信的相反，成为营销人员并不容易。 营销人员被要求识别用户行为模式，并找到最有效的方式来沟通和推广相关产品或服务，以实现业务目标。

这说起来容易做起来难，当你试图完成你的工作时，你可能会面临许多挑战。

但是，碰巧的是，您可以为自己配备某些技能和知识，以使您的工作变得不那么麻烦。 这就是跨学科营销发挥作用的地方。 让我们直接跳进去。

跨学科知识的重要性

简而言之，跨学科涉及或代表多个知识分支。 换句话说，所述人或主题可以被描述为跨学科。

您可能也遇到过类似的术语。 这个词是不拘一格的。 它会响铃吗？ 好吧，别担心。 这只是我们上面提到的一个花哨的术语。 现在是更严肃的事情。

你有没有比任何人都更有洞察力的同事？ 那个有办法解决团队面临的所有问题的同事？ 看起来像他们是公司赫敏格兰杰的同事？

这大概是一个跨学科的人。

不拘一格的知识可以帮助人们解决看似不可能的问题。 为什么？ 这是因为所述知识结合了已经回答您问题的主题的现代应用。

是否曾被要求了解客户的用户旅程？ 或者客户转化的可能性有多大？

如果答案是肯定的，那么你知道它会变得复杂。 但是，它不一定是，下一节将解释原因。

营销遇到数据科学与统计

如果您熟悉概率树和倾向建模，上述问题的答案会变得更容易。 幻想，我说的对吗？

好吧，当营销遇到数据科学和统计时，就会发生这种情况。 对于每个想要将自己的技能提升到一个新水平的营销人员来说，后一门学科都是一座金矿。 这三个学科的结合是如此著名，以至于诞生了一个完整的角色：营销分析师。

掌握统计学的基本知识可以帮助您完成营销人员工作中的许多任务。 描述性统计数据可以帮助您揭示有关用户细分的见解。 回归分析可以帮助您构建营销活动效果的预测模型。

例如，可以使用消费倾向模型计算网站访问导致转化的概率。 这可以使用逻辑回归来完成。 这样的模型可以帮助揭示对用户购买行为的洞察，这可能是非常有益的。

将营销、统计与数据科学相结合，您可以使用机器学习和深度学习等先进技术来构建有助于预测并为您的活动提供更好测量的模型。

营销遇上计算机科学

知道我们知道统计和数据科学可以帮助您作为营销人员解决哪些问题。 让我们更深入地尝试解决更复杂的问题，好吗？

作为营销人员，搜索引擎营销的世界对您来说不应该是陌生的土地。 更准确地说，是关键词研究的领域。 无论您是广告专家、媒体购买者还是 SEO 专家关键字研究，都将跨越您的职业道路。

但是，为什么要谈论这个话题？ 好吧，大多数营销人员都将其原因称为“搜索意图”。 如果您不知道它指的是什么，它仅仅意味着解释用户在搜索引擎中编写查询（一串关键字）背后的意图。

但是，解释这种意图比看起来更难。 这就是为什么现在是营销与计算机科学相遇的时候了。 计算机科学涵盖的最有趣的主题之一是自然语言处理。

借助人工智能和先进的机器学习算法，营销人员可以构建模型来挑选不同的信号，以解释用于访问其网站的关键字背后的用户意图。

计算机科学中高级主题的使用肯定在增加，是时候迎头赶上了。

营销遇上神经科学

我们探索了数据科学和其他领域如何帮助营销人员开展工作。

但是，尽管尝试了很多，但预测人类情感（例如冲动）是非常困难的，除非有人可以将边缘系统放入非常明确的方程中。

所以，是时候让营销人员把目光投向别处了。 因此，营销遇到了神经科学。 这种结合产生了一个非常引人入胜的领域，称为神经营销。

神经营销是定性研究方法、神经科学和心理学的结合，以帮助营销人员了解消费者行为。 换句话说，为什么让人们购买产品？

我们如何利用营销来更好地开展营销活动以提高知名度？ 我们可以做些什么来更好地影响跨渠道的购买决策？ 如何使用效用等概念和效用函数等工具来更好地为我们的产品设计研究实验？

如果您具备神经营销知识，所有这些问题以及更多问题都会更容易回答。

您甚至可以通过将其与行为经济学相结合来构建数学模型来进一步了解这些知识。 一个很好的例子是我们如何更好地解释奢侈品背后的品牌？

有趣是不是？ 好吧，这就是您作为跨学科营销人员的身份。

结论

跨学科知识是想要拥有有趣职业的专业人士的关键。 把它想象成你的蝙蝠侠实用腰带。

跨学科知识是蝙蝠侠实用腰带的版本。

您知道的主题越多，解决问题的工具就越多，您可以回答的问题就越复杂。

从您的营销工作中消除猜谜游戏，并构建自主系统来帮助您进行数据驱动的营销工作将产生巨大的结果。

营销作为一个行业和一门学科都在发展，新一代营销人员将成为数据驱动的个体。 最后，您不拘一格的知识将帮助您在正确的时间提取、转换、加载和可视化正确的数据，以获得最大的影响。

祝营销愉快！