跨學科營銷以及如何從中受益

與人們所相信的相反，成為營銷人員並不容易。 營銷人員被要求識別用戶行為模式，並找到最有效的方式來溝通和推廣相關產品或服務，以實現業務目標。

這說起來容易做起來難，當你試圖完成你的工作時，你可能會面臨許多挑戰。

但是，碰巧的是，您可以為自己配備某些技能和知識，以使您的工作變得不那麼麻煩。 這就是跨學科營銷發揮作用的地方。 讓我們直接跳進去。

跨學科知識的重要性

簡而言之，跨學科涉及或代表多個知識分支。 換句話說，所述人或主題可以被描述為跨學科。

您可能也遇到過類似的術語。 這個詞是不拘一格的。 它會響鈴嗎？ 好吧，別擔心。 這只是我們上面提到的一個花哨的術語。 現在是更嚴肅的事情。

你有沒有比任何人都更有洞察力的同事？ 那個有辦法解決團隊面臨的所有問題的同事？ 看起來像他們是公司赫敏格蘭傑的同事？

這大概是一個跨學科的人。

不拘一格的知識可以幫助人們解決看似不可能的問題。 為什麼？ 這是因為所述知識結合了已經回答您問題的主題的現代應用。

是否曾被要求了解客戶的用戶旅程？ 或者客戶轉化的可能性有多大？

如果答案是肯定的，那麼你知道它會變得複雜。 但是，它不一定是，下一節將解釋原因。

營銷遇到數據科學與統計

如果您熟悉概率樹和傾向建模，上述問題的答案會變得更容易。 幻想，我說的對嗎？

好吧，當營銷遇到數據科學和統計時，就會發生這種情況。 對於每個想要將自己的技能提升到一個新水平的營銷人員來說，後一門學科都是一座金礦。 這三個學科的結合是如此著名，以至於誕生了一個完整的角色：營銷分析師。

掌握統計學的基本知識可以幫助您完成營銷人員工作中的許多任務。 描述性統計數據可以幫助您揭示有關用戶細分的見解。 回歸分析可以幫助您構建營銷活動效果的預測模型。

例如，可以使用消費傾向模型計算網站訪問導致轉化的概率。 這可以使用邏輯回歸來完成。 這樣的模型可以幫助揭示對用戶購買行為的洞察，這可能是非常有益的。

將營銷、統計與數據科學相結合，您可以使用機器學習和深度學習等先進技術來構建有助於預測並為您的活動提供更好測量的模型。

營銷遇上計算機科學

知道我們知道統計和數據科學可以幫助您作為營銷人員解決哪些問題。 讓我們更深入地嘗試解決更複雜的問題，好嗎？

作為營銷人員，搜索引擎營銷的世界對您來說不應該是陌生的土地。 更準確地說，是關鍵詞研究的領域。 無論您是廣告專家、媒體購買者還是 SEO 專家關鍵字研究，都將跨越您的職業道路。

但是，為什麼要談論這個話題？ 好吧，大多數營銷人員都將其原因稱為“搜索意圖”。 如果您不知道它指的是什麼，它僅僅意味著解釋用戶在搜索引擎中編寫查詢（一串關鍵字）背後的意圖。

但是，解釋這種意圖比看起來更難。 這就是為什麼現在是營銷與計算機科學相遇的時候了。 計算機科學涵蓋的最有趣的主題之一是自然語言處理。

借助人工智能和先進的機器學習算法，營銷人員可以構建模型來挑選不同的信號，以解釋用於訪問其網站的關鍵字背後的用戶意圖。

計算機科學中高級主題的使用肯定在增加，是時候迎頭趕上了。

營銷遇上神經科學

我們探索了數據科學和其他領域如何​​幫助營銷人員開展工作。

但是，儘管嘗試了很多，但預測人類情感（例如衝動）是非常困難的，除非有人可以將邊緣系統放入非常明確的方程中。

所以，是時候讓營銷人員把目光投向別處了。 因此，營銷遇到了神經科學。 這種結合產生了一個非常引人入勝的領域，稱為神經營銷。

神經營銷是定性研究方法、神經科學和心理學的結合，以幫助營銷人員了解消費者行為。 換句話說，為什麼讓人們購買產品？

我們如何利用營銷來更好地開展營銷活動以提高知名度？ 我們可以做些什麼來更好地影響跨渠道的購買決策？ 如何使用效用等概念和效用函數等工具來更好地為我們的產品設計研究實驗？

如果您具備神經營銷知識，所有這些問題以及更多問題都會更容易回答。

您甚至可以通過將其與行為經濟學相結合來構建數學模型來進一步了解這些知識。 一個很好的例子是我們如何更好地解釋奢侈品背後的品牌？

有趣是不是？ 好吧，這就是您作為跨學科營銷人員的身份。

結論

跨學科知識是想要擁有有趣職業的專業人士的關鍵。 把它想像成你的蝙蝠俠實用腰帶。

跨學科知識是蝙蝠俠實用腰帶的版本。

您知道的主題越多，解決問題的工具就越多，您可以回答的問題就越複雜。

從您的營銷工作中消除猜謎遊戲，並構建自主系統來幫助您進行數據驅動的營銷工作將產生巨大的結果。

營銷作為一個行業和一門學科都在發展，新一代營銷人員將成為數據驅動的個體。 最後，您不拘一格的知識將幫助您在正確的時間提取、轉換、加載和可視化正確的數據，以獲得最大的影響。

祝營銷愉快！