前言
近年來，數據科學、Big Data、AI人工智慧等這些詞彙被高度利用，但品牌主你知道能怎麼有效利用他們來幫助品牌業務上的成效嗎?
數據科學在不同產業上有不同的用途，例如在金融和行業中能預測信用風險、管理投資組合風險；在製造業中能幫助企業有效提升產量、減少不必要的花費等；甚至能幫助物流公司優化貨車送貨路線，以確保更快地交付產品並提高運營效率。
過去在還沒有數據科學的年代，品牌主想了解問題的原因只能透過猜測的方式；現在只要透過數據科學就能用科學的方式找到問題真正的答案。
甚麼是數據科學?
數據科學主要是透過科學的方法幫助品牌解決業務上會遇到的問題，先去理解問題並找出其相對應的資料，在整理完數據資料後將資料全部放入模型中去訓練，最後得出這些資料的相同規律及模式，幫助品牌發掘新市場觀點，並改善及優化業務上的不足。
數據科學對電商品牌來說為甚麼重要?
現今市場上雖然很多品牌主知道數據很重要，卻不知道如何運用，所以品牌往往不會特別發展數據運用這一塊，導致眾多的數據資料沒有被發揮該有的價值，對品牌來說絕對是一大損失。數據科學的應用範圍其實無遠弗屆，而這一股力量也同樣能運用於電商品牌上，例如當品牌需要了解自己的客戶喜歡什麼類別的產品時，就能透過機器學習大量學習數據資料讓它具備對資料的思考判斷能力後，幫助品牌從數據中找到重要的見解；甚至還能進階從數據中預測出未來可能完成購買的消費者，精準鎖定高潛力消費者進行行銷!
針對數據科學，品牌能怎麼去應用數據科學來幫助業績成效、知名度、消費者好感度上做成長和提升?
你一定曾在使用社群軟體時，滑到許多讓你感興趣的廣告，這正是數據科學運用在行銷上最好的例子。機器透過學習使用者的個人行為軌跡去判讀這個人的興趣喜好，藉此推薦他可能會有好感的廣告活動，這樣的方式不但能打到最適合你品牌廣告的使用者，達成廣告行銷目的，且這些使用者有極大的機率會停留看完你的廣告，又能大幅提升廣告的傳達度。不僅如此，還能讓這些對你所屬產業有興趣的潛在客戶趁機認識你的品牌。當廣告投到對的人時，便能用最低的廣告花費大大提升你的品牌知名度甚至是產品轉換率！
在Data Science上塔圖做了甚麼?
因應第三方cookie的消失與淘汰，我們也不斷在第一方數據追蹤機制上做努力，期望能將使用者旅程進行整合與交互作用，讓品牌能跨網域、跨裝置追蹤用戶行為。
過去品牌在下廣告時總會面臨找不到正確TA的問題，現在只要透過數據科學的方法便能從中找到解方，而塔圖LTA受眾包正是希望藉由數據科學去解決這項困擾已久的難題。我們將塔圖聯播網上所有使用者們的行為數據資料，進一步用機器學習的方式來分析這些使用者的行為模式，並打包成500多個不同興趣行為的受眾包，讓廣告主們不用再侷限於Facebook上的受眾選擇，還能精準鎖定近期可能對你商品感興趣的潛在受眾，幫助廣告主有效提升轉換率，充分發揮出數據行為該有的價值。
總結
數據科學已經成為未來必然的趨勢，無論電商產業或傳統產業都不可忽視數據的重要性，該如何運用品牌的數據資料，將會是考驗品牌的一大課題！
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