کاربرد داده کاوی در بازاریابی
سلام خدمت کاربران عزيز به سايت جستير خيلي خوش آمديد در اين مطلب ميخواهيم درباره ي کاربرد داده کاوی در بازاریابی اطلاعات مفيدي در اختيار شما قرار دهيم ما را تا انتهاي مطالب همراهي بفرماييد.
داده‌کاوی چیست
داده‌کاوی (به انگلیسی: Data Mining)، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های رایج کشف دانش در پایگاه‌داده‌ها (به انگلیسی: knowledge discovery in databases) (اختصاری KDD) می‌دانند.
داده‌کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه حجیم داده‌ها را در پی کشف و استخراج، مورد تحلیل قرار می‌دهد. این‌گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع میتوان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.
۱. تجزیه‌وتحلیل سبد خرید
گاهی به تجزیه‌وتحلیل سبد خرید، «تحلیل وابستگی» نیز گفته می‌شود. این نوع تحلیل به خریدهای مشتری توجه می‌کند و در بهبود نحوه چیدمان اجناس در مغازه به فروشنده‌ها کمک می‌کند یا به فروشگاه‌های اینترنتی مثل آمازون کمک می‌کند تا بتوانند بخش «کالاهای مشابه» را بهتر برنامه‌نویسی کنند. «سبد» عنوان عامیانه‌ای از همان چیزی است که خریداران موقع خرید دردست می‌گیرند.
ارزیابی الگوی استفاده از تلفن
برای مثال، با این تحلیل می‌توانید تمام مشتریانی را که از همه‌ی طرح‌های جدید تلفن همراه استقبال می‌کنند، پیدا کنید. بعد تحلیل کنید که شخصیت این دسته به‌گونه‌ای است که نیاز دارند زودبه‌زود چیزهای جدیدی را امتحان کنند. از برآیند این تحلیل‌ها ممکن است تصمیم بگیرید طرح انگیزشی دیگری برای آنها فعال کنید تا همچنان مشتاق به استفاده از اپراتور شما بمانند.
شناسایی تقلب در مطالبه‌ی بیمه
به کمک داده کاوی (دیتا ماینینگ) اطلاعات آرشیو بیمه‌ها، شرکت‌های بیمه می‌توانند مطالباتی را که به احتمال زیاد ازطریق تقلب، به احیای پول از دست‌رفته پرداخته‌اند، شناسایی کنند و قوانینی وضع کنند که از بروز چنین کلاهبرداری‌هایی در آینده جلوگیری کند.
لازم نیست تمام خریدها در یک‌مرتبه باشد تا استفاده از این تحلیل امکان‌پذیر شود. اکثر ابزارهای تحلیلی داده کاوی (دیتا ماینینگ) می‌توانند رفتار خرید را درطول زمان بررسی کنند. پس به شما این امکان را می‌دهند که روندهای مشابه را کشف کنید و فرصت امتحان روش‌های مختلف افزایش فروش را داشته باشید.
۲. پیش‌بینی فروش
این تحلیل به این مورد توجه می‌کند که مشتریان چه موقع خرید کرده‌اند و سعی می‌کند پیش‌بینی کند احتمالا دوباره کِی خرید خواهند کرد؟ از این تحلیل می‌توانید برای تعیین استراتژی موجودی انبار یا یافتن محصولات مکمل برای فروش استفاده کنید. این تحلیل تعداد مشتریان شما را در بازار مشخص می‌کند و پیش‌بینی می‌کند که چه تعدادی از آنها خرید خواهند کرد. مثلا فرض کنید در خیابان انقلاب آشپزخانه‌ای دارید. در ادامه سؤالاتی ذکر می‌شود که خوب است از خودتان بپرسید:
- چه تعداد از افراد، خانوار‌ها یا کسب‌و‌کارهایی که در یک کیلومتری شما هستند ممکن است به شما سفارش غذا دهند؟
- چه تعداد رقیب در این یک کیلومتر وجود دارد؟
- چه تعداد فرد، خانوار یا کسب‌و‌کار در ۵ کیلومتری شما حضور دارند؟
- چه تعداد رقیب در این ۵ کیلومتر وجود دارد؟
نکته: وقتی زمان پیش بینی فروش فرا می‌رسد، ۳ جریان نقدینگی متفاوت را درنظر بگیرید: واقع‌بینانه، خوش‌بینانه و بدبینانه. در این حالت می‌دانید در بدترین حالت به چه میزان سرمایه احتیاج دارید تا بتوانید شرایط را تاب بیاورید.
۳. بازاریابی پایگاه داده
با بررسی الگوی خرید مشتری و مشاهده‌ی خصوصیات جمعیت‌شناختی و روان‌شناختی مشتریان، می‌توانید پروفایل بسازید و محصولاتی خلق کنید که خودشان خودشان را بفروشند! قطعا هر بازاریابی برای اینکه پایگاه داده‌ی ارزشمندی داشته باشد باید به تکمیل داده‌ها ادامه دهد. شما داده‌های خودتان را ازطریق اطلاعات فروش، نظرسنجی‌ها، ایمیل‌ها و پرسشنامهها تکمیل و بعد مشتریان را براساس این دانش هدف‌بندی می‌کنید.
نکته: فرآیند داده کاوی یا دیتا ماینینگ از جمع‌آوری اطلاعات شروع می‌شود. مثلا اگر صاحب یک آشپزخانه هستید، پایگاه داده‌ی شما شامل موارد زیر می‌شود:
- سوابق خریدی که ازطریق تخفیفی که در سایت x داده‌اید به‌دست آمده است (مثلا ۵٪ تخفیف خرید یا تخفیف‌های مرحله‌ای).
- مسابقاتی که برگزار کرده‌اید تا اطلاعات بیشتری درباره‌ی محل سکونت مشتریان‌تان به‌دست آورید.
- خبرنامه‌های الکترونیکی که می‌فرستید تا مشتریان را از تازه‌های هر هفته باخبر کنید و در کنار آن برای‌شان نظرسنجی می‌فرستید تا از آنها اطلاعات بیشتری دریافت کنید و بتوانید درباره‌ی محصولات و روش‌های افزایش جدید برنامه‌ریزی کنید.
- اکانت توئیترتان که مکانی است برای شنیدن نظرات مثبت و منفی مخاطبان‌تان.
وقتی این داده‌ها را جمع‌آوری کردید، دنبال فرصت بگردید. مثلا بهترین روزها برای اجرای روش‌های افزایش فروش ازطریق تخفیف کدام‌اند؟ از خودتان بپرسید مشتریان محلی شما چه کسانی هستند و چطور می‌توانید این مشتریان را به «طرفداران» برند خود تبدیل کنید؟
۴. برنامه‌ریزی بازارپردازی (مرچندایز)
مرچندایزینگ به طراحی چیدمان فروشگاه برای بازاریابی بهتر کالاها و فروش بیشتر مربوط می‌شود. برنامه‌ریزی بازارپردازی برای هر دو مدل شرکت آنلاین و آفلاین مفید است. در حالت آفلاین، شرکتی که به‌دنبال رشد ازطریق افزودن فروشگاه‌ها است می‌تواند میزان مرچندایز موردنیاز را ازطریق برآورد چیدمان فروشگاه فعلی خود برآورد کند. در کسب‌و‌کار آنلاین برنامه‌ریزی مرچندایز می‌تواند به تعیین گزینه‌های موجودی و انبارداری کمک کند.
رویکرد درست، شما را به پاسخ‌هایی می‌رساند تا بتوانید در مورد موارد زیر تصمیم‌گیری کنید:
- استهلاک انبار: بازارپردازی می‌تواند به‌راحتیِ به‌روزرسانی یک مقاله‌ی پی‌دی‌اف باشد تا لوازم جانبی جدید یا قدیمی را وارد کنید.
- انتخاب محصول: داده کاوی (Data Mining) به شما کمک می‌کند تا تعیین کنید مشتریان طالب کدام محصولات هستند. لازمه‌ی این تحلیل این است که روی مرچندایز رقبای خود هم مطالعه داشته باشید.
- تراز کردن موجودی انبار: داده‌کاوی کمک می‌کند میزان مناسب موجودی انبار را نیز تعیین کنید. نه خیلی زیاد نه خیلی کم و در طول سال یا فصل‌های خرید مشتریان.
- قیمت‌گذاری: داده کاوی حتی می‌تواند کمک کند مناسب‌ترین قیمت برای محصول‌تان را هم پیدا کنید. چون از حساسیت‌های مشتری پرده‌برداری می‌کنید.
۵. بازاریابی کارت
اگر کسب‌و‌کار شما شامل صدور کارت اعتباری می‌شود، می‌توانید ازطریق الگوی مصرف، مشتریان را به بخش‌هایی تقسیم کنید و بعد براساس آن بخش‌ها برنامه‌های حفظ مشتری، هدف‌گذاری محصولات برای توسعه و طراحی قیمت را طرح‌ریزی کنید.
یک مثال خوب برای این مورد درباره‌ی زمانی است که ایالات متحده تصمیم گرفت برای کسانی که به‌طور مرتب به خارج از کشور مسافرت می‌کنند کارت اعتباری مخصوص صادر کند. آژانس بازاریابی، پایگاه داده را به مسافران مرفه تقسیم‌بندی کرد (۳۰ هزار نفر با سطح درآمد بالا). این آژانس برای بازار هدف ایمیل مستقیم فرستاد و ۳٪ پاسخ دریافت کرد. ممکن است به‌نظرتان رقم ناامیدکننده‌ای باشد. اما جالب است بدانید این رقم از استاندارد صنعت بالاتر بود! خیلی از مؤسسات مالی بزرگ به‌طور معمول به‌میزان نرخ ۰.۵٪ پاسخ دریافت می‌کنند. این نشان می‌دهد پایگاه داده زمانی که بازاریابی کارتی انجام شود چقدر می‌تواند مؤثر باشد.
نکته: قطعا در صدور کارت اعتباری هزینه‌هایی هست که هر شرکتی از پس آن برنمی‌آید. اما اگر شما از پس این مخارج برمی‌آیید، حتما انجامش دهید. تحلیل رفتار خرید مشتری براساس عادات کارت اعتباری‌شان می‌تواند چشم‌انداز را عملی کند. طوری‌که به روش‌های افزایش فروش و برنامه‌های بازاریابی جهت مناسبی می‌دهد تا درآمد بیشتر و وفاداری مشتری بالاتری را تجربه کنید.
۶. تحلیل جزئیات تماس ثبت شده
اگر شرکت شما به ارتباطات مخابراتی مربوط است، پس می‌توانید داده‌های واردشده را برای بررسی الگوها، ساختن پروفایل مشتری و سپس ساختن یک ساختار قیمت گذاری مجزا برای به‌حداکثررساندن سود استفاده کنید. همچنین می‌توانید از روش‌هایی برای افزایش فروش استفاده کنید که با اطلاعات به‌دست‌آمده همخوانی داشته باشند.
یک اپراتور موبایل در چین با ۶۰۰ هزار مشترک می‌خواست با تحلیل داده‌های خود به یک برنامه بازاریابی برسد که رقیب را شکست دهد. اولین کاری تیم تحلیل داده این بود که شاخصی تعیین کردند که با آن، رفتار تماس‌گیرنده را توصیف کند. سپس این شاخص را براساس عناصر زیر به ۱۵ بخش تقسیم کردند:
- متوسط دقایق استفاده برای هر کاربر؛
- درصد تماس‌های محلی؛
- درصد تماس‌های از راه دور؛
- درصد تماس‌های آی‌پی؛
- درصد رومینگ؛
- درصد زمان‌هایی که خطوط تماس محلی آزاد هستند؛
- درصد زمان‌هایی که خطوط تماس از راه دور آزاد هستند؛
- درصد زمان‌هایی که خطوط تماس رومینگ آزاد هستند.
دپارتمان بازاریابی باتوجه به این اطلاعات، استراتژی مرتبط با هر بخش را طراحی کرد. برای مثال برای گروه‌های مختلف برنامه‌هایی مثل افزایش رضایت مشتری، تحویل سرویس پیامک باکیفیت و برنامه‌ای برای تشویق به مکالمه‌ی بیشتر تهیه شد.
نکته: چه براساس داده‌ی موبایل مشتری، چه براساس خدمات تماس مشتری، در داده‌های موجود در جزئیات تماس ثبت‌شده غوطه‌ور شوید تا راه‌هایی برای بهبود خدمات فعلی خود یا یافتن فرصت‌های افزایش فروش جدید پیدا کنید.
۷. وفاداری مشتری
در دنیایی که جنگ قیمت روی می‌دهد، هربار که رقیب قیمت پایین‌تری پیشنهاد دهد، شما با کاهش مشتری مواجه خواهید شد. شما می‌توانید با استفاده از داده کاوی به‌خصوص به کمک رسانه‌های اجتماعی، این ضرر را به‌حداقل برسانید.
یعنی، حالا که وفاداری مشتری اهمیت زیادی دارد، برخی شرکت‌ها از رسانه‌ی اجتماعی به بهترین نحو استفاده می‌کنند تا برنده‌ی رقابت شوند. آنها با استفاده از این رسانه‌ها تلاش می‌کنند نظر مشتریان را بفهمند و برای جذب مشتریان جدید و حفظ مشتریان قبلی تلاش می‌کنند. برخی از ترفندهای چنین شرکت‌هایی شامل موارد زیر می‌شود:
نوآوری کارمند
با استفاده از برخی ابزارها از کارمندان نظرخواهی می‌کنند تا ایده‌هایشان را درباره‌ی راه‌های ارتقای علاقه‌مندی مشتری، توسعه محصول و رشد آتی به‌اشتراک بگذارند. چه‌کسی گفته داده کاوی در بازاریابی همیشه باید در سمت مشتری صورت گیرد؟
فیس‌بوک
ازطریق روشی به نام «خوشه‌بندی مشتری»، میتوان با بررسی داده‌ی مخاطبان فیس‌بوک به ایده‌هایی برای ارتقای برند، رضایت بیشتر مشتریان و افزایش وفاداری رسید.
Faceoff
یک اپلیکیشن خارجی به نام Faceoff وجود دارد که مردم می‌توانند در آن ایده‌های احتمالی خود را خلق کنند و به ایده‌ی دیگران رأی دهند. برای مثال، شاید کسی پیشنهاد دهد که یک شبکه‌ی اجتماعی مخصوص برای افراد داخل هواپیما راه بیندازیم. ممکن است فرد دیگری پیشنهاد ساخت اپلیکیشنی را بدهد که بتواند نشان دهد زمانی‌که سوار هواپیما هستیم، فضای زیر هواپیما چه شکلی است؟ بعد، مردم این ایده‌ها را می‌بینند و رأی می‌دهند. این فضا، امکان می‌دهد شرکت‌ها از ایده‌ی مشتریان‌شان باخبر شوند و میزان محبوبیت این ایده‌ها را براساس نتیجه‌ی آرا مشاهده کنند.
نکته: در زمان داده کاوی (دیتا ماینینگ) تمرکز روی اعدادی مثل ارزش طول عمر مشتری، می‌تواند هزینه‌های کسب شما را پایین بیاورد. اما مهم‌تر اینجاست که بفهمید «چرا» مشتریان شما را ترک می‌کنند؟ اینجا همان‌جایی است که ترکیبی از راهکارها برای‌تان کاربردی می‌شوند. چون داده‌ها فقط به شما می‌گویند مشتریان «کجا» شما را ترک کرده‌اند. بعد با مصاحبه و پرسشنامهها می‌توانید به این نتیجه برسید که «چرایی» ترک آنها چیست.
سه نرم افزار کاربردی برای داده کاوی(دیتا ماینینگ)
نرم افزار رپیدماینر
RapidMiner قوی ترین و آسان ترین نرم افزار برای آنالیز داده ها به صورت عددی و نمایش گرافیکی نتایج حاصل از تحلیل داده ها است.
هم چنین این نرم افزار قابلیت ورود کدهای داده کاوی از سایر برنامه ها مانند R و Python را دارد و می تواند از داده های سایر نرم افزار های داده کاوی مانند: Microsoft Excel و Microsoft Access ,Oracle ,IBM DB ,Microsoft SQL Server ,Teradata نیز استفاده کند.
این نرم افزار در زمینه داده کاوی اعم از خوشه بندی داده ها، طبقه بندی، استخراج الگوهای پرتکرار، انتخاب ویژگی، متن کاوی و پردازش تصویر(که اخیرا مطرح شده است) کاربرد فراوانی دارد
نرم افزارR
نرم افزار R محیطی برای محاسبات آماری و تحلیل داده را فراهم می کند. این نرم افزار از نظر دستورات شباهت زیادی به نرم افزار آماری S-PLUS دارد؛ اما می توان گفت که این دو نرم افزار دارای هسته های متفاوتی هستند که هر کدام قابلیت های متفاوتی را فراهم می کند.
به عنوان یک زبان استاندارد غیر رسمی برای کارهای آماری و داده کاوی مطرح می شود. دلیل محبوبیت این نرم افزار در سالهای اخیر در درجه اول رایگان بودن این نرم افزار است.همچنین این نرم افزار بر روی انواع سیستم عامل ها قابل نصب است
این نرم افزار آماری توسط Robert Gentlman و Ross Ihaka در گروه آمار دانشگاه اوکلند نیوزلند در سال ۱۹۹۵ طراحی شده و جالب این است که از آنجایی که نام این دو نفر با R شروع شده، این نرم افزار “R” نامگذاری شده است!
براساس گزارش TIOBE language rankings زبان R جایگاه هشتم را در بین تمام زبان‌های برنامه‌نویسی دارد که میتوان گفت در رقابت با زبان‌های general purpose جایگاه فوق‌العاده‌ای است.
در صورت علاقه مندی از مطالب زیر دیدن فرمایید:
