کاربرد داده کاوی در تقسیم بندی مشتری
داده کاوی نقش مهمی در بازاریابی دارد و کاملاً جدید است. اگرچه این زمینه به سرعت در حال گسترش است، اما داده کاوی هنوز برای بسیاری از بازاریابان که تنها به تجربیات خود اعتماد دارند، موضوعی خارجی است. تکنیک های داده کاوی نمی تواند جایگزین نقش مهم کارشناسان حوزه و دانش تجاری آنها شود.
به عبارت دیگر، الگوریتم های داده کاوی قدرتمند هستند اما بدون حمایت فعال کارشناسان تجاری نمی توانند به طور موثر کار کنند. ما می توانیم با ترکیب این تکنیک ها و تخصص تجاری به نتایج مفیدی دست یابیم.
به عنوان مثال، توانایی یک تکنیک داده کاوی را می توان با ترکیب تجربه افراد در این زمینه به طور قابل توجهی افزایش داد یا اطلاعات کسب و کار را می توان در یک مدل داده کاوی ادغام کرد تا نتیجه موفقیت آمیزتری ایجاد کرد. علاوه بر این، این نتایج همیشه باید توسط کارشناسان تجاری ارزیابی شود.
بنابراین، دانش کسب و کار می تواند به نتایج داده کاوی کمک کرده و آن را غنی کند. از سوی دیگر، تکنیک های داده کاوی می توانند الگوهایی را استخراج کنند که حتی باتجربه ترین افراد تجاری ممکن است از قلم افتاده باشند.
در نتیجه، ترکیب تخصص حوزه کسب و کار با قدرت تکنیک های داده کاوی می تواند به سازمان ها کمک کند تا در تلاش برای بهینه سازی مدیریت مشتری مزیت رقابتی کسب کنند. الگوریتم‌های خوشه‌بندی، گروهی از تکنیک‌های داده کاوی، یکی از رایج‌ترین روش‌های مورد استفاده برای تقسیم‌بندی مجموعه داده‌ها بر اساس شباهت‌هایشان است.
داده کاوی در تقسیم بندی مشتری
“داده کاوی” امروزه ابزاری کلیدی برای بهبود شرایط کسب و کار از جنبه های مختلف از جمله “مدیریت ارتباط با مشتری”، “مدیریت زنجیره تامین”، “بازاریابی دیجیتال” است. (Digital Marketing) و بسیاری موارد دیگر، متحول شده است. مسائل مختلفی را می توان بر روی داده های جمع آوری شده از مشتریان در یک سازمان تعریف کرد. از جمله این مسائل، تحلیل رفتار خرید مشتریان یک کسب و کار و تقسیم بندی مشتریان بر این اساس است. در مقاله زیر روش تحلیل رفتار و تقسیم بندی مشتریان با داده کاوی آموزش داده شده است.
داده کاوی همچنین می تواند برای توسعه طرح های تقسیم بندی بر اساس ارزش فعلی یا مورد انتظار مشتریان استفاده شود. این بخش‌ها برای اولویت‌بندی مداخلات بازاریابی و مدیریت مشتری با توجه به اهمیت هر مشتری ضروری هستند.
داده کاوی تقسیم بندی چیست؟
تقسیم‌بندی داده‌ها فرآیند جمع‌آوری داده‌هایی است که در اختیار دارید و آنها را تقسیم می‌کنید و داده‌های مشابه را بر اساس پارامترهای انتخابی با هم گروه‌بندی می‌کنید تا بتوانید از آنها به طور مؤثرتری در بازاریابی و عملیات استفاده کنید. نمونه هایی از تقسیم بندی داده ها می تواند: جنسیت. مشتریان در مقابل مشتریان بالقوه
کدام تکنیک داده کاوی برای تقسیم بندی بازار مناسب است؟
روش‌های خوشه‌بندی K-means اغلب برای شناسایی بخش‌های همگن بازار بر اساس مجموعه‌ای از متغیرهای توصیفگر استفاده می‌شوند.
k-means یکی از ساده ترین الگوریتم های یادگیری بدون نظارت است که مشکل خوشه بندی شناخته شده را حل می کند. این روش از یک روش ساده و آسان برای طبقه‌بندی یک مجموعه داده از طریق تعداد معینی از خوشه‌ها (فرض کنید k خوشه) پیشینی ثابت را دنبال می‌کند. ایده اصلی این است که k مرکز را برای هر خوشه تعریف کنیم. این مراکز باید به شکلی زیرکانه قرار داده شوند زیرا مکان های متفاوت باعث نتایج متفاوت می شود. بنابراین، انتخاب بهتر این است که آنها را تا حد امکان دور از یکدیگر قرار دهید.
داده کاوی برای درک رفتار مشتری
فرآیند داده کاوی به شما کمک می کند تا الگوهای خرید مشتریان خود را شناسایی کنید. همچنین شما را در مورد رفتار مصرف کننده روشن می کند، که به نوبه خود به شما کمک می کند نظرات مصرف کنندگان خود را در مورد محصولات و خدمات خود درک کنید.
سازمان‌های خرده‌فروشی و بازاریابی در حال جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها از مشتریان هستند، اما همیشه از این اطلاعات استفاده نمی‌کنند. از آنجایی که مقررات جدید حفظ حریم خصوصی وعده محدود کردن استفاده و اشتراک گذاری داده های خصوصی را می دهد، استفاده عاقلانه از داده ها اهمیت فزاینده ای پیدا می کند.
در زیر چند نکته تخصصی برای داده کاوی موثرتر مشتری آورده شده است.
1. از گذشته برای فعال کردن آینده استفاده کنید
توصیه های خرید معمولاً اولویت اول طراحان وب سایت خرده فروشی است. در اینجا، مانند بسیاری از چالش های داده کاوی دیگر، هرچه داده های بیشتری و دسترسی به آن آسان تر باشد، بهتر است.
به گفته بن لوریکا، دانشمند ارشد داده در O’Reilly Media، یک شرکت یادگیری آنلاین برای شرکت‌ها، پلتفرمهای زیرساخت داده برای تحقق همه این‌ها همیشه بهتر می‌شوند.
وی گفت: علاوه بر این، پلتفرم‌ها بهتر می‌شوند و داده‌ها را در زمان واقعی جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند و در عین حال حریم خصوصی و امنیت را حفظ می‌کنند.
2. با مشتریان به زبان خودشان صحبت کنید
فروشندگان می دانند که بر اساس اینکه مشتری چه کسی است و به دنبال چه چیزی می گردند، شرایط خود را تطبیق دهند. در مورد کانال های دیجیتال هم همینطور است.
3. داده ها را دموکراتیک کنید
همانند خریداران شخصی Chico، داده کاوی مشتری زمانی می تواند بسیار قدرتمند باشد که توسط افرادی انجام شود که می توانند بیشترین استفاده را از اطلاعات ببرند.
رابرت جانسون، مدیر ارشد فناوری اینترانا، یک شرکت پلت‌فرم داده‌های مشتری، گفت: اغلب اوقات، دسترسی به داده‌ها به تعداد محدودی از کارمندان متمرکز می‌شود.
او گفت که به ویژه کارشناسان بازاریابی و تبلیغات باید تا حد امکان به داده ها نزدیک باشند. آنها کسانی هستند که می دانند چه تجزیه و تحلیل و چه سوالاتی بیشترین ارزش را برای کسب و کار خواهد داشت.
4. آینده را در آغوش بگیرید
ولید ایوب، مدیر ارشد فناوری Rubikloud Technologies که نرم‌افزار هوش مصنوعی را برای کمک به خرده‌فروشان در تصمیم‌گیری هوشمندانه می‌سازد، گفت: اغلب اوقات، تجزیه و تحلیل یک عملکرد رو به عقب است.
او گفت: «در نتیجه، به خریداران پرسونای شیرینی برش داده می شود که همراه با رفتارهای خرید آنها تکامل نمی یابد.
اما یادگیری ماشینی می تواند به شرکت ها کمک کند تا در مورد رفتارهای آینده پیش بینی کنند و فرصت های بازاریابی جدید ایجاد کنند.
5. به ابر (Cloud) نگاه کنید
یکی از بزرگترین توانمندسازهای پیشرفته و موثر داده کاوی مشتری، حرکت به سمت ابر است. پلتفرمهای ابری ذخیره‌سازی آسان حجم عظیمی از داده‌ها را ارائه می‌دهند و امکان ادغام سریع با محصولات و خدمات تحلیلی شخص ثالث را فراهم می‌کنند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.