کاربرد داده کاوی در تحلیل بازاریابی
یکی از مهمترین و اصلی ترین کاربردهای داده کاوی در علم بازاریابی است، زیرا داده کاوی به دلیل حجم زیاد داده، ابزار مناسبی برای شناسایی مشتریان و پی بردن به نیازهای آنهاست.
امروزه شرکت ها و سازمان ها می توانند از طریق کانال های مجازی (موبایل، اپلیکیشن، وب سایت، شبکه اجتماعی و …) داده های زیادی را از مشتریان خود به دست آورند.
داده کاوی برای کشف پایگاه‌های داده بزرگ و بهبود بخش‌بندی بازار استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل روابط بین پارامترهایی مانند سن مشتری، جنسیت، سلیقه و غیره، می توان رفتار آنها را به منظور هدایت کمپین های وفاداری شخصی حدس زد.
کاربرد داده کاوی در بازاریابی بسیار جذاب و جالب است. این سیستم تجزیه و تحلیل بازاریابی به شما این امکان را می دهد که سبد خرید مشتریان خود را تجزیه و تحلیل کنید و اقلامی را که آنها بیشتر دوست دارند پیدا کنید، محصولات مرتبط با خریدشان را به آنها پیشنهاد دهید و در نتیجه فروش خود را افزایش دهید. در این شرایط، داده کاوی رفتار خرید مصرف کنندگان را با مقایسه نتایج فروشگاه های مختلف و مشتریان از گروه های مختلف شناسایی می کند. تجزیه و تحلیل داده ها در مدیریت ارتباط با مشتری و طراحی نرم افزار ارتباط با مشتری نیز مفید است. همانطور که می دانید مدیریت ارتباط با مشتری نقش بسزایی در افزایش مشتریان راضی و وفادار دارد و داده کاوی در این بخش با تجزیه و تحلیل ترجیحات مشتریان به ارائه خدمات و محصولات مرتبط تر کمک می کند.
داده کاوی در سیستم اطلاعات بازاریابی
داده کاوی به بازاریابان کمک می کند رفتار و ترجیحات مشتری را بهتر درک کنند، که آنها را قادر می سازد تا کمپین های بازاریابی و تبلیغات هدفمند ایجاد کنند. به طور مشابه، تیم های فروش می توانند از نتایج داده کاوی برای بهبود نرخ تبدیل سرنخ و فروش محصولات و خدمات اضافی به مشتریان فعلی استفاده کنند.
داده کاوی ابزاری ایده آل برای طراحی محصولات مناسب برای بخش های بازار است. در واقع، با کمک داده کاوی در بازاریابی، می توانید درک کنید که مشتری از محصول شما چه ویژگی هایی را انتظار دارد. البته محصولات نوآورانه دقیقاً آنچه را که مشتری می خواهد ارائه نمی دهند.
داده کاوی چه تفاوتی با تجزیه و تحلیل بازاریابی دارد؟
در حالی که داده کاوی بر استخراج اطلاعات پیش بینی کننده در مورد مشتریان و فروش از پایگاه های داده بزرگ تاکید دارد، تحقیقات بازاریابی سنتی بر شناسایی عواملی تمرکز دارد که بر تصمیمات خرید خانوارها و سازمان ها تأثیر می گذارد.
پنج عنصر اصلی داده کاوی در بازاریابی
داده کاوی در بازاریابی شامل پنج عنصر اصلی است که کاربردهای داده کاوی را تعریف می کنند. این پنج عنصر عبارتند از:
- استخراج، تبدیل و اضافه کردن داده ها به سیستم پایگاه داده.
- ذخیره سازی و مدیریت داده ها در سیستم پایگاه داده.
- دسترسی کارشناسان فناوری اطلاعات به پایگاه داده
- استفاده از نرم افزارهای کاربردی برای تجزیه و تحلیل داده ها.
- ارائه داده ها در قالب مفید
با آموزش صحیح، کارشناسان می توانند این وظایف را انجام دهند و به شرکت ها کمک کنند تا از برنامه های داده کاوی در بازاریابی استفاده کنند.
مدل های داده کاوی
داده کاوی در بازاریابی چندین مدل دارد که در اینجا به چهار مدل اصلی اشاره می شود:
1. طبقه بندی (Classification)
طبقه بندی یکی از رایج ترین تکنیک های داده کاوی است و به معنای ساخت مدلی برای پیش بینی رفتار مشتری بر اساس طبقه بندی سوابق داده ها به دسته های از پیش تعیین شده است.
2. خوشه بندی (Clustering)
خوشه بندی مشتریان به شما این امکان را می دهد که افرادی را که ویژگی های مشترک دارند را در یک پایگاه داده جمع آوری کنید. این ویژگی مشترک می تواند سن، جنسیت، موقعیت جغرافیایی (محل سکونت)، سطح تحصیلات و … باشد.
به عنوان مثال، با استفاده از این تکنیک، می توانید یک تبلیغ هدفمند را برای یک گروه مخاطب همگن مانند نوجوانان، مادران جوان یا بازنشستگان ارسال کنید.
3. پیش بینی (Prediction)
پیش بینی آینده رویای هر بازاریاب است با استفاده از داده‌کاوی، ریاضیات، منطق و برخی تکنیک‌های دیگر، می‌توان به نوعی روند آینده رویدادها را در زمینه‌ای که در آن فعالیت می‌کنیم تخمین زد.
از طرفی با این تکنیک ها می توان تا حدودی نیازها، محصولات و خدمات مورد نیاز مشتری را در آینده نیز پیش بینی کرد.
4. تجسم یا نمایش داده ها (Visualization)
تجسم یا نمایش داده ها یکی از راه های کاهش سردرگمی ناشی از کار با حجم زیاد داده است. این روش به معنای استفاده از ابزارهای ترسیم داده است که کار با این اطلاعات را آسانتر و سریعتر می کند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.