Automatiseeritud analüütika kasutamine kliendiandmete väljaselgitamiseks

Intro

Tänapäeval töötavad ettevõtted suurte andmemahtudega ja selleks, et püsima jääda, peavad nad teadma, kuidas neid andmeid nende heaks tööle panna. See on hea viis edu saavutamiseks, sest kui te saate analüüsida oma toodetud ja kogutud andmeid, saate teha paremaid otsuseid, näiteks turundusstrateegiaid, paremat kasutajakogemust oma veebisaidil või isegi kontrollida, millised leheküljed annavad teile kõige rohkem külastajaid, ja leida viise, kuidas neid veelgi suurendada.

Milliseid meetodeid saab siis kasutada, et saada neid analüüsitud andmeid suurtest andmekogumitest? Millist kasu annab selline analüüs klienditeadmiste ja prognoosiva analüüsi saamisel? Ja lõpuks, milliseid väljakutseid ja suundumusi tuleks oodata, kui alustame automatiseeritud andmeanalüüsiga? Sukeldume sisse!

Andmete kogumise ja analüüsimise meetodid automatiseeritud analüüsis

Automatiseeritud analüüs on võimas vahend, millel on ka palju meetodeid ja viise andmete kogumiseks. Kuna iga lähenemisviis sobib erinevateks teabe saamise viisideks ja ka erinevateks eesmärkideks, on hea teada, mida iga neist protsessis kasutab ja kuidas neid enda kasuks kasutada.

Allikas: Clicdata

Automatiseeritud analüüsis kasutatavad andmekogumismeetodid:

• veebikaapimine. Kõige populaarsem viis andmete hankimiseks veebilehtedelt.

Veebikaapimist saab teha nii käsitsi kui ka automaatselt, kuid kui tegemist on suurte andmemahtudega, siis eelistatakse automatiseerimist. Veebikaapimiseks on vaja teadmisi Pythoni raamatukogudest BeautifulSoup ja Scrapy ning põhiteadmisi HTML-struktuuri kohta, et oleks võimalik õigeid andmeid välja võtta.

Kasutusjuhtum: e-kaubanduse veebisait võib kasutada veebikaapimist, et koguda teavet, näiteks teavet toodete, hindade ja klientide hinnangute kohta konkurentide veebisaitidelt.

• APId. APId võivad olla hea võimalus teabe hankimiseks veebisaitidelt (välised teenused, rakendused), kuna need võimaldavad automatiseeritud süsteemidel andmeid taotleda ja saada neid otse teisest tarkvarast (teenusest).

APId on sotsiaalmeedia platvormidel populaarsed võimalused (nt Twitter API või Facebook Graph API), kuna need võimaldavad neid kasutavatel ettevõtetel saada analüütilisi andmeid, näiteks klientide suhtlusstatistikat, trende ja tagasisidet.

Kasutusjuhtum: APId võimaldavad ettevõtetel teha päringuid sotsiaalmeedia teenuste kohta ja saada vajalikku teavet JSON- või XML-vormingus, mida saab hiljem hõlpsasti töödelda.

• tehinguandmed. See valik tähendab, et andmeid kogutakse tehingutest, mille hulka kuuluvad müük, ostud ja online-maksed. Siinkohal on abiks täiustatud analüüsivahendid, nagu SQL-andmebaasid, andmeladu või isegi spetsiaalne analüüsitarkvara (nt Tableau või Microsoft Power BI), kuna need on loodud seda tüüpi andmete haldamiseks ja analüüsimiseks.

Kasutusjuhtum: jaemüüja saab seda andmete väljavõtteviisi kasutada müügitehingute andmete saamiseks ja analüüsimiseks. See võib aidata neil leida mõned varjatud ostumustrid, tulutrendid või isegi klientide käitumise, et hiljem saaks nad oma turundusstrateegiat isikupärastada, et suurendada müüki.

Automatiseeritud analüüsi tehnoloogiad

Kogutud andmeid saab analüüsida mitmel viisil. Enamasti kasutavad andmeanalüütikud automatiseeritud analüüsiks masinõpet (ML), loomulikku keeletöötlust (NLP) tunnetusanalüüsiks, andmekaevandamist suurte andmehulkade analüüsimiseks ja sisulise ülevaate saamiseks ning prognoosivat analüüsi suundumuste ja klientide käitumise prognoosimiseks. Räägime allpool lähemalt igast lähenemisviisist:

• masinõppe algoritmid. ML-algoritmid on automatiseeritud analüüsi keskmes. Nad aitavad analüüsida andmeid ja leida mustreid, mis teevad analüüsitud andmete põhjal prognoose. Näiteks kui olete jaekaubanduses, kasutage ML-i, et ennustada klientide ostukäitumist selle põhjal, kuidas nad oma eelmisi ostusid sooritasid.
• loomuliku keele töötlemine (NLP). Kuna lihtsa andmeanalüüsiga ei leia alati häid teadmisi, on tore proovida NLP kasutamist. See on lähenemisviis, mis võimaldab analüüsida andmestikku, mis sisaldab teksti, näiteks tagasisidet, sotsiaalmeediapostitusi või isegi tugipileteid, et saada toote kohta kasulikke teadmisi. Täpsemalt öeldes, kui soovite teada, kas kliendile meeldib/ei meeldi teie toode, saate neid andmeid saada, lubades NLP-l otsida emotsionaalselt värvitud fraase ja sõnu, et rühmitada neid negatiivsete, neutraalsete ja positiivsete sõnade järgi ning lõpuks saada parema ülevaate oma toote kohta.
• andmete kaevandamine. See on mõeldud neile, kellel on vaja analüüsida suuri andmehulki ja leida mõttekaid mustreid, seoseid ja anomaaliaid. Seda lähenemisviisi kasutatakse sageli riskijuhtimiseks, pettuste avastamiseks ja turu segmenteerimiseks.
• prognoosiv analüüs. See lähenemisviis tähendab, et lasete automatiseeritud süsteemidel saada varem salvestatud ajaloolisi andmeid, analüüsida neid ning prognoosida tulevasi suundumusi ja klientide käitumist. See on populaarne valik finantsandmetega, nõudluse prognoosimisega ja riskihindamisega tegelevate ettevõtete jaoks.

Kliendiandmete töötlemise ja tõlgendamise viisid

Kui hakkate kasutama automatiseeritud analüüsi, on hea teada, mida täpselt soovite analüüsitud andmetega teha. Siinkohal oleme koostanud nimekirja kogutud andmete töötlemise viisidest klientide käitumise tõlgendamiseks:

• segmenteerimine - klientide jagamine gruppidesse konkreetsete tunnuste alusel (demograafilised andmed, ostuharjumused, huvid). See on hea võimalus ettevõtetele, kes otsivad sihtturundust/isikupärastatud pakkumisi.
• käitumisanalüüs - analüüsige, kuidas kasutajad käituvad teie veebisaidil, et saaksite paremini aru, kas teil on vaja parandada veebisaidi navigeerimist, parandada kasutajakogemust või teha paremaid turundusstrateegiaid.
• tunnetusanalüüs - saate oma toote kohta teavet sotsiaalmeediast, arvustustest ja tagasisidest. See aitab teil töötada oma toote või teenuse negatiivsete aspektidega, parandada vajadusel selle kvaliteeti jne.

Automatiseeritud analüüsi eelised klientide käitumise mõistmisel

Automatiseeritud analüüsiga kaasneb palju kasu, mis on väga kasulik, eriti kui otsustate hakata kasutama suuri andmekogumeid, et suurendada oma klientide käitumist ja kogemusi.

See ei aita teil mitte ainult töödelda suuri andmekogumeid mõne minutiga, vaid annab teile ka väärtuslikke nõuandeid nende andmete põhjal. Arutame siinkohal automatiseeritud analüüsi kasutamise kõige silmapaistvamaid eeliseid ja seda, kuidas see võib teie ettevõtet aidata.

Allikas: Kanaries

Suurte andmemahtude töötlemine

Üks kasu, mis aitab palju, on võime analüüsida suuri andmemahte, mis on sageli terabaidi või petabaidi suurused - see on koht, kus traditsioonilised andmete analüüsimise viisid ei toimi.

ML-algoritmid ja raamistikud, nagu Apache, Hadoop ja Spark, aitavad teil andmeid kiiresti ja tõhusalt töödelda, sest need tehnoloogiad kasutavad ülesannetega töötamiseks pilvekeskkondi, mis kiirendavad protsesse märkimisväärselt.

Tõhusus ja kiirus

Analüüs, mille tegemiseks võis kuluda nädalaid või kuid, saab nüüd tänu tehisintellektile, mis on automatiseeritud analüüsi põhikomponent, teha mõne sekundiga. Näiteks saab AI liikuda klientide andmete ümber kiiresti üle platvormide, kogudes andmeid - sotsiaalmeedia, klienditoe kõned ja veebisaidi suhtlus. Tänu sellisele kiiremale lähenemisele saavad ettevõtted nüüd väärtuslikku teavet, et teha paremaid otsuseid olemasolevate andmete kohta.

Leia varjatud mustrid ja suundumused

Masinõppe algoritmid on head ka selliste mustrite ja suundumuste leidmisel, mis võivad käsitsi analüüsimisel välja jääda. ML-i kasutades saate saada peeneid käitumismustreid ja eelistusi ning isegi ennustada tulevasi suundumusi. Üks näide on see, et klastrialgoritmid võivad kliente segmenteerida sarnase käitumise või eelistustega rühmadesse, mis võivad jääda täiesti manuaalse analüüsi kasutamisel tähelepanuta.

Ennustav ülevaade

Ennustav analüüs kasutab ettevõtte varasemate andmete põhjal klientide tulevase käitumise prognoosimiseks. See hõlmab selliseid tehnikaid nagu:

• regressioonianalüüs;
• otsustuspuud;
• närvivõrgud.

Need on kasulikud neile, kes soovivad käivitada uue toote ja soovivad prognoosida klientide võimalikku reaktsiooni, äravahetamise tõenäosust ja eluaegset väärtust. Samuti on see hea viis kliendisuhtluse personaliseerimiseks ja äristrateegiate kohandamiseks.

Parem kliendikogemus

Viimane eelis on see, et mida paremini on analüüs tehtud, seda paremini mõistate oma kliente. Isikupärastamise algoritmide abil saate hõlpsasti kohandada tootesoovitusi, turundussõnumeid ja palju muud konkreetsele kliendile, suurendades seeläbi kaasatuse määra, kasutajakogemust ja üldist emotsionaalset tunnet teie ettevõtte suhtes.

Automatiseeritud analüüsi abil saadud teabe liigid

Millist infot saab automatiseeritud analüüsi abil saada? Neid on palju, nii et uurime siinkohal välja.

Allikas: Suurepärane õppimine

Klientide demograafia ja segmenteerimine

Analüüsitööriistad kasutavad algoritme, et leida järgmist teavet:

• vanus;
• sugu;
• asukoht;
• haridus;
• sissetulekute tase.

ML kasutab neid ja paljusid teisi tegureid parema segmenteerimise loomiseks, aidates teil seega läheneda igale kliendirühmale personaalsemalt. Näiteks liigitab otsustuspuu algoritm kasutajad erinevatesse segmentidesse, et saaksite hiljem luua paremini suunatud turundusstrateegiaid.

Ostumustrid ja -käitumine

Automatiseeritud analüüs kasutab selliseid meetodeid nagu assotsiatsioonireeglite õppimine (nt Apriori ja Eclat algoritmid), et näha seoseid erinevate toodete ja klientide ostuharjumuste vahel.

Näiteks turukorvianalüüs on suurepärane võimalus teada saada, milliseid tooteid ostetakse sageli koos, samuti aegridade analüüs, mis võimaldab teil analüüsida müügitrende aja jooksul ja prognoosida nõudluse kõikumist.

Klientide tagasiside ja tunnetusanalüüs

Sentimentanalüüsi abil saate NLP abil teada klientide tundeid ja arvamusi. Mida NLP kasutab sentimentaalanalüüsis:

• klientide tagasiside;
• ülevaated;
• tootega seotud sotsiaalmeediapostitused.

NLP algoritmid, nagu LSTM (Long Short-Term Memory) võrgud töötavad kogutud tekstiga, et liigitada see emotsioonidega seotud sõnade alusel positiivseteks, negatiivseteks ja neutraalseteks. Tänu sellisele lähenemisviisile saab ettevõte tervikliku arusaama sellest, kas tema toodet tajutakse positiivselt või negatiivselt ja mida täpselt tuleks parandada, et seda paremaks muuta.

Veebipõhine suhtlus ja digitaalne jalajälg

Oluline on teada, kuidas kasutajad teie veebisaidi/tootega suhtlevad, ning sellised tööriistad nagu Google Analytics võivad teid selles aidata. Need jälgivad kasutajate interaktsiooni, mis hõlmab veebisaidi külastusi, klikimismustreid ja sotsiaalmeedias osalemist, et leida näiteks kõige populaarsemad leheküljed või funktsioonid, lehel veedetud aeg, põrgatuse määr jne. See kõik on kasulik, kui soovite oma veebisaiti parandada, kuid ei tea, kust alustada.

Probleemid automatiseeritud analüüsi ja lahenduste rakendamisel

Koos automatiseeritud analüüsi suure hulga eeliste ja kasutusviisidega kaasnevad ka probleemid, millega tuleb tegeleda. Jätka kerimist ja uuri, mis võib olla takistuseks automatiseeritud andmeanalüüsi kasutamisel.

Allikas: Millimeetriline

Andmekaitseprobleemid

Andmete automatiseerimine tähendab sageli tööd tundlike andmetega. See on üks põhjusi, miks paljud näitavad oma muret. Üks võimalus andmete lekkimise vältimiseks on kasutada krüpteerimistehnoloogiaid, näiteks SSL/TLS andmete edastamiseks ja AES andmete puhkamiseks.

Ettevõte peaks järgima ka selliseid eeskirju nagu GDPR ja CCPA (need tagavad ranged suunised andmete kogumise, töötlemise ja säilitamise kohta).

Vajadus kvalifitseeritud personali järele

Kui otsustate kasutada automatiseeritud andmeanalüüsi, veenduge, et teil on olemas spetsialistid, kellel on kogemusi andmetöötluse, masinõppe ja suurandmete tehnoloogiate valdkonnas. Kui teil ei ole aega professionaalse andmeanalüütiku leidmiseks, investeerige olemasoleva personali täiendkoolitusprogrammidesse.

Lisaks sellele võite kasutada ühte paljudest analüütikaplatvormidest, mis pakuvad kasutajasõbralikke liideseid ja on üldiselt laiemale publikule kättesaadavamad (nt AWS SageMaker või Google Cloud AI).

Andmete täpsus ja asjakohasus

Viimane kontsert on peamiselt seotud kasutatavate andmete kvaliteediga. Näiteks kui andmed ei ole korralikult puhastatud, neil on liiga palju lünki või need ei ole lihtsalt asjakohased, siis ei ole tulemuse sisevaatlusest teile midagi kasu.

Et andmekogum oleks analüüsiks kasutatav, puhastage, valideerige ja standardiseerige see korrapäraselt. Ärge unustage kasutada automatiseeritud andmekvaliteedi vahendeid, mis võimaldavad tuvastada ja parandada vead, duplikaadid ja vastuolud andmetes. Kuna ML-mudeleid treenitakse teie antud andmete põhjal, veenduge, et need andmed on hea kvaliteediga.

Tulevikusuundumused ja prognoosid automatiseeritud analüüsi valdkonnas

Kuna üha rohkem ettevõtteid hakkavad AI ja ML oma töövoogudesse integreerima, võime kindlalt öelda, et automatiseeritud analüüsi tulevik on helge. Alates AI/ML integreerimisest kuni servaarvutite kasutamiseni - kõik toimib, et aidata saada parimaid teadmisi.

Suundumused automatiseeritud analüüsis

Siinkohal uurime suundumusi, mis tulevikus oluliselt kasvavad:

• AI ja ML integreerimine asjade internetiga. Kuna asjade interneti seadmed toodavad suurel hulgal andmeid, aitab nendesse seadmetesse integreeritud AI neid andmeid kiiremini töödelda ja pakkuda paremaid teadmisi klientide kohta.
• prognoosiva analüüsi edusammud. Nüansirikkamate prognooside abil saavad ettevõtted põhjalikumat teavet klientide käitumise, eelistuste ja tulevaste suundumuste kohta.
• servaarvutid. Edge computing võimaldab andmeid analüüsida lähemal kohas, kus need tekivad (nt otse seadme sees, kust need koguti). Selline lähenemisviis aitab pakkuda reaalajas teavet selliste rakenduste jaoks nagu personaliseeritud turundus ja kaupluste kliendikogemuse parandamine.
• andmete privaatsus. Pole kahtlust, et seoses suurenenud murega kasutatavate andmete turvalisuse pärast on automatiseeritud analüüsi tulevikutrendides kindlasti koht uutele krüpteerimismeetoditele ja klientide isikuandmete anonüümseks muutmisele.

Lõplikud mõtted

Kokkuvõtteks võib öelda, et automatiseeritud analüütika kasutamine kliendi käitumise kohta kasuliku teabe saamiseks on hea viis mitte ainult ettevõtte enda jaoks ülevaate saamiseks, vaid ka klientide rahulolu suurendamiseks teie tootega pikemas perspektiivis.

ML ja AI abil saate liigitada kasutajaid konkreetsete andmete järgi, leida oma toote parimad ja halvimad omadused lihtsalt sotsiaalmeedia postituste põhjal või isegi prognoosida, kas teie klientidele meeldib uus toode, mille te kavatsete turule tuua. AI-analüütika maastik on lai ja kui teate, millest alustada, saate suurepäraselt hakkama.