Automaattisen analytiikan hyödyntäminen asiakastietämyksen paljastamiseksi

Intro

Nykyään yritykset työskentelevät suurten tietomäärien parissa, ja pysyäkseen hengissä niiden on osattava käyttää näitä tietoja hyväkseen. Se on hyvä tapa menestyä, sillä kun pystyt analysoimaan tuottamaasi ja keräämääsi dataa, voit tehdä parempia päätöksiä, kuten markkinointistrategioita, parempaa käyttäjäkokemusta verkkosivustollasi tai jopa tarkistaa, mitkä sivut tuottavat sinulle eniten kävijöitä, ja löytää keinoja lisätä niitä entisestään.

Mitä menetelmiä voit siis käyttää analysoitujen tietojen hakemiseen suurista tietokokonaisuuksista? Mitä hyötyä tämäntyyppisestä analyysistä on asiakasymmärryksen ja ennakoivan analyysin saamisessa? Ja lopuksi, mitä haasteita ja suuntauksia meidän pitäisi odottaa, kun aloitamme automaattisen data-analyysin? Sukelletaanpa mukaan!

Automaattisen analytiikan tiedonkeruu- ja analyysimenetelmät

Automaattinen analytiikka on tehokas työkalu, jolla on myös paljon menetelmiä ja tapoja kerätä tietoja. Koska kukin lähestymistapa soveltuu erilaisiin tiedonhankintatapoihin sekä erilaisiin tarkoituksiin, on hyvä tietää, mitä kukin niistä työllistää prosessissa ja miten voit käyttää niitä hyödyksesi.

Lähde: Clicdata

Automaattisessa analyysissä käytetyt tiedonkeruumenetelmät:

• web scraping. Suosituin tapa hakea tietoja verkkosivuilta.

Verkkokaapiminen voidaan tehdä sekä manuaalisesti että automaattisesti, mutta jos kyseessä on suuri määrä tietoa, on parempi tehdä se automaattisesti. Verkkokaapimiseen tarvitaan ymmärrystä Python-kirjastoista BeautifulSoup ja Scrapy sekä perustiedot HTML-rakenteesta, jotta oikeat tiedot voidaan hakea.

Käyttötapaus: Verkkokaupan verkkosivusto voi käyttää verkkokaapimista kerätäkseen tietoja, kuten tietoja tuotteista, hinnoista ja asiakkaiden arvosteluista kilpailijoiden verkkosivustoilta.

• API:t. API:t voivat olla hyvä vaihtoehto tietojen hakemiseen verkkosivustoilta (ulkoisista palveluista, sovelluksista), sillä niiden avulla automaattiset järjestelmät voivat pyytää tietoja ja saada ne suoraan toisesta ohjelmistosta (palvelusta).

API:t ovat suosittuja vaihtoehtoja sosiaalisen median alustoilla (esim. Twitter API tai Facebook Graph API), sillä niiden avulla niitä käyttävät yritykset voivat hakea analyyttisiä tietoja, kuten asiakasvuorovaikutustilastoja, trendejä ja palautetta.

Käyttötapaus: API:iden avulla yritykset voivat tehdä kyselyjä sosiaalisen median palveluihin ja hakea tarvittavat tiedot JSON- tai XML-muodossa, joita on helppo käsitellä myöhemmin.

• transaktiotiedot. Tämä vaihtoehto tarkoittaa, että tiedot kerätään tapahtumista, joihin kuuluvat myynti, ostot ja verkkomaksut. Kehittyneet analyysityökalut, kuten SQL-tietokannat, tietovarastoratkaisut tai jopa erikoistuneet analyysiohjelmistot (esim. Tableau tai Microsoft Power BI) auttavat tässä, koska ne on luotu tämäntyyppisten tietojen hallintaa ja analysointia varten.

Käyttötapaus: vähittäismyyjä voi käyttää tätä tiedonlouhintatapaa myyntitapahtumien tietojen hakemiseen ja analysointiin. Se voi auttaa heitä löytämään joitakin piilossa olevia ostomalleja, tulotrendejä tai jopa asiakkaiden käyttäytymistä, jotta he voivat myöhemmin muokata markkinointistrategiaansa myynnin lisäämiseksi.

Automaattisen analytiikan teknologiat

Kerättyjä tietoja voi analysoida monella tavalla. Useimmissa tapauksissa data-analyytikot käyttävät koneoppimista (ML) automaattiseen analyysiin, luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) tunneanalyysiin, tiedonlouhintaa suurten tietomäärien analysointiin ja mielekkäiden oivallusten saamiseen sekä ennakoivaa analyysiä trendien ja asiakkaiden käyttäytymisen ennustamiseen. Seuraavassa kerrotaan tarkemmin kustakin lähestymistavasta:

• koneoppimisalgoritmit. ML-algoritmit ovat automatisoidun analytiikan ytimessä. Ne auttavat analysoimaan tietoja ja löytämään malleja, jotka tekevät ennusteita analysoitujen tietojen perusteella. Jos olet esimerkiksi vähittäiskaupassa, voit käyttää ML-algoritmeja ennustamaan asiakkaiden ostokäyttäytymistä sen perusteella, miten he ovat ostaneet aiempia ostoksiaan.
• luonnollisen kielen käsittely (NLP). Koska pelkkä data-analyysi ei aina tuota hyviä oivalluksia, on mukava kokeilla NLP:n käyttöä. Kyseessä on lähestymistapa, jonka avulla voit analysoida datakokonaisuutta, joka sisältää tekstiä, kuten palautetta, sosiaalisen median viestejä tai jopa tukipyyntöjä, ja hakea hyödyllisiä oivalluksia tuotteesta. Tarkemmin sanottuna, jos haluat tietää, pitääkö asiakas tuotteestasi/ei pidä siitä, voit saada nämä tiedot antamalla NLP:n etsiä lauseita ja sanoja, jotka ovat emotionaalisesti värittyneitä, ryhmitellä ne negatiivisiin, neutraaleihin ja positiivisiin ja lopulta saada paremman näkemyksen tuotteestasi.
• tiedonlouhinta. Tämä on tarkoitettu niille, joiden on analysoitava suuria tietomääriä ja löydettävä merkityksellisiä kuvioita, suhteita ja poikkeamia. Tätä lähestymistapaa käytetään usein riskienhallintaan, petosten havaitsemiseen ja markkinasegmentointiin.
• ennakoiva analytiikka. Tämä lähestymistapa tarkoittaa, että annat automaattisten järjestelmien saada aiemmin tallennetut historiatiedot, analysoida ne ja ennustaa tulevia suuntauksia ja asiakkaiden käyttäytymistä. Se on suosittu vaihtoehto yrityksissä, jotka työskentelevät taloustietojen, kysynnän ennustamisen ja riskien arvioinnin parissa.

Asiakastietojen käsittely- ja tulkintatavat

Kun aloitat automaattisen analyysin käytön, on hyvä tietää, mitä tarkalleen haluat tehdä analysoidulla tiedolla. Tässä olemme luoneet luettelon tavoista käsitellä kerättyjä tietoja asiakkaiden käyttäytymisen tulkitsemiseksi:

• segmentointi - jaetaan asiakkaat ryhmiin tiettyjen ominaisuuksien perusteella (demografiset tiedot, ostotottumukset, kiinnostuksen kohteet). Se on hyvä vaihtoehto yrityksille, jotka haluavat kohdemarkkinointia/yksilöllisiä tarjouksia.
• käyttäytymisanalytiikka - analysoi, miten käyttäjät käyttäytyvät verkkosivustollasi, jotta saat paremman käsityksen siitä, onko sinun parannettava verkkosivuston navigointia, parannettava käyttäjäkokemusta tai tehtävä parempia markkinointistrategioita.
• sentimenttianalyysi - saat tietoa tuotteestasi sosiaalisesta mediasta, arvosteluista ja palautteesta. Se voi auttaa sinua käsittelemään tuotteesi tai palvelusi kielteisiä puolia, parantamaan sen laatua tarvittaessa jne.

Automaattisen analytiikan hyödyt asiakaskäyttäytymisen ymmärtämisessä

Automatisoidulla analytiikalla on monia etuja, jotka ovat erittäin hyödyllisiä, varsinkin jos päätät alkaa käyttää suuria tietokokonaisuuksia asiakkaidesi käyttäytymisen ja kokemuksen parantamiseksi.

Se auttaa sinua käsittelemään valtavia tietokokonaisuuksia muutamassa minuutissa ja antaa myös arvokkaita neuvoja näiden tietojen perusteella. Seuraavassa käsitellään automatisoidun analytiikan käytön merkittävimpiä etuja ja sitä, miten se voi auttaa yritystäsi.

Lähde: Kanaries

Suurten tietomäärien käsittely

Yksi paljon apua tarjoavista eduista on kyky analysoida suuria tietomääriä, jotka ovat usein teratavun tai petatavun kokoisia - perinteiset tavat analysoida tietoja eivät oikein toimi.

ML-algoritmit ja kehykset, kuten Apache, Hadoop ja Spark, voivat auttaa sinua käsittelemään tietoja nopeasti ja tehokkaasti, sillä nämä teknologiat käyttävät pilviympäristöjä tehtävien käsittelyyn, mikä nopeuttaa prosesseja merkittävästi.

Tehokkuus ja nopeus

Analyysi, jonka tekeminen saattoi kestää viikkoja tai kuukausia, voidaan nyt tehdä muutamassa sekunnissa tekoälyn ansiosta, joka on automaattisen analyysin peruskomponentti. Tekoäly voi esimerkiksi liikkua asiakastiedoissa eri alustoilla nopeasti ja kerätä tietoja - sosiaalista mediaa, asiakastukipuheluita ja verkkosivujen vuorovaikutusta. Tämän nopeamman lähestymistavan ansiosta yrityksillä on nyt arvokasta tietoa, jonka avulla ne voivat tehdä parempia päätöksiä käytössä olevien tietojen perusteella.

Löydä piilotettuja kuvioita ja trendejä

Koneoppimisalgoritmit ovat myös hyviä löytämään kuvioita ja trendejä, jotka saattavat jäädä huomiotta manuaalista analyysia käytettäessä. Kun käytät ML:ää, voit saada hienovaraisia käyttäytymismalleja ja mieltymyksiä ja jopa ennustaa tulevia suuntauksia. Yksi esimerkki on, että klusterointialgoritmit voivat segmentoida asiakkaat ryhmiin, joilla on samanlainen käyttäytyminen tai mieltymykset, jotka saattavat jäädä huomioimatta täysin manuaalista analyysia käytettäessä.

Ennustavat oivallukset

Ennustava analyysi käyttää yrityksen hallussa olevia historiatietoja ennustamaan asiakkaiden tulevaa käyttäytymistä. Se sisältää muun muassa seuraavia tekniikoita:

• regressioanalyysi;
• päätöspuut;
• neuroverkot.

Niistä on hyötyä niille, jotka haluavat lanseerata uuden tuotteen ja ennustaa asiakkaiden mahdollisen reaktion, vaihtamisen todennäköisyyden ja elinkaariarvon. Se on myös hyvä tapa personoida asiakkaiden vuorovaikutusta ja mukauttaa liiketoimintastrategioita.

Parempi asiakaskokemus

Viimeinen hyöty on se, että mitä paremmin analyysi on tehty, sitä paremmin ymmärrät asiakkaitasi. Personointialgoritmien avulla voit helposti räätälöidä tuotesuosituksia, markkinointiviestejä ja paljon muuta asiakaskohtaista, mikä lisää sitoutumisastetta, käyttäjäkokemusta ja yleistä tunnetta yritystäsi kohtaan.

Automaattisen analytiikan avulla saatujen tietojen tyypit

Millaisia tietoja voit saada automaattisen analytiikan avulla? Niitä on monia, joten selvitetään ne tässä.

Lähde: Great Learning

Asiakkaiden demografiset tiedot ja segmentointi

Analytiikkatyökalut käyttävät algoritmeja seuraavien tietojen löytämiseksi:

• ikä;
• sukupuoli;
• sijainti;
• koulutus;
• tulotaso.

ML käyttää näitä ja monia muita tekijöitä parempaan segmentointiin, mikä auttaa sinua lähestymään kutakin asiakasryhmää yksilöllisemmin. Esimerkkinä mainittakoon, että päätöspuualgoritmi luokittelee käyttäjät eri segmentteihin, jotta voit myöhemmin luoda paremmin kohdennettuja markkinointistrategioita.

Ostotavat ja käyttäytyminen

Automaattisessa analytiikassa käytetään assosiointisääntöjen oppimisen kaltaisia tekniikoita (esim. Apriori- ja Eclat-algoritmit), jotta voidaan nähdä eri tuotteiden ja asiakkaiden ostotottumusten väliset suhteet.

Esimerkiksi markkinakorianalyysi on hyvä tapa selvittää, mitä tuotteita ostetaan usein yhdessä, ja aikasarja-analyysin avulla voit analysoida myynnin kehityssuuntia ajan mittaan ja ennakoida kysynnän vaihteluita.

Asiakaspalaute ja tunneanalyysi

Sentimenttianalyysin avulla saat selville asiakkaiden tunteet ja mielipiteet NLP:n avulla. Mitä NLP käyttää sentimenttianalyysissä:

• asiakaspalaute;
• arvostelut;
• tuotteeseen liittyvät sosiaalisen median viestit.

NLP-algoritmit, kuten LSTM-verkot (Long Short-Term Memory), käsittelevät kerättyä tekstiä ja luokittelevat sen tunteisiin liittyvien sanojen perusteella positiivisiin, negatiivisiin ja neutraaleihin. Tällaisen lähestymistavan ansiosta yritys voi saada kattavan käsityksen siitä, koetaanko sen tuote positiivisena vai negatiivisena ja mitä tarkalleen ottaen pitäisi parantaa, jotta siitä tulisi parempi.

Verkkovuorovaikutus ja digitaalinen jalanjälki

On tärkeää tietää, miten käyttäjät toimivat verkkosivustosi/tuotteesi kanssa, ja Google Analyticsin kaltaiset työkalut voivat auttaa sinua tässä. Niillä seurataan käyttäjien vuorovaikutusta, johon kuuluvat esimerkiksi verkkosivustokäynnit, klikkaustavat ja sosiaaliseen mediaan sitoutuminen, jotta voidaan selvittää esimerkiksi suosituimmat sivut tai ominaisuudet, sivulla vietetty aika, hyppyprosentti jne. Tämä kaikki on hyödyllistä, kun haluat parantaa verkkosivustoasi, mutta et tiedä, mistä aloittaa.

Automaattisen analytiikan ja ratkaisujen käyttöönoton haasteet

Automaattisen analytiikan lukuisten hyötyjen ja käyttötapausten myötä syntyy myös haasteita, jotka on ratkaistava. Jatka vierittämistä ja tutustu siihen, mikä voi olla esteenä automatisoidun data-analytiikan tielläsi.

Lähde: Millimetric

Tietosuojanäkökohdat

Tietojen automatisointi tarkoittaa usein arkaluonteisten tietojen käsittelyä. Se on yksi syy, miksi monet osoittavat huolestuneisuuttaan. Yksi keino estää tietojen vuotaminen on käyttää salaustekniikoita, kuten SSL/TLS:ää siirrettäville tiedoille ja AES:ää levossa oleville tiedoille.

Yrityksen olisi myös noudatettava GDPR:n ja CCPA:n kaltaisia säännöksiä (ne takaavat tiukat ohjeet tietojen keräämisestä, käsittelystä ja säilyttämisestä).

Ammattitaitoisen henkilöstön tarve

Jos päätät käyttää automaattista data-analytiikkaa, varmista, että käytössäsi on ammattilaisia, joilla on kokemusta datatieteestä, koneoppimisesta ja big data -teknologioista. Jos sinulla ei ole aikaa löytää ammattitaitoista data-analyytikkoa, investoi koulutus- ja kehitysohjelmiin olemassa olevan henkilöstön pätevöittämiseksi.

Tämän lisäksi voit käyttää jotakin monista analyysialustoista, jotka tarjoavat käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja ovat yleensä helpommin laajemman yleisön saatavilla (esim. AWS SageMaker tai Google Cloud AI).

Tietojen tarkkuus ja asianmukaisuus

Viimeinen konsertti liittyy lähinnä käytettyjen tietojen laatuun. Jos esimerkiksi tietoja ei ole puhdistettu kunnolla, niissä on liikaa aukkoja tai ne eivät yksinkertaisesti ole relevantteja, tuloksista saatavat oivallukset eivät hyödytä sinua.

Jotta tietokokonaisuus olisi käyttökelpoinen analyysejä varten, se on puhdistettava, validoitava ja standardoitava säännöllisesti. Älä unohda käyttää automaattisia tiedonlaatutyökaluja, joilla voidaan tunnistaa ja korjata tietojen virheet, päällekkäisyydet ja epäjohdonmukaisuudet. Koska ML-mallit koulutetaan niille antamillasi tiedoilla, varmista, että nämä tiedot ovat hyvälaatuisia.

Automaattisen analytiikan tulevat suuntaukset ja ennusteet

Kun yhä useammat yritykset alkavat integroida tekoälyä ja ML:ää työnkulkuihinsa, voimme luottavaisin mielin sanoa, että automaattisen analyysin tulevaisuus on valoisa. Tekoälyn/ML:n integroinnista reunalaskennan käyttöön - kaikki toimii parhaiden oivallusten saamiseksi.

Automaattisen analytiikan suuntaukset

Tässä tutkimme trendejä, jotka kasvavat merkittävästi tulevaisuudessa:

• Tekoälyn ja ML:n integrointi IoT:hen. Koska IoT-laitteet tuottavat suuren määrän tietoa, näihin laitteisiin integroitu tekoäly auttaa käsittelemään tätä tietoa nopeammin ja tarjoamaan parempia asiakastietoja.
• ennakoivan analytiikan edistysaskeleet. Vivahteikkaampien ennusteiden avulla yritykset saavat syvällisempää tietoa asiakkaiden käyttäytymisestä, mieltymyksistä ja näkemyksiä tulevista suuntauksista.
• edge computing. Edge computing mahdollistaa tietojen analysoinnin lähempänä niiden syntypaikkaa (esim. suoraan laitteen sisällä, josta ne on kerätty). Tämä lähestymistapa auttaa tarjoamaan reaaliaikaista tietoa sovelluksiin, kuten henkilökohtaiseen markkinointiin ja myymälän asiakaskokemuksen parantamiseen.
• tietosuoja. Ei ole epäilystäkään siitä, että kun huoli käytettyjen tietojen turvallisuudesta on lisääntynyt, automaattisen analytiikan tulevissa suuntauksissa on varmasti tilaa uusille salausmenetelmille ja asiakkaiden henkilötietojen anonymisoinnille.

Lopulliset ajatukset

Automatisoidun analytiikan käyttäminen hyödyllisten tietojen hankkimiseen asiakkaiden käyttäytymisestä on hyvä keino paitsi saada tietoa itse liiketoimintaa varten myös lisätä asiakkaiden tyytyväisyyttä tuotteeseen pitkällä aikavälillä.

ML:n ja tekoälyn avulla voit luokitella käyttäjiä tiettyjen tietojen perusteella, löytää tuotteesi parhaat ja huonoimmat puolet pelkästään sosiaalisen median viestejä tutkimalla tai jopa tehdä ennusteita siitä, pitävätkö asiakkaasi uudesta tuotteesta, jonka aiot lanseerata. Tekoälyanalytiikan maisema on laaja, ja kun tiedät, mistä aloittaa, voit pärjätä loistavasti.