Tirer parti de l'analyse automatisée pour découvrir des informations sur les clients

Intro

De nos jours, les entreprises travaillent avec de grandes quantités de données, et pour rester à flot, elles doivent savoir comment faire travailler ces données pour elles. C'est un bon moyen de réussir, car lorsque vous pouvez analyser les données que vous produisez et collectez, vous pouvez prendre de meilleures décisions, telles que des stratégies de marketing, une meilleure expérience utilisateur sur votre site web, ou même vérifier quelles pages vous donnent le plus de visiteurs et trouver des moyens de les stimuler encore plus.

Quelles méthodes pouvez-vous utiliser pour extraire ces données analysées des grands ensembles de données ? Quels sont les avantages de ce type d'analyse pour obtenir des informations sur les clients et des analyses prédictives ? Enfin, quels sont les défis et les tendances auxquels il faut s'attendre lorsqu'on se lance dans l'analyse automatisée des données ? Plongeons dans l'aventure !

Méthodes de collecte et d'analyse des données dans le cadre de l'analyse automatisée

L'analyse automatisée est un outil puissant qui dispose également d'un grand nombre de méthodes et de moyens pour collecter des données. Étant donné que chaque approche convient à différentes manières d'obtenir des informations, ainsi qu'à différents objectifs, il est bon de savoir ce que chacune d'entre elles emploie dans le processus et comment vous pouvez les utiliser à votre avantage.

Source : Clicdata

Méthodes de collecte de données utilisées dans l'analyse automatisée :

• le"web scraping". Il s'agit de la méthode la plus répandue pour extraire des données des pages web.

Le web scraping peut être réalisé à la fois manuellement et automatiquement, mais s'il s'agit de grandes quantités de données, il est préférable de l'automatiser. Pour le web scraping, vous devez comprendre les bibliothèques Python BeautifulSoup et Scrapy, ainsi qu'une connaissance de base de la structure HTML afin de pouvoir récupérer les données correctes.

Le cas d'utilisation : un site web de commerce électronique peut utiliser le web scraping pour collecter des informations, telles que des informations sur les produits, les prix et les avis des clients, à partir des sites web des concurrents.

• API. Les API peuvent être une option intéressante pour récupérer les informations des sites web (services externes, applications) car elles permettent aux systèmes automatisés de demander les données et de les obtenir directement de l'autre logiciel (service).

Les API sont des options populaires sur les plateformes de médias sociaux (par exemple, Twitter API ou Facebook Graph API) car elles permettent aux entreprises qui les utilisent de récupérer des données analytiques, telles que des statistiques sur les interactions avec les clients, des tendances et des commentaires.

Le cas d'utilisation : les API permettent aux entreprises d'interroger les services de médias sociaux et de récupérer les informations nécessaires dans des formats JSON ou XML qui peuvent être facilement traités ultérieurement.

• données transactionnelles. Cette option signifie que les données sont collectées à partir des transactions, qui comprennent les ventes, les achats et les paiements en ligne. Les outils analytiques avancés tels que les bases de données SQL, les solutions d'entreposage de données ou même les logiciels analytiques spécialisés (par exemple Tableau ou Microsoft Power BI) sont utiles dans ce cas, car ils ont été créés pour gérer et analyser ce type de données.

Le cas d'utilisation : un détaillant peut utiliser cette méthode d'extraction de données pour récupérer et analyser les données des transactions de vente. Cela peut l'aider à découvrir des modèles d'achat cachés, des tendances de revenus ou même le comportement des clients afin de personnaliser sa stratégie de marketing pour augmenter les ventes.

Technologies d'analyse automatisée

Il existe de nombreuses façons d'analyser les données collectées. Dans la plupart des cas, les analystes de données utilisent l'apprentissage machine (ML) pour l'analyse automatisée, le traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse des sentiments, le data mining pour l'analyse de grandes quantités de données et l'obtention d'informations significatives, et l'analyse prédictive pour prévoir les tendances et le comportement des clients. Nous allons parler plus en détail de chacune de ces approches ci-dessous :

• les algorithmes d'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont au cœur de l'analyse automatisée. Ils aident à analyser les données et à trouver des modèles qui permettent de faire des prédictions basées sur les données analysées. Par exemple, si vous travaillez dans le commerce de détail, utilisez l'apprentissage automatique pour prédire le comportement d'achat des clients en fonction de la façon dont ils ont acheté leurs produits précédents.
• letraitement du langage naturel (NLP). Étant donné qu'une simple analyse de données ne permet pas toujours d'obtenir de bonnes informations, il est intéressant d'essayer d'utiliser le traitement du langage naturel. Il s'agit d'une approche qui vous permet d'analyser l'ensemble de données, qui comprend du texte, tel que des commentaires, des messages sur les médias sociaux ou même des tickets d'assistance, afin d'obtenir des informations utiles sur le produit. Plus précisément, si vous voulez savoir si le client aime ou n'aime pas votre produit, vous pouvez obtenir ces données en permettant au NLP de rechercher des phrases et des mots à coloration émotionnelle, de les regrouper par catégories (négatif, neutre et positif) et, enfin, d'obtenir un meilleur aperçu de votre produit.
• l'exploration de données. Il s'adresse à ceux qui ont besoin d'analyser de grandes quantités de données et de trouver des modèles, des relations et des anomalies significatifs. Cette approche est souvent utilisée pour la gestion des risques, la détection des fraudes et la segmentation du marché.
• l'analyse prédictive. Cette approche consiste à laisser les systèmes automatisés récupérer les données historiques stockées auparavant, à les analyser et à prévoir les tendances futures et le comportement des clients. Il s'agit d'une option populaire pour les entreprises qui travaillent avec des données financières, des prévisions de la demande et l'évaluation des risques.

Moyens de traiter et d'interpréter les données relatives aux clients

Lorsque l'on commence à utiliser l'analyse automatisée, il est bon de savoir exactement ce que l'on veut faire avec les données analysées. Nous avons dressé ici une liste des méthodes de traitement des données collectées en vue d'interpréter le comportement des clients :

• segmentation - diviser les clients en groupes en fonction de caractéristiques spécifiques (données démographiques, habitudes d'achat, intérêts). C'est une bonne option pour les entreprises qui cherchent à cibler leur marketing et à proposer des offres personnalisées.
• l'analyse comportementale - analyse le comportement des utilisateurs sur votre site web, ce qui vous permet de mieux comprendre si vous devez améliorer la navigation sur votre site web, l'expérience des utilisateurs ou les stratégies de marketing.
• analyse des sentiments: obtenez des informations sur votre produit à partir des médias sociaux, des avis et des commentaires. Cela peut vous aider à travailler sur les aspects négatifs de votre produit ou service, à en améliorer la qualité si nécessaire, etc.

Avantages de l'analyse automatisée pour comprendre le comportement des clients

L'analyse automatisée présente de nombreux avantages très utiles, en particulier si vous décidez d'utiliser de vastes ensembles de données pour améliorer le comportement et l'expérience de vos clients.

Elle vous aide non seulement à traiter d'énormes ensembles de données en quelques minutes, mais elle vous donne également des conseils précieux sur la base de ces données. Nous allons examiner ici les principaux avantages de l'analyse automatisée et la manière dont elle peut aider votre entreprise.

Source : Kanaries

Traitement de grands volumes de données

L'un des avantages les plus utiles est la capacité d'analyser de grandes quantités de données, souvent de l'ordre du téraoctet ou du pétaoctet - c'est là que les méthodes traditionnelles d'analyse des données ne fonctionnent pas vraiment.

Les algorithmes de ML et les cadres comme Apache, Hadoop et Spark peuvent vous aider à travailler sur les données rapidement et efficacement, car ces technologies utilisent des environnements en nuage pour travailler sur les tâches, ce qui accélère considérablement les processus.

Efficacité et rapidité

L'analyse qui pouvait prendre des semaines ou des mois peut désormais être réalisée en quelques secondes grâce à l'IA, qui est la composante de base de l'analyse automatisée. Par exemple, l'IA peut se déplacer rapidement autour des données clients à travers les plateformes, en collectant les données - médias sociaux, appels au support client et interactions sur le site web. Grâce à cette approche plus rapide, les entreprises peuvent désormais disposer d'informations précieuses pour prendre de meilleures décisions sur la base des données dont elles disposent.

Trouver des modèles et des tendances cachés

Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent également de trouver des modèles et des tendances qui pourraient être omis lors d'une analyse manuelle. En utilisant l'apprentissage automatique, vous pouvez obtenir des modèles de comportement et des préférences subtiles et même prédire les tendances futures. Par exemple, les algorithmes de clustering peuvent segmenter les clients en groupes ayant des comportements ou des préférences similaires, ce qui pourrait être omis lors d'une analyse entièrement manuelle.

Perspectives prédictives

L'analyse prédictive utilise les données historiques dont dispose l'entreprise pour prédire le comportement futur des clients. Elle comprend des techniques telles que :

• l'analyse de régression ;
• arbres de décision ;
• les réseaux neuronaux.

Ils sont utiles pour ceux qui souhaitent lancer un nouveau produit et veulent prédire la réaction possible des clients, la probabilité de désabonnement et la valeur à vie. C'est également un bon moyen de personnaliser les interactions avec les clients et d'adapter les stratégies commerciales.

Une meilleure expérience client

Enfin, le dernier avantage est que mieux l'analyse est faite, mieux vous comprenez vos clients. Avec l'aide des algorithmes de personnalisation, vous pouvez facilement adapter les recommandations de produits, les messages marketing et bien d'autres choses encore à un client spécifique, augmentant ainsi le taux d'engagement, l'expérience de l'utilisateur et le sentiment émotionnel général à l'égard de votre entreprise.

Types d'informations obtenues grâce à l'analyse automatisée

Quels sont les types d'informations que vous pouvez obtenir grâce à l'analyse automatisée ? Il y en a beaucoup, alors découvrons-les ici.

Source : Grand apprentissage

Données démographiques et segmentation de la clientèle

Les outils d'analyse utilisent des algorithmes pour trouver les informations suivantes :

• âge ;
• sexe ;
• l'emplacement ;
• l'éducation ;
• le niveau de revenu.

La ML utilise ces facteurs et bien d'autres encore pour créer une meilleure segmentation, ce qui vous permet d'adopter une approche plus personnalisée pour chaque groupe de clients. Par exemple, un algorithme d'arbre de décision classe les utilisateurs en différents segments, ce qui permet de créer des stratégies de marketing mieux ciblées.

Modes et comportements d'achat

L'analyse automatisée utilise des techniques telles que l'apprentissage de règles d'association (par exemple, les algorithmes Apriori et Eclat) pour déterminer les relations entre les différents produits et les habitudes d'achat des clients.

Par exemple, l'analyse du panier de consommation est un excellent moyen de savoir quels produits sont fréquemment achetés ensemble, de même que l'analyse des séries chronologiques qui vous permet d'analyser les tendances des ventes au fil du temps et d'anticiper les fluctuations de la demande.

Retour d'information et analyse des sentiments des clients

L'analyse des sentiments permet de connaître les sentiments et les opinions des clients à l'aide de la PNL. Quelles sont les utilisations de la PNL pour l'analyse des sentiments ?

• les commentaires des clients ;
• des critiques ;
• les messages sur les médias sociaux relatifs au produit.

Les algorithmes NLP tels que les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory) travaillent sur le texte collecté pour le classer, sur la base des mots liés à l'émotion, en trois catégories : positif, négatif et neutre. Grâce à cette approche, l'entreprise peut savoir si son produit est perçu de manière positive ou négative et ce qu'elle doit faire pour l'améliorer.

Interaction en ligne et empreinte numérique

Il est essentiel de savoir comment les utilisateurs interagissent avec votre site web/produit, et des outils tels que Google Analytics peuvent vous y aider. Ils suivent les interactions des utilisateurs, notamment les visites sur le site web, les clics et l'engagement dans les médias sociaux, afin de déterminer, par exemple, les pages ou les fonctionnalités les plus populaires, le temps passé sur la page, le taux de rebond, etc. Tout cela est utile lorsque vous souhaitez améliorer votre site web, mais que vous ne savez pas par où commencer.

Défis liés à la mise en œuvre d'analyses et de solutions automatisées

Le grand nombre d'avantages et de cas d'utilisation de l'analyse automatisée s'accompagne de défis qui doivent également être relevés. Continuez à faire défiler les pages et découvrez ce qui peut constituer un obstacle à l'analyse automatisée des données.

Source : Millimetric

Préoccupations relatives à la confidentialité des données

L'automatisation des données implique souvent de travailler avec des données sensibles. C'est l'une des raisons pour lesquelles de nombreuses personnes manifestent leur inquiétude. L'un des moyens de prévenir les fuites de données consiste à utiliser des technologies de cryptage, telles que SSL/TLS pour les données en transit et AES pour les données au repos.

L'entreprise doit également se conformer à des réglementations telles que le GDPR et le CCPA (elles garantissent des directives strictes sur la collecte, le traitement et le stockage des données).

Besoin de personnel qualifié

Si vous décidez d'utiliser l'analyse automatisée des données, assurez-vous d'avoir des professionnels expérimentés dans la science des données, l'apprentissage automatique et les technologies big data. Si vous n'avez pas le temps de trouver un analyste de données professionnel, investissez dans des programmes de formation et de développement pour perfectionner le personnel existant.

En outre, vous pouvez utiliser l'une des nombreuses plateformes d'analyse qui offrent des interfaces conviviales et sont généralement plus accessibles à un public plus large (par exemple, AWS SageMaker ou Google Cloud AI).

Exactitude et pertinence des données

Le dernier concert est principalement lié à la qualité des données utilisées. Par exemple, si les données ne sont pas nettoyées correctement, si elles présentent trop de lacunes ou si elles ne sont tout simplement pas pertinentes, les résultats obtenus ne vous seront d'aucune utilité.

Pour que l'ensemble des données puisse être utilisé à des fins d'analyse, il faut régulièrement les nettoyer, les valider et les normaliser. N'oubliez pas d'utiliser des outils automatisés de qualité des données qui peuvent identifier et corriger les erreurs, les doublons et les incohérences dans les données. Les modèles de ML étant formés sur les données que vous leur fournissez, assurez-vous que ces données sont de bonne qualité.

Tendances et prévisions futures en matière d'analyse automatisée

Alors que de plus en plus d'entreprises commencent à intégrer l'IA et le ML dans leur flux de travail, nous pouvons affirmer avec confiance que l'avenir de l'analyse automatisée est prometteur. De l'intégration de l'IA/ML à l'utilisation de l'informatique de pointe, tout concourra à l'obtention des meilleures informations.

Tendances en matière d'analyse automatisée

Nous examinerons ici les tendances qui connaîtront une croissance significative à l'avenir :

• Intégration de l'IA et de la ML à l'IdO. Étant donné que les appareils IoT génèrent une grande quantité de données, l'IA intégrée à ces appareils permettra de traiter ces données plus rapidement et de fournir de meilleures informations aux clients.
• Lesprogrès de l'analyse prédictive. Grâce à des prédictions plus nuancées, les entreprises obtiendront des informations plus approfondies sur le comportement et les préférences des clients, ainsi que des indications sur les tendances futures.
• l'informatique en périphérie. L'informatique périphérique permet d'analyser les données plus près de l'endroit où elles sont générées (par exemple, à l'intérieur même de l'appareil à partir duquel elles ont été collectées). Cette approche permettra de fournir des informations en temps réel pour des applications telles que le marketing personnalisé et l'amélioration de l'expérience client en magasin.
• laconfidentialité des données. Il ne fait aucun doute qu'en raison des préoccupations croissantes concernant la sécurité des données utilisées, les futures tendances en matière d'analyse automatisée feront certainement une place aux nouvelles méthodes de cryptage ainsi qu'à l'anonymisation des données personnelles des clients.

Dernières réflexions

En résumé, l'utilisation de l'analyse automatisée pour récupérer des informations utiles sur le comportement des clients est un bon moyen non seulement d'obtenir des informations pour l'entreprise elle-même, mais aussi d'accroître la satisfaction des clients à l'égard de votre produit sur le long terme.

Avec l'aide de la ML et de l'IA, vous pouvez catégoriser les utilisateurs en fonction de données spécifiques, trouver ce qui est le meilleur et le pire dans votre produit simplement en scrappant les messages des médias sociaux, ou même avoir des prédictions futures pour savoir si vos clients aimeront le nouveau produit que vous êtes sur le point de lancer. Le paysage de l'analyse par l'IA est vaste, et lorsque vous savez par où commencer, vous pouvez faire de grandes choses.