Automatizált analitika kihasználása az ügyfélismeretek feltárásához

Intro

Manapság a vállalkozások nagy mennyiségű adatot használnak, és ahhoz, hogy talpon maradjanak, tudniuk kell, hogyan tudják ezeket az adatokat a javukra fordítani. Ez egy jó módja a siker elérésének, hiszen ha elemezni tudja az előállított és összegyűjtött adatokat, akkor jobb döntéseket hozhat, például marketingstratégiákat, jobb felhasználói élményt a weboldalán, vagy akár azt is ellenőrizheti, hogy mely oldalak adják a legtöbb látogatót, és megtalálhatja a módját, hogy még inkább növelje ezeket.

Milyen módszerekkel lehet tehát ezeket az elemzett adatokat kinyerni a nagy adathalmazokból? Milyen előnyökkel jár az ilyen típusú elemzés az ügyfelek megismerésében és a prediktív elemzésben? És végül, milyen kihívásokra és tendenciákra kell számítanunk, amikor az automatizált adatelemzésbe kezdünk? Merüljünk bele!

Az adatgyűjtés és -elemzés módszerei az automatizált analitikában

Az automatizált analitika egy hatékony eszköz, amely szintén számos módszerrel és módszerrel rendelkezik az adatgyűjtéshez. Mivel mindegyik megközelítés más-más információszerzési módra, valamint más-más célra alkalmas, jó, ha tudja, hogy az egyes módszerek mit alkalmaznak a folyamatban, és hogyan használhatja őket az Ön javára.

Forrás: Clicdata

Az automatizált elemzés során alkalmazott adatgyűjtési módszerek:

• webkaparás. Az adatok weboldalakról való kinyerésének legnépszerűbb módja.

A webes adatgyűjtés történhet kézzel és automatikusan is, de ha nagy mennyiségű adatról van szó, akkor inkább az automatizálást részesítjük előnyben. A webkaparáshoz szükség van a BeautifulSoup és a Scrapy Python könyvtárak ismeretére, valamint a HTML szerkezetének alapszintű ismeretére, hogy a megfelelő adatokat le lehessen kérni.

A felhasználási eset: egy e-kereskedelmi weboldal webes adatgyűjtést használhat arra, hogy információkat gyűjtsön, például a termékekről, árakról és vásárlói véleményekről a versenytársak weboldaláról.

• API-k. Az API-k jó lehetőséget jelenthetnek a webhelyekről (külső szolgáltatásokból, alkalmazásokból) származó információk lekérdezésére, mivel lehetővé teszik az automatizált rendszerek számára, hogy az adatokat kérjék és közvetlenül a másik szoftvertől (szolgáltatástól) kapják meg.

Az API-k népszerűek a közösségi médiaplatformokon (pl. Twitter API vagy Facebook Graph API), mivel lehetővé teszik, hogy a hozzájuk csatlakozó vállalkozások analitikus adatokat, például ügyfélinterakciós statisztikákat, trendeket és visszajelzéseket kérjenek le.

A felhasználási eset: az API-k lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy lekérdezzék a közösségi médiaszolgáltatásokat, és a szükséges információkat JSON vagy XML formátumban kérjék le, amelyek később könnyen feldolgozhatók.

• tranzakciós adatok. Ez a lehetőség azt jelenti, hogy az adatokat a tranzakciókból gyűjtik, amelyek magukban foglalják az eladásokat, vásárlásokat és online fizetéseket. Ebben segítenek a fejlett elemzőeszközök, például az SQL-adatbázisok, az adattárházi megoldások vagy akár a speciális elemző szoftverek (pl. Tableau vagy Microsoft Power BI), mivel ezeket az ilyen típusú adatok kezelésére és elemzésére hozták létre.

A felhasználási eset: egy kiskereskedő az adatok kinyerésének ezt a módját használhatja az értékesítési tranzakciók adatainak lekérdezésére és elemzésére. Segíthet nekik megtalálni néhány rejtett vásárlási mintát, bevételi tendenciát vagy akár a vásárlói viselkedést, hogy később személyre szabhassák marketingstratégiájukat az eladások növelése érdekében.

Az automatizált analitika technológiái

Az összegyűjtött adatokat sokféleképpen elemezheti. A legtöbb esetben az adatelemzők gépi tanulást (ML) használnak az automatizált elemzéshez, természetes nyelvi feldolgozást (NLP) az érzelemelemelemzéshez, adatbányászatot a nagy mennyiségű adat elemzésére és értelmes meglátások szerzésére, valamint prediktív elemzést a trendek és az ügyfelek viselkedésének előrejelzésére. Beszéljünk részletesebben az alábbiakban az egyes megközelítésekről:

• gépi tanulási algoritmusok. Az ML algoritmusok az automatizált analitika középpontjában állnak. Segítenek az adatok elemzésében és olyan minták megtalálásában, amelyek az elemzett adatok alapján előrejelzéseket készítenek. Ha például a kiskereskedelemben dolgozik, használja az ML-t a vásárlók vásárlási szokásainak előrejelzésére az alapján, hogy hogyan vásároltak korábban.
• természetes nyelvi feldolgozás (NLP). Mivel az egyszerű adatelemzés nem mindig talál jó meglátásokat, jó, ha kipróbáljuk az NLP használatát. Ez egy olyan megközelítés, amely lehetővé teszi, hogy elemezze a szöveget tartalmazó adathalmazt, például a visszajelzéseket, a közösségi médián közzétett bejegyzéseket vagy akár a támogatási jegyeket, hogy hasznos betekintést nyerjen a termékkel kapcsolatban. Pontosabban, ha tudni szeretné, hogy az ügyfél szereti/nem szereti-e a termékét, akkor ezt az adatot úgy kaphatja meg, hogy az NLP segítségével olyan kifejezéseket és szavakat kereshet, amelyek érzelmileg színezettek, hogy negatív, semleges és pozitív csoportokba sorolja őket, és végül jobb betekintést nyerhet a termékéről.
• adatbányászat. Ez azoknak szól, akiknek nagy mennyiségű adatot kell elemezniük, és értelmes mintákat, kapcsolatokat és anomáliákat kell találniuk. Ezt a megközelítést gyakran használják kockázatkezelésre, csalásfelismerésre és piaci szegmentációra.
• prediktív analitika. Ez a megközelítés azt jelenti, hogy az automatizált rendszerek megkapják a korábban tárolt múltbeli adatokat, elemzik azokat, és előrejelzik a jövőbeli trendeket és az ügyfelek viselkedését. Ez egy népszerű lehetőség a pénzügyi adatokkal, kereslet-előrejelzéssel és kockázatértékeléssel foglalkozó vállalkozások számára.

Az ügyféladatok feldolgozásának és értelmezésének módjai

Az automatizált elemzés használatának megkezdésekor jó, ha tudja, hogy pontosan mit szeretne kezdeni az elemzett adatokkal. Itt összeállítottunk egy listát az összegyűjtött adatok feldolgozásának módjairól az ügyfelek viselkedésének értelmezéséhez:

• szegmentálás - az ügyfelek csoportokra osztása bizonyos jellemzők (demográfiai jellemzők, vásárlási szokások, érdeklődési körök) alapján. Jó lehetőség a célzott marketinget/személyre szabott ajánlatokat kereső vállalkozások számára.
• viselkedéselemzés - elemzi, hogyan viselkednek a felhasználók a weboldalán, így jobb rálátása lehet arra, hogy javítania kell-e a weboldal navigációján, jobb felhasználói élményt kell-e nyújtania, vagy jobb marketingstratégiákat kell-e alkalmaznia.
• hangulatelemzés - a közösségi médiából, a véleményekből és a visszajelzésekből megismerheti a termékét. Segítségével dolgozhat termékének vagy szolgáltatásának negatív aspektusain, szükség esetén javíthatja annak minőségét stb.

Az automatizált analitika előnyei az ügyfelek viselkedésének megértésében

Az automatizált analitika számos előnnyel jár, amelyek nagyon hasznosak, különösen, ha úgy dönt, hogy nagy adathalmazok felhasználásával kezdi el növelni ügyfelei viselkedését és élményét.

Nemcsak abban segít, hogy hatalmas adathalmazokat percek alatt feldolgozhasson, hanem értékes tanácsokat is ad az adatok alapján. Az alábbiakban az automatizált analitika használatának legkiemelkedőbb előnyeit tárgyaljuk, és azt, hogy hogyan segíthet a vállalatának.

Forrás: Kanaries

Nagy mennyiségű adat feldolgozása

Az egyik előny, amely sokat segít, az a nagy mennyiségű adat elemzése, amely gyakran terabájt vagy petabájt méretben érkezik - ez az, ahol az adatok elemzésének hagyományos módszerei nem igazán működnek.

Az ML algoritmusok és keretrendszerek, mint például az Apache, a Hadoop és a Spark segíthetnek az adatok gyors és hatékony feldolgozásában, mivel ezek a technológiák felhőkörnyezeteket használnak a feladatok feldolgozásához, jelentősen felgyorsítva a folyamatokat.

Hatékonyság és gyorsaság

Az elemzés, amelynek elvégzése hetekig vagy hónapokig tarthatott, ma már másodpercek alatt elvégezhető az AI-nak köszönhetően, amely az automatizált elemzés alapeleme. Az AI például képes gyorsan mozogni az ügyféladatok között a platformokon keresztül, összegyűjtve az adatokat - közösségi média, ügyfélszolgálati hívások és weboldali interakciók. Ennek a gyorsabb megközelítésnek köszönhetően a vállalkozások értékes információkhoz juthatnak, hogy jobb döntéseket hozhassanak a rendelkezésükre álló adatok alapján.

Rejtett minták és trendek keresése

A gépi tanulási algoritmusok olyan minták és trendek megtalálására is alkalmasak, amelyek a kézi elemzés során esetleg kimaradnak. Az ML használatával finom viselkedési mintákat és preferenciákat kaphat, és még a jövőbeli trendeket is megjósolhatja. Az egyik példa erre, hogy a klaszterező algoritmusok hasonló viselkedésű vagy preferenciájú csoportokba szegmentálhatják az ügyfeleket, amelyek a teljesen manuális elemzés alkalmazásakor esetleg kimaradnának.

Prediktív meglátások

A prediktív elemzés a vállalkozás rendelkezésére álló múltbeli adatokat használja fel a jövőbeli vásárlói magatartás előrejelzésére. Olyan technikákat foglal magában, mint például:

• regressziós elemzés;
• döntési fák;
• neurális hálózatok.

Hasznosak azok számára, akik új terméket kívánnak bevezetni, és meg akarják jósolni a lehetséges vásárlói reakciókat, az elvándorlás valószínűségét és az élettartam-értéket. Emellett jó módszer az ügyfélinterakciók személyre szabására és az üzleti stratégiák kiigazítására is.

Jobb ügyfélélmény

Végül, az utolsó előny, hogy minél jobb az elemzés, annál jobban megérti ügyfeleit. A személyre szabási algoritmusok segítségével könnyedén az adott ügyfélre szabhatja a termékajánlásokat, marketingüzeneteket és még sok mást, így növelve az elkötelezettségi arányt, a felhasználói élményt és az általános érzelmi érzést a vállalatával kapcsolatban.

Az automatizált analitikával nyert információk típusai

Milyen típusú információkat kaphat az automatizált analitikával? Sokféle van, ezért nézzük meg itt.

Forrás: Nagyszerű tanulás

Ügyféldemográfia és szegmentáció

Az analitikai eszközök algoritmusokat használnak a következő információk megtalálására:

• életkor;
• nem;
• helyszín;
• oktatás;
• jövedelmi szint.

Az ML ezeket és sok más tényezőt használ fel a jobb szegmentáláshoz, így segít személyre szabottabb megközelítést nyújtani az egyes ügyfélcsoportokhoz. Egy példával élve, egy döntési fa algoritmus kategorizálja a felhasználókat különböző szegmensekbe, hogy később jobban célzott marketingstratégiákat hozhasson létre.

Vásárlási szokások és viselkedés

Az automatizált analitika olyan technikákat alkalmaz, mint az asszociációs szabályok tanulása (pl. Apriori és Eclat algoritmusok), hogy meglássák a különböző termékek és a vásárlói vásárlási szokások közötti kapcsolatokat.

A piaci kosárelemzés például remek módja annak, hogy megtudja, mely termékeket vásárolják gyakran együtt, valamint az idősorelemzés, amely lehetővé teszi az értékesítési trendek időbeli elemzését és a kereslet ingadozásának előrejelzését.

Vevői visszajelzések és hangulatelemzés

A hangulatelemzéssel az NLP segítségével megismerheti az ügyfelek érzéseit és véleményét. Mit használ az NLP az érzéselemzéshez:

• vásárlói visszajelzés;
• értékelések;
• a termékkel kapcsolatos közösségi média posztok.

Az NLP algoritmusok, mint például az LSTM (Long Short-Term Memory) hálózatok az összegyűjtött szöveget az érzelmekkel kapcsolatos szavak alapján pozitív, negatív és semleges kategóriákba sorolják. Egy ilyen megközelítésnek köszönhetően a vállalat átfogó képet kaphat arról, hogy a termékük pozitív vagy negatív megítélés alá esik-e, és hogy pontosan mit kellene javítaniuk, hogy jobbá tegyék azt.

Online interakció és digitális lábnyom

Alapvető fontosságú annak ismerete, hogy a felhasználók hogyan lépnek kapcsolatba webhelyével/termékével, és ebben olyan eszközök segíthetnek, mint a Google Analytics. Ezek nyomon követik a felhasználói interakciókat, amelyek magukban foglalják a webhelylátogatásokat, a kattintási mintákat és a közösségi médiában való részvételt, hogy megtalálják például a legnépszerűbb oldalakat vagy funkciókat, az oldalon töltött időt, a visszafordulási arányt stb. Ez mind hasznos, ha javítani szeretné weboldalát, de nem tudja, hol kezdje.

Kihívások az automatizált elemzések és megoldások bevezetése során

Az automatizált analitika számos előnyével és felhasználási esetével együtt járnak a kihívások is, amelyekkel szintén foglalkozni kell. Görgessen tovább, és megtudhatja, mi lehet az automatizált adatelemzés akadálya.

Forrás: Milliméteres

Adatvédelmi aggályok

Az adatautomatizálás gyakran érzékeny adatokkal való munkát jelent. Ez az egyik oka annak, hogy sokan aggodalmukat fejezik ki. Az adatszivárgás megakadályozásának egyik módja a titkosítási technológiák használata, például SSL/TLS az adatátvitelhez és AES a nyugvó adatokhoz.

A vállalatnak meg kell felelnie az olyan szabályozásoknak is, mint a GDPR és a CCPA (ezek szigorú irányelveket biztosítanak az adatgyűjtésre, -feldolgozásra és -tárolásra vonatkozóan).

Szakképzett személyzetre van szükség

Ha úgy dönt, hogy automatizált adatelemzést alkalmaz, győződjön meg róla, hogy az adattudományban, a gépi tanulásban és a big data technológiákban jártas szakemberek állnak rendelkezésére. Ha nincs ideje profi adatelemzőt találni, fektessen be képzési és fejlesztési programokba a meglévő munkatársak továbbképzése érdekében.

Ezen túlmenően használhatja a számos analitikai platform egyikét, amelyek felhasználóbarát felületet biztosítanak, és általában szélesebb közönség számára is elérhetőbbek (pl. AWS SageMaker vagy Google Cloud AI).

Az adatok pontossága és relevanciája

Az utolsó koncert leginkább a felhasznált adatok minőségével kapcsolatos. Ha például az adatok nincsenek megfelelően megtisztítva, túl sok a hiányosság, vagy egyszerűen csak nem relevánsak, az eredményes meglátások semmi jóra nem vezetnek.

Annak érdekében, hogy az adatállomány használható legyen az elemzéshez, rendszeresen tisztítsa, validálja és szabványosítsa azt. Ne feledkezzen meg az automatizált adatminőségi eszközök használatáról, amelyek képesek azonosítani és kijavítani az adatokban lévő hibákat, duplikációkat és következetlenségeket. Mivel az ML-modelleket az Ön által megadott adatokon képzik ki, győződjön meg arról, hogy ezek az adatok jó minőségűek.

Jövőbeli trendek és előrejelzések az automatizált analitika területén

Ahogy egyre több vállalat kezdi integrálni a mesterséges intelligenciát és az ML-t a munkafolyamataiba, nyugodtan kijelenthetjük, hogy az automatizált elemzés jövője fényes. Az AI/ML integrálásától kezdve az edge computing használatáig - minden a legjobb meglátások megszerzésének elősegítése érdekében fog működni.

Az automatizált analitika trendjei

Itt azokat a trendeket vizsgáljuk meg, amelyek a jövőben jelentősen növekedni fognak:

• AI és ML integráció az IoT-vel. Mivel az IoT-eszközök nagy mennyiségű adatot generálnak, az ezekbe az eszközökbe integrált AI segít gyorsabban feldolgozni ezeket az adatokat, és jobb betekintést nyújt az ügyfelek számára.
• prediktív analitikai fejlesztések. Az árnyaltabb előrejelzések segítségével a vállalkozások mélyebb információkhoz jutnak az ügyfelek viselkedéséről, preferenciáiról és a jövőbeli trendekre vonatkozó meglátásokról.
• edge computing. A peremszámítástechnika lehetővé teszi, hogy az adatokat közelebb elemezzük a keletkezésükhöz (pl. közvetlenül az eszközön belül, ahonnan gyűjtötték őket). Ez a megközelítés segít a valós idejű információk biztosításában olyan alkalmazások számára, mint a személyre szabott marketing és az üzleten belüli vásárlói élmény javítása.
• adatvédelem. Kétségtelen, hogy a felhasznált adatok biztonságával kapcsolatos aggodalmak növekedésével az automatizált analitika jövőbeli trendjei mindenképpen helyet adnak majd az új titkosítási módszereknek, valamint a személyes ügyféladatok anonimizálásának.

Végső gondolatok

Összefoglalva, az automatizált analitika használata a vásárlói viselkedéssel kapcsolatos hasznos információk kinyerésére jó módja annak, hogy ne csak a vállalkozás számára szerezzenek betekintést, hanem hosszú távon növeljék a vásárlók elégedettségét is a termékkel.

Az ML és a mesterséges intelligencia segítségével kategorizálhatja a felhasználókat konkrét adatok alapján, megtalálhatja a legjobb és a legrosszabb termékeket a közösségi média posztok alapján, vagy akár jövőbeli előrejelzéseket is készíthet arról, hogy az ügyfeleinek tetszeni fog-e az új termék, amelyet be fog vezetni. A mesterséges intelligencia analitika terepe széles, és ha tudja, hogy mivel kezdjen hozzá, nagyszerű eredményeket érhet el.