Automatizuotos analizės panaudojimas siekiant išsiaiškinti klientų įžvalgas

Įvadas

Šiandien įmonės dirba su dideliais duomenų kiekiais ir, norėdamos išsilaikyti, turi žinoti, kaip priversti šiuos duomenis dirbti jų naudai. Tai geras būdas pasiekti sėkmę, nes kai galite analizuoti savo sukurtus ir surinktus duomenis, galite priimti geresnius sprendimus, pavyzdžiui, rinkodaros strategijas, geresnę naudotojų patirtį savo svetainėje arba net patikrinti, kurie puslapiai sulaukia daugiausia lankytojų, ir rasti būdų, kaip juos dar labiau padidinti.

Taigi, kokius metodus galite naudoti norėdami gauti šiuos analizuojamus duomenis iš didelių duomenų rinkinių? Kokią naudą tokia analizė suteikia gaunant klientų įžvalgas ir atliekant prognozavimo analizę? Ir, galiausiai, kokių iššūkių ir tendencijų turėtume tikėtis pradėdami automatizuotą duomenų analizę? Pasinerkime į ją!

Automatinės analizės duomenų rinkimo ir analizės metodai

Automatinė analizė yra galingas įrankis, kuris taip pat turi daug metodų ir būdų duomenims rinkti. Kadangi kiekvienas metodas tinka skirtingiems informacijos gavimo būdams ir skirtingiems tikslams, pravartu žinoti, ką kiekvienas iš jų naudoja šiame procese ir kaip galite juos panaudoti savo naudai.

Šaltinis: Clicdata

Automatinėje analizėje naudojami duomenų rinkimo metodai:

• žiniatinklio nuskaitymas. Populiariausias duomenų gavimo iš tinklalapių būdas.

Žiniatinklio duomenų nuskaitymas gali būti atliekamas ir rankiniu, ir automatiniu būdu, tačiau, jei kalbama apie didelius duomenų kiekius, pageidautina, kad jis būtų automatizuotas. Kad galėtumėte išgauti tinkamus duomenis, reikia išmanyti "Python" bibliotekas BeautifulSoup ir Scrapy, taip pat turėti elementarių HTML struktūros žinių.

Naudojimo atvejis: e. parduotuvės svetainė gali naudoti žiniatinklio nuskaitymą, kad surinktų informaciją, pavyzdžiui, informaciją apie produktus, kainas ir klientų atsiliepimus iš konkurentų svetainių.

• API. API gali būti puiki galimybė gauti informaciją iš svetainių (išorinių paslaugų, programų), nes jos leidžia automatizuotoms sistemoms prašyti duomenų ir gauti juos tiesiogiai iš kitos programinės įrangos (paslaugos).

API yra populiarios socialinės žiniasklaidos platformų galimybės (pvz., "Twitter" API arba "Facebook Graph API"), nes jas naudojančios įmonės gali gauti analitinius duomenis, pvz., klientų sąveikos statistiką, tendencijas ir atsiliepimus.

Naudojimo atvejis: API leidžia įmonėms užklausti socialinės žiniasklaidos paslaugų ir gauti reikiamą informaciją JSON arba XML formatais, kuriuos vėliau galima lengvai apdoroti.

• sandorių duomenys. Ši parinktis reiškia, kad duomenys renkami iš sandorių, kurie apima pardavimus, pirkimus ir mokėjimus internetu. Šiuo atveju padeda pažangios analitinės priemonės, pavyzdžiui, SQL duomenų bazės, duomenų saugyklos sprendimai ar net specializuota analitinė programinė įranga (pvz., "Tableau" ar "Microsoft Power BI"), nes jos sukurtos tokio tipo duomenims tvarkyti ir analizuoti.

Naudojimo atvejis: mažmenininkas gali naudoti šį duomenų išgavimo būdą, kad gautų ir analizuotų pardavimo sandorių duomenis. Tai gali padėti jiems rasti tam tikrus paslėptus pirkimo modelius, pajamų tendencijas ar net klientų elgseną, kad vėliau galėtų pritaikyti savo rinkodaros strategiją ir padidinti pardavimus.

Automatinės analizės technologijos

Surinktus duomenis galite analizuoti įvairiais būdais. Dažniausiai duomenų analitikai automatinei analizei naudoja mašininį mokymąsi (angl. machine learning, ML), natūralios kalbos apdorojimą (angl. natural language processing, NLP) - nuotaikų analizei, duomenų gavybą (angl. data mining) - dideliems duomenų kiekiams analizuoti ir prasmingoms įžvalgoms gauti, taip pat prognozavimo analizę - tendencijoms ir klientų elgsenai prognozuoti. Toliau plačiau aptarsime kiekvieną iš šių metodų:

• mašininio mokymosi algoritmai. ML algoritmai yra automatinės analizės pagrindas. Jie padeda analizuoti duomenis ir rasti dėsningumus, pagal kuriuos remiantis analizuojamais duomenimis daromos prognozės. Pavyzdžiui, jei dirbate mažmeninės prekybos srityje, naudokite ML, kad nuspėtumėte klientų pirkimo elgseną, remdamiesi tuo, kaip jie pirko ankstesnius pirkinius.
• natūralios kalbos apdorojimas (NLP). Kadangi atliekant paprastą duomenų analizę ne visada pavyksta rasti gerų įžvalgų, verta išbandyti NLP. Tai metodas, leidžiantis analizuoti duomenų rinkinį, į kurį įeina tekstas, pavyzdžiui, atsiliepimai, socialinės žiniasklaidos įrašai ar net pagalbos bilietai, ir gauti naudingų įžvalgų apie produktą. Tiksliau, jei norite sužinoti, ar klientui patinka / nepatinka jūsų produktas, galite gauti šiuos duomenis, leisdami NLP ieškoti emociškai nuspalvintų frazių ir žodžių, sugrupuoti juos pagal neigiamą, neutralų ir teigiamą atspalvį ir galiausiai gauti geresnę įžvalgą apie savo produktą.
• duomenų gavyba. Ši programa skirta tiems, kuriems reikia analizuoti didelius duomenų kiekius ir rasti reikšmingus modelius, ryšius ir anomalijas. Šis metodas dažnai naudojamas rizikos valdymui, sukčiavimo aptikimui ir rinkos segmentavimui.
• prognozavimo analitika. Tai reiškia, kad automatizuotoms sistemoms leidžiama gauti anksčiau saugotus istorinius duomenis, juos analizuoti ir prognozuoti būsimas tendencijas bei klientų elgseną. Tai populiari galimybė įmonėms, dirbančioms su finansiniais duomenimis, prognozuojančioms paklausą ir vertinančioms riziką.

Klientų duomenų apdorojimo ir interpretavimo būdai

Pradedant naudoti automatinę analizę, verta žinoti, ką tiksliai norite daryti su analizuojamais duomenimis. Čia pateikėme sąrašą būdų, kaip apdoroti surinktus duomenis, kad būtų galima interpretuoti klientų elgseną:

• segmentavimas - klientų suskirstymas į grupes pagal konkrečias savybes (demografinius duomenis, pirkimo įpročius, interesus). Tai geras pasirinkimas įmonėms, siekiančioms tikslinės rinkodaros ir (arba) personalizuotų pasiūlymų.
• elgsenos analizė - analizuokite, kaip naudotojai elgiasi jūsų svetainėje, kad galėtumėte geriau suprasti, ar reikia tobulinti svetainės navigaciją, gerinti naudotojų patirtį arba kurti geresnes rinkodaros strategijas.
• nuotaikų analizė - gaukite įžvalgų apie savo produktą iš socialinės žiniasklaidos, atsiliepimų ir atsiliepimų. Tai gali padėti jums ištaisyti neigiamus produkto ar paslaugos aspektus, prireikus pagerinti jo kokybę ir t. t.

Automatinės analizės nauda siekiant suprasti klientų elgseną

Automatizuota analizė turi daug privalumų, kurie yra labai naudingi, ypač jei nusprendėte pradėti naudoti didelius duomenų rinkinius, kad padidintumėte savo klientų elgseną ir patirtį.

Ji ne tik padeda per kelias minutes apdoroti didžiulius duomenų rinkinius, bet ir pateikia vertingų patarimų, pagrįstų šiais duomenimis. Aptarsime svarbiausius automatizuotos analizės naudojimo privalumus ir kaip ji gali padėti jūsų įmonei.

Šaltinis: Kanarai

Didelių duomenų kiekių apdorojimas

Vienas iš privalumų, kuris labai padeda, yra galimybė analizuoti didelius duomenų kiekius, kurie dažnai būna terabaitų ar petabaitų dydžio - tai yra, kai tradiciniai duomenų analizės būdai tikrai neveikia.

ML algoritmai ir sistemos, tokios kaip "Apache", "Hadoop" ir "Spark", gali padėti greitai ir efektyviai dirbti su duomenimis, nes šios technologijos užduotims atlikti naudoja debesų aplinką, o tai gerokai pagreitina procesus.

Efektyvumas ir greitis

Dėl dirbtinio intelekto, kuris yra pagrindinė automatizuotos analizės sudedamoji dalis, analizę, kuriai atlikti gali prireikti savaičių ar mėnesių, dabar galima atlikti per kelias sekundes. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali greitai judėti klientų duomenimis visose platformose, rinkdamas duomenis - socialinės žiniasklaidos, klientų aptarnavimo skambučių ir sąveikos su svetaine duomenis. Dėl šio greitesnio požiūrio įmonės dabar gali turėti vertingos informacijos, kad galėtų priimti geresnius sprendimus dėl turimų duomenų.

Ieškokite paslėptų modelių ir tendencijų

Mašininio mokymosi algoritmai taip pat padeda rasti dėsningumus ir tendencijas, kurių galima nepastebėti atliekant rankinę analizę. Naudojant ML galima nustatyti subtilius elgesio modelius ir pageidavimus ir net numatyti būsimas tendencijas. Vienas iš pavyzdžių - klasterizavimo algoritmai gali segmentuoti klientus į panašios elgsenos ar pageidavimų grupes, kurių galima nepastebėti naudojant visiškai rankinę analizę.

Prognozuojamos įžvalgos

Prognostinė analizė naudoja įmonės turimus istorinius duomenis, kad numatytų būsimą klientų elgesį. Ji apima tokius metodus, kaip:

• regresinė analizė;
• sprendimų medžiai;
• neuroniniai tinklai.

Jie naudingi tiems, kurie nori pradėti gaminti naują gaminį ir nori numatyti galimą klientų reakciją, atsisakymo tikimybę ir viso gyvenimo vertę. Tai taip pat geras būdas personalizuoti bendravimą su klientais ir koreguoti verslo strategijas.

Geresnė klientų patirtis

Galiausiai paskutinė nauda yra ta, kad kuo geriau atlikta analizė, tuo geriau suprantate savo klientus. Naudodami personalizavimo algoritmus galite lengvai pritaikyti produktų rekomendacijas, rinkodaros pranešimus ir daugelį kitų dalykų konkrečiam klientui, taip padidindami įsitraukimo lygį, naudotojų patirtį ir bendrą emocinį jausmą, susijusį su jūsų įmone.

Automatinės analizės metu gaunamos informacijos tipai

Kokią informaciją galite gauti naudodami automatinę analizę? Jų yra daugybė, todėl išsiaiškinkime tai čia.

Šaltinis: Puikus mokymasis

Klientų demografiniai duomenys ir segmentavimas

Analizės įrankiai naudoja algoritmus šiai informacijai rasti:

• amžius;
• lytis;
• vieta;
• išsilavinimas;
• pajamų lygį.

ML naudoja šiuos ir daugelį kitų veiksnių geresniam segmentavimui, taip padėdamas jums taikyti labiau asmeninį požiūrį į kiekvieną klientų grupę. Pavyzdžiui, sprendimų medžio algoritmas suskirsto naudotojus į skirtingus segmentus, kad vėliau galėtumėte kurti tikslingesnes rinkodaros strategijas.

Pirkimo įpročiai ir elgsena

Automatizuotai analizei naudojami tokie metodai kaip asociacijų taisyklių mokymasis (pvz., "Apriori" ir "Eclat" algoritmai), kad būtų galima nustatyti ryšius tarp skirtingų produktų ir klientų pirkimo įpročių.

Pavyzdžiui, rinkos krepšelio analizė yra puikus būdas sužinoti, kokie produktai dažnai perkami kartu, taip pat laiko eilučių analizė, leidžianti analizuoti pardavimo tendencijas laike ir numatyti paklausos svyravimus.

Klientų atsiliepimai ir nuotaikų analizė

Atlikdami nuotaikų analizę, naudodami NLP sužinote klientų jausmus ir nuomones. Ką NLP naudoja nuotaikų analizei:

• klientų atsiliepimai;
• atsiliepimai;
• socialinės žiniasklaidos pranešimus, susijusius su produktu.

NLP algoritmai, pavyzdžiui, LSTM (Long Short-Term Memory) tinklai, apdoroja surinktą tekstą ir skirsto jį pagal su emocijomis susijusius žodžius į teigiamus, neigiamus ir neutralius. Taikant tokį metodą, įmonė gali išsamiai suprasti, ar jos gaminys vertinamas teigiamai, ar neigiamai, ir ką konkrečiai reikėtų patobulinti, kad jis būtų geresnis.

Sąveika internete ir skaitmeninis pėdsakas

Labai svarbu žinoti, kaip naudotojai sąveikauja su jūsų svetaine ir (arba) produktu, o tai padaryti gali padėti tokie įrankiai kaip "Google Analytics". Jomis stebima naudotojų sąveika, įskaitant apsilankymus svetainėje, paspaudimų modelius ir įsitraukimą į socialinę žiniasklaidą, kad būtų galima nustatyti, pavyzdžiui, populiariausius puslapius ar funkcijas, laiką, praleistą puslapyje, atmetimo dažnį ir pan. Visa tai naudinga, kai norite patobulinti savo svetainę, bet nežinote, nuo ko pradėti.

Automatizuotos analizės ir sprendimų diegimo iššūkiai

Automatinės analizės nauda ir naudojimo atvejai yra labai įvairūs, todėl reikia spręsti ir kitus iššūkius. Slinkite toliau ir sužinokite, kas gali tapti kliūtimi jūsų kelyje į automatizuotą duomenų analizę.

Šaltinis: Milimetrinis

Duomenų privatumo problemos

Duomenų automatizavimas dažnai reiškia darbą su neskelbtinais duomenimis. Tai viena iš priežasčių, dėl kurių daugelis reiškia susirūpinimą. Vienas iš būdų užkirsti kelią duomenų nutekėjimui - naudoti šifravimo technologijas, pavyzdžiui, SSL / TLS perduodamiems duomenims ir AES - ramybės būsenoje esantiems duomenims.

Įmonė taip pat turėtų laikytis tokių teisės aktų kaip BDAR ir BDAR (jie užtikrina griežtas duomenų rinkimo, tvarkymo ir saugojimo gaires).

Kvalifikuotų darbuotojų poreikis

Jei nuspręsite naudoti automatinę duomenų analizę, pasirūpinkite, kad dirbtų specialistai, turintys duomenų mokslo, mašininio mokymosi ir didelių duomenų technologijų patirties. Jei neturite laiko susirasti profesionalaus duomenų analitiko, investuokite į mokymo ir tobulinimosi programas, kad pakeltumėte esamų darbuotojų kvalifikaciją.

Be to, galite naudoti vieną iš daugelio analizės platformų, kurios turi patogias sąsajas ir paprastai yra prieinamesnės platesnei auditorijai (pvz., "AWS SageMaker" arba "Google Cloud AI").

Duomenų tikslumas ir tinkamumas

Pastarasis koncertas daugiausia susijęs su naudojamų duomenų kokybe. Pavyzdžiui, jei duomenys nėra tinkamai išvalyti, juose yra per daug spragų arba jie paprasčiausiai nėra tinkami, rezultatų įžvalgos jums nieko gero neduos.

Kad duomenų rinkinį būtų galima naudoti analizei, reguliariai jį valykite, tikrinkite ir standartizuokite. Nepamirškite naudoti automatinių duomenų kokybės priemonių, kurios gali nustatyti ir ištaisyti klaidas, pasikartojimus ir neatitikimus duomenyse. Kadangi ML modeliai yra mokomi iš duomenų, kuriuos jiems pateikiate, įsitikinkite, kad šie duomenys yra geros kokybės.

Ateities tendencijos ir prognozės automatinės analizės srityje

Kadangi vis daugiau įmonių pradeda integruoti dirbtinį intelektą ir ML į savo darbo procesą, galime drąsiai teigti, kad automatinės analizės ateitis yra šviesi. Nuo dirbtinio intelekto ir ML integravimo iki kraštinių skaičiavimų naudojimo - viskas veiks, kad padėtų gauti geriausias įžvalgas.

Automatinės analizės tendencijos

Čia nagrinėsime tendencijas, kurios ateityje smarkiai augs:

• AI ir ML integracija su daiktų internetu. Kadangi daiktų interneto prietaisai generuoja daug duomenų, į šiuos prietaisus integruotas dirbtinis intelektas padės greičiau apdoroti šiuos duomenis ir suteiks geresnių įžvalgų apie klientus.
• prognozavimo analizės pažanga. Naudodamos vis daugiau niuansų turinčias prognozes, įmonės gaus išsamesnės informacijos apie klientų elgseną, pageidavimus ir įžvalgas apie ateities tendencijas.
• kraštinė kompiuterija. Kraštinė kompiuterija leidžia analizuoti duomenis arčiau jų gavimo vietos (pvz., pačiame įrenginyje, iš kurio jie buvo surinkti). Šis metodas padės realiuoju laiku teikti informaciją tokioms taikomosioms programoms, kaip personalizuota rinkodara ir klientų patirties gerinimas parduotuvėje.
• duomenų privatumas. Neabejotina, kad didėjant susirūpinimui dėl naudojamų duomenų saugumo, ateities automatinės analizės tendencijose neabejotinai atsiras vietos naujiems šifravimo metodams ir asmeninių klientų duomenų anonimizavimui.

Galutinės mintys

Apibendrinant galima pasakyti, kad automatinės analizės naudojimas siekiant gauti naudingos informacijos apie klientų elgseną yra geras būdas ne tik gauti įžvalgų pačiam verslui, bet ir ilgainiui padidinti klientų pasitenkinimą jūsų produktu.

Naudodamiesi ML ir dirbtinio intelekto priemonėmis galite suskirstyti naudotojus į kategorijas pagal konkrečius duomenis, rasti geriausius ir blogiausius savo gaminio pavyzdžius, tiesiog nuskaitydami socialinės žiniasklaidos įrašus, ar net numatyti, ar jūsų klientams patiks naujas gaminys, kurį ketinate išleisti. Dirbtinio intelekto analizės kraštovaizdis platus, o kai žinote, nuo ko pradėti, galite pasiekti puikių rezultatų.