Folosirea analizelor automatizate pentru a descoperi informații despre clienți

Introducere

În zilele noastre, întreprinderile lucrează cu cantități mari de date și, pentru a rămâne pe linia de plutire, trebuie să știe cum să facă aceste date să lucreze pentru ele. Este o modalitate bună de a reuși, deoarece atunci când poți analiza datele pe care le produci și le colectezi, poți lua decizii mai bune, cum ar fi strategii de marketing, o experiență mai bună pentru utilizatori pe site-ul tău sau chiar să verifici ce pagini îți oferă cei mai mulți vizitatori și să găsești modalități de a le stimula și mai mult.

Așadar, ce metode puteți folosi pentru a prelua aceste date analizate din seturi mari de date? Ce beneficii oferă acest tip de analiză în obținerea de informații despre clienți și de analize predictive? Și, în cele din urmă, la ce provocări și tendințe ar trebui să ne așteptăm atunci când începem cu analiza automată a datelor? Haideți să ne scufundăm!

Metode de colectare și analiză a datelor în analiza automată

Analiza automatizată este un instrument puternic care are, de asemenea, o mulțime de metode și modalități de colectare a datelor. Deoarece fiecare abordare este potrivită pentru diferite modalități de obținere a informațiilor, precum și pentru diferite scopuri, este bine să știți ce angajează fiecare dintre ele în acest proces și cum le puteți folosi în beneficiul dumneavoastră.

Sursa: Clicdata

Metode de colectare a datelor utilizate în analiza automată:

• web scraping. Cel mai popular mod de a prelua date de pe paginile web.

Web scraping-ul se poate face atât manual, cât și automat, dar dacă este vorba despre cantități mari de date, este de preferat să fie automatizat. Pentru web scraping, trebuie să aveți o înțelegere a bibliotecilor Python BeautifulSoup și Scrapy, precum și cunoștințe de bază despre structura HTML pentru a putea prelua datele corecte.

Cazul de utilizare: un site web de comerț electronic poate utiliza web scraping pentru a colecta informații, cum ar fi informații despre produse, prețuri și recenzii ale clienților de pe site-urile web ale concurenților.

• API-uri. API-urile pot fi o opțiune bună pentru recuperarea informațiilor de pe site-uri web (servicii externe, aplicații), deoarece permit sistemelor automate să solicite datele și să le obțină direct de la celălalt software (serviciu).

API-urile sunt opțiuni populare pe platformele de social media (de exemplu, Twitter API sau Facebook Graph API), deoarece permit întreprinderilor care le utilizează să obțină date analitice, cum ar fi statisticile privind interacțiunea cu clienții, tendințele și feedback-ul.

Cazul de utilizare: API-urile permit companiilor să interogheze serviciile de social media și să obțină informațiile necesare în formate JSON sau XML, care pot fi ușor prelucrate ulterior.

• date tranzacționale. Această opțiune înseamnă că datele sunt colectate din tranzacții, care includ vânzări, achiziții și plăți online. Instrumentele analitice avansate, cum ar fi bazele de date SQL, soluțiile de stocare a datelor sau chiar software-ul analitic specializat (de exemplu, Tableau sau Microsoft Power BI) ajută aici, deoarece sunt create pentru a gestiona și analiza acest tip de date.

Cazul de utilizare: un comerciant cu amănuntul poate utiliza acest mod de extragere a datelor pentru a prelua și analiza datele din tranzacțiile de vânzare. Îi poate ajuta să găsească unele modele de cumpărare ascunse, tendințe de venituri sau chiar comportamentul clienților, astfel încât, ulterior, să își poată personaliza strategia de marketing pentru a crește vânzările.

Tehnologii de analiză automată

Există mai multe moduri în care puteți analiza datele colectate. În cele mai multe cazuri, analiștii de date utilizează învățarea automată (ML) pentru analiza automată, procesarea limbajului natural (NLP) pentru analiza sentimentelor, mineritul de date pentru a analiza cantități mari de date și a obține informații semnificative și analiza predictivă pentru a prognoza tendințele și comportamentul clienților. Să vorbim mai multe despre fiecare dintre aceste abordări mai jos:

• algoritmi de învățare automată. Algoritmii de învățare automatizată se află în centrul analizei automate. Aceștia ajută la analizarea datelor și la găsirea de modele care să elaboreze predicții pe baza datelor analizate. De exemplu, dacă lucrați în domeniul comerțului cu amănuntul, utilizați ML pentru a prezice comportamentul de cumpărare al clienților pe baza modului în care aceștia au cumpărat cele anterioare.
• prelucrarea limbajului natural (NLP). Deoarece o simplă analiză a datelor nu va găsi întotdeauna informații bune, este bine să încercați să folosiți NLP. Este o abordare care vă permite să analizați setul de date, care include text, cum ar fi feedback, postări în social media sau chiar bilete de asistență, pentru a obține informații utile despre produs. Pentru a fi mai specific, dacă doriți să știți dacă clientului îi place/nu-i place produsul dvs., puteți obține aceste date permițând NLP să caute fraze și cuvinte care au o culoare emoțională pentru a le grupa în funcție de negativ, neutru și pozitiv și, în cele din urmă, să obțineți o perspectivă mai bună asupra produsului dvs.
• extragerea datelor. Acesta se adresează celor care trebuie să analizeze cantități mari de date și să găsească modele, relații și anomalii semnificative. Această abordare este adesea utilizată pentru gestionarea riscurilor, detectarea fraudelor și segmentarea pieței.
• analiza predictivă. Această abordare înseamnă că lăsați sistemele automate să obțină datele istorice stocate anterior, să le analizeze și să prevadă tendințele viitoare și comportamentul clienților. Este o opțiune populară pentru întreprinderile care lucrează cu date financiare, prognoza cererii și evaluarea riscurilor.

Modalități de prelucrare și interpretare a datelor despre clienți

Atunci când începeți să utilizați analiza automată, este bine să știți ce anume doriți să faceți cu datele analizate. Aici am creat o listă de modalități de procesare a datelor colectate pentru interpretarea comportamentului clienților:

• segmentare - împărțirea clienților în grupuri în funcție de anumite caracteristici (date demografice, obiceiuri de cumpărare, interese). Este o opțiune bună pentru companiile care caută marketing țintit/oferte personalizate.
• analiza comportamentală - analizați modul în care utilizatorii se comportă pe site-ul dvs. web, astfel încât să puteți avea o perspectivă mai bună pentru a afla dacă trebuie să vă îmbunătățiți navigarea pe site-ul web, să îmbunătățiți experiența utilizatorilor sau să elaborați strategii de marketing mai bune.
• analiza sentimentelor - obțineți informații despre produsul dvs. din social media, recenzii și feedback. Vă poate ajuta să lucrați la aspectele negative ale produsului sau serviciului dvs., să îmbunătățiți calitatea acestuia, dacă este necesar etc.

Beneficiile analizei automate în înțelegerea comportamentului clienților

Analiza automată vine cu multe beneficii foarte utile, mai ales dacă decideți să începeți să folosiți seturi mari de date pentru a crește comportamentul și experiența clienților dumneavoastră.

Nu numai că vă ajută să procesați seturi uriașe de date în doar câteva minute, dar vă oferă și sfaturi valoroase pe baza acestor date. Să discutăm aici cele mai importante avantaje ale utilizării analizei automatizate și modul în care aceasta vă poate ajuta compania.

Sursa: Kanaries

Prelucrarea unor volume mari de date

Unul dintre beneficiile care ajută foarte mult este capacitatea de a analiza cantități mari de date, care adesea au o dimensiune de terabytes sau petabytes - în acest caz, modalitățile tradiționale de analiză a datelor nu vor funcționa cu adevărat.

Algoritmii ML și cadrele precum Apache, Hadoop și Spark vă pot ajuta să lucrați la date rapid și eficient, deoarece aceste tehnologii funcționează folosind medii cloud pentru a lucra la sarcini, accelerând semnificativ procesele.

Eficiență și viteză

Analiza care ar putea dura săptămâni sau luni pentru a fi finalizată se poate face acum în câteva secunde datorită AI, care este componenta de bază a analizei automatizate. De exemplu, AI se poate deplasa rapid în jurul datelor despre clienți pe platforme, colectând datele - social media, apeluri de asistență pentru clienți și interacțiuni pe site. Datorită acestei abordări mai rapide, companiile pot avea acum informații valoroase pentru a lua decizii mai bune în funcție de datele pe care le au.

Găsiți modele și tendințe ascunse

Algoritmii de învățare automată sunt, de asemenea, buni la găsirea modelelor și a tendințelor care ar putea fi omise atunci când se utilizează analiza manuală. Atunci când folosiți ML, puteți obține modele de comportament și preferințe subtile și chiar prezice tendințele viitoare. Unul dintre exemple este faptul că algoritmii de clusterizare pot segmenta clienții în grupuri cu comportamente sau preferințe similare, care ar putea fi omise atunci când se utilizează o analiză complet manuală.

Perspective predictive

Analiza predictivă utilizează datele istorice de care dispune întreprinderea pentru a prezice comportamentul viitor al clienților. Aceasta include tehnici precum:

• analiza de regresie;
• arbori de decizie;
• rețele neuronale.

Acestea sunt utile pentru cei care doresc să lanseze un nou produs și vor să prevadă reacția posibilă a clienților, probabilitatea de dezabonare și valoarea pe viață. Este, de asemenea, o modalitate bună de a personaliza interacțiunile cu clienții și de a ajusta strategiile de afaceri.

O mai bună experiență a clienților

În cele din urmă, ultimul beneficiu este că, cu cât analiza este mai bine realizată, cu atât vă înțelegeți mai bine clienții. Cu ajutorul algoritmilor de personalizare, puteți adapta cu ușurință recomandările de produse, mesajele de marketing și multe altele la fiecare client în parte, crescând astfel rata de implicare, experiența utilizatorului și sentimentul emoțional general față de compania dumneavoastră.

Tipuri de informații obținute prin intermediul analizei automate

Care sunt tipurile de informații pe care le puteți obține cu ajutorul analizelor automate? Sunt multe, așa că haideți să aflăm aici.

Sursa: Învățământ excelent

Demografia și segmentarea clienților

Instrumentele de analiză utilizează algoritmi pentru a găsi următoarele informații:

• vârstă;
• gen;
• locație;
• educație;
• nivelul veniturilor.

ML folosește acești factori și mulți alți factori pentru a crea o mai bună segmentare, ajutându-vă astfel să realizați o abordare mai personalizată a fiecărui grup de clienți. Pentru a da un exemplu, un algoritm de arbore de decizie clasifică utilizatorii în diferite segmente, astfel încât să puteți crea ulterior strategii de marketing mai bine orientate.

Modele și comportamente de cumpărare

Analiza automatizată utilizează tehnici precum învățarea regulilor de asociere (de exemplu, algoritmii Apriori și Eclat) pentru a vedea relațiile dintre diferite produse și obiceiurile de cumpărare ale clienților.

De exemplu, analiza coșului de piață este o modalitate excelentă de a afla ce produse sunt cumpărate frecvent împreună, precum și o analiză a seriilor de timp care vă permite să analizați tendințele vânzărilor în timp și să anticipați fluctuațiile cererii.

Feedback-ul clienților și analiza sentimentelor

Cu ajutorul analizei sentimentelor, puteți afla sentimentele și opiniile clienților cu ajutorul NLP. Ce folosește NLP pentru analiza sentimentelor:

• feedback-ul clienților;
• comentarii;
• postările din social media legate de produs.

Algoritmii NLP, cum ar fi rețelele LSTM (Long Short-Term Memory), lucrează pe textul colectat pentru a-l clasifica pe baza cuvintelor legate de emoții în pozitiv, negativ și neutru. Datorită unei astfel de abordări, compania poate obține o înțelegere cuprinzătoare a faptului dacă produsul pe care îl are este perceput ca fiind unul pozitiv sau negativ și ce anume ar trebui să îmbunătățească pentru a-l face mai bun.

Interacțiunea online și amprenta digitală

Cunoașterea modului în care utilizatorii interacționează cu site-ul/produsul dumneavoastră este esențială, iar instrumente precum Google Analytics vă pot ajuta în acest sens. Acestea urmăresc interacțiunile utilizatorilor care includ vizitele pe site, modelele de clicuri și implicarea în social media pentru a găsi, de exemplu, cele mai populare pagini sau caracteristici, timpul petrecut pe pagină, rata de respingere etc. Toate acestea sunt utile atunci când doriți să vă îmbunătățiți site-ul web, dar nu știți de unde să începeți.

Provocări în implementarea analizelor și soluțiilor automatizate

Odată cu numărul mare de beneficii și de cazuri de utilizare a analizei automatizate apar și provocări care trebuie abordate. Continuați să derulați și aflați ce poate fi un obstacol în calea analizei automatizate a datelor.

Sursa: Milimetric

Preocupări legate de confidențialitatea datelor

Automatizarea datelor înseamnă adesea lucrul cu date sensibile. Acesta este unul dintre motivele pentru care mulți își arată îngrijorarea. Una dintre modalitățile de prevenire a scurgerilor de date este utilizarea tehnologiilor de criptare, cum ar fi SSL/TLS pentru datele în tranzit și AES pentru datele în repaus.

De asemenea, compania ar trebui să respecte reglementări precum GDPR și CCPA (acestea asigură orientări stricte privind colectarea, prelucrarea și stocarea datelor).

Nevoia de personal calificat

Dacă decideți să utilizați analiza automată a datelor, asigurați-vă că aveți profesioniști cu experiență în știința datelor, învățarea automată și tehnologiile de date mari. Dacă nu aveți timp să găsiți un analist de date profesionist, investiți în programe de formare și dezvoltare pentru a perfecționa personalul existent.

În plus, puteți utiliza una dintre numeroasele platforme de analiză care oferă interfețe ușor de utilizat și care sunt, în general, mai accesibile pentru un public mai larg (de exemplu, AWS SageMaker sau Google Cloud AI).

Acuratețea și relevanța datelor

Ultimul concert este legat în principal de calitatea datelor utilizate. De exemplu, dacă datele nu sunt curățate în mod corespunzător, au prea multe lacune sau pur și simplu nu sunt relevante, perspectivele rezultate nu vă vor fi de niciun folos.

Pentru ca setul de date să poată fi utilizat pentru analiză, curățați-l, validați-l și standardizați-l în mod regulat. Nu uitați să folosiți instrumente automatizate de calitate a datelor care pot identifica și corecta erorile, dublurile și neconcordanțele din date. Deoarece modelele ML sunt antrenate pe datele pe care le furnizați, asigurați-vă că aceste date sunt de bună calitate.

Tendințe și previziuni viitoare în domeniul analizei automate

Pe măsură ce din ce în ce mai multe companii încep să integreze AI și ML în fluxul lor de lucru, putem spune cu încredere că viitorul analizei automate este luminos. De la integrarea AI/ML la utilizarea edge computing - totul va funcționa pentru a ajuta la obținerea celor mai bune perspective.

Tendințe în domeniul analizei automate

Aici vom explora tendințele care vor crește semnificativ în viitor:

• Integrarea AI și ML cu IoT. Deoarece dispozitivele IoT generează o cantitate mare de date, AI-ul integrat în aceste dispozitive va ajuta la procesarea mai rapidă a acestor date și va oferi informații mai bune pentru clienți.
• progrese în domeniul analizei predictive. Cu ajutorul unor predicții mai nuanțate, întreprinderile vor obține informații mai detaliate despre comportamentul și preferințele clienților, precum și informații despre tendințele viitoare.
• edge computing. Edge computing permite ca datele să fie analizate mai aproape de locul în care sunt generate (de exemplu, chiar în interiorul dispozitivului din care au fost colectate). Această abordare va contribui la furnizarea de informații în timp real pentru aplicații precum marketingul personalizat și îmbunătățirea experienței clienților în magazine.
• confidențialitatea datelor. Nu există nicio îndoială că, având în vedere preocupările tot mai mari legate de securitatea datelor care sunt utilizate, tendințele viitoare în domeniul analizei automate vor avea cu siguranță un loc pentru noi metode de criptare, precum și pentru anonimizarea datelor personale ale clienților.

Gânduri finale

În concluzie, utilizarea analizei automate pentru a obține informații utile despre comportamentul clienților este o modalitate bună nu numai pentru a obține informații pentru afacerea în sine, ci și pentru a crește satisfacția clienților față de produsul dumneavoastră pe termen lung.

Cu ajutorul ML și AI, puteți clasifica utilizatorii în funcție de date specifice, puteți afla care sunt cele mai bune și cele mai proaste caracteristici ale produsului dvs. doar prin colectarea postărilor din rețelele de socializare sau chiar puteți face previziuni viitoare cu privire la faptul dacă clienților dvs. le va plăcea noul produs pe care urmează să îl lansați. Peisajul analizei AI este vast, iar atunci când știi cu ce să începi, te poți descurca de minune.