Utnyttja automatiserad analys för att ta fram kundinsikter

Introduktion

I dag arbetar företagen med stora mängder data, och för att hålla sig flytande måste de veta hur de ska få dessa data att arbeta för dem. Det är ett bra sätt att lyckas, för när du kan analysera de data du producerar och samlar in kan du fatta bättre beslut, till exempel om marknadsföringsstrategier, bättre användarupplevelse på din webbplats, eller till och med kontrollera vilka sidor som ger dig flest besökare och hitta sätt att öka dem ännu mer.

Så vilka metoder kan du använda för att hämta dessa analyserade data från de stora datamängderna? Vilka fördelar ger den här typen av analys när det gäller att få kundinsikter och prediktiv analys? Och, slutligen, vilka utmaningar och trender kan vi förvänta oss när vi börjar med automatiserad dataanalys? Låt oss dyka in!

Metoder för datainsamling och analys inom automatiserad analys

Automatiserad analys är ett kraftfullt verktyg som också har många metoder och sätt att samla in data. Eftersom varje metod lämpar sig för olika sätt att få information och för olika syften är det bra att veta vad var och en av dem gör i processen och hur du kan använda dem till din fördel.

Källa: Clicdata

Metoder för datainsamling som används i automatiserad analys:

• Skrapning av webbsidor. Det mest populära sättet att hämta data från webbsidor.

Web scraping kan göras både manuellt och automatiskt, men om det handlar om stora mängder data är det att föredra att göra det automatiskt. För web scraping behöver du ha förståelse för Python-biblioteken BeautifulSoup och Scrapy, samt en grundläggande kunskap om HTML-struktur för att kunna hämta rätt data.

Användningsfall: En e-handelswebbplats kan använda web scraping för att samla in information, t.ex. information om produkter, priser och kundrecensioner från konkurrenternas webbplatser.

• API:er. API:er kan vara ett bra alternativ för att hämta information från webbplatser (externa tjänster, applikationer) eftersom de gör det möjligt för automatiserade system att begära data och hämta dem direkt från den andra programvaran (tjänsten).

API:er är populära alternativ på sociala medieplattformar (t.ex. Twitter API eller Facebook Graph API) eftersom de ger företag som använder dem möjlighet att hämta analysdata, t.ex. statistik över kundinteraktioner, trender och feedback.

Användningsfall: API:erna gör det möjligt för företag att ställa frågor till sociala medietjänster och hämta den information som behövs i JSON- eller XML-format som enkelt kan bearbetas senare.

• Transaktionsdata. Detta alternativ innebär att data samlas in från transaktionerna, vilket inkluderar försäljning, inköp och onlinebetalningar. Avancerade analysverktyg som SQL-databaser, datalagringslösningar eller specialiserad analytisk programvara (t.ex. Tableau eller Microsoft Power BI) är till hjälp här eftersom de är skapade för att hantera och analysera den här typen av data.

Användningsfall: En återförsäljare kan använda detta sätt att extrahera data för att hämta och analysera data från försäljningstransaktioner. Det kan hjälpa dem att hitta dolda inköpsmönster, intäktstrender eller till och med kundbeteenden så att de senare kan anpassa sin marknadsföringsstrategi för att öka försäljningen.

Teknik för automatiserad analys

Det finns många sätt att analysera insamlade data. I de flesta fall använder dataanalytiker maskininlärning (ML) för automatiserad analys, naturlig språkbehandling (NLP) för sentimentanalys, datautvinning för att analysera stora mängder data och få meningsfulla insikter samt prediktiv analys för att förutse trender och kundbeteende. Låt oss prata mer om var och en av metoderna nedan:

• algoritmer för maskininlärning. ML-algoritmer är kärnan i automatiserad analys. De hjälper till att analysera data och hitta mönster som ger förutsägelser baserade på analyserade data. Om du t.ex. är verksam inom detaljhandeln kan du använda ML för att förutsäga kundernas köpbeteende baserat på hur de har köpt sina tidigare produkter.
• bearbetning av naturligt språk (NLP). Eftersom enkel dataanalys inte alltid ger bra insikter är det trevligt att prova att använda NLP. Det är en metod som låter dig analysera datauppsättningen, som innehåller text, till exempel feedback, inlägg på sociala medier eller till och med supportärenden, för att få användbara insikter om produkten. För att vara mer specifik, om du vill veta om kunden gillar / ogillar din produkt, kan du få dessa data genom att låta NLP söka efter fraser och ord som är känslomässigt färgade för att gruppera dem efter negativa, neutrala och positiva, och slutligen få bättre insikt om din produkt.
• Datautvinning. Den här metoden är till för dem som behöver analysera stora mängder data och hitta meningsfulla mönster, relationer och avvikelser. Denna metod används ofta för riskhantering, upptäckt av bedrägerier och marknadssegmentering.
• Prediktiv analys. Detta tillvägagångssätt innebär att du låter de automatiserade systemen hämta de historiska data som lagrats tidigare, analysera dem och förutse framtida trender och kundbeteende. Det är ett populärt alternativ för företag som arbetar med finansiella data, efterfrågeprognoser och riskbedömning.

Sätt att bearbeta och tolka kunddata

När du börjar använda automatiserad analys är det bra att veta exakt vad du vill göra med de analyserade uppgifterna. Här har vi skapat en lista över olika sätt att bearbeta insamlad data för att tolka kundbeteenden:

• segmentering - dela in kunder i grupper efter specifika egenskaper (demografi, köpvanor, intressen). Det är ett bra alternativ för företag som vill ha riktad marknadsföring/personliga erbjudanden.
• beteendeanalys - analyserar hur användarna beter sig på din webbplats, så att du kan få bättre insikt i om du behöver förbättra din webbplatsnavigering, bättre användarupplevelse eller göra bättre marknadsföringsstrategier.
• sentimentanalys - få insikter om din produkt från sociala medier, recensioner och feedback. Det kan hjälpa dig att arbeta med de negativa aspekterna av din produkt eller tjänst, förbättra dess kvalitet om det behövs osv.

Fördelar med automatiserad analys för att förstå kundbeteende

Automatiserad analys har många fördelar som är mycket användbara, särskilt om du bestämmer dig för att börja använda stora datamängder för att förbättra dina kunders beteende och upplevelse.

Det hjälper dig inte bara att bearbeta stora datamängder på några minuter, utan ger dig också värdefulla råd baserat på dessa data. Låt oss diskutera de mest framträdande fördelarna med att använda automatiserad analys och hur det kan hjälpa ditt företag.

Källa: Kanaries

Bearbetning av stora mängder data

En av de fördelar som är till stor hjälp är möjligheten att analysera stora datamängder som ofta är terabyte eller petabyte stora - det är där de traditionella sätten att analysera data inte riktigt fungerar.

ML-algoritmer och ramverk som Apache, Hadoop och Spark kan hjälpa dig att arbeta med data snabbt och effektivt eftersom dessa tekniker använder molnmiljöer för att arbeta med uppgifter, vilket påskyndar processerna avsevärt.

Effektivitet och hastighet

Den analys som kunde ta veckor eller månader att slutföra kan nu göras på några sekunder tack vare AI, som är grundkomponenten i automatiserad analys. AI kan till exempel snabbt flytta runt kunddata över plattformarna och samla in data - sociala medier, kundsupportsamtal och webbplatsinteraktioner. Tack vare detta snabbare tillvägagångssätt kan företagen nu få värdefull information för att fatta bättre beslut om de data de har.

Hitta dolda mönster och trender

Algoritmer för maskininlärning är också bra på att hitta mönster och trender som kan förbises vid manuell analys. Med hjälp av ML kan du få fram subtila beteendemönster och preferenser och till och med förutsäga framtida trender. Ett exempel är att klusteralgoritmer kan segmentera kunder i grupper med liknande beteenden eller preferenser, vilket kan missas när man använder helt manuell analys.

Prediktiva insikter

Prediktiv analys använder de historiska data som företaget har för att förutsäga framtida kundbeteende. Det omfattar tekniker som t.ex:

• regressionsanalys;
• beslutsträd;
• neurala nätverk.

De är användbara för dem som vill lansera en ny produkt och vill förutsäga eventuella kundreaktioner, sannolikheten för kundbortfall och livstidsvärde. Det är också ett bra sätt att anpassa kundinteraktioner och justera affärsstrategier.

Bättre kundupplevelse

Slutligen är den sista fördelen att ju bättre analysen görs, desto bättre förstår du dina kunder. Med hjälp av personaliseringsalgoritmer kan du enkelt skräddarsy produktrekommendationer, marknadsföringsmeddelanden och mycket mer till den specifika kunden, vilket ökar engagemanget, användarupplevelsen och den allmänna känslomässiga känslan för ditt företag.

Typer av information som erhålls genom automatiserad analys

Vilka typer av information kan du få med automatiserad analys? Det finns många, så låt oss ta reda på det här.

Källa: Bra lärande

Kunddemografi och kundsegmentering

Analysverktyg använder algoritmer för att hitta följande information:

• ålder;
• kön;
• plats;
• utbildning;
• inkomstnivå.

ML använder dessa och många andra faktorer för att skapa bättre segmentering, vilket hjälper dig att skapa ett mer personligt tillvägagångssätt för varje kundgrupp. Ett exempel är en beslutsträdsalgoritm som kategoriserar användarna i olika segment så att du senare kan skapa mer målinriktade marknadsföringsstrategier.

Köpmönster och köpbeteenden

Automatiserad analys använder tekniker som association rule learning (t.ex. algoritmerna Apriori och Eclat) för att se sambanden mellan olika produkter och kundernas köpvanor.

Till exempel är varukorgsanalys ett bra sätt att ta reda på vilka produkter som ofta köps tillsammans, liksom en tidsserieanalys som gör att du kan analysera försäljningstrender över tid och förutse efterfrågefluktuationer.

Kundfeedback och sentimentanalys

Med sentimentanalys tar du reda på kundernas känslor och åsikter med hjälp av NLP. Vad NLP använder för sentimentanalys:

• feedback från kunderna;
• recensioner;
• inlägg på sociala medier relaterade till produkten.

NLP-algoritmer som LSTM-nätverk (Long Short-Term Memory) arbetar med den insamlade texten för att kategorisera den baserat på de känslorelaterade orden i positiv, negativ och neutral. Tack vare ett sådant tillvägagångssätt kan företaget få en omfattande förståelse för om deras produkt uppfattas som positiv eller negativ och vad de bör förbättra för att göra den bättre.

Interaktion på nätet och digitala fotavtryck

Det är viktigt att veta hur användarna interagerar med din webbplats/produkt, och verktyg som Google Analytics kan hjälpa dig med det. De spårar användarinteraktioner som inkluderar besök på webbplatsen, klickmönster och engagemang i sociala medier för att till exempel hitta de mest populära sidorna eller funktionerna, tid som spenderas på sidan, avvisningsfrekvens osv. Allt detta är användbart när du vill förbättra din webbplats men inte vet var du ska börja.

Utmaningar vid implementering av automatiserade analyser och lösningar

Med det stora antalet fördelar och användningsområden för automatiserad analys följer också utmaningar som måste hanteras. Fortsätt scrolla och lär dig mer om vad som kan vara ett hinder i din väg mot automatiserad dataanalys.

Källa: Millimetrisk

Oro för dataintegritet

Dataautomation innebär ofta att man arbetar med känsliga data. Det är en av anledningarna till att många visar sin oro. Ett sätt att förhindra dataläckage är att använda krypteringsteknik, t.ex. SSL/TLS för data i transit och AES för data i vila.

Företaget bör också följa regler som GDPR och CCPA (de säkerställer strikta riktlinjer för insamling, bearbetning och lagring av data).

Behov av kvalificerad personal

Om du bestämmer dig för att använda automatiserad dataanalys ska du se till att ha personal med erfarenhet av datavetenskap, maskininlärning och big data-teknik. Om du inte har tid att hitta en professionell dataanalytiker kan du investera i utbildnings- och utvecklingsprogram för att höja kompetensen hos befintlig personal.

Utöver detta kan du använda en av många analysplattformar som har användarvänliga gränssnitt och i allmänhet är mer tillgängliga för bredare målgrupper (t.ex. AWS SageMaker eller Google Cloud AI).

Uppgifternas noggrannhet och relevans

Den sista konserten är främst relaterad till kvaliteten på de data som används. Om data till exempel inte har rensats ordentligt, har för många luckor eller helt enkelt inte är relevanta, kommer resultatinsikterna inte att göra något gott för dig.

För att göra datasetet användbart för analys ska det regelbundet rengöras, valideras och standardiseras. Glöm inte att använda automatiserade datakvalitetsverktyg som kan identifiera och korrigera fel, dubbletter och inkonsekvenser i data. Eftersom ML-modeller tränas på de data du ger dem, se till att dessa data är av god kvalitet.

Framtida trender och prognoser inom automatiserad analys

I takt med att allt fler företag börjar integrera AI och ML i sina arbetsflöden kan vi med säkerhet säga att framtiden för automatiserad analys är ljus. Från integrering av AI/ML till användning av edge computing - allt kommer att fungera för att hjälpa till att få de bästa insikterna.

Trender inom automatiserad analys

Här kommer vi att utforska de trender som kommer att växa kraftigt i framtiden:

• AI- och ML-integration med IoT. Eftersom IoT-enheter genererar en stor mängd data kommer AI som integreras i dessa enheter att hjälpa till att bearbeta dessa data snabbare och ge bättre kundinsikter.
• Framsteg inomprediktiv analys. Med hjälp av mer nyanserade förutsägelser kommer företagen att få mer djupgående information om kundernas beteende, preferenser och insikter om framtida trender.
• Edge Computing. Edge computing gör att data kan analyseras närmare den plats där de genereras (t.ex. direkt i den enhet där de samlades in). Detta tillvägagångssätt kommer att bidra till att tillhandahålla realtidsinformation för applikationer som personlig marknadsföring och förbättrad kundupplevelse i butiken.
• Datasekretess. Det råder ingen tvekan om att med den ökade oron för säkerheten för de data som används, kommer de framtida trenderna inom automatiserad analys definitivt att ha en plats för nya krypteringsmetoder samt anonymisering av personliga kunddata.

Avslutande tankar

Sammanfattningsvis är automatiserad analys för att få fram användbar information om kundbeteende ett bra sätt att inte bara få insikter för själva verksamheten utan också för att öka kundnöjdheten med din produkt på lång sikt.

Med hjälp av ML och AI kan du kategorisera användarna efter specifika data, ta reda på vad som är bäst och sämst med din produkt bara genom att skanna inlägg på sociala medier, eller till och med förutspå om dina kunder kommer att gilla den nya produkt du ska lansera. Landskapet för AI-analys är brett, och när du vet vad du ska börja med kan du göra bra ifrån dig.