بیشترین کاربرد داده کاوی با اهداف تجاری و در راستای افزایش درآمد کسب و کارهای مختلف است. در این مقاله با معرفی برخی روش‌های درآمدزایی از طریق داده‌ها، شما را با کاربردهایی از دیتا ماینینگ آشنا خواهیم کرد.
معرفی و محبوبیت برند
یکی از روش های بسیار رایج و متداول در استفاده از داده کاوی، معرفی برند است. این مسئله صرفا به این معنا نیست که برند تجاری شما معروف نیست و با کمک داده کاوی آن را مشهور می‌کنید. بلکه سنجش، ارزیابی و هدایت نظرات عمومی راجع به به یک برند نیز از اهداف داده‌کاوی حساب می‌شود.
مثلاً برند دیجی‌کالا یک نام آشنا و مشهور است. اما با کمک داده کاوی میتوان بر اساس محتوای منتشر شده توسط افراد در شبکه‌های اجتماعی مانند توییتر و اینستاگرام، به نوع نظرات مردم درباره آن (مثبت یا منفی)، و نقاط قوت و ضعف در نظر مردم پی برد. نماد شناسی و مدیریت افکار عمومی نسبت به یک برند تجاری باعث افزایش ارزش و اعتبار آن و و در نتیجه افزایش درآمد آن شرکت می‌شود. بررسی نظرات مردم درباره برندهای تجاری، شامل سنجش و ارزیابی نظرات آن‌ها نسبت به رقبا نیز می‌شود.
تعامل با برند
استفاده از تحلیل های به دست آمده از داده کاوی کاربرد فراوانی برای مشاغلی نظیر روابط عمومی دارد. زمانی که لازم است یک شرکت مسئله را به طور فراگیر به مشتریان اطلاع رسانی کند، باید شرایط افکار عمومی نسبت به آن را به خوبی ارزیابی کرده سپس پس با استفاده از شیوه‌ای مناسب اقدام به این کار کند.
تحلیل رفتار و مدیریت مشتریان (CRM)
بسیاری از کسب و کارها از نرم افزارها و سامانه‌های مدیریت مشتریان (CRM) استفاده می‌کنند. زمانی که شما با استفاده از این برنامه‌ها، به دنبال تحلیل رفتار مشتریان هستید، به نوعی از داده کاوی کمک می‌گیرید. به عنوان مثال تحلیل زمان خرید مشتریان، موارد مرجوعی کالا و اقلام رایج سبد خرید مشتریان یک فروشگاه از این موارد هستند.
مراحل تحلیل‌های داده کاوی برای کسب و کارها
تجزیه و تحلیل توصیفی
ارائه گزارشات مبتنی بر فعالیت سابقه کسب و کار، کمک بسیاری در راستای ارائه تحلیل مناسب و برنامه ریزی برای آینده آن خواهد داشت. از جمله اقدامات و فعالیت‌هایی که میتوان در این زمینه مورد تحلیل قرار داد موارد زیر اند.
- گزارشگیری از سهم بودجه‌های تبلیغاتی و سنجش میزان اثر بخشی آن‌ها
- ارزیابی میزان جذب مشتریان جدید و نرخ بازگشت مشتریان قدیمی
- مقایسه میزان تبدیل ورودی‌های مشتریان به خرید و تحقق اهداف کسب و کار
تجزیه و تحلیل تشخیصی
در این نوع تحلیل به بررسی عوامل و دلایل رخدادهای واقع شده در کسب و کار بر اساس داده‌های گردآوری شده می‌پردازیم. تحلیل تشخیصی در سطح بالاتری از تحلیل توصیفی انجام می‌شود. زیرا شما ابتدا باید خود وقایع را بشناسید، سپس دلایل و عوامل آن را ارزیابی کنید.
تجزیه و تحلیل پیشگویانه
پس از شناسایی وقایع گذشته و بررسی دلایل آن، میتوانیم اتفاقات آینده را پیش‌بینی کنیم. مثلاً زمانی که می‌دانیم یک مشتری روز بیستم هر ماه از ما خرید می‌کند، میتوانیم وضعیت آن را برای ماه‌های بعدی نیز پیش‌بینی کنیم. البته حتما توجه داشته باشید که ممکن است همه پیش‌بینی‌ها به درستی محقق نشود یا حتی خلاف آن اتفاق بیفتد. اما اصلا جای ناراحتی نیست! در این حالت هم توانایی تشخیص زودهنگام تغییرات موثر بر کسب و کار و انجام اقدامات لازم برای مواجهه با آن را خواهیم داشت.
تجزیه و تحلیل تجویزی
آخرین سطح از فرایند داده کاوی در راستای بهبود وضعیت کسب و کار، ارائه توصیه‌های جدید برای ارتقا و بهبود آن است. در این مرحله الگوریتم‌های هوش مصنوعی با کمک داده‌های دریافتی در در مراحل قبلی و اطلاعات وارد شده توسط کارشناسان و نیروی انسانی، تصمیماتی را برای رشد بیشتر ارائه می کنند. نمونه‌هایی از توصیه تجویزی توسط ماشین موارد زیر است.
- در صورت عدم تکرار روال ثابت خرید توسط مشتری، برای او یک پیامک یادآوری همراه با کد تخفیف ارسال کن.
- در صورت تغییرات قیمت یک سهام یا ارز دیجیتال بر اساس الگویی مشخص شده، نسبت به خرید یا فروش آن اقدام کن.
- در صورت پیش بینی افزایش خرید مشتریان از سایت، پیغام لزوم بهبود و توسعه زیرساخت را به مدیر فنی بیزینس ارسال کن.
در صورت وجود هر گونه سؤال یا بحثی درباره این مطلب، از طریق بخش چت آنلاین سایت با ما ارتباط بگیرید. از مکالمه با شما خوشحال می‌شویم 😀