در این مقاله می‌خواهیم شما را با روش های استفاده از Big data در کسب و کار ها آشنا کنیم. یکی از مهم ترین کاربردهای داده کاوی، گروه بندی یا شناخت ویژگیهای مشتریان و انجام تبلیغات هوشمندانه با توجه به نیاز سنجی و علاقه‌های کاربران است. هم اکنون شما را با کاربرد برخی از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در ارتقای کسب و کار آشنا می‌کنیم.
همبستگی (رگرسیون)
رگرسیون در آمار و هوش مصنوعی، به عنوان خطی است که کمترین فاصله را با موقعیت قرارگیری نقاط داده دارد. البته در این مقاله می‌خواهیم به نمونه‌هایی از کاربردهای آن در پاسخگویی به سوالات کسب و کارها اشاره کنیم. برای درآمدزایی از داده‌ها، باید پس از شناسایی هدف استفاده از آن، نحوه استفاده از داده‌ها را یاد بگیریم.
ارتباط بین بودجه تبلیغات و فروش
یکی از ساده ترین و پر استفاده ترین موارد استفاده از الگوریتم رگرسیون در تحلیل داده‌ها، پیدا کردن ارتباط میان بودجه و سطح تبلیغات با میزان درآمد و فروش کسب و کار است. البته توجه داشته باشید که بر اساس استراتژی تبلیغات و نوع بیزینس، ممکن است با حالت‌های مختلفی مواجه شوید. اما به طور عمده سه نمودار زیر برای رابطه بودجه تبلیغات و میزان فروش برقرار است.
رابطه خطی
این نوع نمودار نشان می‌دهد که بین سطح تبلیغات و میزان درامد رابطه مستقیم برقرار است. یعنی اگر شما بودجه تبلیغاتتان را دو برابر کنید، فروش شما نیز دو برابر میشود. البته ممکن است نمودار عرض از مبدأ هم داشته باشد که بیانگر میزان درآمد کسب و کار بدون هیچ تبلیغات است.
رابطه لگاریتمی
نمودار ارتباط بودجه تبلیغات و میزان فروش برای اکثر کسب و کارها به صورت لگاریتمی است. این نمودار نشان می‌دهد که با افزایش تبلیغات، میزان فروش نیز بیشتر میشود. اما زمانی که تبلیغات بسیار زیاد شوند، دیگر تاثیر چندانی در افزایش فروش نخواهند داشت. این مورد غالباً به دلیل اشباع بازار و نبود تقاضای بیشتر از سوی مشتریان رخ می‌دهد. همچنین فاصله طولی مبدأ نمودار، بیانگر میزانی از تبلیغات است که کسب و کار شما با انجام آن بازهم به درآمد نمیرسد و باید تبلیغاتش را بیشتر کند.
رابطه نمایی
رابطه نمایی میان بودجه تبلیغات و میزان فروش نشان می‌دهد که افزایش تبلیغات، تاثیر چند برابری در میزان فروش دارد. شاید کمی عجیب به نظر برسد اما نمودار رایج برای برخی از کسب و کارهای نوپا یا کوچک به این صورت است.
در نظر داشته باشید ممکن است رابطه همبستگی بین تبلیغات و فروش در کسب و کار مد نظر شما، ترکیبی از موارد فوق باشد یا اصلا شباهتی به موارد مذکور نداشته نباشد. همچنین هنگام بررسی این شاخص‌ها، باید به تاثیر احتمالی عوامل دیگر نیز توجه داشته باشید. در نهایت ممکن است با توجه به تغییرات محیطی کلان یا رشد کسب و کار، این نمودار در دوره‌های زمانی مختلف تغییر کند.
اعتبارسنجی مشتریان
با کمک الگوریتم‌های رابطه همبستگی (رگرسیون) می‌توان معیاری با عنوان اعتبارسنجی مشتریان یا همان امتیاز کاربری اعمال کرد. با این کار شما می‌توانید مشتریان خود را رتبه بندی کنید و برخی از تسهیلات و امتیازات ویژه را به گروه خاصی از آنها اختصاص دهید.
سنجش علاقه و میزان مصرف مشتریان
با کمک رابطه همبستگی می‌توان به ارتباط میان سطح علاقه و میزان خرید مشتریان پی برد. بر این اساس می‌توانید تبلیغات و استراتژی بازاریابی خودتان را متناسب با شخصیت ویژه مشتریان تغییر دهید. مثلاً برای مشتریانی که علاقه‌ای به محصولات شما ندارند، احساس نیاز ایجاد کنید تا به خرید کردن از شما ترغیب شوند.
طبقه بندی
مشخص کردن مشتریان پذیرای پیشنهادات ویژه یا محصولات
با استفاده از روش‌های طبقه بندی می‌توانید آن دسته از مشتریانی که نسبت به تبلیغات و تخفیف‌های شما بیشتر واکنش نشان می‌دهند را شناسایی کرده یا بر اساس میزان تعامل مشتریان در وب سایت یا اپلیکیشن خود، میزان تمایل یا نیاز آنها به محصول و خدمات کسب و کار را ارزیابی کنید. برای این مورد می‌توانید چند سؤال زیر را با کمک الگوریتم‌های طبقه بندی پاسخ دهید.
- هنگام ارسال ایمیل یا پیامک تبلیغاتی، کدام مشتریان بر روی آن کلیک می‌کنند؟
- هنگام برگزاری کمپین‌ها و تبلیغات ویژه، کدام مشتریان بیشتر خرید می‌کنند؟
- کاربران سایت یا نرم افزار بیشتر از کدام محصولات دیدن کرده و چه زمانی را صرف بررسی آنها می‌کنند؟
- کدام مخاطبان شبکه‌های اجتماعی، تعاملات بیشتری نظیر کامنت، لایک و اشتراک گذاری مطالب دارند؟
هنگام دسته بندی، مشتریان غالباً به دو گروه (مانند تعامل زیاد/کم، نیاز زیاد/کم، مشتریان پولدار/کم پول و ...) تقسیم می‌شوند. اما امکان ایجاد دسته بندی با گروه‌های بیشتر نیز وجود دارد. هرچند این کار تحلیل و پردازش داده‌ها را دشوارتر می‌کند.
یکی از روش های رایج طبقه بندی مشتریان، بررسی علاقه یا تنفر آنها از برند کسب و کار است. زمانی که نوع نگاه مخاطبان را در کنار نیاز آنها به محصول و خدمات خود بررسی کنید، می توانید فروش هدفمندتری را تجربه کنید. برای توضیحات بیشتر می‌توانید "معرفی و محبوبیت برند" را در مقاله درآمدزایی از داده‌ها مطالعه کنید.
تشابه سنجی
تشابه سنجی به معنای بررسی تعامل و ارتباط مخاطبان جدید، بر اساس سوابق مشتریان قدیمی است. زمانی که تعداد مخاطبان زیاد باشد، می‌توانید پس از طبقه بندی مناسب، با کمک الگوریتم‌های تشابه سنجی مانند KNN، مخاطبان جدید را خیلی سریع‌تر به مشتریان با کیفیت و وفادار تبدیل کنید. اگر به خوبی بتوانید تشابه مشتریان خود را درک کنید، دیگر نیازی به آزمون و خطا در تبلیغات ندارید و می‌توانید خیلی سریع مخاطبان جدید را به خرید ترغیب کنید.
خوشه بندی
خوشه بندی نیز نوعی از طبقه بندی در ابعاد بیشتر است. توجه کنید که این الگوریتم‌ها فقط مخصوص مشتریان نیست؛ بلکه می‌توانید با بهره‌گیری از خلاقیت خود، برای کالاها، محصولات و ... نیز استفاده کنید. مثلاً اقدام بسیار موثر فروشگاه اینترنتی آمازون، ارائه پیشنهاد خرید همزمان بود. فرض کنید از سایتی یک تلفن همراه هوشمند خریداری می‌کنید، آنگاه هنگام تکمیل سفارش بر اساس سبد خرید مشتریان قبلی، یک قاب محافظ مناسب آن را به شما پیشنهاد می‌دهد. در این حالت احتمال اضافه کردن آن به سبد خرید چند برابر میشود.
برچسب گذاری
همواره شاهد هستیم کسب و کارها اطلاعات مختلفی را از از کاربرانشان دریافت می‌کنند. مثلاً برای ثبت نام در اینستاگرام باید تاریخ تولد خود را وارد کنید. اما با استفاده از تکنیک‌های دیتا ماینینگ می‌توان بدون پرسیدن مستقیم مشخصات کاربران به اطلاعاتی درباره آنها پی برد. مثلا اینستاگرام بر اساس پاسخ‌های شما به نظرسنجی‌هایی که افراد مختلف در استوری هایشان قرار می‌دهند، تیم ورزشی مورد علاقه شما را می‌فهمد. در مثال ساده تر اگر شما تعداد زیادی خرید از یک فروشگاه اینترنتی داشته باشید، می‌تواند بر اساس کالاهای انتخابی شما سن یا وضعیت تاهل و حتی شغل شما را متوجه شود.
در واقع با تحلیل بیگ دیتا اطلاعات مفیدی را درباره کاربران فهمیده و به پروفایل آنها اضافه می‌کنیم که هیچ‌گاه از خودشان نپرسیده ایم. اضافه کردن برچسب های مختلف نسبت به افراد می‌تواند پنهانی و بدون اطلاع آنها یا آشکار و حتی قابل تغییر توسط خود آنها باشد. به عنوان مثال گوگل لیستی از علاقه مندی‌های کاربران را در دسترس آنها قرار می‌دهد تا خودشان از آن مطلع شوند و در صورت نیاز آنها را تغییر دهند.
همانطور که در بخش های دیگر اشاره کردیم، فرایند برچسب گذاری نیز فقط مخصوص افراد نیست. این کار می‌تواند برای محصولات و اتفاقات مختلف یا حتی ترکیبی از آنها اتفاق بیفتد. مثلا در نظام بانکی می‌توان با ترکیب اطلاعات کاربران و انتقالات وجوه، به جعلی یا کلاهبرداری بودن یک تراکنش پی برد.
تحلیل ارتباطات
بررسی روابط کاری یا دوستانه میان افراد
با استفاده از روابط و تعاملات کاربران در در فضاهای مختلف مخصوصا شبکه‌های اجتماعی، می‌توان به روابط دوستی یا کاری میان آنها پی برد. با توجه به این موضوع امکان ارزیابی نیازهای یکسان افراد و تمایلات مشابه هم فراهم میشود.
بررسی تعاملات کاربران
ممکن است بین افرادی رابطه دوستی وجود نداشته باشد اما تعامل یک شخص با افراد مد نظر زیاد باشد. مثلاً اگر یک فرد چندین پیج معرفی اخبار و محصولات اپل را دنبال می‌کند، احتمالا یک اپل فن و از مشتاقان خرید محصولات آن است.
سطوح طبقه بندی و برچسب گذاری افراد
توده‌ای
زمانی که دیتاهای اندک و کلی داشته باشیم مجبور به تقسیم بندی توده‌ای افراد می‌شویم. دقت داشته باشید منظور ما از توده با تعریف علمی آن در علم هدایت افکار عمومی تفاوت دارد. مثلا اگر قصد تبلیغ لوازم آرایشی را داریم، در مرحله اول افراد را به دو بخش کلی زنان و مردان تقسیم کرده، سپس توده زنان را مورد هدف تبلیغات قرار می‌دهیم.
گروه‌های هدفمند
زمانی که به دیتا و جزئیات بیشتری از مخاطبان دسترسی داشته باشیم می‌توانیم تقسیم بندی را بر اساس گروه های هدفمند انجام دهیم. مثلاً ممکن است برخی از مردان نیز مایل به استفاده از لوازم آرایشی باشند، لذا در یک دسته بندی گروهی و جزئی‌تر، آنها را از ارائه تبلیغات محروم نمی‌کنیم!
شخصی
این سطح زمانی که به حجم بسیار عظیمی از داده و جزئیات مختلف افراد دسترسی داشته باشیم محقق میشود. در این حالت شما می‌توانید با شناسایی علاقه مندی‌های مخاطبان به صورت فرد به فرد، تبلیغاتی متناسب با شخص آنها را استفاده کنید. مثلاً نتفلیکس (پلتفرم اشتراک فیلم و سریال) بر اساس داده‌های به دست آمده از کابرانش، تبلیغات اختصاصی و متناسب به علاقه آنها را نشان می‌دهد.
معیارهای طبقه بندی و برچسب گذاری افراد
معیارهای طبقه بندی و برچسب گذاری افراد
شاخص‌های مردم شناسی
ابتدایی ترین شاخص‌های طبقه بندی افراد، ویژگیهای مردم شناسی آنها است. از جمله این ویژگی‌ها می‌توان سن، جنسیت و شغل را نام برد. البته با توجه به اینکه این موارد از ویژگی های عمومی و بارز افراد هستند معمولاً می‌توانید این اطلاعات به صورت مستقیم از خود آنها دریافت کنید. اما با توجه به اینکه فهمیدن آن از طریق کلان داده ها بسیار ساده است دیگر نیازی به درگیر کردن مشتریان با وارد کردن اطلاعات فراوان نیست.
ویژگیهای جغرافیایی
ویژگیهای جغرافیایی افراد نیز به سادگی قابل فهمیدن و در دسترس است. البته مخاطبان تمایل کمتری به ارائه این اطلاعات دارند اما با داشتن ابتدایی ترین داده‌های مشتریان می‌توان به این موارد پی برد. از جمله ویژگیهای جغرافیایی مؤثر در کسب و کارها، محل زندگی، کار یا تحصیل است.
ویژگیهای روان شناختی
ویژگیهای روانشناختی افراد به طور عمده شامل تمایلات فردی آنها میشود. فهمیدن این ویژگی‌ها بر اساس داده‌ها بسیار دشوار و پرسیدن آن از خود کاربران کاملاً غیر ممکن است. البته با در اختیار داشتن دیتاهای فراوان و مناسب، نتایج خوبی قابل استنباط است که به بهبود نحوه تعامل با مشتریان کمک شایانی می‌کند.
ویژگیهای رفتاری
ویژگیهای رفتاری شامل عادت‌های خاص یا رایج مشتریان نسبت به کسب و کار ما میشود. البته این اطلاعات در اختیار ما هست و کافی است تا الگوریتم مناسبی برای درک ویژگیهای رفتاری مشتریان پیدا کنیم.
افزایش نرخ بازگشت مشتری
بازگرداندن مشتریان قدیمی بسیار ساده‌تر، سریع‌تر و کم هزینه‌تر از جذب مشتریان جدید انجام میشود. راهکارهای مختلفی برای ارزیابی و اقدام برای بازگشت مشتریان قدیمی یا از دست رفته وجود دارد که به دو مورد اصلی آن می‌پردازیم.
تخمین زمان بازگشت بر اساس سوابق خرید
اگر مشتریانی دارید که به طور منظم، دوره‌ای یا همزمان با اتفاقات خاص از شما خرید می‌کنند، به سادگی می‌توانید خروج آنها را بررسی کنید و نسبت به بازگشت آنها اقدام نمایید. زمانی که یک مشتری وفادار تغییر رویه می‌دهد، حتماً دلیل این مورد را از او جویا شوید و سعی کنید با راهکارهای مختلف دوباره او را جذب کنید.
بازخوردگیری از مشتری
پس از هر خریدی ممکن است خریدار نسبت به تصمیمش شک یا ابراز پشیمانی کند. بنابراین همواره ساده‌ترین راه‌ها را برای ارتباط با مشتریان خود قرار دهید و بر اساس داده‌های به دست آمده از نظرات آنها، خدمات یا محصولاتتان را بهبود دهید.
قیمت گذاری
چالش قیمت گذاری نیز از موارد مهم در همه بیزینس‌ها است. چرا که قیمت بسیار بالا باعث دفع مشتری و قیمت بسیار پایین باعث سود کمتر میشود. با استفاده از داده کاوی می‌توان شاخص‌های مناسبی برای قیمت گذاری محصول یا خدمات تعیین کرد.
قیمت گذاری بر اساس نرخ رقبای کسب و کار
یکی از روش‌های قیمت گذاری بر اساس ارزیابی رقبا است. این مورد برای فروشنده‌های محصولات فیزیکی بیشتر صدق می‌کند. با استفاده از دیتا ماینینگ می توانید به طور مداوم تعرفه‌های رقبا را بررسی و بر اساس آن قیمت گذاری کنید.
قیمت گذاری خودکار بر اساس تقاضا
اگر محصول یا خدماتی را ارائه می‌دهید که نمونه مشابهی از آن وجود ندارد، دیگر نمی‌توانید با مشاهده وضعیت رقبا قیمت‌گذاری کنید. در این حالت رویکرد جدیدی با عنوان قیمت گذاری بر اساس تقاضای مشتریان اتخاذ میشود. می‌توانید با استفاده از از الگوریتم‌های مناسب، قیمت را در سطحی تعیین کنید که بیشترین سود را کسب کنید و مشتریان را نیز از دست ندهید. البته استفاده از یک الگوریتم ماشینی مناسب برای قیمت‌گذاری پیچیدگی های خاص خودش را دارد.
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 😀