داده کاوی در بازاریابی نوین؛ از کاربردها تا ابزارها

داده کاوی در بازاریابی نوین

آینده بازاریابی در دستان داده کاوی

داده کاوی سلاح کشنده و کارآمد عصر جدید است و توانسته جایگاه بالایی در میان کسب وکارها و صنایع بزرگ و کوچک برای خود بازکند. در این مقاله می خواهم بگویم داده کاوی در بازاریابی چه استفاده هایی دارد و از چه نرم افزارهایی می توانیم برای این کار استفاده کنیم.

همانطور که می دانید یک شرکت دائما در حال دریافت اطلاعات از مشتریان و مراجعه کنندگان است، این اطلاعات می تواند شامل هرچیزی باشد، مثل ساعات مراجعه، نوع خریدها، نوع سوالات، رده سنی مشتریان،جنسیت وبسیاری اطلاعات دیگر است و بسیار حیاتی است که بتوانند در این حجم انبوه داده ها تصمیم درست بگیرند.

به نظر من :

داده کاوی در بازاریابی طبق تعریفی که در مراجع بازاریابی آمده است فرآیندی است که طی آن تحلیل گران برای شناسایی الگوهای منحصر به فرد رفتاری در میان گروه های مختلف مشتریان، داده ها را به دقت بررسی می کنند وآن ها را غربال و تفکیک می کنند.

کاربرد های داده کاوی در بازاریابی

با این تعریف شاید شما هم تصور کرده باشید که چه کارهای هیجان انگیزی می توانید با استفاده از داده کاوی انجام دهید. در این نوشته به چند مورد از این کاربردها اشاره خواهم کرد

جمع آوری اطلاعات مشتریان

شاخص های جمعیت شناختی برای بسیاری از شرکت ها اهمیت زیادی دارد و شرکت ها دائما در تلاشند تا اطلاعات مشتریان را در پایگاه های داده خود جمع آوری کنند. به عنوان مثال بسیاری از سوپرمارکت ها وقتی تخفیف های ویژه ای به بعضی مشتریان خود می دهند از آنها می خواهند تا فرم های مخصوصی را که حاوی اطلاعاتی مثل سن، اندازه خانواده، آدرس و سایر اطلاعات است را پر کنند. با جمع آوری و تحلیل این اطلاعات سوپر مارکت می تواند به این نتیجه برسد که هر نوع تخفیفی که طراحی میکند برای کدام نوع از مشتریان می تواند جذاب باشد.

حفظ وفاداری مشتریان

شرکت ها با استفاده از داده کاوی می توانند مشتریانی را که مبالغ زیادی خرید می کنند شناسایی کرده و سپس پیشنهادات خاصی را که به مشتریان عادیشان ارائه نمی کنند به مشتریان خاص ارائه کنند. با این روش بهتر می توان مشتریان وفادار را نگه داشت چرا که مشتریان وفادار یکی از مهمترین دارایی های یک شرکت هستند و حفظ یک مشتری وفادار بسیار آسان تر از پیدا کردن یک مشتری جدید است.

اخراج مشتری

قبلا در مورد اخراج مشتری مطلبی در اینجا نوشته ام، ولی به طور خلاصه اگر بخواهیم اشاره کنیم می توان گفت که گاهی اوقات نگه داری مشتری برای شرکت هزینه بردار می شود و مشتری ضرر ده می شود به همین دلیل نیاز است که مشتری را به طریقی از سر باز کرد. شناسایی این نوع مشتریان می تواند از طریق داده کاوی صورت بگیرد. با استفاده از داده کاوی می توان مشتریان را به رده هایی مانند ” خوب، بد و زشت” تقسیم بندی کرد و از دست مشتریان زشت خلاص شد.

تقسیم بندی بازار

یکی از بهترین کاربردهای داده کاوی ، بخش بندی مشتریان است.  به وسیله داده ها و تحلیل آن ها می توانید بازار خود را به بخش های معنی دار مانند سن ، درآمد ، شغل یا جنسیت تقسیم کنید. تقسیم بندی بازار همچنین می تواند به شما در درک رقبا و مفهوم رقابت در بازار خود می کند

تقسیم بندی بانک اطلاعاتی بازار شما می تواند نرخ تبدیل شما را بهبود بخشد زیرا تبلیغات خود را در یک بازار تنگ و بسیار مشخص متمرکز می کند. و همچنین می تواند به شما کمک کند درک کنید که رقبای شما در هر یک از این بخش ها چه کسانی هستند و به شما امکان می دهند محصولات و تبلیغاتی را تنظیم کنید که نیازهای آن مخاطبان را برآورده سازد.

تولید محصول

داده کاوی کمک می کند بتوانید محولات کاربردی و شخصی سازی شده متناسب با نیاز بازارهدف بسازید؛ به وسیله داده کاوی می توانید با توجه به نیازها،علایق و انتظارات مشتریان محصولات با ضریت دقت بالا بسازید.

ابتکاری ترین شرکت ها هرگز با یک محصول شروع نمی کنند. آنها با یک نقطه درد که از داده های استخراج از آن کشف نشده اند شروع می کنند … و سپس حداقل یک محصول با دوام را می سازند که این مشکل را به شکلی که مشتری هرگز تصور نمی کرد ، حل می کند. این کار را انجام دهید و به راحتی از 90 درصد رقبای خود جلو خواهید بود.

پیش بینی فروش

این موضوع به مشتریانی که می خرند نگاه می کند و سعی می کند پیش بینی کند که چه زمانی دوباره آنها را خریداری می کنند،چقدر خرید می کنند؛ از چه دستگاهی اقدام به ثبت سفارش خود می کنند. شما می توانید از این نوع تحلیل برای تعیین استراتژی و یا از کالاهای تعریف شده برای فروش استفاده کنید.

وقتی نوبت به پیش بینی فروش می رسد ، سه پیش بینی جریان نقدی ایجاد کنید: واقع بینانه ، خوش بینانه و بدبین. به این ترتیب شما می توانید به اندازه کافی سرمایه در اختیار داشته باشید تا بدترین وضعیت ممکن را تحمل کنید اگر فروش طبق برنامه پیش نرفته باشد

تحلیل سبد بازار

مشتریان هر شرکت محصولات مختلفی خریداری می کنند و در نتیجه نحوه برخورد شرکت با مشتریان باید متفاوت باشد. به عنوان مثال فرض کنید یک شرکت تولیدکننده دوربین های عکاسی است. این شرکت با بررسی داده های جمع آوری شده می تواند تشخیص دهد که کدام مشتریان نوع خاصی از دوربین را خریداری کرده اند سپس با ارسال ایمیل های خاص برای آنها ، اطلاعات لازم برای نگه داری آن نوع دوربین و حتی تخفیف های ویژه برای خرید تجهیزات جانبی ان نوع دوربین را به اطلاع آنها برساند.

شرکت ها برای جمع اوری داده های مورد نیاز برای داده کاوی از سیستم اطلاعات بازاریابی MIS استفاده می کنند که خود این سیستم نیاز به تفصیل زیادی دارد. ولی به طور خلاصه می توان گفت که MIS فرآیندی است که نخست نیازهای مدیران را شناسایی می کند و سپس اطلاعات مرتبط را جمع اوری، بسته بندی، تحلیل و ذخیره می کند و سپس در میان کاربران توزیع می کند. داده کاوی در واقع بخشی از این سیستم محسوب می شود

سه نرم افزار کاربردی برای داده کاوی(دیتا ماینینگ)

نرم افزار رپیدماینر

RapidMiner قوی ترین و آسان ترین نرم افزار برای آنالیز داده ها به صورت عددی و نمایش گرافیکی نتایج حاصل از تحلیل داده ها است.

هم چنین این نرم افزار قابلیت ورود کدهای داده کاوی از سایر برنامه ها مانند R و Python را دارد و می تواند از داده های سایر نرم افزار های داده کاوی مانند: Microsoft Excel و  Microsoft Access ,Oracle ,IBM DB ,Microsoft SQL Server ,Teradata نیز استفاده کند.

این نرم افزار در زمینه داده کاوی اعم از خوشه بندی داده ها، طبقه بندی، استخراج الگوهای پرتکرار، انتخاب ویژگی، متن کاوی و پردازش تصویر(که اخیرا مطرح شده است) کاربرد فراوانی دارد

نرم افزارR

نرم افزار R محیطی برای محاسبات آماری و تحلیل داده را فراهم می کند. این نرم افزار از نظر دستورات شباهت زیادی به نرم افزار آماری S-PLUS دارد؛ اما می توان گفت که این دو نرم افزار دارای هسته های متفاوتی هستند که هر کدام قابلیت های متفاوتی را فراهم می کند.
به عنوان یک زبان استاندارد غیر رسمی برای کارهای آماری و داده کاوی مطرح می شود. دلیل محبوبیت این نرم افزار در سالهای اخیر در درجه  اول رایگان بودن این نرم افزار است.همچنین این نرم افزار بر روی انواع سیستم عامل ها قابل نصب است

این نرم افزار آماری توسط Robert Gentlman  و  Ross Ihaka در گروه آمار دانشگاه اوکلند نیوزلند در سال 1995 طراحی شده و جالب این است که از آنجایی که نام این دو نفر با R شروع شده، این نرم افزار “R” نامگذاری شده است!

براساس گزارش  TIOBE language rankings زبان R جایگاه هشتم را در بین تمام زبان‌های برنامه‌نویسی دارد که میتوان گفت در رقابت با زبان‌های general purpose جایگاه فوق‌العاده‌ای است.

نرم افزار r

نرم افزار SPSSmodelr

داده کاوی با IBM SPSS modeler یکی از ترندهای روز حوزه هوش مصنوعی است که هر روز به تعداد علاقمندان به یادگیری آن افزوده می شود. داده کاوی به معنای کاوش معادن داده هاست. داده کاوی به شما کمک می کند تا رفتار کسب و کار خود در گذشته را به دقت بررسی کنید و بر اساس آن رفتار آینده را با ضریب دقت بالایی پیش بینی کنید !

داده کاوی یا دیتا ماینینگ به شما کمک می کند تصمیماتی صحیح و واقع بینانه در مورد کسب و کار خود اتخاذ کنید و استراتژی های مناسبی را بر اساس اهداف سازمانی طراحی کنید.

نرم افزار SPSS Modeler که توسط کمپانی IBM تولید شده یک نرم افزار کاربردی برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل متن هاست که برای ایجاد مدل های پیش بینی کننده و انجام سایر امور مرتبط با تجزیه و تحلیل مورد استفاده قرار می گیرد. نام اولیه این نرم افزار کلمنتاین Clementine بود که بعده ها به SPSS Clementine معروف شد و در نهایت به IBM SPSS Modeler تغییر نام پیدا کرد.

IBM SPSS Modeler دارای رابط کاربری ساده و مناسبی است و به کاربر این امکان را می دهد که بدون داشتن دانش برنامه نویسی، الگوریتم های داده کاوی و آماری را در پژوهش های خود به کار گیرد.

جمع بندی در باره داده کاوی در بازاریابی

داده کاوی در بازاریابی از اهمیت بالایی در کسب و کارهای موفق برخوردار است، در این مقاله یادگرفتیم:

  1. داده کاوی باعث می شود تصمیم هایی که می گیریم از شفافیت بهتری برخوردار باشد و بتوانیم اعتبار تصمیم هایمان را بسنجیم
  2. از تقسیم بندی بازار تا تحلیل مشتریان،پیش بینی فروش؛تحلیل سبد بازار،تولید محصول و…. از مهم ترین کاربردهای داده کاوی در بازاریابی است.
  3. نرم افزارهای رپیدماینر،کلمنتاین(همون spss modeler) و نرم افزار R مهم ترین ابزارهای این کار هستند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *