Využití automatizované analýzy k získání informací o zákaznících

Úvodní stránka

Podniky dnes pracují s velkým množstvím dat, a aby se udržely na trhu, musí vědět, jak tato data využít. Je to dobrý způsob, jak uspět, protože když dokážete analyzovat data, která vytváříte a shromažďujete, můžete přijímat lepší rozhodnutí, například o marketingových strategiích, lepším uživatelském prostředí na svých webových stránkách, nebo dokonce zkontrolovat, které stránky vám přinášejí nejvíce návštěvníků, a najít způsoby, jak je ještě více zvýšit.

Jaké metody tedy můžete použít k získání těchto analyzovaných dat z rozsáhlých souborů dat? Jaké výhody přináší tento typ analýzy při získávání poznatků o zákaznících a prediktivní analýze? A konečně, jaké výzvy a trendy bychom měli očekávat, když začneme s automatizovanou analýzou dat? Pojďme se do toho ponořit!

Metody sběru a analýzy dat v automatizované analytice

Automatizovaná analytika je mocný nástroj, který má také mnoho metod a způsobů, jak shromažďovat data. Vzhledem k tomu, že každý přístup je vhodný pro různé způsoby získávání informací a také pro různé účely, je dobré vědět, co každý z nich v procesu využívá a jak je můžete využít ve svůj prospěch.

Zdroj: Clicdata

Metody sběru dat používané při automatizované analýze:

• web scraping. Nejoblíbenější způsob získávání dat z webových stránek.

Škrábání webových stránek lze provádět ručně i automaticky, ale pokud se jedná o velké množství dat, je vhodnější automatizované. Pro web scraping je třeba mít znalosti knihoven Python BeautifulSoup a Scrapy a také základní znalosti struktury HTML, abyste byli schopni získat správná data.

Případ použití: Webové stránky e-shopu mohou používat web scraping ke shromažďování informací, jako jsou informace o produktech, cenách a hodnoceních zákazníků z webových stránek konkurence.

• Rozhraní API. Rozhraní API mohou být dobrou volbou pro získávání informací z webových stránek (externích služeb, aplikací), protože umožňují automatizovaným systémům vyžádat si data a získat je přímo z jiného softwaru (služby).

Rozhraní API jsou oblíbenou volbou na platformách sociálních médií (např. Twitter API nebo Facebook Graph API), protože umožňují firmám, které je získají, získávat analytická data, jako jsou statistiky interakcí se zákazníky, trendy a zpětná vazba.

Případ použití: rozhraní API umožňují společnostem dotazovat se na služby sociálních médií a získávat potřebné informace ve formátech JSON nebo XML, které lze později snadno zpracovat.

• transakční údaje. Tato možnost znamená, že data jsou shromažďována z transakcí, které zahrnují prodeje, nákupy a online platby. Zde pomáhají pokročilé analytické nástroje, jako jsou databáze SQL, řešení datových skladů nebo dokonce specializovaný analytický software (např. Tableau nebo Microsoft Power BI), protože jsou vytvořeny pro správu a analýzu tohoto typu dat.

Případ použití: Maloobchodní prodejce může tento způsob extrakce dat použít k získání a analýze dat z prodejních transakcí. Může mu pomoci najít některé skryté nákupní vzorce, trendy v tržbách nebo dokonce chování zákazníků, aby později mohl přizpůsobit svou marketingovou strategii a zvýšit prodej.

Technologie v oblasti automatizované analytiky

Shromážděná data můžete analyzovat mnoha způsoby. Ve většině případů datoví analytici používají strojové učení (ML) pro automatickou analýzu, zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro analýzu sentimentu, dolování dat pro analýzu velkého množství dat a získání smysluplných poznatků a prediktivní analýzu pro předpovídání trendů a chování zákazníků. Pojďme si o každém z těchto přístupů říci více níže:

• algoritmy strojového učení. Algoritmy ML jsou základem automatizované analytiky. Pomáhají analyzovat data a nacházet vzory, které na základě analyzovaných dat vyvozují předpovědi. Pokud například podnikáte v maloobchodě, použijte ML k předvídání nákupního chování zákazníků na základě toho, jak nakupovali v předchozích případech.
• zpracování přirozeného jazyka (NLP). Vzhledem k tomu, že jednoduchá analýza dat ne vždy najde dobré poznatky, je dobré vyzkoušet použití NLP. Jedná se o přístup, který umožňuje analyzovat soubor dat, který obsahuje text, například zpětnou vazbu, příspěvky na sociálních sítích nebo dokonce lístky podpory, a získat tak užitečné poznatky o produktu. Abychom byli konkrétnější, pokud chcete vědět, zda se zákazníkovi váš produkt líbí/nelíbí, můžete tato data získat tak, že necháte NLP vyhledávat fráze a slova, která jsou emocionálně zabarvená, abyste je seskupili podle negativních, neutrálních a pozitivních a nakonec získali lepší přehled o vašem produktu.
• dolování dat. Ten je určen pro ty, kteří potřebují analyzovat velké množství dat a najít smysluplné vzorce, vztahy a anomálie. Tento přístup se často používá pro řízení rizik, odhalování podvodů a segmentaci trhu.
• prediktivní analýza. Tento přístup znamená, že necháte automatizované systémy získat historická data, která byla uložena dříve, analyzovat je a předpovídat budoucí trendy a chování zákazníků. Jedná se o oblíbenou možnost pro podniky pracující s finančními daty, předpovídáním poptávky a vyhodnocováním rizik.

Způsoby zpracování a interpretace údajů o zákaznících

Když začínáte používat automatizovanou analýzu, je dobré vědět, co přesně chcete s analyzovanými daty dělat. Zde jsme vytvořili seznam způsobů zpracování získaných dat pro interpretaci chování zákazníků:

• segmentace - rozdělení zákazníků do skupin podle specifických charakteristik (demografické údaje, nákupní zvyklosti, zájmy). Je to dobrá volba pro podniky, které chtějí cílit marketing/personalizované nabídky.
• behaviorální analýza - analyzuje, jak se uživatelé chovají na vašich webových stránkách, abyste měli lepší přehled o tom, zda je třeba zlepšit navigaci na webu, zlepšit uživatelské prostředí nebo vytvořit lepší marketingové strategie.
• analýza sentimentu - získejte informace o svém produktu ze sociálních médií, recenzí a zpětné vazby. Může vám pomoci zapracovat na negativních aspektech vašeho produktu nebo služby, v případě potřeby zlepšit jejich kvalitu atd.

Přínosy automatizované analýzy pro pochopení chování zákazníků

Automatizovaná analytika přináší mnoho výhod, které jsou velmi užitečné, zejména pokud se rozhodnete začít využívat velké soubory dat ke zvýšení chování a zkušeností vašich zákazníků.

Nejenže vám pomůže zpracovat obrovské soubory dat během několika minut, ale také vám na základě těchto dat poskytne cenné rady. Probereme zde nejvýznamnější výhody používání automatizované analytiky a jak může pomoci vaší společnosti.

Zdroj: Kanaries

Zpracování velkých objemů dat

Jednou z výhod, která velmi pomáhá, je možnost analyzovat velké objemy dat, které často dosahují velikosti terabajtů nebo petabajtů - to je oblast, kde tradiční způsoby analýzy dat opravdu nefungují.

Algoritmy ML a rámce jako Apache, Hadoop a Spark vám pomohou pracovat s daty rychle a efektivně, protože tyto technologie využívají pro práci na úlohách cloudová prostředí, což výrazně urychluje procesy.

Efektivita a rychlost

Analýzu, která mohla trvat týdny nebo měsíce, lze nyní provést během několika sekund díky umělé inteligenci, která je základní součástí automatizované analýzy. AI se například může rychle pohybovat po zákaznických datech napříč platformami a shromažďovat data - sociální média, hovory na zákaznickou podporu a interakce s webovými stránkami. Díky tomuto rychlejšímu přístupu mohou mít nyní podniky k dispozici cenné informace, které jim umožní lépe se rozhodovat na základě dat, která mají k dispozici.

Hledání skrytých vzorů a trendů

Algoritmy strojového učení jsou také dobré při hledání vzorů a trendů, které by mohly být při manuální analýze opomenuty. Při použití ML můžete získat jemné vzorce chování a preferencí a dokonce předvídat budoucí trendy. Jedním z příkladů je, že shlukovací algoritmy mohou segmentovat zákazníky do skupin s podobným chováním nebo preferencemi, což by při použití plně manuální analýzy mohlo být opomenuto.

Prediktivní poznatky

Prediktivní analýza využívá historická data, která má podnik k dispozici, k předvídání budoucího chování zákazníků. Zahrnuje takové techniky, jako jsou:

• regresní analýza;
• rozhodovací stromy;
• neuronové sítě.

Jsou užitečné pro ty, kteří chtějí uvést na trh nový produkt a chtějí předpovědět možnou reakci zákazníků, pravděpodobnost jejich odchodu a celoživotní hodnotu. Je to také dobrý způsob, jak personalizovat interakce se zákazníky a upravit obchodní strategie.

Lepší zákaznická zkušenost

Poslední výhodou je, že čím lépe je analýza provedena, tím lépe rozumíte svým zákazníkům. Pomocí personalizačních algoritmů můžete snadno přizpůsobit doporučení produktů, marketingová sdělení a mnoho dalších informací konkrétnímu zákazníkovi, a tím zvýšit míru zapojení, uživatelský zážitek a celkový emocionální pocit z vaší společnosti.

Typy informací získaných prostřednictvím automatizované analýzy

Jaké typy informací můžete získat pomocí automatizované analýzy? Je jich celá řada, a proto si je pojďme zjistit.

Zdroj: Skvělé učení

Demografické údaje a segmentace zákazníků

Analytické nástroje používají algoritmy ke zjištění následujících informací:

• věk;
• pohlaví;
• umístění;
• vzdělání;
• úroveň příjmů.

ML využívá těchto a mnoha dalších faktorů k lepší segmentaci, čímž vám pomáhá k individuálnějšímu přístupu ke každé skupině zákazníků. Jako příklad lze uvést algoritmus rozhodovacího stromu, který kategorizuje uživatele do různých segmentů, abyste později mohli vytvářet lépe cílené marketingové strategie.

Nákupní zvyklosti a chování

Automatizovaná analytika využívá techniky, jako je učení asociačních pravidel (např. algoritmy Apriori a Eclat), aby zjistila vztahy mezi různými produkty a nákupními zvyklostmi zákazníků.

Například analýza tržního koše je skvělým způsobem, jak zjistit, které produkty se často kupují společně, a také analýza časových řad, která umožňuje analyzovat trendy prodeje v čase a předvídat výkyvy poptávky.

Zpětná vazba a analýza nálad zákazníků

Pomocí analýzy sentimentu zjistíte pocity a názory zákazníků pomocí NLP. Co NLP používá pro analýzu sentimentu:

• zpětná vazba od zákazníků;
• recenze;
• příspěvky na sociálních sítích týkající se produktu.

Algoritmy NLP, jako jsou sítě LSTM (Long Short-Term Memory), pracují se shromážděným textem a kategorizují jej na základě slov souvisejících s emocemi na pozitivní, negativní a neutrální. Díky takovému přístupu může společnost získat komplexní představu o tom, zda je její produkt vnímán jako pozitivní nebo negativní a co přesně by měla zlepšit, aby byl lepší.

Online interakce a digitální stopa

Znalost interakce uživatelů s vaším webem/produktem je zásadní a nástroje jako Google Analytics vám s tím mohou pomoci. Sledují interakce uživatelů, které zahrnují návštěvy webových stránek, způsoby klikání a zapojení do sociálních médií, a zjišťují například nejoblíbenější stránky nebo funkce, čas strávený na stránce, míru odskočení atd. To vše je užitečné, když chcete své webové stránky vylepšit, ale nevíte, kde začít.

Problémy při zavádění automatizované analýzy a řešení

S velkým množstvím výhod a případů použití automatizované analýzy přicházejí i výzvy, které je třeba řešit. Rolujte dále a dozvíte se, co může být překážkou na cestě k automatizované analýze dat.

Zdroj: Millimetric

Obavy o ochranu osobních údajů

Automatizace dat často znamená práci s citlivými údaji. To je jeden z důvodů, proč mnozí projevují obavy. Jedním ze způsobů, jak zabránit úniku dat, je použití šifrovacích technologií, jako je SSL/TLS pro data při přenosu a AES pro data v klidu.

Společnost by také měla dodržovat předpisy, jako je GDPR a CCPA (zajišťují přísná pravidla pro shromažďování, zpracování a ukládání údajů).

Potřeba kvalifikovaného personálu

Pokud se rozhodnete používat automatizovanou analýzu dat, zajistěte si odborníky se zkušenostmi v oblasti datové vědy, strojového učení a technologií big data. Pokud nemáte čas najít profesionálního datového analytika, investujte do školení a rozvojových programů pro zvýšení kvalifikace stávajících zaměstnanců.

Kromě toho můžete použít některou z mnoha analytických platforem, které poskytují uživatelsky přívětivé rozhraní a jsou obecně přístupnější širšímu publiku (např. AWS SageMaker nebo Google Cloud AI).

Přesnost a relevance dat

Poslední koncert se týká především kvality použitých dat. Pokud například data nejsou řádně vyčištěna, mají příliš mnoho mezer nebo prostě nejsou relevantní, výsledné poznatky vám nebudou nic platné.

Aby byl soubor dat použitelný pro analýzu, pravidelně jej čistěte, ověřujte a standardizujte. Nezapomeňte používat automatizované nástroje pro kvalitu dat, které dokáží identifikovat a opravit chyby, duplicity a nekonzistence v datech. Vzhledem k tomu, že ML modely jsou trénovány na datech, která jim poskytnete, dbejte na to, aby tato data byla kvalitní.

Budoucí trendy a předpovědi v oblasti automatizované analytiky

Vzhledem k tomu, že stále více společností začíná integrovat umělou inteligenci a ML do svých pracovních postupů, můžeme s jistotou říci, že budoucnost automatizované analýzy je jasná. Od integrace AI/ML až po využití edge computingu - vše bude fungovat tak, aby pomohlo získat ty nejlepší poznatky.

Trendy v automatizované analytice

Zde se budeme zabývat trendy, které budou v budoucnu výrazně růst:

• Integrace AI a ML s IoT. Protože zařízení internetu věcí generují velké množství dat, pomůže umělá inteligence integrovaná do těchto zařízení tato data rychleji zpracovat a poskytnout lepší informace o zákaznících.
• pokroky v prediktivní analýze. S pomocí jemnějších předpovědí získají podniky podrobnější informace o chování zákazníků, jejich preferencích a náhledech na budoucí trendy.
• edge computing. Edge computing umožňuje analyzovat data blíže místu jejich vzniku (např. přímo v zařízení, ze kterého byla získána). Tento přístup pomůže poskytovat informace v reálném čase pro aplikace, jako je personalizovaný marketing a zlepšování zákaznické zkušenosti v obchodech.
• ochrana osobních údajů. Není pochyb o tom, že vzhledem k rostoucím obavám o bezpečnost používaných dat bude v budoucích trendech automatizované analytiky určitě místo pro nové metody šifrování i anonymizaci osobních údajů zákazníků.

Závěrečné myšlenky

Závěrem lze říci, že používání automatizované analytiky k získávání užitečných informací o chování zákazníků je dobrým způsobem, jak nejen získat poznatky pro samotný podnik, ale také dlouhodobě zvýšit spokojenost zákazníků s vaším produktem.

Pomocí ML a AI můžete kategorizovat uživatele podle konkrétních údajů, zjistit, co je na vašem produktu nejlepší a co nejhorší, pouhým prohledáním příspěvků na sociálních sítích, nebo dokonce předpovědět, zda se vašim zákazníkům bude líbit nový produkt, který se chystáte uvést na trh. Prostor pro analýzu umělé inteligence je široký, a když víte, s čím začít, můžete si vést skvěle.