Udnyttelse af automatiseret analyse til at afdække kundeindsigt

Introduktion

I dag arbejder virksomheder med store mængder data, og for at holde sig oven vande er de nødt til at vide, hvordan de får disse data til at arbejde for dem. Det er en god måde at få succes på, for når du kan analysere de data, du producerer og indsamler, kan du træffe bedre beslutninger, f.eks. markedsføringsstrategier, bedre brugeroplevelse på din hjemmeside eller endda tjekke, hvilke sider der giver dig flest besøgende, og finde måder at booste dem endnu mere på.

Så hvilke metoder kan du bruge til at hente disse analyserede data fra de store datasæt? Hvilke fordele giver denne type analyse i forhold til at få kundeindsigt og prædiktiv analyse? Og endelig, hvilke udfordringer og tendenser skal vi forvente, når vi starter med automatiseret dataanalyse? Lad os dykke ned i det!

Metoder til dataindsamling og analyse i automatiserede analyser

Automatiseret analyse er et stærkt værktøj, som også har mange metoder og måder at indsamle data på. Da hver tilgang er velegnet til forskellige måder at få information på og til forskellige formål, er det godt at vide, hvad hver af dem bruger i processen, og hvordan du kan bruge dem til din fordel.

Kilde: Clicdata

Metoder til dataindsamling anvendt i automatiseret analyse:

• web scraping. Den mest populære måde at hente data fra websider på.

Web scraping kan gøres både manuelt og automatisk, men hvis der er tale om store mængder data, er det bedst at gøre det automatisk. Til web scraping skal du have en forståelse af Python-bibliotekerne BeautifulSoup og Scrapy samt en grundlæggende viden om HTML-struktur for at kunne hente de korrekte data.

Use case: En e-handelshjemmeside kan bruge web scraping til at indsamle information, såsom oplysninger om produkter, priser og kundeanmeldelser fra konkurrenternes hjemmesider.

• API'er. API'er kan være en god mulighed for at hente information fra hjemmesider (eksterne tjenester, applikationer), da de gør det muligt for de automatiserede systemer at anmode om data og hente dem direkte fra den anden software (tjeneste).

API'er er populære muligheder på sociale medieplatforme (f.eks. Twitter API eller Facebook Graph API), da de giver virksomheder, der bruger dem, mulighed for at hente analytiske data, f.eks. statistikker over kundeinteraktion, tendenser og feedback.

Brugsscenariet: API'erne giver virksomheder mulighed for at forespørge på sociale medietjenester og hente de nødvendige oplysninger i JSON- eller XML-formater, som nemt kan behandles senere.

• transaktionsdata. Denne mulighed betyder, at dataene indsamles fra transaktionerne, som omfatter salg, køb og onlinebetalinger. Avancerede analyseværktøjer som SQL-databaser, data warehousing-løsninger eller endda specialiseret analysesoftware (f.eks. Tableau eller Microsoft Power BI) hjælper her, da de er skabt til at administrere og analysere denne type data.

Use case: En detailhandler kan bruge denne måde at udtrække data på til at hente og analysere data fra salgstransaktioner. Det kan hjælpe dem med at finde skjulte købsmønstre, omsætningstendenser eller endda kundeadfærd, så de senere kan tilpasse deres marketingstrategi for at øge salget.

Teknologier inden for automatiseret analyse

Der er mange måder, du kan analysere de indsamlede data på. I de fleste tilfælde bruger dataanalytikere machine learning (ML) til automatiseret analyse, natural language processing (NLP) til stemningsanalyse, data mining til at analysere store mængder data og få meningsfuld indsigt og prædiktiv analyse til at forudsige tendenser og kundeadfærd. Lad os tale mere om hver af disse tilgange nedenfor:

• algoritmer til maskinlæring. ML-algoritmer er kernen i automatiseret analyse. De hjælper med at analysere data og finde mønstre, der giver forudsigelser baseret på de analyserede data. Hvis du f.eks. er i detailhandlen, kan du bruge ML til at forudsige kundernes købsadfærd baseret på, hvordan de har købt deres tidligere varer.
• naturlig sprogbehandling (NLP). Da simpel dataanalyse ikke altid finder gode indsigter, er det rart at prøve at bruge NLP. Det er en tilgang, der giver dig mulighed for at analysere datasættet, som inkluderer tekst, såsom feedback, indlæg på sociale medier eller endda supportbilletter, for at hente nyttige indsigter om produktet. For at være mere specifik, hvis du vil vide, om kunden kan lide/ikke lide dit produkt, kan du få disse data ved at lade NLP søge efter sætninger og ord, der er følelsesmæssigt farvede for at gruppere dem efter negativ, neutral og positiv, og til sidst få bedre indsigt i dit produkt.
• Datamining. Denne er for dem, der har brug for at analysere store mængder data og finde meningsfulde mønstre, relationer og anomalier. Denne tilgang bruges ofte til risikostyring, afsløring af svindel og markedssegmentering.
• Prædiktiv analyse. Denne tilgang betyder, at du lader de automatiserede systemer hente de historiske data, der blev gemt før, analysere dem og forudsige fremtidige tendenser og kundeadfærd. Det er en populær løsning for virksomheder, der arbejder med finansielle data, efterspørgselsprognoser og risikovurdering.

Måder at behandle og fortolke kundedata på

Når du begynder at bruge automatiseret analyse, er det godt at vide, hvad du præcist vil gøre med de analyserede data. Her har vi lavet en liste over måder at behandle de indsamlede data på for at fortolke kundeadfærd:

• segmentering - opdel kunderne i grupper efter specifikke karakteristika (demografi, købsvaner, interesser). Det er en god mulighed for virksomheder, der ønsker målrettet markedsføring/personaliserede tilbud.
• adfærdsanalyse - analyserer, hvordan brugerne opfører sig på din hjemmeside, så du kan få bedre indsigt i, om du skal forbedre navigationen på din hjemmeside, forbedre brugeroplevelsen eller lave bedre markedsføringsstrategier.
• Stemningsanalyse - få indsigt i dit produkt fra sociale medier, anmeldelser og feedback. Det kan hjælpe dig med at arbejde med de negative aspekter af dit produkt eller din service, forbedre kvaliteten, hvis det er nødvendigt osv.

Fordele ved automatiseret analyse til forståelse af kundeadfærd

Automatiseret analyse har mange fordele, der er meget nyttige, især hvis du beslutter dig for at begynde at bruge store datasæt til at øge dine kunders adfærd og oplevelse.

Det hjælper dig ikke kun med at behandle enorme datasæt på få minutter, men giver dig også værdifulde råd baseret på disse data. Lad os her diskutere de mest fremtrædende fordele ved at bruge automatiseret analyse, og hvordan det kan hjælpe din virksomhed.

Kilde: Kanaries

Behandling af store mængder data

En af de fordele, der hjælper meget, er evnen til at analysere store mængder data, der ofte kommer i terabytes eller petabytes i størrelse - det er her, de traditionelle måder at analysere data på ikke rigtig fungerer.

ML-algoritmer og frameworks som Apache, Hadoop og Spark kan hjælpe dig med at arbejde på data hurtigt og effektivt, da disse teknologier bruger cloud-miljøer til at arbejde på opgaver, hvilket fremskynder processerne betydeligt.

Effektivitet og hastighed

Den analyse, der kunne tage uger eller måneder at gennemføre, kan nu gøres på få sekunder takket være AI, som er grundkomponenten i automatiseret analyse. For eksempel kan AI hurtigt bevæge sig rundt i kundedata på tværs af platforme og indsamle data - sociale medier, kundesupportopkald og interaktioner på hjemmesiden. Takket være denne hurtigere tilgang kan virksomheder nu få værdifulde oplysninger til at træffe bedre beslutninger på baggrund af de data, de har.

Find skjulte mønstre og tendenser

Machine learning-algoritmer er også gode til at finde mønstre og tendenser, som kan blive overset, når man bruger manuel analyse. Når du bruger ML, kan du få subtile adfærdsmønstre og præferencer og endda forudsige fremtidige tendenser. Et af eksemplerne er, at clustering-algoritmer kan segmentere kunder i grupper med lignende adfærd eller præferencer, som man måske overser, når man bruger helt manuel analyse.

Forudsigelig indsigt

Prædiktiv analyse bruger de historiske data, virksomheden har, til at forudsige fremtidig kundeadfærd. Det omfatter teknikker som f.eks:

• regressionsanalyse;
• beslutningstræer;
• neurale netværk.

De er nyttige for dem, der vil lancere et nyt produkt og ønsker at forudsige den mulige kundereaktion, sandsynligheden for frafald og livstidsværdi. Det er også en god måde at personliggøre kundeinteraktioner og justere forretningsstrategier på.

Bedre kundeoplevelse

Endelig er den sidste fordel, at jo bedre analysen er udført, jo bedre forstår du dine kunder. Ved hjælp af personaliseringsalgoritmer kan du nemt skræddersy produktanbefalinger, marketingbudskaber og meget andet til den specifikke kunde og dermed øge engagementet, brugeroplevelsen og den generelle følelsesmæssige fornemmelse for din virksomhed.

Typer af information opnået gennem automatiseret analyse

Hvilke typer information kan du få med automatiseret analyse? Der er mange, så lad os finde ud af det her.

Kilde: Stor læring

Kundedemografi og segmentering

Analyseværktøjer bruger algoritmer til at finde følgende oplysninger:

• alder;
• køn;
• placering;
• uddannelse;
• indkomstniveau.

ML bruger disse og mange andre faktorer til at skabe bedre segmentering og dermed hjælpe dig med at lave en mere personlig tilgang til hver gruppe af kunder. For at give et eksempel kategoriserer en beslutningstræalgoritme brugerne i forskellige segmenter, så du senere kan skabe bedre målrettede marketingstrategier.

Købsmønstre og adfærd

Automatiseret analyse anvender teknikker som association rule learning (f.eks. Apriori og Eclat algoritmer) til at se forholdet mellem forskellige produkter og kundernes købsvaner.

For eksempel er en markedskurvanalyse en god måde at finde ud af, hvilke produkter der ofte købes sammen, samt en tidsserieanalyse, der giver dig mulighed for at analysere salgstendenser over tid og forudse udsving i efterspørgslen.

Kundefeedback og stemningsanalyse

Med sentimentanalyse finder du ud af kundernes følelser og meninger ved hjælp af NLP. Hvad NLP bruger til sentimentanalyse:

• kundefeedback;
• anmeldelser;
• opslag på sociale medier relateret til produktet.

NLP-algoritmer som LSTM-netværk (Long Short-Term Memory) arbejder med den indsamlede tekst for at kategorisere den baseret på de følelsesrelaterede ord i positiv, negativ og neutral. Takket være en sådan tilgang kan virksomheden få en omfattende forståelse af, om det produkt, de har, opfattes som positivt eller negativt, og hvad de præcist skal forbedre for at gøre det bedre.

Online interaktion og digitalt fodaftryk

Det er vigtigt at vide, hvordan brugerne interagerer med dit website/produkt, og værktøjer som Google Analytics kan hjælpe dig med det. De sporer brugerinteraktioner, der omfatter besøg på hjemmesiden, klikmønstre og engagement i sociale medier for at finde f.eks. de mest populære sider eller funktioner, tid brugt på siden, afvisningsprocent osv. Alt dette er nyttigt, når du gerne vil forbedre din hjemmeside, men ikke ved, hvor du skal starte.

Udfordringer ved implementering af automatiserede analyser og løsninger

Med det store antal fordele og anvendelsesmuligheder ved automatiseret analyse følger der også udfordringer, som skal løses. Scroll videre, og bliv klogere på, hvad der kan være en hindring for automatiseret dataanalyse.

Kilde: Millimetrisk

Bekymringer om databeskyttelse

Dataautomatisering betyder ofte, at man arbejder med følsomme data. Det er en af grundene til, at mange viser deres bekymring. En af måderne at forhindre datalækage på er at bruge krypteringsteknologier, såsom SSL/TLS til data i transit og AES til data i hvile.

Virksomheden skal også overholde regler som GDPR og CCPA (de sikrer strenge retningslinjer for indsamling, behandling og opbevaring af data).

Behov for kvalificeret personale

Hvis du beslutter dig for at bruge automatiseret dataanalyse, skal du sørge for at have fagfolk med erfaring inden for datavidenskab, maskinlæring og big data-teknologier. Hvis du ikke har tid til at finde en professionel dataanalytiker, skal du investere i uddannelses- og udviklingsprogrammer for at opkvalificere det eksisterende personale.

Derudover kan du bruge en af de mange analyseplatforme, der giver brugervenlige grænseflader og generelt er mere tilgængelige for et bredere publikum (f.eks. AWS SageMaker eller Google Cloud AI).

Datas nøjagtighed og relevans

Den sidste koncert er mest relateret til kvaliteten af de data, der bruges. Hvis dataene f.eks. ikke er renset ordentligt, har for mange huller eller simpelthen ikke er relevante, kan du ikke bruge indsigterne til noget.

For at gøre datasættet brugbart til analyse skal du regelmæssigt rense, validere og standardisere det. Glem ikke at bruge automatiserede datakvalitetsværktøjer, der kan identificere og korrigere fejl, dubletter og uoverensstemmelser i dataene. Da ML-modeller trænes på de data, du giver dem, skal du sørge for, at disse data er af god kvalitet.

Fremtidige tendenser og forudsigelser inden for automatiseret analyse

Efterhånden som flere og flere virksomheder begynder at integrere AI og ML i deres workflow, kan vi med sikkerhed sige, at fremtiden for automatiseret analyse er lys. Fra integration af AI/ML til brug af edge computing - alt vil arbejde for at hjælpe med at få den bedste indsigt.

Tendenser inden for automatiseret analyse

Her vil vi udforske de tendenser, der vil vokse markant i fremtiden:

• AI- og ML-integration med IoT. Da IoT-enheder genererer en stor mængde data, vil AI, der er integreret i disse enheder, hjælpe med at behandle disse data hurtigere og give bedre kundeindsigt.
• Predictive Analytics gør fremskridt. Ved hjælp af mere nuancerede forudsigelser vil virksomheder få mere dybdegående information om kundeadfærd, præferencer og indsigt i fremtidige tendenser.
• Edgecomputing. Edge computing gør det muligt at analysere data tættere på det sted, hvor de genereres (f.eks. lige inden i den enhed, de blev indsamlet fra). Denne tilgang vil bidrage til at give realtidsinformation til applikationer som personlig markedsføring og forbedring af kundeoplevelsen i butikken.
• databeskyttelse. Der er ingen tvivl om, at med den øgede bekymring for sikkerheden af de data, der bruges, vil de fremtidige tendenser inden for automatiseret analyse helt sikkert have plads til nye krypteringsmetoder såvel som anonymisering af personlige kundedata.

Afsluttende tanker

For at opsummere er brugen af automatiseret analyse til at hente nyttig information om kundeadfærd en god måde ikke kun at få indsigt i selve virksomheden, men også at øge kundetilfredsheden med dit produkt på lang sigt.

Ved hjælp af ML og AI kan du kategorisere brugerne efter specifikke data, finde ud af, hvad der er det bedste og det værste ved dit produkt bare ved at skrabe opslagene på de sociale medier, eller endda forudsige, om dine kunder vil kunne lide det nye produkt, du vil lancere. Landskabet for AI-analyse er bredt, og når du ved, hvad du skal starte med, kan du gøre det godt.