Αξιοποίηση της αυτοματοποιημένης ανάλυσης για την αποκάλυψη πληροφοριών για τον πελάτη

Εισαγωγή

Στις μέρες μας, οι επιχειρήσεις εργάζονται με μεγάλες ποσότητες δεδομένων και για να παραμείνουν ζωντανές, πρέπει να γνωρίζουν πώς να κάνουν αυτά τα δεδομένα να δουλεύουν γι' αυτές. Είναι ένας καλός τρόπος για να πετύχετε, καθώς όταν μπορείτε να αναλύσετε τα δεδομένα που παράγετε και συλλέγετε, μπορείτε να λάβετε καλύτερες αποφάσεις, όπως στρατηγικές μάρκετινγκ, καλύτερη εμπειρία χρήστη στον ιστότοπό σας ή ακόμη και να ελέγξετε ποιες σελίδες σας δίνουν τους περισσότερους επισκέπτες και να βρείτε τρόπους για να τις ενισχύσετε ακόμη περισσότερο.

Ποιες μεθόδους μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ανακτήσετε αυτά τα αναλυμένα δεδομένα από τα μεγάλα σύνολα δεδομένων; Ποια είναι τα οφέλη που προσφέρει αυτού του είδους η ανάλυση στην απόκτηση πληροφοριών για τους πελάτες και στην προγνωστική ανάλυση; Και, τέλος, ποιες προκλήσεις και τάσεις πρέπει να περιμένουμε όταν ξεκινάμε με την αυτοματοποιημένη ανάλυση δεδομένων; Ας βουτήξουμε!

Μέθοδοι συλλογής και ανάλυσης δεδομένων στην αυτοματοποιημένη ανάλυση

Η αυτοματοποιημένη ανάλυση είναι ένα ισχυρό εργαλείο που διαθέτει επίσης πολλές μεθόδους και τρόπους συλλογής δεδομένων. Δεδομένου ότι κάθε προσέγγιση είναι κατάλληλη για διαφορετικούς τρόπους συλλογής πληροφοριών, καθώς και για διαφορετικούς σκοπούς, είναι καλό να γνωρίζετε τι απασχολεί κάθε μία από αυτές στη διαδικασία και πώς μπορείτε να τις χρησιμοποιήσετε προς όφελός σας.

Πηγή: Clicdata

Μέθοδοι συλλογής δεδομένων που χρησιμοποιούνται στην αυτοματοποιημένη ανάλυση:

• web scraping. Ο πιο δημοφιλής τρόπος ανάκτησης δεδομένων από τις ιστοσελίδες.

Η απόξεση ιστοσελίδων μπορεί να γίνει τόσο χειροκίνητα όσο και αυτόματα, αλλά αν μιλάμε για μεγάλες ποσότητες δεδομένων, προτιμάται η αυτοματοποίηση. Για την απόξεση ιστού, πρέπει να έχετε κατανόηση των βιβλιοθηκών Python BeautifulSoup και Scrapy, καθώς και βασικές γνώσεις της δομής της HTML για να μπορείτε να ανακτήσετε τα σωστά δεδομένα.

Η περίπτωση χρήσης: ένας δικτυακός τόπος ηλεκτρονικού εμπορίου μπορεί να χρησιμοποιήσει το web scraping για να συλλέξει πληροφορίες, όπως πληροφορίες σχετικά με προϊόντα, τιμές και κριτικές πελατών από τους δικτυακούς τόπους των ανταγωνιστών.

• APIs. Τα API μπορούν να αποτελέσουν μια καλή επιλογή για την ανάκτηση πληροφοριών από ιστότοπους (εξωτερικές υπηρεσίες, εφαρμογές), καθώς επιτρέπουν στα αυτοματοποιημένα συστήματα να ζητούν τα δεδομένα και να τα λαμβάνουν απευθείας από το άλλο λογισμικό (υπηρεσία).

Τα API είναι δημοφιλείς επιλογές στις πλατφόρμες κοινωνικών μέσων (π.χ. Twitter API ή Facebook Graph API), καθώς επιτρέπουν στις επιχειρήσεις που τα αποκτούν να ανακτούν αναλυτικά δεδομένα, όπως στατιστικά στοιχεία αλληλεπίδρασης πελατών, τάσεις και σχόλια.

Η περίπτωση χρήσης: τα API επιτρέπουν στις εταιρείες να υποβάλλουν ερωτήματα σε υπηρεσίες μέσων κοινωνικής δικτύωσης και να ανακτούν τις απαιτούμενες πληροφορίες σε μορφή JSON ή XML που μπορούν εύκολα να επεξεργαστούν αργότερα.

• δεδομένα συναλλαγών. Αυτή η επιλογή σημαίνει ότι τα δεδομένα συλλέγονται από τις συναλλαγές, οι οποίες περιλαμβάνουν πωλήσεις, αγορές και ηλεκτρονικές πληρωμές. Τα προηγμένα αναλυτικά εργαλεία, όπως οι βάσεις δεδομένων SQL, οι λύσεις αποθήκευσης δεδομένων ή ακόμη και το εξειδικευμένο λογισμικό ανάλυσης (π.χ. Tableau ή Microsoft Power BI) βοηθούν εδώ, καθώς έχουν δημιουργηθεί για τη διαχείριση και ανάλυση αυτού του είδους δεδομένων.

Η περίπτωση χρήσης: ένας έμπορος λιανικής πώλησης μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτόν τον τρόπο εξαγωγής δεδομένων για να ανακτήσει και να αναλύσει τα δεδομένα από τις συναλλαγές πωλήσεων. Μπορεί να τους βοηθήσει να βρουν κάποια κρυφά μοτίβα αγορών, τάσεις εσόδων ή ακόμη και συμπεριφορά πελατών, ώστε αργότερα να μπορέσουν να εξατομικεύσουν τη στρατηγική μάρκετινγκ για την αύξηση των πωλήσεων.

Τεχνολογίες αυτοματοποιημένης ανάλυσης

Υπάρχουν πολλοί τρόποι με τους οποίους μπορείτε να αναλύσετε τα συλλεχθέντα δεδομένα. Στις περισσότερες περιπτώσεις, οι αναλυτές δεδομένων χρησιμοποιούν τη μηχανική μάθηση (ML) για αυτοματοποιημένη ανάλυση, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για ανάλυση συναισθήματος, την εξόρυξη δεδομένων για την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων και την απόκτηση ουσιαστικών πληροφοριών, καθώς και την προγνωστική ανάλυση για την πρόβλεψη τάσεων και συμπεριφοράς πελατών. Ας μιλήσουμε περισσότερο για καθεμία από τις προσεγγίσεις παρακάτω:

• αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης. Οι αλγόριθμοι ML βρίσκονται στο επίκεντρο της αυτοματοποιημένης ανάλυσης. Βοηθούν στην ανάλυση δεδομένων και στην εύρεση μοτίβων που αντλούν προβλέψεις με βάση τα δεδομένα που αναλύονται. Για παράδειγμα, αν δραστηριοποιείστε στο λιανικό εμπόριο, χρησιμοποιήστε ML για να προβλέψετε την αγοραστική συμπεριφορά των πελατών με βάση τον τρόπο με τον οποίο αγόρασαν τα προηγούμενα.
• επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Δεδομένου ότι η απλή ανάλυση δεδομένων δεν θα βρίσκει πάντα καλές ιδέες, είναι καλό να δοκιμάσετε να χρησιμοποιήσετε τη χρήση NLP. Πρόκειται για μια προσέγγιση που σας επιτρέπει να αναλύσετε το σύνολο δεδομένων, το οποίο περιλαμβάνει κείμενο, όπως σχόλια, αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή ακόμη και εισιτήρια υποστήριξης, για να ανακτήσετε χρήσιμες πληροφορίες σχετικά με το προϊόν. Για να γίνω πιο συγκεκριμένος, αν θέλετε να μάθετε αν το προϊόν σας αρέσει/δεν αρέσει στον πελάτη, μπορείτε να λάβετε αυτά τα δεδομένα επιτρέποντας στο NLP να αναζητήσει φράσεις και λέξεις που είναι συναισθηματικά χρωματισμένες, να τις ομαδοποιήσει κατά αρνητικό, ουδέτερο και θετικό τρόπο και, τέλος, να αποκτήσετε την καλύτερη εικόνα για το προϊόν σας.
• εξόρυξη δεδομένων. Αυτό είναι για όσους πρέπει να αναλύσουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να βρουν σημαντικά μοτίβα, σχέσεις και ανωμαλίες. Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιείται συχνά για τη διαχείριση κινδύνων, την ανίχνευση απάτης και την τμηματοποίηση της αγοράς.
• προγνωστική ανάλυση. Αυτή η προσέγγιση σημαίνει ότι αφήνετε τα αυτοματοποιημένα συστήματα να πάρουν τα ιστορικά δεδομένα που είχαν αποθηκευτεί προηγουμένως, να τα αναλύσουν και να προβλέψουν τις μελλοντικές τάσεις και τη συμπεριφορά των πελατών. Είναι μια δημοφιλής επιλογή για επιχειρήσεις που εργάζονται με χρηματοοικονομικά δεδομένα, πρόβλεψη ζήτησης και αξιολόγηση κινδύνων.

Τρόποι επεξεργασίας και ερμηνείας των δεδομένων πελατών

Όταν αρχίζετε να χρησιμοποιείτε την αυτοματοποιημένη ανάλυση, είναι καλό να γνωρίζετε τι ακριβώς θέλετε να κάνετε με τα δεδομένα που αναλύονται. Εδώ δημιουργήσαμε έναν κατάλογο τρόπων επεξεργασίας των συλλεγόμενων δεδομένων για την ερμηνεία της συμπεριφοράς των πελατών:

• τμηματοποίηση - χωρισμός των πελατών σε ομάδες με βάση συγκεκριμένα χαρακτηριστικά (δημογραφικά στοιχεία, αγοραστικές συνήθειες, ενδιαφέροντα). Είναι μια καλή επιλογή για επιχειρήσεις που αναζητούν στοχευμένο μάρκετινγκ/προσωποποιημένες προσφορές.
• ανάλυση συμπεριφοράς - αναλύετε τον τρόπο με τον οποίο οι χρήστες συμπεριφέρονται στον ιστότοπό σας, ώστε να έχετε καλύτερη εικόνα για το αν πρέπει να βελτιώσετε την πλοήγηση στον ιστότοπό σας, την καλύτερη εμπειρία των χρηστών ή να κάνετε καλύτερες στρατηγικές μάρκετινγκ.
• ανάλυση συναισθήματος - λάβετε πληροφορίες για το προϊόν σας από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τις κριτικές και τα σχόλια. Μπορεί να σας βοηθήσει να επεξεργαστείτε τις αρνητικές πτυχές του προϊόντος ή της υπηρεσίας σας, να βελτιώσετε την ποιότητά του, αν χρειάζεται, κ.λπ.

Οφέλη της αυτοματοποιημένης ανάλυσης για την κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών

Η αυτοματοποιημένη ανάλυση έχει πολλά οφέλη που είναι πολύ χρήσιμα, ειδικά αν αποφασίσετε να αρχίσετε να χρησιμοποιείτε μεγάλα σύνολα δεδομένων για να αυξήσετε τη συμπεριφορά και την εμπειρία των πελατών σας.

Όχι μόνο σας βοηθάει να επεξεργαστείτε τεράστια σύνολα δεδομένων σε λίγα λεπτά, αλλά σας δίνει και πολύτιμες συμβουλές με βάση αυτά τα δεδομένα. Εδώ, ας συζητήσουμε τα σημαντικότερα πλεονεκτήματα της χρήσης αυτοματοποιημένων αναλύσεων και πώς μπορούν να βοηθήσουν την εταιρεία σας.

Πηγή: Kanaries

Επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων

Ένα από τα οφέλη που βοηθάει πολύ είναι η δυνατότητα ανάλυσης μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων που συχνά φτάνουν σε μέγεθος terabytes ή petabytes - είναι το σημείο όπου οι παραδοσιακοί τρόποι ανάλυσης δεδομένων δεν θα λειτουργήσουν πραγματικά.

Οι αλγόριθμοι ML και τα πλαίσια όπως ο Apache, το Hadoop και το Spark μπορούν να σας βοηθήσουν να επεξεργαστείτε τα δεδομένα γρήγορα και αποτελεσματικά, καθώς οι τεχνολογίες αυτές λειτουργούν χρησιμοποιώντας περιβάλλοντα νέφους για την επεξεργασία εργασιών, επιταχύνοντας σημαντικά τις διαδικασίες.

Αποδοτικότητα και ταχύτητα

Η ανάλυση που θα μπορούσε να πάρει εβδομάδες ή μήνες για να ολοκληρωθεί μπορεί τώρα να γίνει σε δευτερόλεπτα χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, η οποία αποτελεί το βασικό συστατικό της αυτοματοποιημένης ανάλυσης. Για παράδειγμα, η AI μπορεί να κινηθεί γρήγορα γύρω από τα δεδομένα των πελατών σε όλες τις πλατφόρμες, συλλέγοντας τα δεδομένα - μέσα κοινωνικής δικτύωσης, κλήσεις υποστήριξης πελατών και αλληλεπιδράσεις στον ιστότοπο. Χάρη σε αυτή την ταχύτερη προσέγγιση, οι επιχειρήσεις μπορούν πλέον να έχουν πολύτιμες πληροφορίες για να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις σχετικά με τα δεδομένα που διαθέτουν.

Εύρεση κρυφών μοτίβων και τάσεων

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι επίσης καλοί στην εύρεση μοτίβων και τάσεων που μπορεί να παραλείπονται κατά τη χειροκίνητη ανάλυση. Όταν χρησιμοποιείτε ML, μπορείτε να λάβετε λεπτά μοτίβα συμπεριφοράς και προτιμήσεων και ακόμη και να προβλέψετε μελλοντικές τάσεις. Ένα από τα παραδείγματα είναι ότι οι αλγόριθμοι ομαδοποίησης μπορούν να τμηματοποιήσουν τους πελάτες σε ομάδες με παρόμοιες συμπεριφορές ή προτιμήσεις, οι οποίες μπορεί να παραλείπονται όταν χρησιμοποιείται πλήρως χειροκίνητη ανάλυση.

Προβλεπτικές γνώσεις

Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί τα ιστορικά δεδομένα που διαθέτει η επιχείρηση για να προβλέψει τη μελλοντική συμπεριφορά των πελατών. Περιλαμβάνει τεχνικές όπως:

• ανάλυση παλινδρόμησης,
• δέντρα αποφάσεων,
• νευρωνικά δίκτυα.

Είναι χρήσιμες για όσους θέλουν να λανσάρουν ένα νέο προϊόν και θέλουν να προβλέψουν την πιθανή αντίδραση των πελατών, την πιθανότητα αποχώρησης και την αξία ζωής. Είναι επίσης ένας καλός τρόπος για την εξατομίκευση των αλληλεπιδράσεων με τους πελάτες και την προσαρμογή των επιχειρηματικών στρατηγικών.

Καλύτερη εμπειρία πελάτη

Τέλος, το τελευταίο όφελος είναι ότι όσο καλύτερα γίνεται η ανάλυση, τόσο καλύτερα κατανοείτε τους πελάτες σας. Με τη βοήθεια αλγορίθμων εξατομίκευσης, μπορείτε εύκολα να προσαρμόσετε τις προτάσεις προϊόντων, τα μηνύματα μάρκετινγκ και πολλά άλλα στον συγκεκριμένο πελάτη, αυξάνοντας έτσι το ποσοστό εμπλοκής, την εμπειρία του χρήστη και το γενικότερο συναισθηματικό συναίσθημα για την εταιρεία σας.

Τύποι πληροφοριών που αποκτώνται μέσω αυτοματοποιημένων αναλύσεων

Ποια είναι τα είδη πληροφοριών που μπορείτε να λάβετε με τις αυτοματοποιημένες αναλύσεις; Υπάρχουν πολλές, γι' αυτό ας τις μάθουμε εδώ.

Πηγή: Μεγάλη Μάθηση

Δημογραφικά στοιχεία πελατών και τμηματοποίηση

Τα εργαλεία ανάλυσης χρησιμοποιούν αλγόριθμους για να βρουν τις ακόλουθες πληροφορίες:

• ηλικία,
• φύλο,
• τοποθεσία,
• εκπαίδευση,
• επίπεδο εισοδήματος.

Το ML χρησιμοποιεί αυτούς και πολλούς άλλους παράγοντες για να δημιουργήσει καλύτερη τμηματοποίηση, βοηθώντας σας έτσι να προσεγγίσετε πιο εξατομικευμένα κάθε ομάδα πελατών. Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος δέντρου αποφάσεων κατηγοριοποιεί τους χρήστες σε διαφορετικά τμήματα, ώστε να μπορείτε αργότερα να δημιουργήσετε καλύτερα στοχευμένες στρατηγικές μάρκετινγκ.

Αγοραστικά πρότυπα και συμπεριφορές

Η αυτοματοποιημένη ανάλυση χρησιμοποιεί τεχνικές όπως η εκμάθηση κανόνων συσχέτισης (π.χ. οι αλγόριθμοι Apriori και Eclat) για να δει τις σχέσεις μεταξύ των διαφόρων προϊόντων και των αγοραστικών συνηθειών των πελατών.

Για παράδειγμα, η ανάλυση καλαθιού αγοράς είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να μάθετε ποια προϊόντα αγοράζονται συχνά μαζί, καθώς και μια ανάλυση χρονοσειρών που σας επιτρέπει να αναλύσετε τις τάσεις των πωλήσεων με την πάροδο του χρόνου και να προβλέψετε τις διακυμάνσεις της ζήτησης.

Ανατροφοδότηση πελατών και ανάλυση συναισθήματος

Με την ανάλυση συναισθήματος, ανακαλύπτετε τα συναισθήματα και τις απόψεις των πελατών χρησιμοποιώντας NLP. Τι χρησιμοποιεί το NLP για την ανάλυση συναισθήματος:

• ανατροφοδότηση πελατών,
• κριτικές,
• αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης που σχετίζονται με το προϊόν.

Οι αλγόριθμοι NLP, όπως τα δίκτυα LSTM (Long Short-Term Memory), επεξεργάζονται το κείμενο που συλλέγεται για να το κατηγοριοποιήσουν με βάση τις λέξεις που σχετίζονται με το συναίσθημα σε θετικό, αρνητικό και ουδέτερο. Χάρη σε μια τέτοια προσέγγιση, η εταιρεία μπορεί να αποκτήσει μια ολοκληρωμένη αντίληψη για το αν το προϊόν που διαθέτει γίνεται αντιληπτό ως θετικό ή αρνητικό και τι ακριβώς πρέπει να βελτιώσει για να το κάνει καλύτερο.

Διαδικτυακή αλληλεπίδραση και ψηφιακό αποτύπωμα

Η γνώση του τρόπου με τον οποίο οι χρήστες αλληλεπιδρούν με τον ιστότοπο/το προϊόν σας είναι απαραίτητη και εργαλεία όπως το Google Analytics μπορούν να σας βοηθήσουν σε αυτό. Παρακολουθούν τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών που περιλαμβάνουν επισκέψεις στον ιστότοπο, μοτίβα κλικ και εμπλοκή στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να βρουν, για παράδειγμα, τις πιο δημοφιλείς σελίδες ή λειτουργίες, το χρόνο παραμονής στη σελίδα, το ποσοστό αναπήδησης κ.λπ. Όλα αυτά είναι χρήσιμα όταν θέλετε να βελτιώσετε τον ιστότοπό σας αλλά δεν ξέρετε από πού να ξεκινήσετε.

Προκλήσεις στην εφαρμογή αυτοματοποιημένων αναλύσεων και λύσεων

Μαζί με τον μεγάλο αριθμό πλεονεκτημάτων και περιπτώσεων χρήσης της αυτοματοποιημένης ανάλυσης έρχονται και προκλήσεις που πρέπει επίσης να αντιμετωπιστούν. Συνεχίστε την κύλιση και μάθετε τι μπορεί να αποτελέσει εμπόδιο στο δρόμο σας για την αυτοματοποιημένη ανάλυση δεδομένων.

Πηγή: Millimetric

Ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο των δεδομένων

Η αυτοματοποίηση δεδομένων συχνά σημαίνει εργασία με ευαίσθητα δεδομένα. Είναι ένας από τους λόγους για τους οποίους πολλοί δείχνουν την ανησυχία τους. Ένας από τους τρόπους αποτροπής της διαρροής δεδομένων είναι η χρήση τεχνολογιών κρυπτογράφησης, όπως SSL/TLS για τα δεδομένα κατά τη μεταφορά και AES για τα δεδομένα σε κατάσταση ηρεμίας.

Η εταιρεία θα πρέπει επίσης να συμμορφώνεται με κανονισμούς όπως ο GDPR και ο CCPA (εξασφαλίζουν αυστηρές κατευθυντήριες γραμμές σχετικά με τη συλλογή, την επεξεργασία και την αποθήκευση δεδομένων).

Ανάγκη για εξειδικευμένο προσωπικό

Εάν αποφασίσετε να χρησιμοποιήσετε αυτοματοποιημένη ανάλυση δεδομένων, φροντίστε να έχετε επαγγελματίες με εμπειρία στην επιστήμη των δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και τις τεχνολογίες μεγάλων δεδομένων. Εάν δεν έχετε χρόνο να βρείτε έναν επαγγελματία αναλυτή δεδομένων, επενδύστε σε προγράμματα κατάρτισης και ανάπτυξης για την αναβάθμιση των δεξιοτήτων του υπάρχοντος προσωπικού.

Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μία από τις πολλές πλατφόρμες ανάλυσης που παρέχουν φιλικές προς το χρήστη διεπαφές και είναι γενικά πιο προσιτές σε ευρύτερο κοινό (π.χ. AWS SageMaker ή Google Cloud AI).

Ακρίβεια και συνάφεια των δεδομένων

Η τελευταία συναυλία σχετίζεται κυρίως με την ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται. Για παράδειγμα, εάν τα δεδομένα δεν έχουν καθαριστεί σωστά, έχουν πάρα πολλά κενά ή απλώς δεν είναι σχετικά, οι γνώσεις που θα προκύψουν δεν θα σας ωφελήσουν σε τίποτα.

Για να καταστήσετε το σύνολο δεδομένων χρησιμοποιήσιμο για ανάλυση, καθαρίστε, επικυρώστε και τυποποιήστε το τακτικά. Μην ξεχνάτε να χρησιμοποιείτε αυτοματοποιημένα εργαλεία ποιότητας δεδομένων που μπορούν να εντοπίζουν και να διορθώνουν λάθη, αντίγραφα και ασυνέπειες στα δεδομένα. Δεδομένου ότι τα μοντέλα ML εκπαιδεύονται στα δεδομένα που τους δίνετε, βεβαιωθείτε ότι αυτά τα δεδομένα είναι καλής ποιότητας.

Μελλοντικές τάσεις και προβλέψεις στην αυτοματοποιημένη ανάλυση

Καθώς όλο και περισσότερες εταιρείες αρχίζουν να ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη και το ML στη ροή εργασίας τους, μπορούμε να πούμε με σιγουριά ότι το μέλλον της αυτοματοποιημένης ανάλυσης είναι λαμπρό. Από την ενσωμάτωση της AI/ML έως τη χρήση του edge computing - όλα θα λειτουργούν για να βοηθήσουν στην απόκτηση των καλύτερων γνώσεων.

Τάσεις στην αυτοματοποιημένη ανάλυση

Εδώ θα διερευνήσουμε τις τάσεις που θα αυξηθούν σημαντικά στο μέλλον:

• Ενσωμάτωση AI και ML με IoT. Δεδομένου ότι οι συσκευές IoT παράγουν μεγάλο όγκο δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη που ενσωματώνεται σε αυτές τις συσκευές θα βοηθήσει στην ταχύτερη επεξεργασία αυτών των δεδομένων και στην παροχή καλύτερων πληροφοριών για τους πελάτες.
• πρόοδοι στην προγνωστική ανάλυση. Με τη βοήθεια πιο διαφοροποιημένων προβλέψεων, οι επιχειρήσεις θα λαμβάνουν πιο εμπεριστατωμένες πληροφορίες σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών, τις προτιμήσεις τους και πληροφορίες για τις μελλοντικές τάσεις.
• edge computing. Η υπολογιστική ακραίων σημείων επιτρέπει την ανάλυση των δεδομένων πιο κοντά στον τόπο παραγωγής τους (π.χ., ακριβώς μέσα στη συσκευή από την οποία συλλέχθηκαν). Αυτή η προσέγγιση θα βοηθήσει στην παροχή πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο για εφαρμογές όπως το εξατομικευμένο μάρκετινγκ και η βελτίωση της εμπειρίας των πελατών στα καταστήματα.
• προστασία των δεδομένων. Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι με τις αυξημένες ανησυχίες σχετικά με την ασφάλεια των δεδομένων που χρησιμοποιούνται, οι μελλοντικές τάσεις στην αυτοματοποιημένη ανάλυση θα έχουν σίγουρα θέση για νέες μεθόδους κρυπτογράφησης καθώς και για την ανωνυμοποίηση των προσωπικών δεδομένων των πελατών.

Τελικές σκέψεις

Εν κατακλείδι, η χρήση αυτοματοποιημένης ανάλυσης για την ανάκτηση χρήσιμων πληροφοριών σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών είναι ένας καλός τρόπος όχι μόνο για να αποκτήσετε πληροφορίες για την ίδια την επιχείρηση, αλλά και για να αυξήσετε την ικανοποίηση των πελατών από το προϊόν σας μακροπρόθεσμα.

Με τη βοήθεια της ML και της AI, μπορείτε να κατηγοριοποιήσετε τους χρήστες με βάση συγκεκριμένα δεδομένα, να βρείτε το καλύτερο και το χειρότερο στο προϊόν σας απλά και μόνο από την ανίχνευση των αναρτήσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή ακόμη και να έχετε μελλοντικές προβλέψεις για το αν θα αρέσει στους πελάτες σας το νέο προϊόν που πρόκειται να λανσάρετε. Το τοπίο των AI analytics είναι ευρύ και όταν ξέρετε με τι να ξεκινήσετε, μπορείτε να τα καταφέρετε περίφημα.