Sfruttare le analisi automatizzate per scoprire gli insight dei clienti

Introduzione

Al giorno d'oggi, le aziende lavorano con grandi quantità di dati e, per rimanere a galla, devono sapere come farli lavorare per loro. È un buon modo per avere successo, perché quando si possono analizzare i dati prodotti e raccolti, si possono prendere decisioni migliori, come ad esempio strategie di marketing, una migliore esperienza utente sul proprio sito web, o anche controllare quali sono le pagine con il maggior numero di visitatori e trovare il modo di incrementarle ancora di più.

Quindi, quali metodi si possono utilizzare per recuperare questi dati analizzati da grandi insiemi di dati? Quali vantaggi offre questo tipo di analisi per ottenere approfondimenti sui clienti e analisi predittive? E, infine, quali sfide e tendenze dobbiamo aspettarci quando iniziamo con l'analisi automatizzata dei dati? Immergiamoci!

Metodi di raccolta e analisi dei dati nell'analisi automatizzata

L'analisi automatizzata è uno strumento potente che dispone anche di molti metodi e modalità di raccolta dei dati. Poiché ogni approccio è adatto a diversi modi di ottenere informazioni e a diversi scopi, è bene sapere che cosa impiega ciascuno di essi nel processo e come si può utilizzarlo a proprio vantaggio.

Fonte: Clicdata

Metodi di raccolta dei dati utilizzati nell'analisi automatizzata:

• web scraping. È il metodo più diffuso per recuperare dati dalle pagine web.

Lo scraping del web può essere effettuato sia manualmente che automaticamente, ma se si tratta di grandi quantità di dati, è preferibile che sia automatizzato. Per lo scraping del web, è necessario conoscere le librerie Python BeautifulSoup e Scrapy, oltre a una conoscenza di base della struttura HTML per poter recuperare i dati corretti.

Il caso d'uso: un sito di e-commerce può utilizzare il web scraping per raccogliere informazioni, come quelle sui prodotti, sui prezzi e sulle recensioni dei clienti, dai siti web dei concorrenti.

• API. Le API possono essere una buona opzione per recuperare le informazioni dai siti web (servizi esterni, applicazioni), in quanto consentono ai sistemi automatizzati di richiedere i dati e di ottenerli direttamente dall'altro software (servizio).

Le API sono opzioni popolari sulle piattaforme di social media (ad esempio, Twitter API o Facebook Graph API) in quanto consentono alle aziende che le utilizzano di recuperare dati analitici, come le statistiche di interazione con i clienti, le tendenze e i feedback.

Il caso d'uso: le API consentono alle aziende di interrogare i servizi di social media e di recuperare le informazioni necessarie in formati JSON o XML che possono essere facilmente elaborati in seguito.

• dati transazionali. Questa opzione significa che i dati vengono raccolti dalle transazioni, che comprendono vendite, acquisti e pagamenti online. Strumenti analitici avanzati come database SQL, soluzioni di data warehousing o persino software analitici specializzati (ad esempio, Tableau o Microsoft Power BI) sono utili in questo caso, poiché sono stati creati per gestire e analizzare questo tipo di dati.

Caso d'uso: un rivenditore può utilizzare questo metodo di estrazione dei dati per recuperare e analizzare i dati delle transazioni di vendita. Può aiutare a trovare modelli di acquisto nascosti, tendenze di fatturato o persino il comportamento dei clienti, in modo da poter personalizzare la strategia di marketing per aumentare le vendite.

Tecnologie di analisi automatizzata

I dati raccolti possono essere analizzati in molti modi. Nella maggior parte dei casi, gli analisti dei dati utilizzano l'apprendimento automatico (ML) per l'analisi automatizzata, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l'analisi del sentiment, il data mining per analizzare grandi quantità di dati e ricavarne informazioni significative e l'analisi predittiva per prevedere le tendenze e il comportamento dei clienti. Vediamo di seguito di approfondire ciascuno di questi approcci:

• algoritmi di apprendimento automatico. Gli algoritmi di ML sono il cuore dell'analisi automatizzata. Aiutano ad analizzare i dati e a trovare modelli che permettono di fare previsioni sulla base dei dati analizzati. Ad esempio, se operate nel settore della vendita al dettaglio, utilizzate il ML per prevedere il comportamento di acquisto dei clienti in base al modo in cui hanno effettuato gli acquisti precedenti.
• l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Dal momento che la semplice analisi dei dati non è sempre in grado di trovare buone intuizioni, è bene provare a utilizzare l'NLP. Si tratta di un approccio che consente di analizzare il set di dati, che comprende testi, come feedback, post sui social media o persino ticket di assistenza, per recuperare informazioni utili sul prodotto. Per essere più specifici, se si vuole sapere se il prodotto piace/non piace al cliente, è possibile ottenere questi dati consentendo all'NLP di cercare frasi e parole che hanno un colore emotivo per raggrupparle in negative, neutre e positive e, infine, ottenere una migliore comprensione del prodotto.
• data mining. È destinato a coloro che devono analizzare grandi quantità di dati e trovare modelli, relazioni e anomalie significative. Questo approccio è spesso utilizzato per la gestione del rischio, il rilevamento delle frodi e la segmentazione del mercato.
• analisi predittiva. Questo approccio prevede che i sistemi automatizzati ottengano i dati storici memorizzati in precedenza, li analizzino e prevedano le tendenze future e il comportamento dei clienti. È un'opzione popolare per le aziende che lavorano con i dati finanziari, la previsione della domanda e la valutazione del rischio.

Modalità di elaborazione e interpretazione dei dati dei clienti

Quando si inizia a utilizzare l'analisi automatizzata, è bene sapere cosa si vuole fare esattamente con i dati analizzati. Qui abbiamo creato un elenco di modi di elaborare i dati raccolti per interpretare il comportamento dei clienti:

• segmentazione - suddividere i clienti in gruppi in base a caratteristiche specifiche (demografiche, abitudini di acquisto, interessi). È una buona opzione per le aziende che cercano un marketing mirato e offerte personalizzate.
• analisi comportamentale: analizza il comportamento degli utenti sul vostro sito web, in modo da capire meglio se è necessario migliorare la navigazione del sito, l'esperienza dell'utente o le strategie di marketing.
• sentiment analysis - ottenere informazioni sul vostro prodotto dai social media, dalle recensioni e dai feedback. Può aiutarvi a lavorare sugli aspetti negativi del vostro prodotto o servizio, a migliorarne la qualità se necessario, ecc.

Vantaggi dell'analisi automatizzata nella comprensione del comportamento dei clienti

L'analisi automatizzata offre molti vantaggi che sono molto utili, soprattutto se si decide di iniziare a utilizzare grandi insiemi di dati per migliorare il comportamento e l'esperienza dei clienti.

Non solo aiuta a elaborare enormi insiemi di dati in pochi minuti, ma fornisce anche consigli preziosi basati su questi dati. Vediamo i principali vantaggi dell'utilizzo dell'analisi automatizzata e come può aiutare la vostra azienda.

Fonte: Kanaries

Elaborazione di grandi volumi di dati

Uno dei vantaggi che ci aiuta molto è la capacità di analizzare grandi quantità di dati, spesso di dimensioni pari a terabyte o petabyte, dove i metodi tradizionali di analisi dei dati non funzionano.

Gli algoritmi di ML e i framework come Apache, Hadoop e Spark possono aiutarvi a lavorare sui dati in modo rapido ed efficiente, poiché queste tecnologie utilizzano ambienti cloud per lavorare sulle attività, accelerando notevolmente i processi.

Efficienza e velocità

Le analisi che potrebbero richiedere settimane o mesi per essere completate possono ora essere effettuate in pochi secondi grazie all'IA, che è la componente di base dell'analisi automatizzata. Ad esempio, l'IA può muoversi rapidamente tra i dati dei clienti sulle varie piattaforme, raccogliendo i dati - social media, chiamate all'assistenza clienti e interazioni sul sito web. Grazie a questo approccio più rapido, le aziende possono ora disporre di informazioni preziose per prendere decisioni migliori sui dati in loro possesso.

Trovare schemi e tendenze nascoste

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono anche in grado di trovare modelli e tendenze che potrebbero essere omessi quando si utilizza l'analisi manuale. Utilizzando il ML, è possibile ottenere modelli di comportamento e preferenze sottili e persino prevedere le tendenze future. Uno degli esempi è che gli algoritmi di clustering possono segmentare i clienti in gruppi con comportamenti o preferenze simili, che potrebbero sfuggire quando si utilizza un'analisi completamente manuale.

Approfondimenti predittivi

L'analisi predittiva utilizza i dati storici dell'azienda per prevedere il comportamento futuro dei clienti. Comprende tecniche quali:

• analisi di regressione;
• alberi decisionali;
• reti neurali.

Sono utili per chi vuole lanciare un nuovo prodotto e vuole prevedere la possibile reazione dei clienti, la probabilità di abbandono e il valore di vita. È anche un buon modo per personalizzare le interazioni con i clienti e adattare le strategie aziendali.

Migliore esperienza del cliente

Infine, l'ultimo vantaggio è che quanto migliore è l'analisi, tanto migliore è la comprensione dei clienti. Con l'aiuto di algoritmi di personalizzazione, è possibile adattare facilmente raccomandazioni di prodotti, messaggi di marketing e molto altro a un cliente specifico, aumentando così il tasso di coinvolgimento, l'esperienza dell'utente e il sentimento generale nei confronti della vostra azienda.

Tipi di informazioni ottenute attraverso l'analisi automatizzata

Quali sono i tipi di informazioni che si possono ottenere con le analisi automatizzate? Ce ne sono molti, quindi scopriamoli qui.

Fonte: Grande apprendimento

Demografia e segmentazione dei clienti

Gli strumenti di analisi utilizzano algoritmi per trovare le seguenti informazioni:

• età;
• genere;
• posizione;
• istruzione;
• livello di reddito.

Il ML utilizza questi e molti altri fattori per creare una migliore segmentazione, aiutando così a creare un approccio più personalizzato a ciascun gruppo di clienti. Per fare un esempio, un algoritmo ad albero decisionale categorizza gli utenti in diversi segmenti, in modo da poter creare strategie di marketing più mirate.

Modelli e comportamenti di acquisto

L'analisi automatizzata impiega tecniche come l'apprendimento di regole di associazione (ad esempio, gli algoritmi Apriori ed Eclat) per individuare le relazioni tra i diversi prodotti e le abitudini di acquisto dei clienti.

Ad esempio, l'analisi del paniere di mercato è un ottimo modo per scoprire quali prodotti vengono acquistati frequentemente insieme, così come l'analisi delle serie temporali che consente di analizzare l'andamento delle vendite nel tempo e di anticipare le fluttuazioni della domanda.

Feedback dei clienti e analisi del sentiment

Con la sentiment analysis, si scoprono i sentimenti e le opinioni dei clienti utilizzando l'NLP. Cosa utilizza la PNL per l'analisi del sentiment:

• feedback dei clienti;
• recensioni;
• post sui social media relativi al prodotto.

Algoritmi NLP come le reti LSTM (Long Short-Term Memory) lavorano sul testo raccolto per categorizzarlo in base alle parole legate alle emozioni in positivo, negativo e neutro. Grazie a questo approccio, l'azienda può capire se il suo prodotto è percepito come positivo o negativo e cosa dovrebbe migliorare per renderlo migliore.

Interazione online e impronta digitale

Sapere come gli utenti interagiscono con il vostro sito web/prodotto è essenziale e strumenti come Google Analytics possono aiutarvi in questo senso. Tracciano le interazioni degli utenti, tra cui le visite al sito web, i modelli di clic e l'impegno sui social media, per individuare, ad esempio, le pagine o le funzioni più popolari, il tempo trascorso sulla pagina, la frequenza di rimbalzo, ecc. Tutto questo è utile quando si vuole migliorare il proprio sito web ma non si sa da dove cominciare.

Sfide nell'implementazione di soluzioni e analisi automatizzate

Il gran numero di vantaggi e di casi d'uso dell'analisi automatizzata comporta anche delle sfide che devono essere affrontate. Continuate a scorrere e scoprite quali possono essere gli ostacoli all'analisi automatizzata dei dati.

Fonte: Millimetrico

Problemi di privacy dei dati

L'automazione dei dati significa spesso lavorare con dati sensibili. Questo è uno dei motivi per cui molti manifestano la loro preoccupazione. Uno dei modi per prevenire le fughe di dati è utilizzare tecnologie di crittografia, come SSL/TLS per i dati in transito e AES per i dati a riposo.

L'azienda deve inoltre rispettare normative come il GDPR e il CCPA (che garantiscono linee guida rigorose sulla raccolta, l'elaborazione e la conservazione dei dati).

Necessità di personale qualificato

Se decidete di utilizzare l'analisi automatizzata dei dati, assicuratevi di avere a disposizione professionisti esperti in scienza dei dati, apprendimento automatico e tecnologie dei big data. Se non avete tempo di trovare un analista di dati professionista, investite in programmi di formazione e sviluppo per aggiornare il personale esistente.

Inoltre, è possibile utilizzare una delle tante piattaforme di analisi che offrono interfacce di facile utilizzo e sono generalmente più accessibili a un pubblico più ampio (ad esempio, AWS SageMaker o Google Cloud AI).

Accuratezza e pertinenza dei dati

L'ultimo concerto è legato soprattutto alla qualità dei dati utilizzati. Ad esempio, se i dati non sono puliti correttamente, hanno troppe lacune o semplicemente non sono rilevanti, i risultati non saranno di alcun aiuto.

Per rendere il set di dati utilizzabile per l'analisi, pulitelo, convalidatelo e standardizzatelo regolarmente. Non dimenticate di utilizzare strumenti automatici per la qualità dei dati in grado di identificare e correggere errori, duplicati e incongruenze nei dati. Poiché i modelli di ML vengono addestrati sui dati forniti, assicuratevi che questi dati siano di buona qualità.

Tendenze e previsioni future nell'analisi automatizzata

Poiché sempre più aziende iniziano a integrare l'AI e il ML nel loro flusso di lavoro, possiamo affermare con certezza che il futuro dell'analisi automatizzata è luminoso. Dall'integrazione dell'AI/ML all'uso dell'edge computing, tutto funzionerà per aiutare a ottenere le migliori intuizioni.

Tendenze dell'analisi automatizzata

Qui esploreremo le tendenze che cresceranno in modo significativo in futuro:

• Integrazione di AI e ML con l'IoT. Poiché i dispositivi IoT generano una grande quantità di dati, l'intelligenza artificiale integrata in questi dispositivi aiuterà a elaborare questi dati più rapidamente e a fornire migliori informazioni ai clienti.
• progressi dell'analisi predittiva. Con l'aiuto di previsioni più sfumate, le aziende otterranno informazioni più approfondite sul comportamento dei clienti, sulle loro preferenze e sulle tendenze future.
• edge computing. L'edge computing consente di analizzare i dati più vicino al luogo in cui sono stati generati (ad esempio, proprio all'interno del dispositivo da cui sono stati raccolti). Questo approccio contribuirà a fornire informazioni in tempo reale per applicazioni come il marketing personalizzato e il miglioramento dell'esperienza del cliente in negozio.
• privacy dei dati. Non c'è dubbio che, con l'aumento delle preoccupazioni per la sicurezza dei dati utilizzati, le tendenze future dell'analisi automatizzata riserveranno sicuramente spazio a nuovi metodi di crittografia e all'anonimizzazione dei dati personali dei clienti.

Riflessioni finali

In conclusione, l'utilizzo di analisi automatizzate per recuperare informazioni utili sul comportamento dei clienti è un buon modo non solo per ottenere approfondimenti per l'azienda stessa, ma anche per aumentare la soddisfazione dei clienti nei confronti del vostro prodotto a lungo termine.

Con l'aiuto del ML e dell'AI, è possibile categorizzare gli utenti in base a dati specifici, trovare i migliori e i peggiori prodotti semplicemente analizzando i post sui social media o persino fare previsioni future sul gradimento del nuovo prodotto che si sta per lanciare. Il panorama dell'analisi dell'intelligenza artificiale è ampio e quando si sa da cosa iniziare, si possono ottenere ottimi risultati.