Automatizētas analītikas izmantošana, lai atklātu informāciju par klientiem

Ievads

Mūsdienās uzņēmumi strādā ar lieliem datu apjomiem, un, lai noturētos uz ūdens, tiem ir jāzina, kā panākt, lai šie dati strādātu to labā. Tas ir labs veids, kā gūt panākumus, jo, ja varat analizēt iegūtos un apkopotos datus, varat pieņemt labākus lēmumus, piemēram, par mārketinga stratēģijām, labāku lietotāja pieredzi savā tīmekļa vietnē vai pat pārbaudīt, kuras lapas jums sniedz visvairāk apmeklētāju, un atrast veidus, kā tos vēl vairāk palielināt.

Kādas metodes varat izmantot, lai iegūtu analizētos datus no lielām datu kopām? Kādas priekšrocības šāda veida analīze sniedz, lai iegūtu ieskatu par klientiem un veiktu prognozēšanas analīzi? Un, visbeidzot, kādi izaicinājumi un tendences sagaidāmas, uzsākot automatizētu datu analīzi? Iegremdēsimies!

Datu vākšanas un analīzes metodes automatizētajā analīzē

Automatizētā analītika ir spēcīgs rīks, kam ir arī daudz metožu un datu vākšanas veidu. Tā kā katra no pieejām ir piemērota dažādiem informācijas iegūšanas veidiem, kā arī dažādiem mērķiem, ir labi zināt, ko katrs no tiem izmanto šajā procesā un kā jūs varat tos izmantot savā labā.

Avots: Clicdata

Automatizētajā analīzē izmantotās datu vākšanas metodes:

• tīmekļa skrāpēšana. Populārākais datu iegūšanas veids no tīmekļa lapām.

Tīmekļa izkrāpšanu var veikt gan manuāli, gan automātiski, taču, ja runa ir par lielu datu apjomu, vēlams to veikt automātiski. Lai veiktu tīmekļa izkrāpšanu, ir nepieciešama izpratne par Python bibliotēkām BeautifulSoup un Scrapy, kā arī pamatzināšanas par HTML struktūru, lai varētu iegūt pareizus datus.

Lietošanas gadījums: e-komercijas vietne var izmantot tīmekļa skrāpēšanu, lai apkopotu informāciju, piemēram, informāciju par produktiem, cenām un klientu atsauksmēm no konkurentu vietnēm.

• API. API var būt laba iespēja iegūt informāciju no tīmekļa vietnēm (ārējiem pakalpojumiem, lietojumprogrammām), jo tās ļauj automatizētajām sistēmām pieprasīt datus un saņemt tos tieši no citas programmatūras (pakalpojuma).

API ir populāras sociālo plašsaziņas līdzekļu platformu iespējas (piemēram, Twitter API vai Facebook Graph API), jo tās ļauj uzņēmumiem, kas tās izmanto, iegūt analītiskus datus, piemēram, klientu mijiedarbības statistiku, tendences un atsauksmes.

Lietošanas gadījums: API ļauj uzņēmumiem veikt vaicājumus sociālo mediju pakalpojumiem un iegūt vajadzīgo informāciju JSON vai XML formātā, ko vēlāk var viegli apstrādāt.

• darījumu dati. Šī iespēja nozīmē, ka dati tiek apkopoti no darījumiem, kas ietver pārdošanas, pirkšanas un tiešsaistes maksājumus. Šajā gadījumā palīdz tādi progresīvi analītiskie rīki kā SQL datubāzes, datu glabāšanas risinājumi vai pat specializēta analītiskā programmatūra (piemēram, Tableau vai Microsoft Power BI), jo tie ir radīti šāda veida datu pārvaldīšanai un analīzei.

Lietošanas gadījums: mazumtirgotājs var izmantot šo datu ieguves veidu, lai iegūtu un analizētu pārdošanas darījumu datus. Tas var palīdzēt atrast slēptus pirkšanas modeļus, ieņēmumu tendences vai pat klientu uzvedību, lai vēlāk varētu personalizēt savu mārketinga stratēģiju pārdošanas apjoma palielināšanai.

Tehnoloģijas automatizētajā analīzē

Savāktos datus var analizēt dažādos veidos. Vairumā gadījumu datu analītiķi izmanto mašīnmācīšanos (ML) automatizētai analīzei, dabiskās valodas apstrādi (NLP) noskaņojumu analīzei, datu ieguvi, lai analizētu lielu datu apjomu un iegūtu nozīmīgu ieskatu, un prognozēšanas analīzi, lai prognozētu tendences un klientu uzvedību. Turpmāk sīkāk aplūkosim katru no šīm pieejām:

• mašīnmācīšanās algoritmi. Automatizētās analīzes pamatā ir ML algoritmi. Tie palīdz analizēt datus un atrast likumsakarības, kas ļauj veikt prognozes, pamatojoties uz analizētajiem datiem. Piemēram, ja darbojaties mazumtirdzniecībā, izmantojiet ML, lai prognozētu klientu iepirkšanās paradumus, pamatojoties uz to, kā viņi iegādājās iepriekšējos pirkumus.
• dabiskās valodas apstrāde (NLP). Tā kā vienkārša datu analīze ne vienmēr ļaus gūt labas atziņas, ir lietderīgi izmēģināt NLP. Tā ir pieeja, kas ļauj analizēt datu kopu, kurā ietilpst teksts, piemēram, atsauksmes, sociālo plašsaziņas līdzekļu ieraksti vai pat atbalsta biļetes, lai iegūtu noderīgas atziņas par produktu. Konkrētāk, ja vēlaties uzzināt, vai klientam patīk/nepatīk jūsu produkts, varat iegūt šos datus, ļaujot NLP meklēt frāzes un vārdus, kas ir emocionāli iekrāsoti, lai tos sagrupētu pa negatīviem, neitrāliem un pozitīviem un, visbeidzot, iegūtu labāku ieskatu par savu produktu.
• datu ieguve. Šī ir paredzēta tiem, kam jāanalizē lieli datu apjomi un jāatrod nozīmīgi modeļi, sakarības un anomālijas. Šo pieeju bieži izmanto riska pārvaldībai, krāpšanas atklāšanai un tirgus segmentācijai.
• prognozēšanas analītika. Šī pieeja nozīmē, ka ļaujat automatizētajām sistēmām iegūt iepriekš saglabātos vēsturiskos datus, analizēt tos un prognozēt nākotnes tendences un klientu uzvedību. Tā ir populāra iespēja uzņēmumiem, kas strādā ar finanšu datiem, pieprasījuma prognozēšanu un riska novērtēšanu.

Klientu datu apstrādes un interpretācijas veidi

Sākot izmantot automatizētu analīzi, ir labi zināt, ko tieši vēlaties darīt ar analizētajiem datiem. Šeit mēs esam izveidojuši sarakstu ar veidiem, kā apstrādāt savāktos datus, lai interpretētu klientu uzvedību:

• segmentācija - iedalīt klientus grupās pēc īpašām pazīmēm (demogrāfija, pirkšanas paradumi, intereses). Tā ir laba iespēja uzņēmumiem, kas meklē mērķtiecīgu mārketingu/personalizētus piedāvājumus.
• uzvedības analīze - analizējiet, kā lietotāji uzvedas jūsu vietnē, lai gūtu labāku ieskatu par to, vai jums jāuzlabo vietnes navigācija, lietotāju pieredze vai jāizstrādā labākas mārketinga stratēģijas.
• noskaņojuma analīze - iegūstiet informāciju par savu produktu no sociālajiem medijiem, atsauksmēm un atsauksmēm. Tas var palīdzēt jums strādāt pie sava produkta vai pakalpojuma negatīvajiem aspektiem, vajadzības gadījumā uzlabot tā kvalitāti utt.

Automatizētas analītikas priekšrocības klientu uzvedības izpratnē

Automatizētajai analīzei ir daudz priekšrocību, kas ir ļoti noderīgas, jo īpaši, ja esat nolēmis sākt izmantot lielas datu kopas, lai uzlabotu klientu uzvedību un pieredzi.

Tā ne tikai palīdz apstrādāt milzīgas datu kopas dažu minūšu laikā, bet arī sniedz vērtīgus padomus, pamatojoties uz šiem datiem. Apskatīsim automatizētās analītikas izmantošanas būtiskākās priekšrocības un to, kā tā var palīdzēt jūsu uzņēmumam.

Avots: Kanāriji

Lielu datu apjomu apstrāde

Viena no priekšrocībām, kas ļoti palīdz, ir spēja analizēt lielus datu apjomus, kas bieži vien ir terabaitu vai petabaitu lieluma - tradicionālie datu analīzes veidi īsti nedarbojas.

ML algoritmi un ietvari, piemēram, Apache, Hadoop un Spark, var palīdzēt jums strādāt ar datiem ātri un efektīvi, jo šīs tehnoloģijas darbojas, izmantojot mākoņvidi uzdevumu veikšanai, ievērojami paātrinot procesus.

Efektivitāte un ātrums

Analīzi, kuras veikšanai varētu būt nepieciešamas nedēļas vai mēneši, tagad var veikt dažu sekunžu laikā, pateicoties mākslīgajam intelektam, kas ir automatizētās analīzes pamatelements. Piemēram, AI var ātri pārvietoties pa klientu datiem dažādās platformās, apkopojot datus - sociālos plašsaziņas līdzekļus, klientu atbalsta zvanus un mijiedarbību tīmekļa vietnē. Pateicoties šai ātrākai pieejai, uzņēmumi tagad var iegūt vērtīgu informāciju, lai pieņemtu labākus lēmumus par tiem datiem, kas ir to rīcībā.

Slēpto modeļu un tendenču meklēšana

Mašīnmācīšanās algoritmi arī labi palīdz atrast likumsakarības un tendences, kas varētu tikt izlaistas, izmantojot manuālo analīzi. Izmantojot ML, jūs varat iegūt smalkus uzvedības modeļus un preferences un pat prognozēt nākotnes tendences. Viens no piemēriem ir tas, ka klasterizācijas algoritmi var segmentēt klientus grupās ar līdzīgu uzvedību vai vēlmēm, ko varētu nepamanīt, izmantojot pilnībā manuālu analīzi.

Prognozēšanas ieskats

Prognozējošā analīze izmanto uzņēmuma rīcībā esošos vēsturiskos datus, lai prognozētu klientu uzvedību nākotnē. Tā ietver tādas metodes kā:

• regresijas analīze;
• lēmumu kokiem;
• neironu tīkli.

Tie ir noderīgi tiem, kuri vēlas laist tirgū jaunu produktu un vēlas prognozēt iespējamo klientu reakciju, atteikuma iespējamību un mūža vērtību. Tas ir arī labs veids, kā personalizēt mijiedarbību ar klientiem un pielāgot uzņēmējdarbības stratēģijas.

Labāka klientu pieredze

Visbeidzot, pēdējais ieguvums ir tas, ka, jo labāk ir veikta analīze, jo labāk jūs saprotat savus klientus. Ar personalizācijas algoritmu palīdzību jūs varat viegli pielāgot produktu ieteikumus, mārketinga ziņojumus un daudz ko citu konkrētajam klientam, tādējādi palielinot iesaistīšanās līmeni, lietotāju pieredzi un vispārējo emocionālo sajūtu par jūsu uzņēmumu.

Automatizētas analīzes rezultātā iegūtās informācijas veidi

Kāda veida informāciju var iegūt, izmantojot automatizētu analīzi? To ir daudz, tāpēc uzzināsim šeit.

Avots: Lieliska mācīšanās

Klientu demogrāfija un segmentācija

Analītiskie rīki izmanto algoritmus, lai atrastu šādu informāciju:

• vecums;
• dzimums;
• atrašanās vieta;
• izglītība;
• ienākumu līmenis.

ML izmanto šos un daudzus citus faktorus, lai izveidotu labāku segmentāciju, tādējādi palīdzot jums izveidot personalizētāku pieeju katrai klientu grupai. Piemēram, lēmumu koka algoritms iedala lietotājus dažādos segmentos, lai vēlāk varētu izveidot mērķtiecīgākas mārketinga stratēģijas.

Pirkšanas paradumi un uzvedība

Automatizētā analītika izmanto tādas metodes kā asociatīvo noteikumu mācīšanās (piemēram, Apriori un Eclat algoritmus), lai noskaidrotu saistību starp dažādiem produktiem un klientu pirkšanas paradumiem.

Piemēram, tirgus groza analīze ir lielisks veids, kā noskaidrot, kādi produkti bieži tiek pirkti kopā, kā arī laika rindu analīze, kas ļauj analizēt pārdošanas tendences laika gaitā un paredzēt pieprasījuma svārstības.

Klientu atsauksmju un noskaņojuma analīze

Izmantojot noskaņojuma analīzi, jūs uzzināsiet klientu jūtas un viedokļus, izmantojot NLP. Ko NLP izmanto noskaņojuma analīzei:

• klientu atsauksmes;
• atsauksmes;
• ar produktu saistīti ieraksti sociālajos plašsaziņas līdzekļos.

NLP algoritmi, piemēram, LSTM (Long Short-Term Memory) tīkli, apstrādā savākto tekstu, lai to iedalītu pozitīvos, negatīvos un neitrālos tekstos, pamatojoties uz emocionālajiem vārdiem. Pateicoties šādai pieejai, uzņēmums var iegūt vispusīgu izpratni par to, vai viņu produkts tiek uztverts kā pozitīvs vai negatīvs, un ko tieši vajadzētu uzlabot, lai padarītu to labāku.

Tiešsaistes mijiedarbība un digitālais nospiedums

Ļoti svarīgi ir zināt, kā lietotāji mijiedarbojas ar jūsu vietni/produktu, un to var izdarīt ar tādiem rīkiem kā Google Analytics. Ar tiem var izsekot lietotāju mijiedarbību, kas ietver vietnes apmeklējumus, klikšķu modeļus un iesaistīšanos sociālajos plašsaziņas līdzekļos, lai noskaidrotu, piemēram, populārākās lapas vai funkcijas, lapā pavadīto laiku, atteikumu skaitu utt. Tas viss ir noderīgi, ja vēlaties uzlabot savu tīmekļa vietni, bet nezināt, ar ko sākt.

Izaicinājumi automatizētas analītikas un risinājumu ieviešanā

Automatizētās analītikas priekšrocības un izmantošanas gadījumi ir saistīti ar daudzajiem izaicinājumiem, kas arī ir jārisina. Turpiniet ritināt un uzziniet, kas var būt šķērslis automatizētas datu analīzes ceļā.

Avots: Millimetriskais

Bažas par datu konfidencialitāti

Datu automatizācija bieži nozīmē darbu ar sensitīviem datiem. Tas ir viens no iemesliem, kāpēc daudzi pauž bažas. Viens no veidiem, kā novērst datu noplūdi, ir izmantot šifrēšanas tehnoloģijas, piemēram, SSL/TLS datu pārraidei un AES datu saglabāšanai.

Uzņēmumam ir jāievēro arī tādi noteikumi kā GDPR un CCPA (tie nodrošina stingras datu vākšanas, apstrādes un uzglabāšanas vadlīnijas).

Nepieciešamība pēc kvalificēta personāla

Ja nolemjat izmantot automatizētu datu analīzi, pārliecinieties, ka jūsu rīcībā ir speciālisti ar pieredzi datu zinātnē, mašīnmācīšanās un lielo datu tehnoloģijās. Ja jums nav laika atrast profesionālu datu analītiķi, investējiet apmācības un attīstības programmās, lai paaugstinātu esošo darbinieku kvalifikāciju.

Papildus tam varat izmantot kādu no daudzajām analīzes platformām, kas nodrošina lietotājam draudzīgas saskarnes un parasti ir pieejamākas plašākai auditorijai (piemēram, AWS SageMaker vai Google Cloud AI).

Datu precizitāte un atbilstība

Pēdējais koncerts galvenokārt ir saistīts ar izmantoto datu kvalitāti. Piemēram, ja dati nav pienācīgi attīrīti, tajos ir pārāk daudz nepilnību vai tie vienkārši nav būtiski, iegūtās atziņas jums neko labu nedos.

Lai datu kopu varētu izmantot analīzei, regulāri to attīriet, validējiet un standartizējiet. Neaizmirstiet izmantot automatizētus datu kvalitātes rīkus, kas var identificēt un labot kļūdas, dublēšanos un neatbilstības datos. Tā kā ML modeļi tiek apmācīti, izmantojot datus, ko tiem sniedzat, pārliecinieties, ka šie dati ir kvalitatīvi.

Nākotnes tendences un prognozes automatizētās analītikas jomā

Tā kā arvien vairāk uzņēmumu sāk integrēt mākslīgo intelektu un ML savā darba plūsmā, mēs varam droši apgalvot, ka automatizētās analīzes nākotne ir gaiša. Sākot ar mākslīgā intelekta un ML integrēšanu un beidzot ar malu skaitļošanas izmantošanu - viss darbosies, lai palīdzētu iegūt vislabākās atziņas.

Automatizētās analīzes tendences

Šeit mēs izpētīsim tendences, kas nākotnē būtiski pieaugs:

• AI un ML integrācija ar IoT. Tā kā IoT ierīces ģenerē lielu datu apjomu, šajās ierīcēs integrēts mākslīgais intelekts palīdzēs ātrāk apstrādāt šos datus un sniegs labāku ieskatu par klientiem.
• prognozēšanas analītikas sasniegumi. Ar niansētāku prognožu palīdzību uzņēmumi iegūs padziļinātu informāciju par klientu uzvedību, vēlmēm un ieskatu par nākotnes tendencēm.
• edge computing. Edge computing ļauj datus analizēt tuvāk to rašanās vietai (piemēram, tieši ierīcē, no kuras tie iegūti). Šāda pieeja palīdzēs nodrošināt reāllaika informāciju tādām lietojumprogrammām kā personalizēts mārketings un klientu pieredzes uzlabošana veikalā.
• datu konfidencialitāti. Nav šaubu, ka, pieaugot bažām par izmantoto datu drošību, automatizētās analītikas nākotnes tendencēs noteikti būs vieta jaunām šifrēšanas metodēm, kā arī klientu personas datu anonimizācijai.

Nobeiguma domas

Nobeigumā var secināt, ka automatizētas analīzes izmantošana, lai iegūtu noderīgu informāciju par klientu uzvedību, ir labs veids, kā ne tikai gūt ieskatu par pašu uzņēmumu, bet arī ilgtermiņā palielināt klientu apmierinātību ar savu produktu.

Ar ML un mākslīgā intelekta palīdzību jūs varat klasificēt lietotājus pēc konkrētiem datiem, atrast, kas ir labākais un sliktākais jūsu produktā, tikai ieskrāpējot sociālo mediju ierakstus, vai pat prognozēt, vai jūsu klientiem patiks jaunais produkts, ko jūs gatavojaties laist tirgū. Mākslīgā intelekta analītikas ainava ir plaša, un, ja zināt, ar ko sākt, varat paveikt lielisku darbu.