Utnytte automatiserte analyser til å avdekke kundeinnsikt

Introduksjon

I dag jobber bedrifter med store mengder data, og for å holde seg flytende må de vite hvordan de kan få disse dataene til å jobbe for seg. Det er en god måte å lykkes på, for når du kan analysere dataene du produserer og samler inn, kan du ta bedre beslutninger, for eksempel om markedsføringsstrategier, bedre brukeropplevelse på nettstedet ditt, eller til og med sjekke hvilke sider som gir deg flest besøkende og finne måter å øke dem enda mer på.

Så hvilke metoder kan du bruke for å hente ut disse analyserte dataene fra store datasett? Hvilke fordeler gir denne typen analyser når det gjelder kundeinnsikt og prediktiv analyse? Og til slutt, hvilke utfordringer og trender kan vi forvente når vi begynner med automatisert dataanalyse? La oss kaste oss ut i det!

Metoder for datainnsamling og analyse i automatiserte analyser

Automatisert analyse er et kraftig verktøy som også har mange metoder og måter å samle inn data på. Siden de ulike metodene egner seg til ulike måter å innhente informasjon på og til ulike formål, er det greit å vite hva hver av dem innebærer og hvordan du kan bruke dem til din fordel.

Kilde: Clicdata Clicdata

Metoder for datainnsamling som brukes i automatiserte analyser:

• nettskraping. Den mest populære måten å hente data fra nettsider på.

Web scraping kan gjøres både manuelt og automatisk, men hvis det er snakk om store datamengder, er det å foretrekke at det gjøres automatisk. For web scraping må du ha en forståelse av Python-bibliotekene BeautifulSoup og Scrapy, samt grunnleggende kunnskap om HTML-struktur for å kunne hente ut de riktige dataene.

Bruksområde: Et e-handelsnettsted kan bruke web scraping til å samle inn informasjon om produkter, priser og kundevurderinger fra konkurrenters nettsteder.

• API-er. API-er kan være et godt alternativ for å hente informasjon fra nettsteder (eksterne tjenester, applikasjoner), ettersom de gjør det mulig for automatiserte systemer å be om data og hente dem direkte fra den andre programvaren (tjenesten).

API-er er populære alternativer på sosiale medieplattformer (f.eks. Twitter API eller Facebook Graph API), ettersom de gjør det mulig for bedrifter som bruker dem, å hente ut analytiske data, som statistikk over kundeinteraksjon, trender og tilbakemeldinger.

Bruksområde: API-ene gjør det mulig for bedrifter å forespørre sosiale medietjenester og hente den nødvendige informasjonen i JSON- eller XML-format som enkelt kan bearbeides senere.

• transaksjonsdata. Dette alternativet betyr at dataene samles inn fra transaksjoner, som omfatter salg, kjøp og nettbetalinger. Avanserte analyseverktøy som SQL-databaser, datalagerløsninger eller spesialisert analyseprogramvare (f.eks. Tableau eller Microsoft Power BI) kan være til hjelp her, siden de er utviklet for å håndtere og analysere denne typen data.

Bruksområde: En forhandler kan bruke denne måten å hente ut data på til å hente ut og analysere data fra salgstransaksjoner. Det kan hjelpe dem med å finne skjulte kjøpsmønstre, inntektstrender eller til og med kundeatferd, slik at de senere kan tilpasse markedsføringsstrategien for å øke salget.

Teknologier innen automatisert analyse

Det finnes mange måter å analysere innsamlede data på. I de fleste tilfeller bruker dataanalytikere maskinlæring (ML) for automatisert analyse, naturlig språkbehandling (NLP) for sentimentanalyse, data mining for å analysere store datamengder og få meningsfull innsikt, og prediktiv analyse for å forutsi trender og kundeatferd. La oss se nærmere på hver av tilnærmingene nedenfor:

• maskinlæringsalgoritmer. Maskinlæringsalgoritmer er kjernen i automatisert analyse. De hjelper deg med å analysere data og finne mønstre som kan brukes til å lage prognoser basert på de analyserte dataene. Hvis du for eksempel driver med detaljhandel, kan du bruke ML til å forutsi kundenes kjøpsatferd basert på hvordan de har kjøpt tidligere varer.
• naturlig språkbehandling (NLP). Siden enkel dataanalyse ikke alltid gir god innsikt, er det fint å prøve seg på NLP. Det er en metode som gjør det mulig å analysere et datasett som inneholder tekst, for eksempel tilbakemeldinger, innlegg på sosiale medier eller til og med supporthenvendelser, for å få nyttig innsikt om produktet. Hvis du for eksempel vil vite om kunden liker eller misliker produktet ditt, kan du få disse dataene ved å la NLP søke etter setninger og ord som er følelsesmessig farget, gruppere dem etter negative, nøytrale og positive, og til slutt få bedre innsikt i produktet ditt.
• datautvinning. Denne er for dem som trenger å analysere store mengder data og finne meningsfulle mønstre, sammenhenger og avvik. Denne tilnærmingen brukes ofte til risikostyring, oppdagelse av svindel og markedssegmentering.
• prediktiv analyse. Denne tilnærmingen innebærer at du lar de automatiserte systemene hente inn historiske data som er lagret tidligere, analysere dem og forutsi fremtidige trender og kundeatferd. Dette er et populært alternativ for bedrifter som jobber med finansielle data, etterspørselsprognoser og risikovurdering.

Måter å behandle og tolke kundedata på

Når du begynner å bruke automatiserte analyser, er det lurt å vite nøyaktig hva du vil gjøre med de analyserte dataene. Her har vi laget en liste over måter å behandle innsamlede data på for å tolke kundeatferd:

• segmentering - dele kundene inn i grupper etter spesifikke kjennetegn (demografi, kjøpsvaner, interesser). Det er et godt alternativ for bedrifter som ønsker å målrette markedsføring/tilpassede tilbud.
• atferdsanalyse - analyserer hvordan brukerne oppfører seg på nettstedet ditt, slik at du får bedre innsikt i om du trenger å forbedre navigasjonen på nettstedet, brukeropplevelsen eller markedsføringsstrategiene.
• sentimentanalyse - få innsikt i produktet ditt fra sosiale medier, anmeldelser og tilbakemeldinger. Det kan hjelpe deg med å jobbe med de negative sidene ved produktet eller tjenesten, forbedre kvaliteten om nødvendig osv.

Fordelene med automatiserte analyser for å forstå kundeatferd

Automatisert analyse har mange fordeler som er svært nyttige, spesielt hvis du bestemmer deg for å begynne å bruke store datasett for å forbedre kundenes atferd og opplevelse.

Det hjelper deg ikke bare med å behandle store datasett på få minutter, men gir deg også verdifulle råd basert på disse dataene. Her skal vi se nærmere på de viktigste fordelene ved å bruke automatisert analyse og hvordan det kan hjelpe bedriften din.

Kilde: Kanaries

Behandling av store datamengder

En av fordelene som er til stor hjelp, er muligheten til å analysere store datamengder som ofte er på terabyte- eller petabyte-størrelse - det er her de tradisjonelle måtene å analysere data på ikke fungerer.

ML-algoritmer og rammeverk som Apache, Hadoop og Spark kan hjelpe deg med å jobbe raskt og effektivt med dataene, ettersom disse teknologiene bruker skymiljøer til å løse oppgaver, noe som gjør prosessene betydelig raskere.

Effektivitet og hastighet

Analyser som det kan ta uker eller måneder å gjennomføre, kan nå gjøres i løpet av sekunder takket være AI, som er grunnkomponenten i automatiserte analyser. AI kan for eksempel bevege seg raskt rundt i kundedata på tvers av plattformene og samle inn data fra sosiale medier, kundesupportsamtaler og interaksjoner på nettstedet. Takket være denne raskere tilnærmingen kan bedrifter nå få verdifull informasjon som gjør det mulig å ta bedre beslutninger på grunnlag av dataene de har.

Finn skjulte mønstre og trender

Maskinlæringsalgoritmer er også gode til å finne mønstre og trender som kan utelates ved bruk av manuell analyse. Når du bruker ML, kan du få frem subtile atferdsmønstre og preferanser og til og med forutsi fremtidige trender. Et av eksemplene er at klyngealgoritmer kan segmentere kunder i grupper med liknende atferd eller preferanser, noe som kan gå tapt ved bruk av helt manuelle analyser.

Prediktiv innsikt

Prediktiv analyse bruker de historiske dataene virksomheten har til å forutsi fremtidig kundeatferd. Det omfatter teknikker som f.eks:

• regresjonsanalyse;
• beslutningstrær;
• nevrale nettverk.

De er nyttige for dem som vil lansere et nytt produkt og ønsker å forutsi mulige kundereaksjoner, sannsynligheten for frafall og livstidsverdi. Det er også en god måte å tilpasse kundeinteraksjoner og justere forretningsstrategier på.

Bedre kundeopplevelse

Den siste fordelen er at jo bedre analysen gjøres, desto bedre forstår du kundene dine. Ved hjelp av personaliseringsalgoritmer kan du enkelt skreddersy produktanbefalinger, markedsføringsbudskap og mye annet til den enkelte kunde, og dermed øke engasjementet, brukeropplevelsen og den generelle emosjonelle følelsen av bedriften.

Typer informasjon som innhentes gjennom automatiserte analyser

Hvilke typer informasjon kan du få med automatiserte analyser? Det er mange, så la oss finne ut av det her.

Kilde: Great Learning

Kundedemografi og segmentering

Analyseverktøy bruker algoritmer for å finne følgende informasjon:

• alder;
• kjønn;
• beliggenhet;
• utdanning;
• inntektsnivå.

ML bruker disse og mange andre faktorer for å skape bedre segmentering, og hjelper deg dermed med å lage en mer personlig tilnærming til hver kundegruppe. En beslutningstrealgoritme kan for eksempel kategorisere brukerne i ulike segmenter, slik at du senere kan lage mer målrettede markedsføringsstrategier.

Kjøpsmønstre og -atferd

Automatisert analyse benytter teknikker som assosiasjonsregellæring (f.eks. Apriori- og Eclat-algoritmer) for å se sammenhengene mellom ulike produkter og kundenes kjøpsvaner.

Markedskurvanalyse er for eksempel en fin måte å finne ut hvilke produkter som ofte kjøpes sammen, samt en tidsserieanalyse som gjør det mulig å analysere salgstrender over tid og forutse svingninger i etterspørselen.

Tilbakemeldinger fra kunder og stemningsanalyse

Med sentimentanalyse finner du ut hva kundene føler og mener ved hjelp av NLP. Hva NLP bruker til sentimentanalyse:

• tilbakemeldinger fra kundene;
• anmeldelser;
• innlegg i sosiale medier relatert til produktet.

NLP-algoritmer som LSTM-nettverk (Long Short-Term Memory) jobber med den innsamlede teksten for å kategorisere den basert på følelsesrelaterte ord i positiv, negativ og nøytral. Takket være en slik tilnærming kan selskapet få en omfattende forståelse av om produktet de har, oppfattes som positivt eller negativt, og hva de bør forbedre for å gjøre det bedre.

Interaksjon på nettet og digitalt fotavtrykk

Det er viktig å vite hvordan brukerne samhandler med nettstedet/produktet ditt, og verktøy som Google Analytics kan hjelpe deg med dette. De sporer brukernes interaksjon, inkludert besøk på nettstedet, klikkmønstre og engasjement i sosiale medier, for å finne ut hvilke sider eller funksjoner som er mest populære, hvor lang tid de bruker på siden, avvisningsfrekvens osv. Dette er nyttig når du ønsker å forbedre nettstedet ditt, men ikke vet hvor du skal begynne.

Utfordringer ved implementering av automatiserte analyser og løsninger

Med det store antallet fordeler og bruksområder for automatisert analyse følger også utfordringer som må håndteres. Her kan du lese mer om hva som kan stå i veien for automatisert dataanalyse.

Kilde: Millimetrisk

Bekymringer knyttet til personvern

Dataautomatisering innebærer ofte arbeid med sensitive data. Det er en av grunnene til at mange er bekymret. En av måtene å forhindre datalekkasje på er å bruke krypteringsteknologi, for eksempel SSL/TLS for data i transitt og AES for data i ro.

Selskapet bør også overholde forskrifter som GDPR og CCPA (de sikrer strenge retningslinjer for innsamling, behandling og lagring av data).

Behov for kvalifisert personell

Hvis du bestemmer deg for å bruke automatisert dataanalyse, må du sørge for å ha fagfolk med erfaring innen datavitenskap, maskinlæring og stordatateknologi. Hvis du ikke har tid til å finne en profesjonell dataanalytiker, bør du investere i opplærings- og utviklingsprogrammer for å oppgradere kompetansen til eksisterende ansatte.

I tillegg kan du bruke en av de mange analyseplattformene som har brukervennlige grensesnitt og generelt er mer tilgjengelige for et bredere publikum (f.eks. AWS SageMaker eller Google Cloud AI).

Dataenes nøyaktighet og relevans

Den siste konserten er hovedsakelig knyttet til kvaliteten på dataene som brukes. Hvis dataene for eksempel ikke er renset skikkelig, har for mange hull eller rett og slett ikke er relevante, får du ikke noe godt resultat.

For at datasettet skal kunne brukes til analyse, må det rengjøres, valideres og standardiseres regelmessig. Glem ikke å bruke automatiserte datakvalitetsverktøy som kan identifisere og korrigere feil, duplikater og inkonsekvenser i dataene. Siden ML-modeller trenes opp på dataene du gir dem, må du sørge for at disse dataene er av god kvalitet.

Fremtidige trender og prognoser innen automatisert analyse

Etter hvert som flere og flere selskaper begynner å integrere AI og ML i arbeidsflyten, kan vi med sikkerhet si at fremtiden for automatisert analyse er lys. Fra integrering av AI/ML til bruk av edge computing - alt vil bidra til å gi best mulig innsikt.

Trender innen automatisert analyse

Her skal vi se nærmere på hvilke trender som kommer til å vokse betydelig i fremtiden:

• AI- og ML-integrasjon med IoT. Siden IoT-enheter genererer store mengder data, vil AI som er integrert i disse enhetene, bidra til å behandle disse dataene raskere og gi bedre kundeinnsikt.
• Prediktiv analyse gjør fremskritt. Ved hjelp av mer nyanserte prediksjoner vil virksomheter få mer inngående informasjon om kundeatferd, preferanser og innsikt i fremtidige trender.
• Edgecomputing. Edge computing gjør det mulig å analysere data nærmere der de genereres (f.eks. rett i enheten de ble samlet inn fra). Denne tilnærmingen vil bidra til å gi sanntidsinformasjon for applikasjoner som personlig tilpasset markedsføring og forbedring av kundeopplevelsen i butikken.
• personvern. Det er ingen tvil om at med den økte bekymringen for sikkerheten til dataene som brukes, vil fremtidens trender innen automatisert analyse definitivt ha plass til nye krypteringsmetoder og anonymisering av personlige kundedata.

Avsluttende tanker

For å oppsummere kan vi si at bruk av automatiserte analyser for å hente ut nyttig informasjon om kundeatferd ikke bare er en god måte å få innsikt for selve virksomheten på, men også for å øke kundetilfredsheten med produktet på lang sikt.

Ved hjelp av ML og AI kan du kategorisere brukerne etter spesifikke data, finne ut hva som er best og hva som er dårligst i produktet ditt bare ved å skrape innlegg i sosiale medier, eller til og med forutsi om kundene dine vil like det nye produktet du skal lansere. Landskapet for AI-analyse er stort, og når du vet hva du skal begynne med, kan du gjøre det bra.