Wykorzystanie zautomatyzowanej analityki do pozyskiwania informacji o klientach

Wprowadzenie

W dzisiejszych czasach firmy pracują z dużymi ilościami danych i aby utrzymać się na powierzchni, muszą wiedzieć, jak sprawić, by te dane pracowały dla nich. Jest to dobry sposób na odniesienie sukcesu, ponieważ gdy możesz analizować dane, które produkujesz i zbierasz, możesz podejmować lepsze decyzje, takie jak strategie marketingowe, lepsze wrażenia użytkownika na swojej stronie internetowej, a nawet sprawdzić, które strony dają Ci najwięcej odwiedzających i znaleźć sposoby na ich jeszcze większe zwiększenie.

Jakich więc metod można użyć, aby pobrać te przeanalizowane dane z dużych zbiorów danych? Jakie korzyści daje tego typu analiza w uzyskiwaniu wglądu w potrzeby klientów i analizie predykcyjnej? I wreszcie, jakich wyzwań i trendów powinniśmy się spodziewać, rozpoczynając zautomatyzowaną analizę danych? Zanurzmy się!

Metody gromadzenia i analizy danych w zautomatyzowanej analityce

Zautomatyzowana analityka to potężne narzędzie, które ma również wiele metod i sposobów gromadzenia danych. Ponieważ każde podejście nadaje się do różnych sposobów pozyskiwania informacji, a także do różnych celów, dobrze jest wiedzieć, co każdy z nich wykorzystuje w procesie i jak można je wykorzystać na swoją korzyść.

Źródło: Clicdata

Metody gromadzenia danych wykorzystywane w zautomatyzowanej analizie:

• Web scraping. Najpopularniejszy sposób pobierania danych ze stron internetowych.

Web scraping może być wykonywany zarówno ręcznie, jak i automatycznie, ale jeśli mówimy o dużych ilościach danych, preferowana jest automatyzacja. Do skrobania stron internetowych potrzebna jest znajomość bibliotek Pythona BeautifulSoup i Scrapy, a także podstawowa znajomość struktury HTML, aby móc pobrać prawidłowe dane.

Przypadek użycia: witryna e-commerce może wykorzystywać skrobanie stron internetowych do zbierania informacji, takich jak informacje o produktach, cenach i opiniach klientów z witryn konkurencji.

• API. Interfejsy API mogą być dobrą opcją do pobierania informacji ze stron internetowych (zewnętrznych usług, aplikacji), ponieważ pozwalają zautomatyzowanym systemom żądać danych i pobierać je bezpośrednio z innego oprogramowania (usługi).

Interfejsy API są popularnymi opcjami na platformach mediów społecznościowych (np. Twitter API lub Facebook Graph API), ponieważ umożliwiają firmom, które je otrzymują, pobieranie danych analitycznych, takich jak statystyki interakcji z klientami, trendy i opinie.

Przypadek użycia: interfejsy API umożliwiają firmom wysyłanie zapytań do usług mediów społecznościowych i pobieranie potrzebnych informacji w formatach JSON lub XML, które można później łatwo przetwarzać.

• dane transakcyjne. Ta opcja oznacza, że dane są zbierane z transakcji, które obejmują sprzedaż, zakupy i płatności online. Zaawansowane narzędzia analityczne, takie jak bazy danych SQL, rozwiązania hurtowni danych, a nawet specjalistyczne oprogramowanie analityczne (np. Tableau lub Microsoft Power BI) są tutaj pomocne, ponieważ zostały stworzone do zarządzania i analizowania tego typu danych.

Przypadek użycia: sprzedawca detaliczny może wykorzystać ten sposób wyodrębniania danych do pobierania i analizowania danych z transakcji sprzedaży. Może to pomóc w znalezieniu ukrytych wzorców zakupów, trendów przychodów, a nawet zachowań klientów, aby później spersonalizować swoją strategię marketingową w celu zwiększenia sprzedaży.

Technologie w zautomatyzowanej analityce

Zebrane dane można analizować na wiele sposobów. W większości przypadków analitycy danych wykorzystują uczenie maszynowe (ML) do zautomatyzowanej analizy, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do analizy nastrojów, eksplorację danych do analizy dużych ilości danych i uzyskiwania znaczących spostrzeżeń oraz analizę predykcyjną do prognozowania trendów i zachowań klientów. Poniżej omówimy każde z tych podejść:

• algorytmy uczenia maszynowego. Algorytmy uczenia maszynowego są sercem zautomatyzowanej analityki. Pomagają one analizować dane i znajdować wzorce, które pozwalają przewidywać na podstawie analizowanych danych. Na przykład, jeśli działasz w handlu detalicznym, użyj ML, aby przewidzieć zachowania zakupowe klientów na podstawie tego, jak kupowali poprzednie produkty.
• przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Ponieważ prosta analiza danych nie zawsze pozwala na uzyskanie dobrych spostrzeżeń, warto wypróbować NLP. Jest to podejście, które pozwala analizować zbiór danych, który zawiera tekst, taki jak opinie, posty w mediach społecznościowych, a nawet zgłoszenia do pomocy technicznej, w celu uzyskania przydatnych informacji na temat produktu. Mówiąc dokładniej, jeśli chcesz wiedzieć, czy klient lubi/nie lubi Twojego produktu, możesz uzyskać te dane, umożliwiając NLP wyszukiwanie fraz i słów o zabarwieniu emocjonalnym, grupowanie ich według negatywnych, neutralnych i pozytywnych, a na koniec uzyskać lepszy wgląd w swój produkt.
• eksploracja danych. Jest ona przeznaczona dla tych, którzy muszą analizować duże ilości danych i znajdować znaczące wzorce, relacje i anomalie. Podejście to jest często wykorzystywane do zarządzania ryzykiem, wykrywania oszustw i segmentacji rynku.
• Analityka predykcyjna. Podejście to oznacza, że pozwalasz zautomatyzowanym systemom uzyskać dane historyczne, które były przechowywane wcześniej, analizować je i prognozować przyszłe trendy i zachowania klientów. Jest to popularna opcja dla firm pracujących z danymi finansowymi, prognozowaniem popytu i oceną ryzyka.

Sposoby przetwarzania i interpretowania danych klientów

Rozpoczynając korzystanie z automatycznej analizy, dobrze jest wiedzieć, co dokładnie chce się zrobić z analizowanymi danymi. Tutaj stworzyliśmy listę sposobów przetwarzania zebranych danych w celu interpretacji zachowań klientów:

• Segmentacja - podział klientów na grupy według określonych cech (demografia, nawyki zakupowe, zainteresowania). Jest to dobra opcja dla firm poszukujących marketingu docelowego/spersonalizowanych ofert.
• Analityka behawioralna - analizuje zachowanie użytkowników w witrynie, dzięki czemu można uzyskać lepszy wgląd w to, czy należy ulepszyć nawigację w witrynie, poprawić wrażenia użytkowników lub opracować lepsze strategie marketingowe.
• analiza sentymentu - uzyskanie wglądu w produkt na podstawie mediów społecznościowych, recenzji i opinii. Może to pomóc w pracy nad negatywnymi aspektami produktu lub usługi, w razie potrzeby poprawić jego jakość itp.

Korzyści zautomatyzowanej analityki w zrozumieniu zachowań klientów

Zautomatyzowana analityka przynosi wiele korzyści, które są bardzo przydatne, zwłaszcza jeśli zdecydujesz się zacząć korzystać z dużych zbiorów danych, aby zwiększyć zachowanie i doświadczenie swoich klientów.

Nie tylko pomaga przetwarzać ogromne zbiory danych w ciągu kilku minut, ale także zapewnia cenne porady oparte na tych danych. Poniżej omówimy najważniejsze zalety korzystania z automatycznej analityki i sposób, w jaki może ona pomóc Twojej firmie.

Źródło: Kanaries

Przetwarzanie dużych ilości danych

Jedną z korzyści, która bardzo pomaga, jest możliwość analizowania dużych ilości danych, które często mają rozmiar terabajtów lub petabajtów - tam, gdzie tradycyjne sposoby analizy danych tak naprawdę nie działają.

Algorytmy i frameworki ML, takie jak Apache, Hadoop i Spark, mogą pomóc w szybkiej i wydajnej pracy nad danymi, ponieważ technologie te wykorzystują środowiska chmurowe do pracy nad zadaniami, znacznie przyspieszając procesy.

Wydajność i szybkość

Analiza, która mogłaby zająć tygodnie lub miesiące, może być teraz wykonana w ciągu kilku sekund dzięki sztucznej inteligencji, która jest podstawowym elementem zautomatyzowanej analizy. Na przykład, sztuczna inteligencja może szybko poruszać się po danych klientów na różnych platformach, zbierając dane - media społecznościowe, rozmowy z obsługą klienta i interakcje na stronie internetowej. Dzięki temu szybszemu podejściu firmy mogą teraz uzyskać cenne informacje, aby podejmować lepsze decyzje na podstawie posiadanych danych.

Znajdź ukryte wzorce i trendy

Algorytmy uczenia maszynowego są również dobre w znajdowaniu wzorców i trendów, które mogą zostać pominięte podczas ręcznej analizy. Korzystając z ML, można uzyskać subtelne wzorce zachowań i preferencji, a nawet przewidzieć przyszłe trendy. Jednym z przykładów jest to, że algorytmy klastrowania mogą segmentować klientów na grupy o podobnych zachowaniach lub preferencjach, które mogą zostać pominięte przy użyciu w pełni ręcznej analizy.

Informacje predykcyjne

Analiza predykcyjna wykorzystuje dane historyczne posiadane przez firmę do przewidywania przyszłych zachowań klientów. Obejmuje ona takie techniki jak:

• analiza regresji;
• drzewa decyzyjne;
• sieci neuronowe.

Są one przydatne dla tych, którzy chcą wprowadzić na rynek nowy produkt i chcą przewidzieć możliwą reakcję klienta, prawdopodobieństwo rezygnacji i wartość życiową. Jest to również dobry sposób na personalizację interakcji z klientami i dostosowanie strategii biznesowych.

Lepsza obsługa klienta

Wreszcie, ostatnią korzyścią jest to, że im lepsza jest analiza, tym lepiej rozumiesz swoich klientów. Za pomocą algorytmów personalizacji można łatwo dostosować rekomendacje produktów, komunikaty marketingowe i wiele innych do konkretnego klienta, zwiększając w ten sposób wskaźnik zaangażowania, doświadczenie użytkownika i ogólne odczucia emocjonalne związane z firmą.

Rodzaje informacji uzyskanych dzięki zautomatyzowanej analityce

Jakie rodzaje informacji można uzyskać dzięki zautomatyzowanej analityce? Jest ich wiele, więc dowiedzmy się tutaj.

Źródło: Great Learning

Dane demograficzne i segmentacja klientów

Narzędzia analityczne wykorzystują algorytmy do wyszukiwania następujących informacji:

• wiek;
• płeć;
• lokalizacja;
• wykształcenie;
• poziom dochodów.

ML wykorzystuje te i wiele innych czynników do tworzenia lepszej segmentacji, pomagając w ten sposób w bardziej spersonalizowanym podejściu do każdej grupy klientów. Na przykład algorytm drzewa decyzyjnego kategoryzuje użytkowników na różne segmenty, dzięki czemu można później tworzyć lepiej ukierunkowane strategie marketingowe.

Wzorce i zachowania zakupowe

Zautomatyzowana analityka wykorzystuje techniki, takie jak uczenie się reguł asocjacyjnych (np. algorytmy Apriori i Eclat), aby zobaczyć relacje między różnymi produktami i nawykami zakupowymi klientów.

Na przykład analiza koszyka rynkowego to świetny sposób, aby dowiedzieć się, jakie produkty są często kupowane razem, a także analiza szeregów czasowych, która pozwala analizować trendy sprzedaży w czasie i przewidywać wahania popytu.

Informacje zwrotne od klientów i analiza nastrojów

Dzięki analizie sentymentu można dowiedzieć się o uczuciach i opiniach klientów za pomocą NLP. Co NLP wykorzystuje do analizy sentymentu:

• opinie klientów;
• recenzje;
• posty w mediach społecznościowych związane z produktem.

Algorytmy NLP, takie jak sieci LSTM (Long Short-Term Memory), pracują nad zebranym tekstem, kategoryzując go na podstawie słów związanych z emocjami na pozytywne, negatywne i neutralne. Dzięki takiemu podejściu firma może uzyskać kompleksowe zrozumienie, czy jej produkt jest postrzegany jako pozytywny czy negatywny i co dokładnie powinna poprawić, aby go ulepszyć.

Interakcje online i cyfrowy ślad

Wiedza na temat interakcji użytkowników z witryną/produktem jest niezbędna, a narzędzia takie jak Google Analytics mogą w tym pomóc. Śledzą one interakcje użytkowników, które obejmują wizyty w witrynie, wzorce kliknięć i zaangażowanie w mediach społecznościowych, aby znaleźć na przykład najpopularniejsze strony lub funkcje, czas spędzony na stronie, współczynnik odrzuceń itp. To wszystko jest pomocne, gdy chcesz ulepszyć swoją witrynę, ale nie wiesz, od czego zacząć.

Wyzwania związane z wdrażaniem zautomatyzowanej analityki i rozwiązań

Wraz z dużą liczbą korzyści i przypadków użycia zautomatyzowanej analityki pojawiają się wyzwania, którym również należy sprostać. Przewijaj dalej i dowiedz się, co może być przeszkodą na drodze do zautomatyzowanej analizy danych.

Źródło: Millimetric

Obawy dotyczące prywatności danych

Automatyzacja danych często oznacza pracę z danymi wrażliwymi. Jest to jeden z powodów, dla których wiele osób wykazuje zaniepokojenie. Jednym ze sposobów zapobiegania wyciekom danych jest stosowanie technologii szyfrowania, takich jak SSL/TLS dla danych w tranzycie i AES dla danych w spoczynku.

Firma powinna również przestrzegać przepisów, takich jak RODO i CCPA (zapewniają one ścisłe wytyczne dotyczące gromadzenia, przetwarzania i przechowywania danych).

Zapotrzebowanie na wykwalifikowany personel

Jeśli zdecydujesz się na zautomatyzowaną analitykę danych, upewnij się, że masz specjalistów z doświadczeniem w nauce o danych, uczeniu maszynowym i technologiach Big Data. Jeśli nie masz czasu na znalezienie profesjonalnego analityka danych, zainwestuj w szkolenia i programy rozwojowe, aby podnieść kwalifikacje istniejącego personelu.

Oprócz tego można skorzystać z jednej z wielu platform analitycznych, które zapewniają przyjazne dla użytkownika interfejsy i są ogólnie bardziej dostępne dla szerszego grona odbiorców (np. AWS SageMaker lub Google Cloud AI).

Dokładność i trafność danych

Ostatni koncert związany jest głównie z jakością wykorzystywanych danych. Na przykład, jeśli dane nie są odpowiednio wyczyszczone, mają zbyt wiele luk lub po prostu nie są istotne, wyniki nie przyniosą nic dobrego.

Aby zbiór danych nadawał się do analizy, należy go regularnie czyścić, walidować i standaryzować. Nie zapomnij użyć zautomatyzowanych narzędzi jakości danych, które mogą identyfikować i korygować błędy, duplikaty i niespójności w danych. Ponieważ modele ML są szkolone na podstawie danych, które im przekazujesz, upewnij się, że dane te są dobrej jakości.

Przyszłe trendy i prognozy w zautomatyzowanej analityce

Ponieważ coraz więcej firm zaczyna integrować sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w swoim przepływie pracy, możemy z całą pewnością stwierdzić, że przyszłość zautomatyzowanej analizy rysuje się w jasnych barwach. Od integracji AI/ML po wykorzystanie edge computing - wszystko będzie działać, aby pomóc uzyskać najlepsze spostrzeżenia.

Trendy w zautomatyzowanej analityce

Tutaj zbadamy trendy, które będą znacząco rosły w przyszłości:

• Integracja AI i ML z IoT. Ponieważ urządzenia IoT generują duże ilości danych, sztuczna inteligencja zintegrowana z tymi urządzeniami pomoże szybciej przetwarzać te dane i zapewni lepszy wgląd w potrzeby klientów.
• Postępy w analityce predykcyjnej. Dzięki bardziej zniuansowanym prognozom, firmy uzyskają bardziej dogłębne informacje na temat zachowań klientów, preferencji i wglądu w przyszłe trendy.
• przetwarzanie brzegowe. Edge computing umożliwia analizowanie danych bliżej miejsca ich generowania (np. bezpośrednio wewnątrz urządzenia, z którego zostały zebrane). Takie podejście pomoże w dostarczaniu informacji w czasie rzeczywistym do zastosowań takich jak spersonalizowany marketing i poprawa jakości obsługi klienta w sklepie.
• prywatność danych. Nie ma wątpliwości, że wraz ze wzrostem obaw o bezpieczeństwo wykorzystywanych danych, przyszłe trendy w zautomatyzowanej analityce z pewnością znajdą miejsce dla nowych metod szyfrowania, a także anonimizacji danych osobowych klientów.

Końcowe przemyślenia

Podsumowując, wykorzystanie zautomatyzowanej analityki do pozyskiwania przydatnych informacji o zachowaniu klientów jest dobrym sposobem nie tylko na uzyskanie wglądu w samą firmę, ale także na zwiększenie zadowolenia klientów z produktu w dłuższej perspektywie.

Z pomocą ML i AI możesz kategoryzować użytkowników według określonych danych, znaleźć to, co najlepsze i najgorsze w Twoim produkcie, po prostu skrobiąc posty w mediach społecznościowych, a nawet przewidywać, czy Twoi klienci polubią nowy produkt, który zamierzasz wprowadzić na rynek. Krajobraz analityki AI jest szeroki, a kiedy wiesz, od czego zacząć, możesz zrobić to świetnie.