Využívanie automatizovanej analýzy na získavanie informácií o zákazníkoch

Úvod

V súčasnosti podniky pracujú s veľkým množstvom údajov, a aby sa udržali na trhu, musia vedieť, ako tieto údaje využiť. Je to dobrý spôsob, ako uspieť, pretože keď dokážete analyzovať údaje, ktoré produkujete a zhromažďujete, môžete prijímať lepšie rozhodnutia, napríklad o marketingových stratégiách, lepšom používateľskom zážitku na vašej webovej lokalite alebo dokonca skontrolovať, ktoré stránky vám prinášajú najviac návštevníkov, a nájsť spôsoby, ako ich ešte viac zvýšiť.

Aké metódy teda môžete použiť na získanie týchto analyzovaných údajov z veľkých súborov údajov? Aké výhody prináša tento typ analýzy pri získavaní poznatkov o zákazníkoch a pri prediktívnej analýze? A napokon, aké výzvy a trendy by sme mali očakávať, keď začneme s automatizovanou analýzou údajov? Poďme sa do toho ponoriť!

Metódy zberu a analýzy údajov v automatizovanej analytike

Automatizovaná analytika je výkonný nástroj, ktorý má tiež veľa metód a spôsobov zberu údajov. Keďže každý prístup je vhodný pre rôzne spôsoby získavania informácií, ako aj pre rôzne účely, je dobré vedieť, čo každý z nich v procese využíva a ako ich môžete využiť vo svoj prospech.

Zdroj: Clicdata

Metódy zberu údajov používané pri automatizovanej analýze:

• škrabanie webu. Najobľúbenejší spôsob získavania údajov z webových stránok.

Škrabanie webových stránok sa môže vykonávať ručne aj automaticky, ale ak ide o veľké množstvo údajov, uprednostňuje sa automatizácia. Na škrabanie webových stránok je potrebné rozumieť knižniciam Python BeautifulSoup a Scrapy, ako aj základným znalostiam štruktúry HTML, aby ste dokázali získať správne údaje.

Prípad použitia: webová lokalita elektronického obchodu môže používať škrabanie webu na zhromažďovanie informácií, napríklad informácií o produktoch, cenách a recenziách zákazníkov z webových lokalít konkurencie.

• Rozhrania API. Rozhrania API môžu byť vhodnou možnosťou na získavanie informácií z webových stránok (externých služieb, aplikácií), pretože umožňujú automatizovaným systémom požiadať o údaje a získať ich priamo z iného softvéru (služby).

Rozhrania API sú obľúbenými možnosťami na platformách sociálnych médií (napr. Twitter API alebo Facebook Graph API), pretože umožňujú podnikom, ktoré ich získajú, získavať analytické údaje, ako sú štatistiky interakcií so zákazníkmi, trendy a spätná väzba.

Prípad použitia: Rozhrania API umožňujú spoločnostiam vyhľadávať služby sociálnych médií a získavať potrebné informácie vo formátoch JSON alebo XML, ktoré možno neskôr ľahko spracovať.

• transakčné údaje. Táto možnosť znamená, že údaje sa zhromažďujú z transakcií, ktoré zahŕňajú predaj, nákupy a online platby. Tu pomáhajú pokročilé analytické nástroje, ako sú databázy SQL, riešenia dátových skladov alebo dokonca špecializovaný analytický softvér (napr. Tableau alebo Microsoft Power BI), pretože sú vytvorené na správu a analýzu tohto typu údajov.

Prípad použitia: Maloobchodný predajca môže tento spôsob extrakcie údajov použiť na získavanie a analýzu údajov z predajných transakcií. Môže im pomôcť nájsť niektoré skryté nákupné vzory, trendy tržieb alebo dokonca správanie zákazníkov, aby neskôr mohli prispôsobiť svoju marketingovú stratégiu na zvýšenie predaja.

Technológie v automatizovanej analytike

Zozbierané údaje môžete analyzovať mnohými spôsobmi. Vo väčšine prípadov dátoví analytici používajú strojové učenie (ML) na automatizovanú analýzu, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) na analýzu nálad, dolovanie údajov na analýzu veľkého množstva údajov a získanie zmysluplných poznatkov a prediktívnu analýzu na predpovedanie trendov a správania zákazníkov. Poďme si o každom z týchto prístupov povedať viac nižšie:

• algoritmy strojového učenia. Algoritmy ML sú základom automatizovanej analýzy. Pomáhajú analyzovať údaje a nachádzať vzory, ktoré na základe analyzovaných údajov vyvodzujú predpovede. Ak napríklad podnikáte v maloobchode, použite ML na predpovedanie nákupného správania zákazníkov na základe toho, ako nakupovali v minulosti.
• spracovanie prirodzeného jazyka (NLP). Keďže jednoduchou analýzou údajov sa nie vždy nájdu dobré poznatky, je dobré vyskúšať použitie NLP. Ide o prístup, ktorý umožňuje analyzovať súbor údajov, ktorý obsahuje text, napríklad spätnú väzbu, príspevky na sociálnych sieťach alebo dokonca lístky podpory, s cieľom získať užitočné poznatky o produkte. Aby sme boli konkrétnejší, ak chcete vedieť, či sa zákazníkovi páči/nepáči váš produkt, môžete tieto údaje získať tak, že necháte NLP vyhľadávať frázy a slová, ktoré sú emocionálne zafarbené, aby ste ich zoskupili podľa negatívnych, neutrálnych a pozitívnych a nakoniec získali lepší prehľad o vašom produkte.
• dolovanie údajov. Ten je určený pre tých, ktorí potrebujú analyzovať veľké množstvo údajov a nájsť zmysluplné vzory, vzťahy a anomálie. Tento prístup sa často používa na riadenie rizík, odhaľovanie podvodov a segmentáciu trhu.
• prediktívna analýza. Tento prístup znamená, že necháte automatizované systémy získať historické údaje, ktoré boli uložené predtým, analyzovať ich a predpovedať budúce trendy a správanie zákazníkov. Je to obľúbená možnosť pre podniky pracujúce s finančnými údajmi, prognózovaním dopytu a hodnotením rizík.

Spôsoby spracovania a interpretácie údajov o zákazníkoch

Keď začínate používať automatizovanú analýzu, je dobré vedieť, čo presne chcete s analyzovanými údajmi robiť. Tu sme vytvorili zoznam spôsobov spracovania zozbieraných údajov na interpretáciu správania zákazníkov:

• segmentácia - rozdelenie zákazníkov do skupín podľa špecifických charakteristík (demografické údaje, nákupné zvyky, záujmy). Je to dobrá voľba pre podniky, ktoré hľadajú cielený marketing/personalizované ponuky.
• behaviorálna analýza - analyzujte, ako sa používatelia správajú na vašich webových stránkach, aby ste mali lepší prehľad o tom, či potrebujete zlepšiť navigáciu na webových stránkach, zlepšiť používateľskú skúsenosť alebo vytvoriť lepšie marketingové stratégie.
• analýza nálad - získajte informácie o svojom produkte zo sociálnych médií, recenzií a spätnej väzby. Môže vám pomôcť pracovať na negatívnych aspektoch vášho produktu alebo služby, v prípade potreby zlepšiť ich kvalitu atď.

Výhody automatizovanej analýzy pri pochopení správania zákazníkov

Automatizovaná analytika prináša mnoho výhod, ktoré sú veľmi užitočné, najmä ak sa rozhodnete začať používať veľké súbory údajov na zvýšenie správania a skúseností vašich zákazníkov.

Pomôže vám nielen spracovať obrovské súbory údajov v priebehu niekoľkých minút, ale na základe týchto údajov vám poskytne aj cenné rady. Tu si rozoberieme najvýznamnejšie výhody používania automatizovanej analytiky a to, ako môže pomôcť vašej spoločnosti.

Zdroj: Kanaries

Spracovanie veľkých objemov údajov

Jednou z výhod, ktorá veľmi pomáha, je schopnosť analyzovať veľké objemy údajov, ktoré často dosahujú veľkosť terabajtov alebo petabajtov - to je oblasť, kde tradičné spôsoby analýzy údajov naozaj nefungujú.

Algoritmy ML a rámce ako Apache, Hadoop a Spark vám pomôžu pracovať s údajmi rýchlo a efektívne, pretože tieto technológie využívajú na prácu na úlohách cloudové prostredie, čo výrazne urýchľuje procesy.

Efektívnosť a rýchlosť

Analýzu, ktorá by mohla trvať týždne alebo mesiace, možno teraz vykonať v priebehu niekoľkých sekúnd vďaka umelej inteligencii, ktorá je základnou zložkou automatizovanej analýzy. AI sa napríklad dokáže rýchlo pohybovať po údajoch o zákazníkoch naprieč platformami a zbierať údaje - sociálne médiá, hovory na zákaznícku podporu a interakcie na webových stránkach. Vďaka tomuto rýchlejšiemu prístupu môžu mať teraz podniky k dispozícii cenné informácie, ktoré im umožnia prijímať lepšie rozhodnutia na základe údajov, ktoré majú k dispozícii.

Vyhľadávanie skrytých vzorov a trendov

Algoritmy strojového učenia dokážu nájsť aj vzory a trendy, ktoré by mohli byť pri manuálnej analýze opomenuté. Pri použití ML môžete získať jemné vzory správania a preferencií a dokonca predpovedať budúce trendy. Jedným z príkladov je, že zhlukovacie algoritmy môžu segmentovať zákazníkov do skupín s podobným správaním alebo preferenciami, ktoré by mohli byť pri použití plne manuálnej analýzy prehliadnuté.

Prediktívne poznatky

Prediktívna analýza využíva historické údaje, ktoré má podnik k dispozícii, na predpovedanie budúceho správania zákazníkov. Zahŕňa také techniky, ako sú:

• regresná analýza;
• rozhodovacie stromy;
• neurónové siete.

Sú užitočné pre tých, ktorí chcú uviesť na trh nový produkt a chcú predpovedať možnú reakciu zákazníkov, pravdepodobnosť ich odchodu a celoživotnú hodnotu. Je to tiež dobrý spôsob, ako personalizovať interakcie so zákazníkmi a upraviť obchodné stratégie.

Lepšia zákaznícka skúsenosť

Poslednou výhodou je, že čím lepšie je analýza vykonaná, tým lepšie rozumiete svojim zákazníkom. Pomocou personalizačných algoritmov môžete ľahko prispôsobiť odporúčania produktov, marketingové správy a mnohé ďalšie konkrétnemu zákazníkovi, čím zvýšite mieru zapojenia, používateľský zážitok a celkový emocionálny pocit z vašej spoločnosti.

Typy informácií získaných prostredníctvom automatizovanej analýzy

Aké typy informácií môžete získať pomocou automatizovanej analýzy? Je ich veľa, preto sa ich dozviete tu.

Zdroj: Skvelé učenie

Demografické údaje a segmentácia zákazníkov

Analytické nástroje používajú algoritmy na zistenie týchto informácií:

• vek;
• pohlavie;
• umiestnenie;
• vzdelanie;
• úroveň príjmu.

ML využíva tieto a mnohé ďalšie faktory na vytvorenie lepšej segmentácie, čím vám pomáha pri individuálnejšom prístupe ku každej skupine zákazníkov. Ako príklad možno uviesť algoritmus rozhodovacieho stromu, ktorý kategorizuje používateľov do rôznych segmentov, aby ste neskôr mohli vytvoriť lepšie cielené marketingové stratégie.

Nákupné zvyklosti a správanie

Automatizovaná analýza využíva techniky, ako je učenie asociačných pravidiel (napr. algoritmy Apriori a Eclat), na zistenie vzťahov medzi rôznymi produktmi a nákupnými zvyklosťami zákazníkov.

Napríklad analýza trhového koša je skvelý spôsob, ako zistiť, ktoré produkty sa často kupujú spoločne, ako aj analýza časových radov, ktorá vám umožní analyzovať trendy predaja v čase a predvídať výkyvy dopytu.

Spätná väzba a analýza nálad zákazníkov

Pomocou analýzy sentimentu zistíte pocity a názory zákazníkov pomocou NLP. Čo NLP využíva na analýzu sentimentu:

• spätná väzba od zákazníkov;
• recenzie;
• príspevky v sociálnych médiách týkajúce sa produktu.

Algoritmy NLP, ako sú siete LSTM (Long Short-Term Memory), pracujú na zozbieranom texte a kategorizujú ho na základe slov súvisiacich s emóciami na pozitívne, negatívne a neutrálne. Vďaka takémuto prístupu môže spoločnosť získať komplexnú predstavu o tom, či je jej produkt vnímaný pozitívne alebo negatívne a čo presne by mala zlepšiť, aby bol lepší.

Interakcia online a digitálna stopa

Znalosť interakcie používateľov s vašou webovou stránkou/produktom je veľmi dôležitá a nástroje ako Google Analytics vám s tým môžu pomôcť. Sledujú interakcie používateľov, ktoré zahŕňajú návštevy webových stránok, vzorce klikania a zapojenie do sociálnych médií, aby ste zistili napríklad najobľúbenejšie stránky alebo funkcie, čas strávený na stránke, mieru odmietnutia atď. To všetko je užitočné, keď chcete zlepšiť svoju webovú stránku, ale neviete, kde začať.

Výzvy pri zavádzaní automatizovanej analýzy a riešení

S veľkým počtom výhod a prípadov použitia automatizovanej analýzy sa spájajú aj výzvy, ktoré je potrebné riešiť. Rolujte ďalej a dozviete sa, čo môže byť prekážkou na ceste k automatizovanej analýze údajov.

Zdroj: Millimetric

Obavy týkajúce sa ochrany osobných údajov

Automatizácia údajov často znamená prácu s citlivými údajmi. To je jeden z dôvodov, prečo mnohí prejavujú obavy. Jedným zo spôsobov, ako zabrániť úniku údajov, je používanie šifrovacích technológií, napríklad SSL/TLS pre prenášané údaje a AES pre údaje v pokoji.

Spoločnosť by tiež mala dodržiavať predpisy, ako sú GDPR a CCPA (zabezpečujú prísne usmernenia týkajúce sa zhromažďovania, spracovania a uchovávania údajov).

Potreba kvalifikovaného personálu

Ak sa rozhodnete používať automatizovanú analýzu údajov, uistite sa, že máte k dispozícii odborníkov so skúsenosťami v oblasti dátovej vedy, strojového učenia a technológií veľkých dát. Ak nemáte čas nájsť profesionálneho dátového analytika, investujte do školení a rozvojových programov na zvýšenie kvalifikácie existujúcich zamestnancov.

Okrem toho môžete použiť jednu z mnohých analytických platforiem, ktoré poskytujú používateľsky prívetivé rozhrania a sú všeobecne prístupnejšie širšiemu publiku (napr. AWS SageMaker alebo Google Cloud AI).

Presnosť a relevantnosť údajov

Posledný koncert sa týka najmä kvality použitých údajov. Ak napríklad údaje nie sú správne vyčistené, majú príliš veľa medzier alebo jednoducho nie sú relevantné, výsledné poznatky vám nič dobré neprinesú.

Aby bol súbor údajov použiteľný na analýzu, pravidelne ho čistite, validujte a štandardizujte. Nezabudnite používať automatizované nástroje na kvalitu údajov, ktoré dokážu identifikovať a opraviť chyby, duplicity a nekonzistentnosti v údajoch. Keďže ML modely sú trénované na údajoch, ktoré im poskytnete, uistite sa, že tieto údaje sú kvalitné.

Budúce trendy a predpovede v automatizovanej analytike

Keďže čoraz viac spoločností začína integrovať AI a ML do svojich pracovných postupov, môžeme s istotou povedať, že budúcnosť automatizovanej analýzy je svetlá. Od integrácie AI/ML až po využívanie edge computingu - všetko bude fungovať tak, aby pomohlo získať čo najlepšie poznatky.

Trendy v automatizovanej analytike

Tu sa budeme venovať trendom, ktoré budú v budúcnosti výrazne rásť:

• Integrácia AI a ML s IoT. Keďže zariadenia internetu vecí generujú veľké množstvo údajov, umelá inteligencia integrovaná do týchto zariadení pomôže tieto údaje rýchlejšie spracovať a poskytne lepšie informácie o zákazníkoch.
• pokroky v prediktívnej analytike. Pomocou jemnejších predpovedí získajú podniky podrobnejšie informácie o správaní zákazníkov, ich preferenciách a prehľad o budúcich trendoch.
• edge computing. Edge computing umožňuje analyzovať údaje bližšie k miestu ich vzniku (napr. priamo v zariadení, z ktorého boli získané). Tento prístup pomôže poskytovať informácie v reálnom čase pre aplikácie, ako je personalizovaný marketing a zlepšovanie zákazníckych skúseností v obchodoch.
• ochrana osobných údajov. Niet pochýb o tom, že vzhľadom na zvýšené obavy o bezpečnosť používaných údajov budú mať v budúcich trendoch v oblasti automatizovanej analýzy určite miesto nové metódy šifrovania, ako aj anonymizácia osobných údajov zákazníkov.

Záverečné myšlienky

Na záver možno povedať, že používanie automatizovanej analytiky na získavanie užitočných informácií o správaní zákazníkov je dobrým spôsobom nielen na získanie poznatkov pre samotný podnik, ale aj na dlhodobé zvýšenie spokojnosti zákazníkov s vaším produktom.

Pomocou ML a AI môžete kategorizovať používateľov podľa konkrétnych údajov, zistiť, čo je na vašom produkte najlepšie a čo najhoršie, len na základe prehľadávania príspevkov v sociálnych médiách, alebo dokonca predpovedať, či sa vašim zákazníkom bude páčiť nový produkt, ktorý sa chystáte uviesť na trh. Oblasť analytiky umelej inteligencie je široká, a keď viete, s čím začať, môžete si počínať skvele.