داده کاوی در بازاریابی دیجیتال
داده کاوی در بازاریابی دیجیتال علم بررسی روند هرگونه تغییرات موجود در یک کسبوکار اینترنتی است. در یک سایت دیجیتال مارکتینگ، کار بازاریابان کمک به مصرفکنندگان برای خرید است؛ این امر با داشتن آگاهی درست از خواستهها و نیازهای مشتریان امکانپذیر میباشد. ازاینرو، صاحبان فروشگاههای دیجیتال مارکتینگ باید با طریقهی تصمیمگیری مشتریان آگاه بوده و استمرار حضور آنها را تقویت کنند.
یک سایت فروشگاهی را تصور کنید که مشتریان بسیاری را به خود اختصاص داده است. در این فروشگاه، هر یک از مشتریان وارد بخشهای خاصی میشوند. بهعنوانمثال، بعضی از مشتریان بیشتر مقالههای سایت را مطالعه میکنند یا بعضی از افراد تنها به قسمت خرید محصولات میروند. اینجا بحث داده کاوی در بازاریابی دیجیتال به میان میآید. با این علم میتوان نوع رفتار مشتریان را طبق عملکردشان در فروشگاه موردبررسی قرارداد و فرایند فروش محصولات را بهبود بخشید که این خود راهی برای شروع سودآوری در وبسایتهای فروشگاهی است.
چگونه سودآوری دیتاماینینگ امکانپذیر است؟
این علم با بررسی عواملی که درگذشته باعث سودآوری شده است، برای بازاریابان امکان گرفتن تصمیمات واقعبینانه را فراهم میکند و موجب میشود بازاریابان از ضررهای ناشی از تصمیمات احساسی و ناآگاهانه در امان باشند. دیتاماینینگ موجب میشود سودآوریهایی که ناخواسته موردتوجه بازاریابان قرار نگرفته، به آنان اطلاعرسانی شود و اینگونه فراموشی، اشکالات بخش تولید، منافع شخصی و انواع سیاستگذاریهای نا بهجا در وبسایت فروشگاهی ما جایی نخواهند داشت و شاهد نتایج زیانبار نخواهیم بود.
داده کاوی در بازاریابی دیجیتال، با شناسایی عواملی چون محصولات و مشتریان سودآور و توجه ویژه به ترغیب آنها، علت پایبندی مشتریان ثابت را کشف میکند. این علم همچنین با شناسایی نیازها و کالاهای موردعلاقه آنها و پیشبینی روند دورهای محصولات برای فروش، سودآوری را برای بازاریان به همراه خواهد داشت. همچنین با بررسی خرید مشتریان، موجب تکرار تصمیمات سودآور و عدم تکرار تصمیمات بیبازده یا زیانآور میگردد.
همانطور که میبینید، اشتراک تمام نمونههای فوق، مبتنی بر داده بودن آنهاست.
۵ فرایند مهم حل مسئله در داده کاوی
- ابتدا کارفرما نقصی را در کسبوکار خود میبیند، اما توانایی تشخیص آن را ندارد و برای حل مسئله خود، نزد متخصص داده کاوی میرود.
- بعد از دریافت دادهها متخصص به تفسیر آنها میپردازد؛ با توجه به حجم و اهمیت دادهها، مسئله مطرحشده را مشخصتر میکند.
- متخصص دیتا ماینینگ، پس از حذف دادههای نادرست و متناسبسازی آنها، به آمادهسازی دادهها میپردازد.
- با توجه به وجود مدلهای متفاوت برای پیادهسازی، بهترین مدلها توسط متخصص دیتا ماینینگ تشخیص دادهشده و مورد بازبینی قرار میگیرند. بعد از تبادل ایده با کارفرما، در صورت عدم کمک به فرایند حل مسئله، مراحل ذکرشده مجدداً باید تکرار شوند.
- در صورت موردقبول بودن نتایج، متخصص دیتاماینینگ راهحلهای مناسب را طبق مدل انتخابی شرح داده و روش حل مسئله، برحسب راهحلهای محاسباتی یا عملی، برای کارفرما بیان میگردد.
۱۰ رمز مهم استخراج اطلاعات توسط داده کاوی در بازاریابی دیجیتال
یکی از بهترین راههای شناختهشده در این زمینه، افزایش اطلاعات ذخیرهشده شرکت، در پایگاه دادههای عظیم است. بااینحال، تکنیکها، روشها و نمونههایی که داده کاوی را معنا میکنند، بسیار فراتر از افزایش ساده اطلاعات میباشد.
در ادامه، ۱۰ روش کاربردی از این دانش، برای بازاریابی بهتر در دیجیتال مارکتینگ بیان شده است:
۱- آنالیز خوشهای برای شناسایی گروههای هدف
تجزیهوتحلیل خوشهای، یک گروه کاربری مشخص را با توجه به ویژگیهای مشترک در یک پایگاه داده، شناسایی میکند. این ویژگیها میتوانند شامل سن، موقعیت مکانی و جغرافیایی، سطح تحصیلات و غیره باشند. این تکنیک در بازاریابی، برای نظم بخشیدن به پایگاه داده مفید است. (مانند ارسال تبلیغ برای یک بخش خاص، برای محصول یا خدمات (جوانان، مادران، بازنشستگان و غیره)).
۲- تجزیهوتحلیل رگرسیون، برای پیشبینی کردن در بازاریابی
پیشبینی آینده، رویای هر حرفه بازاریابی است. با تجزیهوتحلیل رگرسیون، میتوان به چگونگی تغییر در موارد ذکر شده در ذیل پرداخت:
- رفتار مشتری
- عادات کاربران
- سطوح رضایت مشتری
- بودجه تبلیغاتی
با تغییر هر یک از این معیارهای فوق، دیدگاه واضحی از روند کسبوکار، در ذهن بازاریابان ایجاد خواهد شد.
۳- تجزیهوتحلیل طبقهبندی برای شناسایی اسپمها
با تجزیهوتحلیل طبقهبندی، میتوان پاسخ ایمیل مشتریها را دستهبندی کرد و هرگونه ارتباط بین مشتریان بالقوه برای محصولات خود را قبل و بعد از یک کمپین تبلیغاتی، تشخیص داد. داده کاوی، امکان شناسایی الگوهای (طرحهای تکراری) را در یک پایگاه داده فراهم میکند. یکی از راهحلهای مؤثر برای بهبود عملکرد استراتژی بازاریابی، حذف هرگونه اطلاعات اضافی و ایجاد زیرمجموعههای بهبودیافته است.
۴- یافتن آنومالیها برای تشخیص هرگونه مورد غیرعادی
هر کسبوکاری با هر گسترهای، موظف است اشتباهات کارکنان، سرمایهگذاران و یا حتی مشتریان را مدیریت کند. یک اشتباه ساده در ورود اطلاعات یا خرید محصول، در روند کسبوکار مشکل ایجاد میکند. برای از بین بردن هرگونه تناقض یا ناهماهنگی در پایگاه داده، از همان اول، یک تکنیک استخراج اطلاعات خاص به نام تشخیص آنومالی استفاده میشود. نرمافزار تشخیص آنومالی، برای انجام عملیات پیچیده در پایگاههای داده حاوی هزاران پرونده (آدرس، نام و غیره)، به جستجو میپردازد.
۵- تشخیص منافذ برای بالا بردن امنیت سیستم
بازاریابی و امنیت، دو جنبه بهظاهر نامرتبط برای بازاریابی هستند اما ارتباط بسیار نزدیکی باهم دارند. اثرات فاجعهآمیز یک کمپین بازاریابی با ایمیل مستقیم که با استفاده از پایگاه داده آلوده انجام شده است را تصور کنید. برای پیشگیری از استفاده از پایگاه دادههای آلوده (بهوسیله اطلاعات اضافهشده توسط هکرها و یا حتی ویروسهایی که دادهها را کپی میکنند.) کافی است به دنبال نفوذکنندگان بود. تکنیک داده کاوی، پایگاه دادهها را پاکسازی کرده و امنیت بیشتری را برای کل سیستم تضمین میکند.
۶- آموزش قوانین مشارکت برای کشف ارتباط بین دادهها
یادگیری قوانین مشارکت برای تمام فعالیتهای فروش محصول، بهویژه در حجمهای بالا، مورداستفاده قرار میگیرد. در تجارت الکترونیک و یا یک فروشگاه شخصی یا بازار، ممکن است روابط غیرقابلتصور بین اطلاعات در دسترس ایجاد شود. برای مثال، ۹۰٪ از مشتریانی که یک محصول را بهصورت آنلاین خریداری میکنند، همیشه مشابه هستند. با این جزئیات، میتوان پیشنهادهای بازاریابی دقیق، تبلیغات ویژه و فرمولهای کاربردی ارائه داد.
۷- درخت تصمیمگیری برای بهینهسازی مدیریت ریسک پروژه
در زمان تصمیمگیری، گزینهها و راهحلهای گوناگونی پیش روی ما است. وجود چندین راهحل، سبب ایجاد یک درخت تصمیمگیری میشود. در ابتدا ممکن است اداره یک درخت تصمیمگیری گیجکننده باشد؛ اما با در اختیار داشتن ابزار رایانهای درست، درختها، گزینههای نهایی را همراه با هزینهها و مزایا ارائه میکنند.
درخت، ابزار ارزشمندی برای مدیریت ریسک پروژه است. میزان کارایی این روش تجزیهوتحلیل بهطور عمده به فناوری در دسترس بستگی دارد. هرچه نرمافزارهای در دسترس پیشرفتهتر باشد، درخت بهترین مسیر را برای پیمودن نشان میدهد.
۸- شبکههای عصبی برای آموزش خودکار
خوشههای تکمیلی و درخت تصمیمگیری، مفهوم شبکه عصبی است. اینیکی از آخرین برنامههای کاربردی داده کاوی در بازاریابی دیجیتال است که با استفاده از آن، عملیات بازاریابی انجامپذیر است. سیستم مدیریت پایگاه داده فروشگاه دیجیتال مارکتینگ، الگوهای خاص و با روابط دقیق را شناسایی میکند. ممکن است الگوهای بهدستآمده بلافاصله مفید باشند، اما رفتار الگو در آینده، امکانپذیری هدف و روش دستیابی به آن را مشخص میکند. این شبکه عصبی، به تشخیص دقیقتر ترکیب اهداف محصول یا خدمات نیز کمک میکند.
۹- قاعده القاء برای تجزیهوتحلیل مبتنی بر دادههای پیشبینیشده
درصورتیکه رفتار خاصی چندین بار اتفاق بیفتد، نتیجه آن قابل حدس خواهد بود. این اساس چگونگی عملکرد قانون القایی است. با استفاده از این تکنیک، میتوان تجزیهوتحلیل پیشرفتهای را برای پیشبینی پایگاه داده با بیشمار مورد ثبتی از اعداد و سفارش، انجام داد. توانایی شناسایی حوادث تکرار شده در گذشته، به معنای صرفهجویی در زمان و داشتن عملکرد آگاهانه است.
۱۰- ذخیره داده برای پردازش اطلاعات بزرگ (big data)
آخرین تکنیک استخراج اطلاعات یا اپلیکیشن، ذخیره اطلاعات است. داده کاوی در خصوص جمعآوری اطلاعات مشتری، در خصوص پردازش دادههای بزرگ صحبت میکند. استفاده از نرمافزارهایی مانند Egon، با سادهسازی پایگاه داده، اطلاعات سودمند در رابطه با عملکرد و رفتار مشتریان را استخراج و ذخیره میکند. وجود یک برنامه خوب ذخیره اطلاعات برای انتقال برنامهها و سیستمها، علاوه بر بازاریابی، برای ارزیابی کسبوکار نیز اهمیت ویژهای دارد.
کاربرد داده کاوی در ایمیل مارکتینگ
برای جا افتادن مفهوم این قسمت، فرض کنید با آگاهی از اینکه مشتریان در هنگام مطالعه کدام مقاله ایمیل خود را وارد کرده است؛ بهجای ارسال یک ایمیل یکسان برای همه، میتوان برای هر شخص، یک ایمیل مختص به خودشان بهگونهای که احتمال خریدشان را افزایش دهد، فرستاد. این کار از طریق تکنیک بررسی متن مقاله، قابلشناسایی است.
بررسی پیشینه خرید مشتریان
یکی از زیرشاخههای این علم، خوشهبندی است. طبق الگوریتمهای گوناگون خوشهبندی، میتوان مشتریان یک وبسایت را به دستههای گوناگون و ویژگیهای مخصوص، طبقهبندی نمود. در زیر چند مثال برای آشنایی با این موضوع بیان شده است:
- در یک خوشه، کاربران ممکن است بیشتر به مقالهخوانی پرداخته و کمتر چیزی را خریداری کنند که اینگونه افراد، معمولاً از موتورهای جستجو وارد سایت میشوند. با شناسایی این دسته و با استفاده از ترفندهای مختلف، میتوان ایمیل این دسته را جمعآوری کرد و از طریق ایمیل مارکتینگ، آنان را تشویق به خرید نمود.
- با شناسایی آن دسته از مشتریانی که تعداد دفعات خرید محصول موردنظرشان کم است ولی هر دفعه محصولات گران و لوکسی را تهیه میکنند؛ میتوان محصولات گران با تخفیف ویژه را جهت ترغیب آنها تبلیغ کرد.
- با بررسی میزان توقف مشتریان در محصولات متفاوت و با توجه به این نکته که عموماً مشتریان زمان بیشتری را برای محصولاتی که در ذهنشان برای خرید مدنظر دارند، صرف میکنند؛ میتوان با نشان دادن خریدهای مشابه آن محصول، مشتری را به خرید تشویق نمود.
- رفتار مشتریهای جدید را مشاهده کرده و آن را با مشتریهای قدیمی که عملکردی مشابه دارند، متناسب نمود و همان محصولات مشتریان قبل را به آنان نمایش داد که چنین تفسیری، کار را برای برنامهریزیهای آتی نیز هموار میسازد.
با توجه به مطالب بیانشده دیدیم که داده کاوی در بازاریابی دیجیتال و در زمینه تبلیغات و بازاریابی بسیار سودمند است؛ با این دانش است که میتوان به یکی از پراهمیتترین رکنهای کسبوکار اینترنتی که شناخت اعمال حرکات و نیاز کاربر است، توجه دقیق و اصولی و منطقی داشت و با استخدام متخصصان علم داده، تضمینی برای به حداقل رساندن ورشکستی و افزایش سوددهی وبسایت فروشگاهی خود خواهیم داشت.
برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینههای مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.
دیدگاه خود را ثبت کنید
تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟در گفتگو ها شرکت کنید.