نقش داده کاوی در بازاریابی

داده کاوی Data Mining، به معنای اکتشاف و تحلیل شمار زیادی از داده ها جهت کشف الگوها و قواعد معنادار است.

هدف اصلی داده کاوی آن است که به یک بنگاه اقتصادی اجازه دهد تا بازاریابی، فروش و عملیات پشتیبانی مشتریان را از طریق درک بهتر از مشتریانشان بهبود بخشد.

در واقع اطلاعات و داده های خام بسیاری از طریق، تراکنش ها، بررسی و مشاهده رفتار مشتریان، مصاحبه و تحقیقات بازار جمع آوری می شود و سپس تلاش می شود روندهای پنهان موجود در این داده ها شناسایی شوند، این روندهای پنهان می توانند اطلاعات ارزشمندی را در اختیار بازاریابان قرار دهند، که می توانند تاثیر به سزایی در ایده پردازی برای تصمیمات استراتژیک بازاریابی داشته باشند.

داده کاوی در دو دسته هدایت شده و هدایت نشده قرار می گیرد.

داده کاوی هدایت شده تلاش می کند تا برخی از زمینه های هدف نظیر اطلاعات مربوط به درآمد یا پاسخ را توضیح بدهد یا طبقه بندی کند.

این در حالی است که داده کاوی هدایت نشده تلاش می کند تا الگوها یا تشابهاتی را در بین گروه های موجود از رکوردها (ثبت ها) و بدون استفاده از زمینه هدف خاص یا گردآوری کلاس ها و طبقه های از پیش تعریف شده، پیدا کند.

بسیاری از مشکلات و مسائل ذهنی، اقتصادی و موارد مربوط به کسب و کارها را می توان در شش وظیفه زیر بیان کرد:

طبقه بندی

طبقه بندی شامل بررسی حالات یک پدیده یا شی تازه ارائه شده و نوظهور و تخصیص آن به یکی از مجموعه کلاس های از پیش تعریف شده می باشد.

اشیایی که طبقه بندی می شوند عموما توسط رکوردها در جدول پایگاه داده نشان داده می شوند.

تخمین

تخمین با خروجی هایی که به طور مستمر ارزش گذاری شده اند سروکار دارد.

تخمین معمولا برای اجرای یک وظیفه طبقه بندی مورد استفاده قرار می گیرد.

پیش بینی

پیش بینی درست شبیه طبقه بندی یا تخمین، انتظار دارد که رکوردها بر طبق برخی رفتار پیش بینی شده آینده یا ارزش آتی تخمین زده شده طبقه بندی شده باشند.

در یک وظیفه طبقه بندی، تنها راه برای بررسی دقت طبقه بندی صبر کردن و دیدن است.

گروه بندی وابستگی

وظیفه گروه بندی وابستگی تعیین این موضوع است که چه چیزهایی باهم و درکنار هم می آیند.

مثال اولیه می تواند تعیین این باشد که در یک سبد خرید در سوپرمارکت چه چیزهایی در کنار هم می آیند، موردی که در قلب تحلیل سبد بازار وجود دارد.

خوشه بندی

خوشه بندی وظیفه بخش بندی یک جمعیت ناهمگون در قالب شماری از زیرگروه ها یا خوشه های همگون است.

در خوشه بندی، هیچ کلاس و نمونه از پیش تعیین شده ای وجود ندارد.

پروفایل سازی

گاهی اوقات هدف داده کاوی این است که توصیف کند در یک پایگاه داده پیچیده چه چیزی در جریان است بگونه ای که فهم ما را نسبت به افراد، محصولات یا فرآیندهایی که برای نخستین بار داده در آن بسترها تولید شده اند را بالا ببرد.

داده کاوی زمانی بیشترین توجهات را به خود جلب می کند که حجم بالایی از داده ها و اطلاعات وجود داشته باشد.

در حقیقت، بیشتر الگوریتم های داده کاوی برای ساخت و ارتقا مدل هایی که در طبقه بندی، پیش بینی، تخمین یا دیگر وظایف داده کاوی مورد استفاده قرار خواهند گرفت، به مقادیر بزرگ داده نیازمند هستند.

بدین معنا که در تمامی فعالیت های بالا زمانی که حجم داده ها بالا رود اهمیت استفاده از داده کاوی خودنمایی می کند.

داده کاوی در حال حاضر برای بالابردن نگهداشت مشتری در صنایعی استفاده می شود که مشتریان آزاد هستند تا با یک هزینه بسیار اندک عرضه کننده یا فروشندگان را تغییر دهند و رقبا نیز هوشیار هستند تا آن ها را به دام بیندازند.

داده کاوی، داده ها را به نتایج عملی تبدیل می کند.

موفقیت این کار در این است که به داده ها حس و کاربرد کسب و کاری داده شود نه اینکه صرفا از الگوریتم ها یا ابزارهای خاصی استفاده شود.

داده ها در اشکال بسیار، در فرمت های بسیار و از سیستم های چندگانه به دست می آیند.

چرخه داده کاوی با شناسایی فرصت های درست کسب و کار آغاز می شود

شناسایی منابع داده ای درست و تجمیع آن ها از جمله عوامل اساسی موفقیت محسوب می شوند.

داده کاوی در حقیقت اتصال گذشته به آینده است آن هم از طریق یادگیری!

کاربرد داده کاوی در بازاریابی

ساده ترین تعریف از یک متقاضی خوب –و تعریفی که توسط بیشتر شرکت ها استفاده شده– وجود دارد به معنای شخصی است که حداقل، علاقه خود را در مورد تبدیل شدن به یک مشتری، بیان می کند.

داده کاوی در این خصوص ابتدا به تعریف معنای یک متقاضی خوب می پردازد و سپس به یافتن قواعدی می پردازد که به افراد با این مشخصه ها و ویژگی ها اجازه می دهد تا مورد هدف قرار گیرند.

تبلیغات می تواند به عنوان ابزاری برای دستیابی به متقاضیان و افرادی که هیچ چیز درباره آن ها نمی دانیم، مورد استفاده قرار بگیرد.

بازاریابی مستقیم حداقل نیازمند یک بخش کوچک از اطلاعات اضافی نظیر اسم، آدرس یا شماره تلفن یا آدرس ایمیل می باشد.

جایی که اطلاعات بیشتری وجود دارد، فرصت های بیشتری نیز برای داده کاوی وجود دارد.

در پایه ای ترین سطح، داده کاوی می تواند در انتخاب این مورد که برای بهبود هدفگذاری بهتر است با کدام افراد ارتباط برقرار شود، مورد استفاده قرار بگیرد. سطح اول هدفگذاری نیاز به داده کاوی ندارد، تنها نیاز به داده دارد.کمپین های بازاریابی مستقیم عموما نرخ های پاسخی دارند که در قالب ارقام تک اندازه گیری می شوند.

در این حالت مدل های پاسخ مورد بررسی قرار می گیرند تا از طریق شناسایی متقاضیانی که احتمال بیشتری وجود دارد به درخواست های مستقیم پاسخ دهند، نرخ های پاسخ بهبود یابد. استخراج این مدلهای پاسخ از طریق داده کاوی میسر است.

تمرکز اصلی مدیریت ارتباط با مشتری بر روی افزایش میزان سودآوری مشتری از طریق بیش فروشی(Upselling) و فروش موازی(Cross selling) به مشتریان موجود است.

داده کاوی مورد استفاده قرار می گیرد تا نشان دهد که چه چیزی به چه کسی و در چه زمانی پیشنهاد شود.

همانطور که بیان شد، داده کاوی در کسب و کارهای امروزه دارای اهمیت و کاربردهای فراوانی است.

به گونه ای که چه در بخش بازاریابی و چه در سایر بخش ها فعالیت های مختلفی وجود دارد که با استفاده از داده کاوی می توان کارایی فعالیت های آنها را ارتقا داد.

از جمله موارد دیگری که داده کاوی در آنها مورد استفاده قرار می گیرد و کمک کننده است می توان به تحلیل سبد بازار، مدیریت ارتباط با مشتری و بخش بندی مشتری اشاره کرد.

تحلیل سبد بازار

تحلیل سبد بازار یک تکنیک مدل سازی است که بر مبنای این تئوری پایه ریزی شده است که اگر شما یک گروه ویژه و خاصی از اقلام را خریداری کنید، می توان گفت احتمال بیشتری وجود دارد که گروه دیگری از اقلام را نیز خریداری کنید.

این تکنیک به خرده فروش اجازه می دهد تا رفتار خرید یک خریدار را درک کند و بفهمد. این اطلاعات ممکن است به خرده فروش کمک کند تا نیازهای خریدار را بشناسد و طرح و چیدمان فروشگاه را مطابق با آن تغییر دهد.

در این روش از تحلیل تفاضلی مقایسه نتایج بین فروشگاه های مختلف، بین مشتریان در گروه های جمعیت شناختی مختلف استفاده می شود.

گاهی نتایج داده کاوی حتی به ما می گوید که چیدمان و طراحی فروشگاه خود را چگونه تغییر دهیم تا مطابق سلیقه و نیازهای مشتریان باشد.

مدیریت ارتباط با مشتری

مدیریت ارتباط با مشتری تماما درباره به دست آوردن مشتریان و نگهداشتن آن ها، بهبود وفاداری مشتریان و همچنین پیاده سازی استراتژی های متمرکز بر مشتری است.

کسب و کارها برای حفظ یک رابطه مناسب و درست با مشتری نیاز دارند داده هایی را جمع آوری کنند و به تحلیل اطلاعات بپردازد.

این مورد همان جایی است که داده کاوی در آن ایفای نقش می کند. با تکنولوژی های داده کاوی، داده های جمع آوری شده می توانند برای تحلیل مورد استفاده قرار بگیرند.

بخش بندی مشتری

تحقیق بازار سنتی ممکن است به ما کمک کند تا مشتریان را بخش بندی کنیم اما داده کاوی به عمق موضوع می پردازد و اثربخشی بازار را افزایش می دهد.

داده کاوی به تراز کردن و همراستا کردن مشتریان در یک بخش مجزا کمک می کند و می تواند نیازهای مربوط به مشتریان را نیز متناسب سازی کند.

بازار همواره درباره حفظ و نگهداشت مشتریان است.

داده کاوی اجازه می دهد کسب و کارها تا یک بخش از مشتریان را بر مبنای میزان آسیب پذیری پیدا کنند و کسب و کار نیز می تواند به آنها پیشنهادهای ویژه ای بدهد و از این طریق رضایتمندی را بالا ببرد.

همانگونه که در این مقاله به آن اشاره شد، داده کاوی موضوع جدیدی است که به واسطه اثربخشی و کاربردهایی که دارد توجهات بسیاری را به سوی خود جلب کرده است.

فضای رقابتی نیز خود را همگام با پیشرفت های تکنولوژی کرده است.

از این رو درک درست داده کاوی و کاربردهای آن در بازاریابی و به کار بستن آن برای صاحبان کسب و کارها و نیز بازاریاب ها حائز اهمیت می باشد.