داده کاوی در تجارت الکترونیک چیست و چه کاربردهایی دارد؟
تیم تحریریه- ۱۸ اسفند ۱۴۰۰
داده کاوی در تجارت الکترونیک راهی حیاتی برای تغییر موقعیت شرکت‌های تجارت الکترونیک و حمایت از آن‌ها از طریق کشف اطلاعات موردنیاز در مورد حوزه تجارتشان است. با پیشرفت‌های اخیر تکنولوژی، اکثر شرکتها تجارت الکترونیک را به‌عنوان راه طرقی و پیشرفت پذیرفته‌اند و متوجه شده‌اند که ادامه این مسیر تنها با بررسی دادههای تولیدشده در کسبوکار اینترنتی مؤثر است. تنها راه برای استفاده حداکثری از این دادهها، استخراج آن برای افزایش تصمیمگیری یا فعال کردن هوش تجاری است. درداده کاوی تجارت الکترونیکی سه فرآیند مهم وجود دارد که دادهها قبل از تبدیل‌شدن به دانش یا کاربرد باید از آن‌ها عبور کنند.
مرحله اول
اولین مرحله فرآیند داده‌کاوی، پیش‌پردازش دادهها است و درواقع یک مرحله قبل از داده‌کاوی است که در آن دادهها با حذف دادههای ناخواسته که هیچ ارتباطی با تحلیل موردنیاز ندارند، بازنگری می‌شوند. ازاین‌رو، این فرآیند عملکرد کل فرآیند داده کاوی را بهبود می‌بخشد و دقت دادهها را نیز بالا می‌برد و زمان موردنیاز برای استخراج اطلاعات مفید کاهش می‌یابد. معمولاً اگر شرکت قبلاً یک انبار داده هدف داشته باشد، می‌توان از انجام این مرحله یعنی پیش‌پردازش دادهها صرفه نظر کرد؛ اما در غیر این صورت، این فرآیند حداقل 80 درصد از زمان موردنیاز برای انتخاب، تمیز کردن و تبدیل داده‌هایی را که به‌عنوان پیش‌پردازش نامیده می‌شوند، مصرف میکند.
مرحله دوم
طراحی الگوی داده کاوی مرحله دوم است و درواقع به تکنیکها یا رویکردهای مورداستفاده برای توسعه قوانین یا یک مدل از یک مجموعه داده بزرگ اشاره دارد. همچنین می‌توان از آن به‌عنوان تکنیکها یا الگوریتم‌های داده کاوی یادکرد. رایج‌ترین الگوهای مورداستفاده در تجارت الکترونیک قوانین پیشبینی، خوشه‌بندی و تداعی است.
مرحله سوم
هدف از مرحله سوم تجزیهوتحلیل الگوها است، در این مرحله دادههای انتخاب‌شده در مرحله اول به کمک تکنیک مشخص‌شده در مرحله دوم بررسی و تجزیهوتحلیل می‌شود تا مسیر روشن‌تری برای ادامه راه در تجارت الکترونیک به استارت‌آپ و یا سازمان مورد هدف ارائه گردد.
البته که پس از پایان این سه مرحله برای تائید مسیر درست داده کاوی و مشخص شدن اعتبار نتیجه حاصل از آن، دو مرحله زیر نیز توسط توسعه‌دهندگان انجام می‌پذیرد.
- تفسیر و اعتبار سنجی نتایج: برای درک بهتر دادهها و ترکیب دانش به همراه دامنه اعتبار آن، استحکام با استفاده از آزمون کاربرد داده کاوی بررسی می‌شود. اطلاعات بازیابی شده را می‌توان با مقایسه آن با تخصص قبلی در حوزه برنامه نیز ارزیابی کرد.
- ادغام دانش کشف‌شده: این مرحله مربوط به ارائه نتیجه دانش کشف‌شده به تصمیم‌گیرنده است به‌طوری‌که امکان مقایسه یا بررسی/حل تعارض بادانش استخراج‌شده قبلی وجود دارد که در آن می‌توان یک الگوی کشف‌شده جدید را اعمال کرد.
کاربردهای داده کاوی در تجارت الکترونیکی
کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک به حوزه‌های احتمالی اشاره دارد که می‌توان به کمک تجزیهوتحلیل دادهها پیشرفت در تجارت الکترونیکی را سبب شد. عموماً داده کاوی در زمینه‌هایی که داده و اطلاعات بیشتری تولید می‌شوند، کاربرد بیشتری خواهند داشت. حوزه‌های زیر جایی است که داده کاوی را می‌توان در زمینه تجارت الکترونیک برای منافع شرکتها به کار برد:
- مشخصات مشتری
این استراتژی به‌عنوان استراتژی مشتری مداری در تجارت الکترونیک نیز شناخته می‌شود. کشف دانش از مشخصات مشتری به شرکتها اجازه می‌دهد تا از هوش تجاری از طریق استخراج دادههای مشتریان برای برنامه‌ریزی فعالیت‌ها و عملیات تجاری خود و همچنین توسعه تحقیقات جدید در مورد محصولات یا خدمات برای تجارت الکترونیک پررونق استفاده کنند. طبقه‌بندی مشتریان در خریدهای بزرگ از روی‌داده‌های گذشته میتواند به شرکتها کمک کند تا سود حاصل از فروش خود را افزایش دهند. شرکتها می‌توانند از دادههای مرور کاربران استفاده کنند تا تشخیص دهند که آیا آن‌ها بهطور هدفمند خرید می‌کنند یا فقط در حال گشت‌و‌گذار در سایت بوده و به دنبال چیز جدیدی هستند. این به شرکتها کمک میکند تا زیرساخت‌های خود را بهبود بخشیده و برای آینده تجارت خود برنامه‌ریزی کنند.
- شخصی‌سازی خدمات
شخصی‌سازی عملی است برای ارائه محتوا و خدماتی که به افراد بر اساس اطلاعات نیازها و رفتار آن‌ها ارائه می‌شود. تحقیقات داده‌کاوی مرتبط با شخصی‌سازی بیشتر بر روی سیستمهای توصیه‌کننده و موضوعات مرتبط مانند فیلترینگ مشارکتی متمرکزشده است. سیستمهای توصیه گر به‌شدت در بخش داده کاوی موردبررسی قرارگرفته‌اند. این سیستم‌ها را می‌توان به سه گروه تقسیم کرد: مبتنی بر محتوا، داده کاوی اجتماعی و فیلتر مشارکتی. این سیستم‌ها از بازخورد صریح یا ضمنی کاربران فرهنگ‌سازی شده و آموخته می‌شوند و معمولاً به‌عنوان نمایه کاربر نشان داده می‌شوند.
- تجزیهوتحلیل سبد
هر سبد خرید مشتریان داستانی برای گفتن دارد و تجزیهوتحلیل سبد بازار یک ابزار خرده‌فروشی، تحلیلی و هوش تجاری رایج است که به خرده‌فروشان کمک میکند تا مشتریان خود را بهتر بشناسند. روش‌های مختلفی برای به دست آوردن بهترین نتیجه از تحلیل سبد بازار وجود دارد که عبارت‌اند از:
- شناسایی قرابت محصول. ردیابی وابستگی‌های نه‌چندان آشکار محصول و استفاده از آن‌ها چالش واقعی در خرده‌فروشی است. به‌عنوان‌مثال مشتریانی که شیر را در سبد محصول خوددارند به‌احتمال‌زیاد نان نیز خواهند خرید، ارتباط مبهم مانند این را می‌توان با تجزیهوتحلیل سبد بازار پیشرفته برای برنامه‌ریزی تلاش‌های بازاریابی مؤثرتر کشف کرد.
- کمپین‌های فروش متقابل و افزایش فروش. این‌ها محصولات خریداری‌شده را باهم نشان می‌دهد، بنابراین مشتریانی که چاپگر را خریداری می‌کنند می‌توانند متقاعد شوند که کاغذ باکیفیت بالا یا کارتریج‌های درجه‌یک را انتخاب کنند.
- مشخصات خریداران. در تجزیهوتحلیل سبد بازار با کمک داده کاوی در طول زمان برای دریافت یک نگاه اجمالی از اینکه خریداران شما واقعاً چه کسانی هستند، به دست آوردن بینشی در مورد سن آن‌ها، محدوده درآمد، عادات خرید، موارد پسندیده و ناپسند، ترجیحات خرید، استفاده از آن و ارائه تجربه به مشتری.
- پیشبینی فروش
پیشبینی فروش شامل جنبه‌ای از زمانی است که یک مشتری برای خرید یک کالا صرف میکند و در این فرآیند سعی میکند پیشبینی کند که آیا مشتری دوباره خرید خواهد کرد یا خیر. این نوع تجزیهوتحلیل میتواند برای تعیین استراتژی منسوخ شدن برنامه‌ریزی‌شده یا تعیین محصولات تکمیلی برای فروش استفاده شود. در پیشبینی فروش، جریان نقدی را می‌توان به سه دسته بدبینانه، خوش‌بینانه و واقع‌بینانه پیشبینی کرد. این کمک میکند تا صاحبان کسبوکار الکترونیکی برنامه‌ای در مورد میزان سرمایه کافی در دسترس داشته باشند.
- برنامه‌ریزی کالا
برنامه‌ریزی کالا برای شرکت‌های خرده‌فروشی آنلاین و آفلاین مفید است. در مورد تجارت آنلاین، برنامه‌ریزی کالا به تعیین گزینه‌های انبار و انبار موجودی کمک میکند، درحالی‌که در مورد شرکت‌های آفلاین، کسب‌وکارهایی که با افزودن فروشگاه‌ها به دنبال رونق هستند، می‌توانند میزان کالای موردنیاز خود را به‌اندازه کافی ارزیابی کنند. داشتن آینده‌نگری در چیدمان دقیق فروشگاه فعلی نیز با داده کاوی ممکن خواهد بود.
مزایای استفاده از داده کاوی در تجارت الکترونیک چیست؟
داده کاوی بهطور خودکار حجم زیادی از اطلاعات را در تجارت الکترونیک تجزیهوتحلیل و استدلال و مدلهای بالقوه را کشف کرده، رفتار مشتری را پیشبینی میکند، به تصمیمگیرندگان تجاری کمک میکند تا استراتژیهای بازار را تنظیم کنند، ریسک را کاهش دهند و تصمیمات درست بگیرند. استفاده از داده کاوی در تجارت الکترونیک با استفاده از دانش فنی آن، بسیاری از مشکلات عملی را حل میکند چراکه ارزش علمی غنی دارد.
ترکیبی از فناوری داده کاوی و تجارت الکترونیک به‌صورت ارگانیک به شرکتها کمک میکند تا بازار هدف را بهطور مؤثرتری شناسایی کنند، تصمیمگیری را بهبود بخشند و مزیت رقابتی به دست آورند و همچنین کاربرد بسیار گسترده‌ای داشته باشند. به‌طوری‌که سایت‌های تجارت الکترونیک رقابتی‌تر باشند تا منافع بیشتری برای شرکتها به ارمغان بیاورند. داده کاوی وب برای تجارت الکترونیک میتواند دادههای زیادی را در پشت دانش پنهان بیابد تا کسب‌وکارها را برای بهبود فروش، بهبود روابط با مشتریان سازمانی، بهبود کارایی سایت، بهبود عملکرد سیستم، داشتن چشم‌اندازهای توسعه و کاربردی خوب، راهنمایی کند.
سوالات متداول
انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید
