کاربردهای داده ‌کاوی در بازاریابی کدامند؟

داده کاوی برای موفقیت هر سازمان، تجارت و کسب‌وکاری ضروری است. از مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی گرفته تا خرده فروشی‌های ریز و درشت و صنایع هوافضا؛ تقریباً همه رشته‌ها می‌توانند از داده کاوی بهره ببرند و با کمک آن به سود برسند. بر اساس مقاله «کشف کنید داده کاوی چگونه رفتار ما را پیش‌بینی می‌کند» منتشر شده در وب‌سایت معتبر ایبردرولا، 80 درصد از سازمان‌هایی که از هوش تجاری استفاده می‌کنند، کاربردهای داده کاوی در بازاریابی را مهم می‌دانند و بر اساس نتایج و تحلیل‌های داده کاوی برنامه‌ریزی می‌کنند. اما داده‌کاوی چیست، کاربردهای داده کاوی کدامند، چه سودی برای کسب‌وکارها دارد و چه تأثیری بر بازاریابی داشته است؟ بیایید با پاسخ به پرسش نخست شروع کنیم.

داده کاوی چیست و چرا برای شرکت‌ها ارزشمند است؟

داده کاوی، یک کنش و فرآیند جمع‌آوری اطلاعات از منابع مختلف داده است. این منابع میلیون‌ها داده مجزا را در خود ذخیره کرده‌اند. داده‌ها را می‌توان از پایگاه‌های بیگ دیتا یا کلان‌داده‌ای مانند CRM، وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی «مانند فیس‌بوک یا لینک‌دین» و تعداد زیادی از منابع دیگر استخراج کرد. پس از جمع‌آوری داده‌های خام، کارشناسان آن را تجزیه و تحلیل و پردازش کرده و به دانشی قابل استفاده تبدیل می‌کنند. هنگامی که داده‌ها منطق پیدا کردند و الگوهای آن‌ها روشن شد، می‌توان آن‌ها را از طریق ابزارهای تجسم داده‌ها، مانند نمودار، نقشه یا چارت نشان داد.

در تصویر بالا، کنش‌های کلی داده‌ها به سه مرحله اساسی تقسیم شده است. این کار به سازمان‌ها این اجازه را می‌دهد تا پرسش‌های درست را پیدا کنند و از چالش‌های فنی موجود در مدیریت آگاه شوند، همچنین آن‌ها می‌توانند با تحلیل این داده‌های مدرن الگو‌های اصلی را درک کنند. کاربردهای داده کاوی به این دلیل ارزشمند هستند، چرا که می‌توانند فرصت‌های جدید بازار را برای سازمان‌ها پیدا کنند؛ داده کاوی این کار را با بینشی که به کسب‌وکارهای مختلف برای شناسایی و پیش‌بینی رفتار مصرف کنندگان  می‌دهد، به سرانجام می‌رساند. در حقیقت کاربردهای داده کاوی در بازاریابی، به آن‌ها این امکان را می‌دهد تا نیازهای مشتریان را بهتر برآورده کنند. سازمان‌ها به کمک کاربردهای داده کاوی تصمیمات تجاری بهتری می‌گیرند. آن‌ها می‌توانند خطرهای پیشرو را به حداقل برسانند، ریزش مشتری را کاهش دهند و باعث افزایش فروش شوند.

داده کاوی چگونه از هوش مصنوعی در فرایند بازاریابی استفاده می‌کند؟

شاید درکِ کلیِ چگونگی کارکردِ داده کاوری آسان باشد، ولی فرایندهای کاربردهای داده کاوی شدیداً پیچیده هستند. در حقیقت داده‌کاوی زمانی اتفاق می‌افتد که کارشناسان، مجموعه داده‌های بزرگ را برای یافتن ناهنجاری‌ها، الگوها و ساختارهای متفاوت حفاری می‌کنند. آن‌ها این کار را با هدف پیش‌بینی نتایج و به وسیله هوش مصنوعی انجام می‌دهند. هوش مصنوعی در این‌جا جایگاه و نقش بسیار مهمی دارد، چرا که ذهن انسان به تنهایی توانایی پردازش این حجم انبوه از داده‌ را ندارد. این فناوری در داده کاوی با کمک الگوریتم‌های ویژه داده‌ها را تحلیل و الگوها را مشخص می‌کند. هوش مصنوعی برای استخراج موفقیت‌آمیز‌ اطلاعات از کلان‌داده‌های بزرگ، تکنیک‌های گوناگونی را به‌کار می‌برد که هر تکنیک بر اساس یک الگوریتم ویژه طراحی شده است.

چند نمونه از ابزارها و تکنیک‌های داده کاوی با کمک هوش مصنوعی

در پیش‌رو ابزارها و تکنیک‌هایی را مشاهده می‌کنیم که برای کاربردهای داده کاوی در بازاریابی نقش مهم و ویژه‌ای دارند. در اینجا هوش مصنوعی و الگوریتم‌هایش به داده‌های خام معنی می‌دهد و از آن‌ها موجود سودمندی درست می‌کند.

مدل‌سازی توصیفی

«یک الگوریتم و فرآیند ریاضی است که رویدادهای دنیای واقعی و روابط بین عوامل مسئول آنها را توصیف می‌کند. این فرآیند توسط سازمان‌های داده کاوی استفاده می‌شود تا به مشتری کمک کند تا تلاش‌ بهتری در بازاریابی و تبلیغات داشته باشد.»

مدل‌سازی پیش‌بینی

«فرآیند استفاده از نتایج شناخته شده برای ایجاد، پردازش و اعتبارسنجی مدلی است که می‌تواند برای پیش‌بینی نتایج آتی مورد استفاده قرار بگیرد. این ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی، تکنیکی‌ست که تلاش می‌کند به سوال در آینده چه اتفاقی خواهد افتاد، پاسخ دهد؟»

مدل‌سازی تجویزی

«با در نظر گرفتن تمامی ورودی‌ها، فرآیندها و خروجی‌ها، مدل‌های تجاری را نشان می‌دهد. این فرایند مدل‌ها را اندازه‌گیری و اعتبارسنجی می‌کند تا اطمینان حاصل شود که فرآیندهای تجاری دقیقاً چگونه کار می‌کنند. تجزیه و تحلیل تجویزی بهترین راه برای به حداکثر رساندن بازده کلی و سودآوری را توصیه می‌کند.»

یادگیری قانون وابستگی

«وظیفه این الگوریتم یافتن روابط جذاب بین متغیرهای موجود در پایگاه داده‌های بزرگ است. در حقیقت، چگونگی تحلیل و ارائه قوانین یافته شده در پایگاه‌های داده با استفاده از معیارهای متفاوت جذابیت را توضیح می‌دهد.»

درخت تصمیم‌گیری

«ابزاری برای شناخت تصمیم‌های بهتر است که از ساختار درختی برای مدل‌سازی استفاده می‌کند. درخت تصمیم به‌طور معمول در پژوهش‌ها و آنالیز تصمیم‌گیری‌های گوناگون، برای مشخص کردن بهترین استراتژی به‌کار می‌رود.»

شبکه‌های عصبی

«این شبکه‌ها در مدل‌سازی پیش‌بینی کننده، کنترل تطبیقی و برنامه‌های خودآموز هوش مصنوعی همچون یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در شبکه‌ها، خودآموزی ناشی از تجربه به‌وجود می‌آید، که آن را می‌توان از مجموعه اطلاعات پیچیده و به ظاهر غیر مرتبط به‌دست آورد.»

تحلیل رگرسیون

«از این تحلیل برای پیش‌بینی استفاده می‌شود. همچنین برای شناخت ارتباط میان متغیر مستقل و وابسته، و شکل این روابط به‌کار می‌آید. در شرایط خاصی از این تحلیل برای استنتاج روابط عالی متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند استفاده شود.»

پایگاه داده‌ها

«مجموعه‌ای منظم، پیوسته و سازمان یافته از داده‌های ذخیره شده و الکترونیکی سیستم رایانه‌ای است. هرگاه پایگاه داده‌ها پیچیده‌تر باشد، آن‌را‌ با استفاده از تکنیک‌های طراحی رسمی و مدل‌سازی توسعه، شناسایی می‌کنند.»

تحلیل سبد بازار

«یک تکنیک داده کاوی است که توسط خرده‌فروشان برای افزایش فروش با درک بهتر الگوهای خرید مشتری استفاده می‌شود. این تحلیل شامل تجزیه و تحلیل مجموعه بزرگی از داده‌هاست؛ مانند سابقه خرید، برای آشکار کردن گروه‌بندی محصولات و همچنین محصولاتی که با هم خریداری می‌شوند.»

تحلیل وابستگی

«روابط مشترک را در میان فعالیت‌های انجام شده یا ثبت شده توسط افراد یا گروه‌های خاص نشان می‌دهد.»

الگو‌کاوی برای توالی‌های جمعیتی

«این تکنیک به یافتن الگوهای آماری مرتبط بین جمعیت‌های گوناگون داده مربوط می‌شود که در آن جمعیت‌ها به صورت متوالی با هم پیوند دارند. معمولاً فرض می‌شود که پیوند جامعه‌های آماری گسسته است و با این‌که الگوها بر اساس ترتیب زمانی استخراج می‌شوند، اما معمولاً یک فعالیت متفاوت در نظر گرفته می‌شود.»

فرآیند داده‌کاوی در بازاریابی، نمی‌تواند بدون فرآیندهای پیش و پس از آن مانند کاوش داده‌ها، اعتبارسنجی و عمل‌کرد مدل‌ها اتفاق بیفتد.

تاریخچه کاربردهای داده کاوی در بازاریابی

با این که داده‌کاوی در بازاریابی ممکن است یک فناوری آینده‌نگرانه به نظر برسد، ولی در حقیقت کاربردهای داده کاوی بیش از پنجاه سال سن دارند. مقاله «تأثیر داده کاوی بر بازاریابی» توضیح می‌دهد که چگونه داده کاوی با جمع‌آوری داده‌های ساده شروع شد. با این‌که داده کاوی در هر دهه تکامل بیشتری میابد، ولی از دهه شصت میلادی با مفهوم جمع‌آوری داده‌ها شروع شد. واژگان «جمع‌آوری داده‌ها» نیاز به توضیح ندارد، چرا که مفهوم کاملاً گویاست؛ اما در ابتدا توسط رایانه‌ها، نوارها و دیسک‌ها این کار انجام می‌شد و به کسب‌وکارها اجازه می‌داد اطلاعاتی در مورد «مجموع درآمد»، «سابقه فروش» و «میزان سود خالص» جمع‌آوری کنند.

در دهه هشتاد میلادی ما شاهد انقلاب «دسترسی به داده‌ها» بودیم که صنایع را قادر می‌ساخت تا جزئیات دقیق‌تری در مورد معاملات تجاری روزانه خود جمع‌آوری کنند. این داده‌ها را می‌توانستند در هر زمانی از طریق «پایگاه داده‌های رابطه‌ای» ذخیره و بررسی کنند که می‌توانست داده‌های گوناگون را به یکدیگر پیوند دهد. این رویداد منجر به اختراع «پایگاه داده» شد و از آن پس داده‌های تجاری را گزارش و تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. داده کاوی در بازاریابی از تمام پیشرفت‌های تکنولوژیکی استفاده کرد تا توسعه یابد. هر روز اطلاعات بیشتری انباشته می‌شد، این اطلاعات مجموع درآمدها و تاریخ‌چه فروش را برای رهبران سازمانی فاش می‌کرد. این از نخستین کاربردهای داده کاوی در بازاریابی بود. با گذشت چندین دهه، دسترسی به داده‌ها بیشتر شد و این به صنایع اجازه می‌داد تا اطلاعاتی را جمع‌آوری کنند که در بازاریابی و تحلیل عملیات تجاری بسیار دقیق باشند.

پنج عنصر اصلی داده کاوی در بازاریابی کدامند؟

داده کاوی در بازاریابی از پنج عنصر اصلی تشکیل شده است که کاربردهای داده کاوی را تعریف می‌کنند. این پنج عنصر عبارتند از:

1. استخراج، تبدیل و افزودن داده به سیستم پایگاه داده.
2. ذخیره و مدیریت داده‌ها در سیستم پایگاه داده.
3. دسترسی کارشناسان فناوری اطلاعات به پایگاه داده.
4. استفاده از نرم افزارهای کاربردی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها.
5. ارائه داده‌ها در قالبی مفید.

با آموزش صحیح، کارشناسان می‌توانند این وظایف را انجام دهند و به کسب و کارها کمک کنند تا از کاربردهای داده کاوی در بازاریابی بهره ببرند.

چگونه داده کاوی بر پژوهش‌های بازاریابی تأثیر گذاشته است؟

حالا که فهمیدیم داده کاوی چیست، احتمالاً خواهیم پرسید که «داده کاوی چگونه در بازاریابی استفاده می‌شود و کاربردهای داده کاوی کدامند؟» پاسخ به این پرسش عالی، جواب خوبی هم خواهد داشت. حقیقت این است که داده کاوی برای همیشه بازاریابی را تغییر داده است. نخست این‌که داده کاوی در بازاریابی، توصیه‌های بلادرنگ را برای مشاغلی که مبتنی بر خرید مشتری است را امکان پذیر می‌کند. این توصیه‌ها به کسب‌وکارهای گوناگون کمک می‌کند تا فروش خود را افزایش دهند. به احتمال زیاد شما نیز تا به حال، بارها این تکنیک داده کاوی را استفاده کرده‌اید.

برای مثال، آیا تا به حال در پلتفرم‌های فروش کالا، کالایی را به سبد خرید خود اضافه کرده اید، فقط برای اینکه محصولات هم‌گونه بیشتری به شما توصیه شود؟ یا این که پس از سفارش محصول، پلتفرم‌ها خود به خود به شما محصولات جانبی را پیشنهاد داده باشند. اگر چنین است، بدانید که الگوریتم‌های داده کاوی در بازاریابی این توصیه‌ها را به شما ارائه کرده‌اند. چرا که اگر در نهایت شما آن خریدهای اضافی را انجام دهید، فروش افزایش می یابد. داده کاوی این امکان را برای کسب‌وکارها و بازاریابان فراهم می‌کند تا داده‌های مشتریان را از پایگاه‌های اطلاعاتی مبتنی بر هوش مصنوعی دریافت کنند. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا کمپین‌های بازاریابی و استراتژی‌های بازاریابی بهتری ایجاد کنند. کلان داده همان چیزی است که به کمک هوش مصنوعی، به داده کاوی در بازاریابی کمک می‌کند.

روزهایی که شرکت‌های بازاریابی مجبور بودند برای به دست آوردن داده‌های مرتبط به گروه‌های متمرکز و پژوهش‌های بازاریابی تنها به اطلاعات خودشان تکیه کنند، گذشته است. داده کاوی استراتژی‌های برتر از پژوهش‌های بازار را با استفاده از نرم افزار‌های هوش مصنوعی به‌دست می‌آورد و در اختیار دیگر شرکت‌ها می‌گذارد. به طور مثال یکی از راه‌های درآمد شرکت فیس‌بوک فروش اطلاعات کاربرانش به شرکت‌های بازاریابی و فروش محصول بود. چرا که آن‌ها با این داده‌ها می‌توانستند از نیازهای جامعه آگاه شوند. در سال‌های گذشته با به‌وجودآمدن یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، جمع‌آوری بینش از پایگاه‌های داده یا سایر فروشگاه‌های بزرگ اطلاعات، کار آسانی شده است.

با توجه به داده کاوی در بازاریابی، کارشناسان داده‌ کاوی و بازاریابان می‌توانند نسبت به قبل بینش بیشتری نسبت به رفتار مصرف کننده به دست آورند. این باعث پیش‌بینی دقیق و فروش بهتر محصولات می‌شود و از طرفی به تقسیم‌بندی بازار در شرایط گوناگون اقتصادی کمک می‌کند.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید