چگونه تحلیل داده ها رفتار مصرف کنندگان را پیش بینی می نماید؟ - کافه تور

وقتی درباره تحلیل داده ها و پیش بینی رفتار مصرف نمایندگان صحبت می کنیم، یعنی از ابزارهایی استفاده می گردد که الگوهای خرید، جست وجوهای اینترنتی و حتی نوع محتوایی که کاربران مصرف می نمایند را آنالیز می نمایند. این داده ها یاری می نمایند که شرکت ها بفهمند چه نوع تبلیغاتی برای چه افرادی تأثیرگذارتر است. مثلاً اگر فردی چند بار گوشی هوشمند خاصی را جست وجو کند، احتمالاً آماده خرید است، بنابراین برندها پیشنهادهای ویژه ای برای او ارسال می نمایند. تحلیل داده ها نه تنها به کسب وکارها یاری می نماید که فروش خود را افزایش دهند، بلکه تجربه خرید بهتری برای مشتریان ایجاد می نماید. در ادامه، 5 فکت جالب درباره این موضوع را آنالیز می کنیم.

1- تحلیل داده ها می تواند احساسات مصرف نمایندگان را تشخیص دهد

شرکت ها فقط به این که چه چیزی می خری نگاه نمی نمایند، بلکه آنالیز می نمایند که چرا آن را می خری. با استفاده از پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP) و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، می توان فهمید که مشتریان چه احساسی نسبت به یک محصول یا برند دارند. مثلاً نظراتی که مردم در شبکه های اجتماعی می نویسند یا بازخوردهایی که در سایت ها ثبت می نمایند، می تواند نشان دهد که یک محصول چقدر محبوب است یا چه مشکلاتی دارد. این داده ها به شرکت ها یاری می نمایند که محصولات خود را بهبود ببخشند و تبلیغات را هدفمندتر نمایند.

2- رفتار آنلاین کاربران الگوهای خرید آینده را معین می نماید

حتی اگر هنوز چیزی نخریده باشی، رفتار آنلاین تو می تواند پیش بینی کند که چه زمانی و چه چیزی می خواهی بخری. داده هایی مثل جست وجوهای اینترنتی، کلیک های روی تبلیغات و زمانی که در صفحات مختلف صرف می کنی، نشان می دهند که آیا به خرید یک محصول علاقه داری یا نه. الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning) این اطلاعات را تحلیل می نمایند و پیشنهادهای شخصی سازی شده ارائه می دهند. همین تکنیک است که باعث می گردد تبلیغاتی که می بینی، همواره به علایقت نزدیک باشند.

3- تخفیف ها و پیشنهادهای ویژه بر اساس تحلیل داده ها ارائه می شوند

اگر تا به حال متوجه شده ای که بعضی از برندها درست زمانی که به چیزی احتیاج داری، برایت تخفیف ارسال می نمایند، بدان که این هم از نتایج تحلیل داده هاست. شرکت ها رفتار خرید مشتریان را آنالیز می نمایند و می فهمند که چه زمانی بیشترین احتمال خرید وجود دارد. مثلاً اگر متوجه شوند که همواره در انتها ماه خرید می کنی، ممکن است چند روز قبل از آن، یک پیشنهاد ویژه برایت ارسال نمایند تا تصمیم خریدت سریع تر گردد. این استراتژی یاری می نماید که برندها مشتریان را ترغیب نمایند که زودتر خرید نمایند.

4- شرکت ها می توانند احتمال بازگشت مشتری را پیش بینی نمایند

تحلیل داده ها به برندها یاری می نماید بفهمند که آیا یک مشتری باز هم از آن ها خرید خواهد نمود یا نه. این کار با آنالیز سوابق خرید، مقدار تعامل با ایمیل های تبلیغاتی، مدت زمانی که روی سایت سپری شده و حتی نوع نظراتی که ثبت شده است، انجام می گردد. اگر داده ها نشان دهند که محتمل است یک مشتری دیگر از برند خرید نکند، شرکت می تواند با ارسال پیشنهادات ویژه، ارسال پیغام های شخصی سازی شده یا حتی تماس های تلفنی، او را دوباره جذب کند. این تکنیک در کاهش از دست دادن مشتریان (Customer Churn) بسیار مؤثر است.

5- تحلیل داده ها به فروشگاه های فیزیکی هم یاری می نماید

پیش بینی رفتار مصرف نمایندگان فقط در فضای دیجیتال انجام نمی گردد، بلکه فروشگاه های فیزیکی هم از داده ها برای بهینه سازی فروش خود استفاده می نمایند. مثلاً با استفاده از فناوری شناسایی چهره (Facial Recognition) یا تحلیل حرکت مشتریان در فروشگاه، برندها می فهمند که مردم بیشتر به چه قفسه هایی سر می زنند و چه محصولاتی را نادیده می گیرند. بعلاوه به وسیله داده های پرداخت و کارت های وفاداری (Loyalty Cards)، می توان فهمید که چه محصولاتی پرطرفدارتر هستند. این اطلاعات به فروشگاه ها یاری می نماید که چیدمان محصولات را بهینه نمایند و پیشنهادات بهتری ارائه دهند.

6- تحلیل داده ها می تواند تأثیر تبلیغات را قبل از انتشار پیش بینی کند

قبل از اینکه یک تبلیغ منتشر گردد، شرکت ها می توانند با استفاده از داده های قبلی، مقدار پیروزیت آن را تخمین بزنند. الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning) آنالیز می نمایند که تبلیغات مشابه در گذشته چقدر تأثیرگذار بوده اند. این تحلیل شامل آنالیز نرخ کلیک (Click-Through Rate - CTR)، تعامل کاربران و مقدار تبدیل (Conversion Rate) است. اگر داده ها نشان دهند که تبلیغ احتمالاً پیروز نخواهد بود، شرکت ها می توانند آن را قبل از انتشار اصلاح نمایند. این روش باعث کاهش هزینه های تبلیغاتی می گردد و شانس پیروزیت کمپین ها را افزایش می دهد. برندها بعلاوه می توانند بفهمند که کدام گروه از مشتریان بیشتر به تبلیغ واکنش نشان می دهند. بر این اساس، تبلیغات به طور هدفمندتر برای افرادی نمایش داده می گردد که احتمال خرید بالاتری دارند. این تکنیک باعث افزایش بازده سرمایه گذاری (Return on Investment - ROI) می گردد. در نتیجه، بازاریابان می توانند تصمیمات آگاهانه تری برای استراتژی های تبلیغاتی خود بگیرند.

7- داده ها می توانند معین نمایند که چه محصولاتی بیشتر فروخته می شوند

با آنالیز داده های فروش، جست وجوهای کاربران و ترندهای شبکه های اجتماعی، شرکت ها می توانند پیش بینی نمایند که کدام محصولات در آینده محبوب خواهند شد. تحلیل کلان داده ها (Big Data Analytics) الگوهای خرید مصرف نمایندگان را شناسایی می نماید و به برندها امکان می دهد که فراوری و موجودی انبار خود را بهینه نمایند. مثلاً اگر یک برند لباس متوجه گردد که در سال های گذشته، تقاضا برای کت های زمستانی خاصی در پاییز افزایش پیدا نموده، می تواند از قبل فراوری خود را بیشتر کند. بعلاوه شرکت ها می توانند قیمت گذاری خود را براساس داده ها تنظیم نمایند و برای محصولات پرطرفدار تخفیف های محدود ارائه دهند. این داده ها به فروشگاه های آنلاین نیز یاری می نمایند که صفحه پیشنهادات ویژه خود را هوشمندانه تر طراحی نمایند. اگر محصولی در حال افزایش محبوبیت باشد، ممکن است زودتر از حد انتظار به اتمام برسد. با این روش، برندها می توانند از کمبود موجودی جلوگیری نموده و فروش خود را به حدبیشتر برسانند. تحلیل داده ها بعلاوه معین می نماید که چه زمانی باید یک محصول تازه به بازار عرضه گردد.

8- تحلیل داده ها می تواند دلیل ترک سبد خرید را شناسایی کند

بسیاری از مشتریان محصولات را به سبد خرید خود اضافه می نمایند، اما در نهایت خرید را تکمیل نمی نمایند. با استفاده از تحلیل داده ها، برندها می توانند بفهمند که چرا این اتفاق می افتد و چگونه می توانند آن را کاهش دهند. داده های مربوط به زمان صرف شده در صفحه خرید، روش های پرداخت و حتی دستگاهی که مشتری استفاده می نماید، می توانند نشان دهند که چه عواملی باعث ترک سبد خرید می شوند. مثلاً ممکن است هزینه ارسال بالا باشد یا فرآیند پرداخت پیچیده باشد. بعضی شرکت ها از این اطلاعات استفاده می نمایند تا یادآوری هایی به مشتریان ارسال نمایند و تخفیف های خاصی برای تکمیل خرید ارائه دهند. علاوه بر این، اگر تحلیل ها نشان دهند که بیشتر کاربران در یک مرحله خاص از فرآیند خرید منصرف می شوند، آن بخش را ساده تر می نمایند. بعضی سایت ها نیز با استفاده از این داده ها، گزینه های پرداخت انعطاف پذیرتری ارائه می دهند. در نهایت، این روش باعث افزایش نرخ تکمیل خرید (Checkout Completion Rate) می گردد.

9- شرکت ها می توانند با تحلیل داده ها زمان بهینه ارسال پیغام های تبلیغاتی را پیدا نمایند

یکی از عوامل مهم در پیروزیت تبلیغات دیجیتال، زمان ارسال آن هاست. تحلیل داده ها نشان می دهد که چه زمانی از روز یا چه روزهایی از هفته، احتمال تعامل کاربران بیشتر است. برای مثال، ممکن است داده ها نشان دهند که مشتریان بیشتر در ساعات عصر به ایمیل های تبلیغاتی پاسخ می دهند تا صبح زود. بعلاوه تحلیل داده ها می تواند معین کند که هر فرد چه زمانی بیشتر به خرید آنلاین علاقه دارد. بعضی افراد در تعطیلات آخر هفته خرید می نمایند، درحالی که بعضی دیگر در روزهای کاری ترجیح می دهند سفارش خود را ثبت نمایند. برندها با استفاده از این داده ها، پیغام های خود را در زمان مناسبی ارسال می نمایند تا بیشترین تأثیر را بگذارند. علاوه بر این، آنالیز الگوهای رفتاری نشان می دهد که چه افرادی مستعد خرید فوری هستند و برای آن ها پیشنهادات لحظه ای ارسال می گردد. اگر پیغام های تبلیغاتی در زمان مناسب ارسال شوند، نرخ باز شدن (Open Rate) و کلیک آن ها افزایش پیدا می نماید. این تکنیک باعث می گردد که تبلیغات هدفمندتر و پربازده تر شوند.

10- تحلیل داده ها به بهبود خدمات پس از فروش یاری می نماید

یکی از جنبه های مهم تجربه مشتری، خدمات پس از فروش است و تحلیل داده ها می تواند به شرکت ها یاری کند تا این بخش را بهینه سازی نمایند. آنالیز بازخوردهای مشتریان، مقدار تماس های پشتیبانی و نظرات ثبت شده در شبکه های اجتماعی، نشان می دهد که چه مشکلاتی بیشتر گزارش می شوند. اگر شرکتی متوجه گردد که یک مشکل خاص بارها به وسیله مشتریان اعلام شده، می تواند برای حل آن راه حلی سریع تر ارائه دهد. بعلاوه داده ها می توانند نشان دهند که کدام بخش از فرآیند خدمات پس از فروش احتیاج به بهبود دارد، مانند سرعت پاسخگویی یا نحوه ارائه گارانتی. بعضی برندها از این اطلاعات استفاده می نمایند تا خدمات پشتیبانی خود را شخصی سازی نمایند و پیشنهادهای ویژه ای به مشتریان ناراضی ارائه دهند. داده ها بعلاوه می توانند پیش بینی نمایند که چه زمانی ممکن است مشتریان به خدمات پس از فروش احتیاج داشته باشند. مثلاً اگر بیشتر کاربران بعد از سه ماه استفاده از یک محصول سؤالاتی درباره آن دارند، شرکت ها می توانند قبل از آن، اطلاعات لازم را برای آن ها ارسال نمایند. در نهایت، این تحلیل ها باعث افزایش رضایت مشتریان و بهبود وفاداری آن ها به برند می گردد.