Memanfaatkan Analisis Otomatis untuk Menggali Wawasan Pelanggan

Intro

Saat ini, bisnis bekerja dengan data dalam jumlah besar, dan untuk tetap bertahan, mereka perlu mengetahui cara membuat data ini bekerja untuk mereka. Ini adalah cara yang baik untuk sukses, karena ketika Anda dapat menganalisis data yang Anda hasilkan dan kumpulkan, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik, seperti strategi pemasaran, pengalaman pengguna yang lebih baik di situs web Anda, atau bahkan memeriksa halaman mana yang memberi Anda pengunjung terbanyak dan menemukan cara untuk meningkatkannya lebih banyak lagi.

Jadi, metode apa yang dapat Anda gunakan untuk mengambil data yang telah dianalisis ini dari kumpulan data yang besar? Manfaat apa yang diberikan oleh jenis analisis ini dalam mendapatkan wawasan pelanggan dan analisis prediktif? Dan, terakhir, tantangan dan tren apa yang harus kita harapkan saat memulai dengan analisis data otomatis? Mari kita selami!

Metode pengumpulan dan analisis data dalam analisis otomatis

Analisis otomatis adalah alat yang ampuh yang juga memiliki banyak metode dan cara untuk mengumpulkan data. Karena setiap pendekatan cocok untuk berbagai cara mendapatkan informasi, serta tujuan yang berbeda, ada baiknya untuk mengetahui apa yang digunakan masing-masing pendekatan dalam prosesnya dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk keuntungan Anda.

Sumber: Clicdata

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam analisis otomatis:

• pengikisanweb. Cara paling populer untuk mengambil data dari halaman web.

Web scraping dapat dilakukan secara manual dan otomatis, tetapi jika berbicara tentang data dalam jumlah besar, lebih baik dilakukan secara otomatis. Untuk melakukan web scraping, Anda harus memiliki pemahaman tentang pustaka Python BeautifulSoup dan Scrapy, serta pengetahuan dasar tentang struktur HTML untuk dapat mengambil data yang benar.

Kasus penggunaan: situs web e-commerce dapat menggunakan web scraping untuk mengumpulkan informasi, seperti informasi tentang produk, harga, dan ulasan pelanggan dari situs web pesaing.

• API. API dapat menjadi pilihan yang bagus untuk mengambil informasi dari situs web (layanan eksternal, aplikasi) karena memungkinkan sistem otomatis untuk meminta data dan mendapatkannya langsung dari perangkat lunak (layanan) lain.

API adalah opsi populer di platform media sosial (misalnya, Twitter API atau Facebook Graph API) karena memungkinkan bisnis yang menggunakannya untuk mengambil data analitik, seperti statistik interaksi pelanggan, tren, dan umpan balik.

Kasus penggunaan: API memungkinkan perusahaan untuk melakukan kueri ke layanan media sosial dan mengambil informasi yang dibutuhkan dalam format JSON atau XML yang dapat dengan mudah diproses nantinya.

• data transaksional. Opsi ini berarti data dikumpulkan dari transaksi, yang meliputi penjualan, pembelian, dan pembayaran online. Alat analisis tingkat lanjut seperti basis data SQL, solusi penyimpanan data, atau bahkan perangkat lunak analisis khusus (misalnya, Tableau atau Microsoft Power BI) dapat membantu di sini karena dibuat untuk mengelola dan menganalisis jenis data ini.

Kasus penggunaan: pengecer dapat menggunakan cara mengekstrak data ini untuk mengambil dan menganalisis data dari transaksi penjualan. Hal ini dapat membantu mereka menemukan beberapa pola pembelian yang tersembunyi, tren pendapatan, atau bahkan perilaku pelanggan sehingga nantinya, mereka dapat mempersonalisasi strategi pemasaran mereka untuk meningkatkan penjualan.

Teknologi dalam analisis otomatis

Ada banyak cara untuk menganalisis data yang dikumpulkan. Dalam banyak kasus, analis data menggunakan pembelajaran mesin (ML) untuk analisis otomatis, pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk analisis sentimen, penggalian data untuk menganalisis data dalam jumlah besar dan mendapatkan wawasan yang bermakna, dan analisis prediktif untuk meramalkan tren dan perilaku pelanggan. Mari kita bahas lebih lanjut tentang masing-masing pendekatan di bawah ini:

• algoritma pembelajaran mesin. Algoritme ML merupakan inti dari analisis otomatis. Algoritme ini membantu menganalisis data dan menemukan pola yang dapat digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data yang dianalisis. Misalnya, jika Anda bergerak di bidang ritel, gunakan ML untuk memprediksi perilaku pembelian pelanggan berdasarkan cara mereka membeli produk sebelumnya.
• pemrosesan bahasa alami (NLP). Karena analisis data sederhana tidak akan selalu menemukan wawasan yang baik, ada baiknya Anda mencoba menggunakan NLP. Ini adalah pendekatan yang memungkinkan Anda menganalisis kumpulan data, yang mencakup teks, seperti umpan balik, postingan media sosial, atau bahkan tiket dukungan, untuk mendapatkan wawasan yang berguna tentang produk. Untuk lebih spesifiknya, jika Anda ingin mengetahui apakah pelanggan menyukai / tidak menyukai produk Anda, Anda bisa mendapatkan data ini dengan mengizinkan NLP untuk mencari frasa dan kata-kata yang secara emosional berwarna untuk mengelompokkannya berdasarkan negatif, netral, dan positif, dan, akhirnya, mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang produk Anda.
• penggalian data. Pendekatan ini diperuntukkan bagi mereka yang perlu menganalisis data dalam jumlah besar dan menemukan pola, hubungan, dan anomali yang bermakna. Pendekatan ini sering digunakan untuk manajemen risiko, deteksi penipuan, dan segmentasi pasar.
• analisis prediktif. Pendekatan ini berarti Anda membiarkan sistem otomatis mendapatkan data historis yang disimpan sebelumnya, menganalisisnya, dan meramalkan tren masa depan dan perilaku pelanggan. Ini adalah pilihan populer untuk bisnis yang bekerja dengan data keuangan, peramalan permintaan, dan penilaian risiko.

Cara memproses dan menafsirkan data pelanggan

Ketika mulai menggunakan analisis otomatis, ada baiknya untuk mengetahui apa yang ingin Anda lakukan dengan data yang dianalisis. Di sini kami telah membuat daftar cara untuk memproses data yang dikumpulkan untuk menginterpretasikan perilaku pelanggan:

• segmentasi - membagi pelanggan ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan karakteristik tertentu (demografi, kebiasaan membeli, minat). Ini adalah pilihan yang baik untuk bisnis yang mencari target pemasaran/penawaran yang dipersonalisasi.
• analisisperilaku - menganalisis perilaku pengguna di situs web Anda, sehingga Anda bisa mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang apakah Anda perlu meningkatkan navigasi situs web, pengalaman pengguna yang lebih baik, atau membuat strategi pemasaran yang lebih baik.
• analisis sentimen - dapatkan wawasan tentang produk Anda dari media sosial, ulasan, dan umpan balik. Hal ini dapat membantu Anda memperbaiki aspek negatif dari produk atau layanan Anda, meningkatkan kualitasnya jika diperlukan, dll.

Manfaat analitik otomatis dalam memahami perilaku pelanggan

Analisis otomatis hadir dengan banyak manfaat yang sangat berguna, terutama jika Anda memutuskan untuk mulai menggunakan dataset besar untuk meningkatkan perilaku dan pengalaman pelanggan Anda.

Hal ini tidak hanya membantu Anda memproses set data yang sangat besar dalam hitungan menit, namun juga memberikan saran yang berharga berdasarkan data tersebut. Di sini, mari kita bahas keuntungan paling menonjol dari penggunaan analitik otomatis dan bagaimana hal ini dapat membantu perusahaan Anda.

Sumber: Kanaries

Memproses data dalam jumlah besar

Salah satu manfaat yang sangat membantu adalah kemampuan untuk menganalisis data dalam jumlah besar yang sering kali berukuran terabyte atau petabyte - di sinilah cara-cara tradisional untuk menganalisis data tidak akan benar-benar berfungsi.

Algoritme dan kerangka kerja ML seperti Apache, Hadoop, dan Spark dapat membantu Anda mengerjakan data dengan cepat dan efisien karena teknologi ini bekerja menggunakan lingkungan cloud untuk mengerjakan tugas-tugas, yang secara signifikan mempercepat proses.

Efisiensi dan kecepatan

Analisis yang dapat memakan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan untuk diselesaikan sekarang dapat dilakukan dalam hitungan detik berkat AI, yang merupakan komponen dasar dari analisis otomatis. Misalnya, AI dapat memindahkan data pelanggan di seluruh platform dengan cepat, mengumpulkan data - media sosial, panggilan dukungan pelanggan, dan interaksi situs web. Berkat pendekatan yang lebih cepat ini, bisnis sekarang dapat memiliki informasi berharga untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang data yang mereka miliki.

Temukan pola dan tren tersembunyi

Algoritme machine learning juga bagus dalam menemukan pola dan tren yang mungkin terlewatkan saat menggunakan analisis manual. Saat menggunakan ML, Anda bisa mendapatkan pola perilaku dan preferensi yang halus dan bahkan memprediksi tren masa depan. Salah satu contohnya adalah algoritma pengelompokan dapat mengelompokkan pelanggan ke dalam kelompok dengan perilaku atau preferensi yang sama, yang mungkin terlewatkan ketika menggunakan analisis manual sepenuhnya.

Wawasan prediktif

Analisis prediktif menggunakan data historis yang dimiliki bisnis untuk memprediksi perilaku pelanggan di masa depan. Analisis ini mencakup teknik-teknik seperti:

• analisis regresi;
• pohon keputusan;
• jaringan saraf.

Mereka berguna bagi mereka yang ingin meluncurkan produk baru dan ingin memprediksi kemungkinan reaksi pelanggan, kemungkinan churn, dan nilai seumur hidup. Ini juga merupakan cara yang baik untuk mempersonalisasi interaksi pelanggan dan menyesuaikan strategi bisnis.

Pengalaman pelanggan yang lebih baik

Terakhir, manfaat terakhir adalah semakin baik analisis yang dilakukan, semakin baik pula Anda memahami pelanggan Anda. Dengan bantuan algoritme personalisasi, Anda dapat dengan mudah menyesuaikan rekomendasi produk, pesan pemasaran, dan banyak lagi untuk pelanggan tertentu, sehingga meningkatkan tingkat keterlibatan, pengalaman pengguna, dan perasaan emosional secara umum tentang perusahaan Anda.

Jenis informasi yang diperoleh melalui analisis otomatis

Apa saja jenis info yang bisa Anda dapatkan dengan analisis otomatis? Ada banyak, jadi mari kita cari tahu di sini.

Sumber: Pembelajaran yang luar biasa

Demografi dan segmentasi pelanggan

Alat bantu analisis menggunakan algoritme untuk menemukan informasi berikut ini:

• usia;
• jenis kelamin;
• lokasi;
• pendidikan;
• tingkat pendapatan.

ML menggunakan faktor-faktor ini dan banyak faktor lainnya untuk membuat segmentasi yang lebih baik, sehingga membantu Anda membuat pendekatan yang lebih personal untuk setiap kelompok pelanggan. Sebagai contoh, algoritme pohon keputusan mengelompokkan pengguna ke dalam segmen yang berbeda sehingga Anda dapat membuat strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.

Pola dan perilaku pembelian

Analisis otomatis menggunakan teknik seperti pembelajaran aturan asosiasi (misalnya, algoritme Apriori dan Eclat) untuk melihat hubungan antara produk yang berbeda dan kebiasaan pembelian pelanggan.

Misalnya, analisis keranjang pasar adalah cara terbaik untuk mengetahui produk apa yang sering dibeli bersamaan, serta analisis deret waktu yang memungkinkan Anda menganalisis tren penjualan dari waktu ke waktu dan mengantisipasi fluktuasi permintaan.

Umpan balik pelanggan dan analisis sentimen

Dengan analisis sentimen, Anda dapat mengetahui perasaan dan pendapat pelanggan menggunakan NLP. Apa yang digunakan NLP untuk analisis sentimen:

• umpan balik pelanggan;
• ulasan;
• unggahan media sosial yang terkait dengan produk.

Algoritma NLP seperti jaringan LSTM (Long Short-Term Memory) bekerja pada teks yang terkumpul untuk mengkategorikannya berdasarkan kata-kata yang berhubungan dengan emosi menjadi positif, negatif, dan netral. Berkat pendekatan seperti itu, perusahaan dapat memperoleh pemahaman yang komprehensif tentang apakah produk yang mereka miliki dianggap positif atau negatif dan apa yang harus mereka tingkatkan untuk membuatnya lebih baik.

Interaksi online dan jejak digital

Mengetahui bagaimana pengguna berinteraksi dengan situs web/produk Anda sangat penting, dan alat seperti Google Analytics dapat membantu Anda dalam hal ini. Alat ini melacak interaksi pengguna yang mencakup kunjungan situs web, pola klik, dan keterlibatan media sosial untuk menemukan, misalnya, halaman atau fitur yang paling populer, waktu yang dihabiskan di halaman tersebut, rasio pentalan, dan lain-lain. Ini semua sangat membantu ketika Anda ingin meningkatkan situs web Anda tetapi tidak tahu harus mulai dari mana.

Tantangan dalam menerapkan analitik dan solusi otomatis

Dengan banyaknya manfaat dan kasus penggunaan analitik otomatis, muncul tantangan yang juga perlu ditangani. Terus gulir dan pelajari tentang apa yang dapat menjadi hambatan dalam cara Anda menggunakan analitik data otomatis.

Sumber: Milimeter

Masalah privasi data

Otomatisasi data sering kali berarti bekerja dengan data yang sensitif. Ini adalah salah satu alasan mengapa banyak orang menunjukkan kekhawatiran mereka. Salah satu cara untuk mencegah kebocoran data adalah dengan menggunakan teknologi enkripsi, seperti SSL/TLS untuk data yang sedang dalam perjalanan dan AES untuk data yang tidak bergerak.

Perusahaan juga harus mematuhi peraturan seperti GDPR dan CCPA (peraturan tersebut memastikan pedoman yang ketat dalam pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan data).

Kebutuhan akan personel yang terampil

Jika Anda memutuskan untuk menggunakan analitik data otomatis, pastikan Anda memiliki tenaga profesional yang berpengalaman dalam ilmu data, pembelajaran mesin, dan teknologi big data. Jika Anda tidak memiliki waktu untuk mencari analis data profesional, berinvestasilah dalam program pelatihan dan pengembangan untuk meningkatkan keterampilan staf yang ada.

Selain itu, Anda dapat menggunakan salah satu dari sekian banyak platform analitik yang menyediakan antarmuka yang mudah digunakan dan umumnya lebih mudah diakses oleh khalayak yang lebih luas (misalnya, AWS SageMaker atau Google Cloud AI).

Keakuratan dan relevansi data

Konser terakhir sebagian besar terkait dengan kualitas data yang digunakan. Misalnya, jika data tidak dibersihkan dengan benar, memiliki terlalu banyak kesenjangan, atau tidak relevan, maka hasil wawasan tidak akan memberikan manfaat apa pun bagi Anda.

Agar kumpulan data dapat digunakan untuk analisis, bersihkan, validasi, dan standarisasi secara teratur. Jangan lupa untuk menggunakan alat bantu kualitas data otomatis yang dapat mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, duplikasi, dan ketidakkonsistenan data. Karena model ML dilatih berdasarkan data yang Anda berikan, pastikan data tersebut memiliki kualitas yang baik.

Tren dan prediksi masa depan dalam analisis otomatis

Dengan semakin banyaknya perusahaan yang mulai mengintegrasikan AI dan ML dalam alur kerja mereka, kami dapat mengatakan dengan yakin bahwa masa depan analisis otomatis sangatlah cerah. Mulai dari mengintegrasikan AI/ML hingga penggunaan edge computing - semuanya akan bekerja untuk membantu mendapatkan wawasan terbaik.

Tren dalam analisis otomatis

Di sini kita akan mengeksplorasi tren yang akan tumbuh secara signifikan di masa depan:

• Integrasi AI dan ML dengan IoT. Karena perangkat IoT menghasilkan data dalam jumlah besar, AI yang diintegrasikan ke dalam perangkat ini akan membantu memproses data ini dengan lebih cepat dan memberikan wawasan pelanggan yang lebih baik.
• kemajuan analitik prediktif. Dengan bantuan prediksi yang lebih bernuansa, bisnis akan mendapatkan informasi yang lebih mendalam tentang perilaku pelanggan, preferensi, dan wawasan tentang tren masa depan.
• komputasi tepi. Komputasi tepi memungkinkan data dianalisis lebih dekat dengan tempat data tersebut dihasilkan (misalnya, tepat di dalam perangkat tempat data tersebut dikumpulkan). Pendekatan ini akan membantu memberikan informasi waktu nyata untuk aplikasi seperti pemasaran yang dipersonalisasi dan peningkatan pengalaman pelanggan di dalam toko.
• privasi data. Tidak diragukan lagi bahwa dengan meningkatnya kekhawatiran tentang keamanan data yang digunakan, tren masa depan dalam analitik otomatis pasti akan memiliki tempat untuk metode enkripsi baru serta anonimisasi data pelanggan pribadi.

Pikiran terakhir

Sebagai penutup, menggunakan analitik otomatis untuk mengambil informasi yang berguna tentang perilaku pelanggan adalah cara yang baik tidak hanya untuk mendapatkan wawasan untuk bisnis itu sendiri, tetapi juga untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dengan produk Anda dalam jangka panjang.

Dengan bantuan ML dan AI, Anda dapat mengkategorikan pengguna berdasarkan data spesifik, menemukan apa yang terbaik dan terburuk dari produk Anda hanya dengan mengulik postingan media sosial, atau bahkan memiliki prediksi di masa depan tentang apakah pelanggan Anda akan menyukai produk baru yang akan Anda luncurkan. Lanskap analitik AI sangat luas, dan jika Anda tahu apa yang harus Anda mulai, Anda bisa melakukannya dengan baik.