Geautomatiseerde analyses gebruiken om klantinzichten te ontdekken

Intro

Tegenwoordig werken bedrijven met grote hoeveelheden gegevens en om overeind te blijven, moeten ze weten hoe ze deze gegevens voor hen kunnen laten werken. Het is een goede manier om te slagen, want als je de gegevens die je produceert en verzamelt kunt analyseren, kun je betere beslissingen nemen, zoals marketingstrategieën, een betere gebruikerservaring op je website, of zelfs controleren welke pagina's je de meeste bezoekers opleveren en manieren vinden om die nog meer te stimuleren.

Welke methoden kun je gebruiken om deze geanalyseerde gegevens uit de grote datasets te halen? Welke voordelen biedt dit type analyse bij het verkrijgen van klantinzichten en voorspellende analyses? En tot slot, welke uitdagingen en trends kunnen we verwachten als we beginnen met geautomatiseerde gegevensanalyse? Laten we erin duiken!

Methoden voor gegevensverzameling en -analyse in geautomatiseerde analyse

Geautomatiseerde analyse is een krachtig hulpmiddel dat ook veel methoden en manieren kent om gegevens te verzamelen. Omdat elke aanpak geschikt is voor verschillende manieren om informatie te verkrijgen en voor verschillende doeleinden, is het goed om te weten wat elk van hen in het proces inzet en hoe u ze in uw voordeel kunt gebruiken.

Bron: Clicdata

Methoden van gegevensverzameling gebruikt in geautomatiseerde analyse:

• web scraping. De populairste manier om gegevens van webpagina's te halen.

Web scraping kan zowel handmatig als automatisch worden gedaan, maar als het om grote hoeveelheden gegevens gaat, wordt de voorkeur gegeven aan automatisering. Voor web scraping heb je kennis nodig van de Python-bibliotheken BeautifulSoup en Scrapy, en een basiskennis van HTML-structuur om de juiste gegevens te kunnen ophalen.

De use case: een e-commerce website kan web scraping gebruiken om informatie te verzamelen, zoals informatie over producten, prijzen en klantbeoordelingen van websites van concurrenten.

• API's. API's kunnen een goede optie zijn voor het ophalen van informatie van websites (externe diensten, applicaties), omdat ze de geautomatiseerde systemen in staat stellen om de gegevens op te vragen en direct van de andere software (dienst) te krijgen.

API's zijn populaire opties op sociale mediaplatforms (bijv. Twitter API of Facebook Graph API) omdat bedrijven die ze gebruiken hiermee analytische gegevens kunnen ophalen, zoals statistieken van klantinteracties, trends en feedback.

De use case: de API's stellen bedrijven in staat om sociale mediaservices te bevragen en de benodigde informatie op te halen in JSON- of XML-indelingen die later eenvoudig kunnen worden verwerkt.

• transactionele gegevens. Deze optie betekent dat de gegevens worden verzameld uit de transacties, waaronder verkopen, aankopen en online betalingen. Geavanceerde analytische tools zoals SQL-databases, datawarehousing oplossingen of zelfs gespecialiseerde analytische software (bijv. Tableau of Microsoft Power BI) helpen hierbij, omdat ze gemaakt zijn om dit soort gegevens te beheren en te analyseren.

De use case: een detailhandelaar kan deze manier van gegevens extraheren gebruiken om de gegevens van verkooptransacties op te halen en te analyseren. Het kan hen helpen om verborgen aankooppatronen, omzettrends of zelfs klantengedrag te vinden, zodat ze later hun marketingstrategie kunnen personaliseren om de verkoop te verhogen.

Technologieën in geautomatiseerde analyse

Er zijn veel manieren om de verzamelde gegevens te analyseren. In de meeste gevallen gebruiken gegevensanalisten machine learning (ML) voor geautomatiseerde analyse, natuurlijke taalverwerking (NLP) voor sentimentanalyse, datamining voor het analyseren van grote hoeveelheden gegevens en het verkrijgen van zinvolle inzichten, en voorspellende analyse voor het voorspellen van trends en klantgedrag. Hieronder gaan we dieper in op elk van deze benaderingen:

• algoritmen voor machinaal leren. ML-algoritmen vormen de kern van geautomatiseerde analyse. Ze helpen gegevens te analyseren en patronen te vinden die voorspellingen doen op basis van de geanalyseerde gegevens. Als je bijvoorbeeld in de detailhandel werkt, kun je ML gebruiken om het koopgedrag van klanten te voorspellen op basis van hoe ze hun vorige aankopen hebben gedaan.
• natuurlijke taalverwerking (NLP). Omdat eenvoudige gegevensanalyse niet altijd goede inzichten oplevert, is het leuk om NLP te gebruiken. Het is een aanpak waarmee je de dataset, die tekst bevat, zoals feedback, berichten op sociale media of zelfs supporttickets, kunt analyseren om nuttige inzichten over het product te krijgen. Om specifieker te zijn, als je wilt weten of de klant je product leuk of niet leuk vindt, kun je deze gegevens krijgen door NLP te laten zoeken naar zinnen en woorden die emotioneel gekleurd zijn om ze te groeperen in negatief, neutraal en positief, en uiteindelijk meer inzicht te krijgen in je product.
• datamining. Dit is voor mensen die grote hoeveelheden gegevens moeten analyseren en zinvolle patronen, relaties en afwijkingen moeten vinden. Deze aanpak wordt vaak gebruikt voor risicobeheer, fraudedetectie en marktsegmentatie.
• voorspellende analyses. Deze aanpak houdt in dat je de geautomatiseerde systemen de historische gegevens laat ophalen die eerder waren opgeslagen, deze laat analyseren en toekomstige trends en klantgedrag laat voorspellen. Dit is een populaire optie voor bedrijven die werken met financiële gegevens, vraagvoorspelling en risicobeoordeling.

Manieren om klantgegevens te verwerken en te interpreteren

Als je begint met geautomatiseerde analyse, is het goed om te weten wat je precies wilt doen met de geanalyseerde gegevens. Hier hebben we een lijst gemaakt van manieren om de verzamelde gegevens te verwerken voor het interpreteren van klantgedrag:

• segmentatie - verdeel klanten in groepen op basis van specifieke kenmerken (demografie, koopgewoonten, interesses). Het is een goede optie voor bedrijven die op zoek zijn naar doelgerichte marketing/gepersonaliseerde aanbiedingen.
• gedragsanalyses - analyseren hoe gebruikers zich op uw website gedragen, zodat u beter inzicht krijgt of u de navigatie op uw website moet verbeteren, de gebruikerservaring moet verbeteren of betere marketingstrategieën moet maken.
• sentimentanalyse - krijg inzicht in je product op basis van sociale media, beoordelingen en feedback. Het kan je helpen om te werken aan de negatieve aspecten van je product of dienst, de kwaliteit ervan te verbeteren indien nodig, enz.

Voordelen van geautomatiseerde analyse bij het begrijpen van klantgedrag

Geautomatiseerde analyses hebben veel voordelen die erg nuttig zijn, vooral als je besluit om grote datasets te gaan gebruiken om het gedrag en de ervaring van je klanten te verbeteren.

Het helpt je niet alleen om enorme datasets binnen enkele minuten te verwerken, maar geeft je ook waardevol advies op basis van deze gegevens. Laten we hier de belangrijkste voordelen bespreken van het gebruik van geautomatiseerde analyses en hoe het je bedrijf kan helpen.

Bron: Kanaries

Grote hoeveelheden gegevens verwerken

Een van de voordelen die veel helpt, is de mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens te analyseren die vaak terabytes of petabytes groot zijn - dit is waar de traditionele manieren om gegevens te analyseren niet echt werken.

ML-algoritmen en frameworks zoals Apache, Hadoop en Spark kunnen je helpen om snel en efficiënt aan de gegevens te werken, omdat deze technologieën werken met cloudomgevingen voor het uitvoeren van taken, waardoor de processen aanzienlijk worden versneld.

Efficiëntie en snelheid

Analyses die weken of maanden in beslag konden nemen, kunnen nu in luttele seconden worden uitgevoerd dankzij AI, de basiscomponent van geautomatiseerde analyse. AI kan zich bijvoorbeeld snel verplaatsen in klantgegevens op verschillende platforms door gegevens te verzamelen - sociale media, telefoontjes van klantenondersteuning en interacties op websites. Dankzij deze snellere aanpak kunnen bedrijven nu beschikken over waardevolle informatie om betere beslissingen te nemen op basis van de gegevens die ze hebben.

Verborgen patronen en trends vinden

Algoritmen voor machinaal leren zijn ook goed in het vinden van patronen en trends die mogelijk worden weggelaten bij handmatige analyse. Als je ML gebruikt, kun je subtiele gedragspatronen en voorkeuren ontdekken en zelfs toekomstige trends voorspellen. Een van de voorbeelden is dat clusteralgoritmen klanten kunnen indelen in groepen met gelijksoortig gedrag of voorkeuren, die mogelijk worden gemist bij volledig handmatige analyse.

Voorspellende inzichten

Voorspellende analyse gebruikt de historische gegevens die het bedrijf heeft om toekomstig klantgedrag te voorspellen. Het omvat technieken zoals:

• regressieanalyse;
• beslisbomen;
• neurale netwerken.

Ze zijn nuttig voor wie een nieuw product wil lanceren en de mogelijke reactie van de klant, de waarschijnlijkheid van churn en lifetime value wil voorspellen. Het is ook een goede manier om klantinteracties te personaliseren en bedrijfsstrategieën aan te passen.

Betere klantervaring

Tot slot is het laatste voordeel dat hoe beter de analyse wordt uitgevoerd, hoe beter je je klanten begrijpt. Met behulp van personalisatiealgoritmen kun je gemakkelijk productaanbevelingen, marketingboodschappen en nog veel meer afstemmen op de specifieke klant, waardoor de betrokkenheid, gebruikerservaring en het algemene emotionele gevoel over je bedrijf toeneemt.

Soorten informatie die worden verkregen via geautomatiseerde analyses

Welke soorten informatie kun je krijgen met geautomatiseerde analytics? Er zijn er veel, dus laten we dat hier uitzoeken.

Bron: Geweldig Leren

Demografie en segmentering van klanten

Analytics tools gebruiken algoritmes om de volgende informatie te vinden:

• leeftijd;
• geslacht;
• locatie;
• onderwijs;
• inkomensniveau.

ML gebruikt deze en vele andere factoren om een betere segmentatie te maken, waardoor je elke groep klanten persoonlijker kunt benaderen. Om een voorbeeld te geven: een beslisboomalgoritme deelt gebruikers in verschillende segmenten in, zodat je later beter gerichte marketingstrategieën kunt creëren.

Aankooppatronen en -gedrag

Geautomatiseerde analyses maken gebruik van technieken zoals het leren van associatieregels (bijv. Apriori en Eclat algoritmen) om de relaties tussen verschillende producten en het koopgedrag van klanten te zien.

Een marktmandanalyse is bijvoorbeeld een geweldige manier om erachter te komen welke producten vaak samen worden gekocht, evenals een tijdreeksanalyse waarmee je de verkooptrends in de loop van de tijd kunt analyseren en kunt anticiperen op schommelingen in de vraag.

Feedback van klanten en sentimentanalyse

Met sentimentanalyse achterhaal je de gevoelens en meningen van klanten met behulp van NLP. Wat NLP gebruikt voor sentimentanalyse:

• feedback van klanten;
• beoordelingen;
• berichten op sociale media over het product.

NLP algoritmen zoals LSTM (Long Short-Term Memory) netwerken werken op de verzamelde tekst om deze te categoriseren op basis van de emotie-gerelateerde woorden in positief, negatief en neutraal. Dankzij een dergelijke aanpak kan het bedrijf volledig begrijpen of het product dat ze hebben als positief of negatief wordt ervaren en wat ze precies moeten verbeteren om het beter te maken.

Online interactie en digitale voetafdruk

Weten hoe gebruikers omgaan met je website/product is essentieel en tools zoals Google Analytics kunnen je daarbij helpen. Deze houden gebruikersinteracties bij, zoals websitebezoeken, klikpatronen en sociale-mediabetrokkenheid, om bijvoorbeeld de populairste pagina's of functies te vinden, de tijd die op de pagina wordt doorgebracht, het bouncepercentage, enz. Dit is allemaal handig als je je website wilt verbeteren maar niet weet waar je moet beginnen.

Uitdagingen bij het implementeren van geautomatiseerde analyses en oplossingen

Met het grote aantal voordelen en use cases van geautomatiseerde analyses komen ook uitdagingen die aangepakt moeten worden. Blijf scrollen en ontdek wat een obstakel kan zijn voor geautomatiseerde gegevensanalyse.

Bron: Millimeter

Zorgen over gegevensprivacy

Gegevensautomatisering betekent vaak werken met gevoelige gegevens. Dit is een van de redenen waarom velen zich zorgen maken. Een van de manieren om het uitlekken van gegevens te voorkomen is het gebruik van versleutelingstechnologieën, zoals SSL/TLS voor gegevens onderweg en AES voor gegevens in rust.

Het bedrijf moet ook voldoen aan voorschriften zoals GDPR en CCPA (deze zorgen voor strenge richtlijnen voor het verzamelen, verwerken en opslaan van gegevens).

Behoefte aan vakkundig personeel

Als je besluit om gebruik te maken van geautomatiseerde data-analyse, zorg er dan voor dat je professionals hebt met ervaring in data science, machine learning en big data-technologieën. Als je geen tijd hebt om een professionele data-analist te vinden, investeer dan in opleidings- en ontwikkelingsprogramma's om bestaand personeel bij te scholen.

Daarnaast kun je een van de vele analyseplatforms gebruiken die gebruiksvriendelijke interfaces bieden en over het algemeen toegankelijker zijn voor een breder publiek (bijvoorbeeld AWS SageMaker of Google Cloud AI).

Nauwkeurigheid en relevantie van gegevens

Het laatste concert heeft meestal te maken met de kwaliteit van de gebruikte gegevens. Als de gegevens bijvoorbeeld niet goed zijn opgeschoond, te veel hiaten bevatten of gewoon niet relevant zijn, zullen de inzichten in de resultaten je geen goed doen.

Om de dataset bruikbaar te maken voor analyse, moet je deze regelmatig opschonen, valideren en standaardiseren. Vergeet niet om geautomatiseerde tools voor gegevenskwaliteit te gebruiken die fouten, duplicaten en inconsistenties in de gegevens kunnen identificeren en corrigeren. Aangezien ML-modellen worden getraind op de gegevens die je ze geeft, moet je ervoor zorgen dat deze gegevens van goede kwaliteit zijn.

Toekomstige trends en voorspellingen in geautomatiseerde analyse

Nu steeds meer bedrijven AI en ML in hun workflow integreren, kunnen we met een gerust hart zeggen dat de toekomst van geautomatiseerde analyse rooskleurig is. Van de integratie van AI/ML tot het gebruik van edge computing - alles zal helpen om de beste inzichten te krijgen.

Trends in geautomatiseerde analyse

Hier zullen we de trends onderzoeken die in de toekomst aanzienlijk zullen groeien:

• AI en ML integratie met IoT. Aangezien IoT-apparaten een grote hoeveelheid gegevens genereren, zal AI die in deze apparaten is geïntegreerd helpen om deze gegevens sneller te verwerken en betere inzichten in klanten te verschaffen.
• voorspellende analyses gaan vooruit. Met behulp van meer genuanceerde voorspellingen krijgen bedrijven meer diepgaande informatie over klantgedrag, voorkeuren en inzichten in toekomstige trends.
• edge computing. Met edge computing kunnen gegevens dichter bij de bron worden geanalyseerd (bijvoorbeeld in het apparaat waarvan ze zijn verzameld). Deze aanpak zal helpen om realtime informatie te leveren voor toepassingen zoals gepersonaliseerde marketing en verbetering van de klantervaring in winkels.
• gegevensprivacy. Het lijdt geen twijfel dat met de toegenomen bezorgdheid over de veiligheid van de gegevens die worden gebruikt, de toekomstige trends in geautomatiseerde analyses zeker een plaats zullen bieden aan nieuwe versleutelingsmethoden en anonimisering van persoonlijke klantgegevens.

Laatste gedachten

Kortom, geautomatiseerde analyses gebruiken om nuttige informatie te verzamelen over het gedrag van klanten is een goede manier om niet alleen inzichten te krijgen voor het bedrijf zelf, maar ook om de klanttevredenheid over je product op de lange termijn te verhogen.

Met behulp van ML en AI kun je gebruikers categoriseren op basis van specifieke gegevens, het beste en slechtste in je product vinden door alleen maar de berichten op sociale media te schrapen, of zelfs voorspellingen doen over de toekomst of je klanten het nieuwe product dat je gaat lanceren leuk zullen vinden. Het landschap van AI-analyse is breed en als je weet waarmee je moet beginnen, kun je veel bereiken.