Izkoriščanje avtomatizirane analitike za pridobivanje informacij o strankah

Uvod

Danes podjetja delajo z velikimi količinami podatkov in če želijo ostati na površju, morajo vedeti, kako te podatke izkoristiti za svoje delo. To je dober način za uspeh, saj lahko z analizo podatkov, ki jih ustvarjate in zbirate, sprejemate boljše odločitve, kot so trženjske strategije, boljša uporabniška izkušnja na vašem spletnem mestu ali celo preverite, katere strani vam prinašajo največ obiskovalcev, in poiščete načine, kako jih še bolj povečati.

Katere metode lahko uporabite za pridobivanje teh analiziranih podatkov iz velikih zbirk podatkov? Kakšne prednosti prinaša tovrstna analiza pri pridobivanju vpogleda v stranke in napovedni analizi? In končno, katere izzive in trende lahko pričakujemo, ko začnemo z avtomatizirano analizo podatkov? Potopimo se v to!

Metode zbiranja in analize podatkov v avtomatizirani analitiki

Avtomatizirana analitika je zmogljivo orodje, ki ima tudi veliko metod in načinov zbiranja podatkov. Ker je vsak pristop primeren za različne načine pridobivanja informacij in tudi za različne namene, je dobro vedeti, kaj vsak od njih uporablja v procesu in kako ga lahko uporabite v svojo korist.

Vir: Clicdata

Metode zbiranja podatkov, uporabljene v avtomatizirani analizi:

• strganje iz spleta. Najbolj priljubljen način pridobivanja podatkov s spletnih strani.

Spletno strganje je mogoče opraviti ročno in samodejno, vendar če gre za velike količine podatkov, je bolje, da se opravi samodejno. Za spletno strganje morate poznati knjižnici Python BeautifulSoup in Scrapy ter osnovno znanje o strukturi HTML, da lahko pridobite pravilne podatke.

Primer uporabe: Spletno mesto za e-trgovino lahko s pomočjo spletnega strganja zbira informacije, kot so informacije o izdelkih, cenah in ocenah strank s spletnih mest konkurence.

• API-ji. API-ji so lahko dobra možnost za pridobivanje informacij s spletnih mest (zunanjih storitev, aplikacij), saj avtomatiziranim sistemom omogočajo, da zahtevajo podatke in jih dobijo neposredno od druge programske opreme (storitve).

API-ji so priljubljene možnosti na platformah družbenih medijev (npr. Twitter API ali Facebook Graph API), saj podjetjem, ki jih uporabljajo, omogočajo pridobivanje analitičnih podatkov, kot so statistični podatki o interakciji s strankami, trendi in povratne informacije.

Primer uporabe: API-ji podjetjem omogočajo poizvedovanje po storitvah družabnih medijev in pridobivanje potrebnih informacij v formatih JSON ali XML, ki jih je mogoče pozneje preprosto obdelati.

• podatki o transakcijah. Ta možnost pomeni, da se podatki zbirajo iz transakcij, ki vključujejo prodajo, nakupe in spletna plačila. Pri tem pomagajo napredna analitična orodja, kot so podatkovne zbirke SQL, rešitve za skladiščenje podatkov ali celo specializirana analitična programska oprema (npr. Tableau ali Microsoft Power BI), saj so ustvarjena za upravljanje in analiziranje tovrstnih podatkov.

Primer uporabe: trgovec na drobno lahko ta način pridobivanja podatkov uporabi za pridobivanje in analizo podatkov iz prodajnih transakcij. Pomaga jim lahko najti nekatere skrite vzorce nakupovanja, trende prihodkov ali celo vedenje strank, tako da lahko pozneje prilagodijo svojo trženjsko strategijo za povečanje prodaje.

Tehnologije na področju avtomatizirane analitike

Zbrane podatke lahko analizirate na več načinov. V večini primerov podatkovni analitiki uporabljajo strojno učenje (ML) za samodejno analizo, obdelavo naravnega jezika (NLP) za analizo čustev, podatkovno rudarjenje za analizo velikih količin podatkov in pridobivanje pomembnih vpogledov ter napovedno analizo za napovedovanje trendov in vedenja strank. V nadaljevanju podrobneje predstavljamo vsakega od teh pristopov:

• algoritmi strojnega učenja. Algoritmi ML so bistvo avtomatizirane analitike. Pomagajo analizirati podatke in poiskati vzorce, na podlagi katerih se oblikujejo napovedi na podlagi analiziranih podatkov. Če se na primer ukvarjate s prodajo na drobno, uporabite ML za napovedovanje nakupnega vedenja strank na podlagi tega, kako so kupovale prejšnje.
• obdelava naravnega jezika (NLP). Ker s preprosto analizo podatkov ne boste vedno našli dobrih vpogledov, je dobro poskusiti z uporabo NLP. Gre za pristop, ki omogoča analizo podatkovne zbirke, ki vključuje besedilo, kot so povratne informacije, objave v družabnih medijih ali celo vstopnice za podporo, da bi pridobili koristne vpoglede o izdelku. Natančneje, če želite izvedeti, ali je vaš izdelek stranki všeč/nepriljubljen, lahko te podatke pridobite tako, da omogočite NLP iskanje fraz in besed, ki so čustveno obarvane, da jih razvrstite po negativnih, nevtralnih in pozitivnih ter na koncu pridobite boljši vpogled v izdelek.
• podatkovno rudarjenje. To je namenjeno tistim, ki morajo analizirati velike količine podatkov ter poiskati pomembne vzorce, povezave in anomalije. Ta pristop se pogosto uporablja za upravljanje tveganj, odkrivanje goljufij in segmentacijo trga.
• napovedno analitiko. Ta pristop pomeni, da avtomatiziranim sistemom omogočite, da pridobijo zgodovinske podatke, ki so bili shranjeni prej, jih analizirajo ter napovedujejo prihodnje trende in vedenje strank. To je priljubljena možnost za podjetja, ki se ukvarjajo s finančnimi podatki, napovedovanjem povpraševanja in ocenjevanjem tveganj.

Načini obdelave in interpretacije podatkov o strankah

Ko začnete uporabljati avtomatizirano analizo, je dobro vedeti, kaj točno želite narediti z analiziranimi podatki. Tukaj smo pripravili seznam načinov obdelave zbranih podatkov za razlago vedenja strank:

• segmentacija - razdelitev strank v skupine po posebnih značilnostih (demografske značilnosti, nakupne navade, interesi). To je dobra možnost za podjetja, ki iščejo ciljno trženje/prilagojene ponudbe.
• vedenjska analitika - analizirajte, kako se uporabniki obnašajo na vašem spletnem mestu, da boste imeli boljši vpogled v to, ali morate izboljšati navigacijo spletnega mesta, boljšo uporabniško izkušnjo ali boljše trženjske strategije.
• analiza čustev - pridobite vpogled v izdelek iz družabnih medijev, pregledov in povratnih informacij. To vam lahko pomaga pri odpravljanju negativnih vidikov vašega izdelka ali storitve, izboljšanju njegove kakovosti, če je to potrebno, itd.

Prednosti avtomatizirane analitike pri razumevanju vedenja strank

Avtomatizirana analitika prinaša številne prednosti, ki so zelo koristne, zlasti če se odločite za uporabo velikih zbirk podatkov, da bi izboljšali vedenje in izkušnje svojih strank.

Ne le, da vam pomaga obdelati velike nabore podatkov v nekaj minutah, temveč vam na podlagi teh podatkov tudi daje dragocene nasvete. Na tem mestu obravnavamo najpomembnejše prednosti uporabe samodejne analitike in kako lahko pomaga vašemu podjetju.

Vir: Kanarji

Obdelava velikih količin podatkov

Ena od prednosti, ki zelo pomaga, je zmožnost analiziranja velikih količin podatkov, ki so pogosto terabajtne ali petabajtne velikosti - tu tradicionalni načini analiziranja podatkov ne delujejo najbolje.

Algoritmi ML in ogrodja, kot so Apache, Hadoop in Spark, vam lahko pomagajo pri hitrem in učinkovitem delu s podatki, saj te tehnologije za delo z nalogami uporabljajo okolja v oblaku, kar znatno pospeši postopke.

Učinkovitost in hitrost

Analize, ki bi lahko trajale tedne ali mesece, lahko zdaj opravite v nekaj sekundah zaradi umetne inteligence, ki je osnovna sestavina avtomatizirane analize. UI se lahko na primer hitro premika po podatkih o strankah na različnih platformah in zbira podatke - iz družabnih medijev, klicev podpore strankam in interakcij na spletnem mestu. Zahvaljujoč temu hitrejšemu pristopu lahko podjetja zdaj dobijo dragocene informacije za sprejemanje boljših odločitev na podlagi podatkov, ki jih imajo.

iskanje skritih vzorcev in trendov

Algoritmi strojnega učenja so dobri tudi pri iskanju vzorcev in trendov, ki bi jih pri ročni analizi lahko spregledali. Z uporabo ML lahko pridobite subtilne vedenjske vzorce in preference ter celo predvidite prihodnje trende. Eden od primerov je, da lahko algoritmi za grozdenje segmentirajo stranke v skupine s podobnim vedenjem ali preferencami, kar bi lahko ob uporabi popolnoma ročne analize spregledali.

Prediktivni vpogledi

Napovedna analiza uporablja pretekle podatke, ki jih ima podjetje, za napovedovanje vedenja strank v prihodnosti. Vključuje tehnike, kot so:

• regresijska analiza;
• drevesa odločanja;
• nevronske mreže.

Uporabne so za tiste, ki želijo uvesti nov izdelek in želijo predvideti morebiten odziv strank, verjetnost odhoda in življenjsko vrednost. To je tudi dober način za prilagajanje interakcij s strankami in prilagajanje poslovnih strategij.

Boljša uporabniška izkušnja

Zadnja prednost je, da čim bolje je analiza opravljena, tem bolje razumete svoje stranke. S pomočjo algoritmov za personalizacijo lahko priporočila za izdelke, tržna sporočila in še veliko več preprosto prilagodite določeni stranki ter tako povečate stopnjo vključenosti, uporabniško izkušnjo in splošni čustveni občutek o vašem podjetju.

Vrste informacij, pridobljenih z avtomatizirano analitiko

Katere vrste informacij lahko pridobite z avtomatizirano analitiko? Veliko jih je, zato jih poiščimo tukaj.

Vir: Odlično učenje

Demografski podatki in segmentacija strank

Analitična orodja uporabljajo algoritme za iskanje naslednjih informacij:

• starost;
• spol;
• lokacija;
• izobraževanje;
• raven dohodka.

ML uporablja te in številne druge dejavnike za boljšo segmentacijo, s čimer vam pomaga pri bolj prilagojenem pristopu k vsaki skupini strank. Kot primer lahko navedemo algoritem odločitvenega drevesa, ki razvršča uporabnike v različne segmente, tako da lahko pozneje ustvarite bolje usmerjene trženjske strategije.

Nakupni vzorci in vedenje

Avtomatizirana analitika uporablja tehnike, kot je učenje asociacijskih pravil (npr. algoritma Apriori in Eclat), da bi ugotovila povezave med različnimi izdelki in nakupnimi navadami strank.

Analiza tržne košarice je na primer odličen način za ugotavljanje, kateri izdelki se pogosto kupujejo skupaj, in analiza časovnih vrst, ki vam omogoča analizo trendov prodaje skozi čas in predvidevanje nihanj v povpraševanju.

Povratne informacije strank in analiza čustev

Z analizo čustev s pomočjo NLP ugotovite občutke in mnenja strank. Kaj NLP uporablja za analizo čustev:

• povratne informacije strank;
• pregledi;
• objave v družabnih medijih, povezane z izdelkom.

Algoritmi NLP, kot so omrežja LSTM (Long Short-Term Memory), obdelujejo zbrano besedilo in ga na podlagi besed, povezanih s čustvi, kategorizirajo na pozitivno, negativno in nevtralno. S takšnim pristopom lahko podjetje celovito razume, ali je izdelek, ki ga ima, zaznan kot pozitiven ali negativen in kaj natančno bi moralo izboljšati, da bi bil boljši.

Spletna interakcija in digitalni odtis

Poznavanje interakcije uporabnikov z vašim spletnim mestom/izdelkom je bistvenega pomena, pri čemer vam lahko pomagajo orodja, kot je Google Analytics. Sledijo interakcijam uporabnikov, ki vključujejo obiske spletnega mesta, vzorce klikanja in sodelovanje v družabnih medijih, da bi na primer ugotovili najbolj priljubljene strani ali funkcije, čas, porabljen na strani, stopnjo odklonov itd. Vse to je koristno, ko želite izboljšati svoje spletno mesto, vendar ne veste, kje začeti.

Izzivi pri izvajanju avtomatizirane analitike in rešitev

S številnimi prednostmi in primeri uporabe samodejne analitike se pojavljajo tudi izzivi, ki jih je treba obravnavati. Nadaljujte s pomikanjem in spoznajte, kaj je lahko ovira na vaši poti do avtomatizirane analitike podatkov.

Vir: Milimetrski

Pomisleki glede zasebnosti podatkov

Avtomatizacija podatkov pogosto pomeni delo z občutljivimi podatki. To je eden od razlogov za zaskrbljenost mnogih. Eden od načinov za preprečevanje uhajanja podatkov je uporaba tehnologij šifriranja, kot sta SSL/TLS za podatke pri prenosu in AES za podatke v mirovanju.

Podjetje mora upoštevati tudi predpise, kot sta GDPR in CCPA (zagotavljata stroge smernice o zbiranju, obdelavi in shranjevanju podatkov).

Potreba po usposobljenem osebju

Če se odločite za avtomatizirano analitiko podatkov, poskrbite za strokovnjake z izkušnjami na področju podatkovne znanosti, strojnega učenja in tehnologij velikih količin podatkov. Če nimate časa, da bi našli profesionalnega podatkovnega analitika, vlagajte v programe usposabljanja in razvoja, s katerimi boste nadgradili znanje obstoječega osebja.

Poleg tega lahko uporabite eno od številnih analitičnih platform, ki zagotavljajo uporabniku prijazne vmesnike in so na splošno bolj dostopne širšemu občinstvu (npr. AWS SageMaker ali Google Cloud AI).

Natančnost in ustreznost podatkov

Zadnji koncert je večinoma povezan s kakovostjo uporabljenih podatkov. Če na primer podatki niso ustrezno očiščeni, imajo preveč vrzeli ali preprosto niso ustrezni, vam vpogled v rezultate ne bo prinesel nič dobrega.

Da bi bil nabor podatkov uporaben za analizo, ga redno čistite, potrjujte in standardizirajte. Ne pozabite uporabiti samodejnih orodij za kakovost podatkov, s katerimi lahko prepoznate in popravite napake, podvajanja in nedoslednosti v podatkih. Ker se ML modeli usposabljajo na podatkih, ki jim jih posredujete, poskrbite, da bodo ti podatki kakovostni.

Prihodnji trendi in napovedi na področju avtomatizirane analitike

Ker vse več podjetij v svoj delovni proces vključuje umetno inteligenco in ML, lahko z gotovostjo trdimo, da je prihodnost avtomatizirane analize svetla. Od vključevanja AI/ML do uporabe robnega računalništva - vse bo delovalo za pomoč pri pridobivanju najboljših vpogledov.

Trendi na področju avtomatizirane analitike

Tu bomo preučili trende, ki bodo v prihodnosti močno porasli:

• Vključevanje umetne inteligence in računalništva na podlagi podatkov z internetom stvari. Ker naprave IoT ustvarjajo veliko količino podatkov, bo umetna inteligenca, integrirana v te naprave, pomagala hitreje obdelati te podatke in zagotoviti boljše vpoglede v stranke.
• napredek na področju napovedne analitike. S pomočjo natančnejših napovedi bodo podjetja dobila bolj poglobljene informacije o vedenju in željah strank ter vpogled v prihodnje trende.
• robno računalništvo. Računalništvo na robu omogoča, da se podatki analizirajo bližje kraju nastanka (npr. v napravi, iz katere so bili zbrani). Ta pristop bo pomagal zagotoviti informacije v realnem času za aplikacije, kot sta personalizirano trženje in izboljševanje uporabniške izkušnje v trgovinah.
• zasebnost podatkov. Zaradi vse večje zaskrbljenosti glede varnosti podatkov, ki se uporabljajo, bo v prihodnjih trendih na področju avtomatizirane analitike nedvomno prostor za nove metode šifriranja in anonimizacijo osebnih podatkov strank.

Zaključne misli

Če povzamemo, je uporaba samodejne analitike za pridobivanje uporabnih informacij o vedenju strank dober način, ne le za pridobivanje vpogledov za samo podjetje, temveč tudi za dolgoročno povečanje zadovoljstva strank z vašim izdelkom.

S pomočjo ML in AI lahko razvrstite uporabnike po določenih podatkih, ugotovite, kaj je najboljše in najslabše pri vašem izdelku, samo s pregledovanjem objav v družabnih medijih, ali celo napovedujete, ali bo vašim strankam všeč nov izdelek, ki ga nameravate uvesti na trg. Pokrajina analitike umetne inteligence je široka, in če veste, s čim začeti, lahko naredite veliko.