Використання автоматизованої аналітики для отримання інформації про клієнтів

Вступ

Сьогодні бізнес працює з великими обсягами даних, і щоб залишатися на плаву, він повинен знати, як змусити ці дані працювати на нього. Це хороший спосіб досягти успіху, адже коли ви можете аналізувати дані, які ви створюєте та збираєте, ви можете приймати кращі рішення, такі як маркетингові стратегії, покращення користувацького досвіду на вашому веб-сайті або навіть перевірити, які сторінки приносять вам найбільше відвідувачів, і знайти способи збільшити їх кількість ще більше.

Отже, які методи ви можете використовувати, щоб отримати ці проаналізовані дані з великих наборів даних? Які переваги дає цей тип аналізу в отриманні клієнтських інсайтів та прогнозному аналізі? І, нарешті, яких викликів і тенденцій слід очікувати, починаючи роботу з автоматизованим аналізом даних? Давайте зануримося!

Методи збору та аналізу даних в автоматизованій аналітиці

Автоматизована аналітика - це потужний інструмент, який також має безліч методів і способів збору даних. Оскільки кожен підхід підходить для різних способів отримання інформації, а також для різних цілей, корисно знати, що кожен з них використовує в процесі і як ви можете використовувати їх на свою користь.

Джерело: Clicdata

Методи збору даних, що використовуються в автоматизованому аналізі:

• веб-скрепінг. Найпопулярніший спосіб отримання даних з веб-сторінок.

Веб-скрепінг можна виконувати як вручну, так і автоматично, але якщо мова йде про великі обсяги даних, то краще автоматизувати його. Для веб-скрепінгу вам потрібно мати уявлення про бібліотеки Python BeautifulSoup і Scrapy, а також базові знання про структуру HTML, щоб мати змогу отримати правильні дані.

Варіант використання: веб-сайт електронної комерції може використовувати веб-скрепінг для збору інформації, наприклад, інформації про товари, ціни та відгуки клієнтів з веб-сайтів конкурентів.

• API. API можуть бути хорошим варіантом для отримання інформації з веб-сайтів (зовнішніх сервісів, додатків), оскільки вони дозволяють автоматизованим системам запитувати дані і отримувати їх безпосередньо з іншого програмного забезпечення (сервісу).

API є популярними опціями на платформах соціальних мереж (наприклад, Twitter API або Facebook Graph API), оскільки вони дозволяють компаніям, які їх використовують, отримувати аналітичні дані, такі як статистика взаємодії з клієнтами, тенденції та відгуки.

Призначення: API дозволяють компаніям запитувати сервіси соціальних мереж і отримувати необхідну інформацію у форматах JSON або XML, яку можна легко обробити пізніше.

• транзакційні дані. Цей варіант означає, що дані збираються з транзакцій, які включають продажі, покупки та онлайн-платежі. Тут допомагають розширені аналітичні інструменти, такі як бази даних SQL, рішення для зберігання даних або навіть спеціалізоване аналітичне програмне забезпечення (наприклад, Tableau або Microsoft Power BI), оскільки вони створені для управління та аналізу цього типу даних.

Варіант використання: роздрібний продавець може використовувати цей спосіб вилучення даних для отримання та аналізу даних з транзакцій продажу. Це може допомогти їм виявити деякі приховані шаблони покупок, тенденції доходів або навіть поведінку клієнтів, щоб згодом персоналізувати свою маркетингову стратегію для збільшення продажів.

Технології в автоматизованій аналітиці

Існує багато способів аналізу зібраних даних. У більшості випадків аналітики даних використовують машинне навчання (ML) для автоматизованого аналізу, обробку природної мови (NLP) для аналізу настроїв, інтелектуальний аналіз даних для аналізу великих обсягів даних і отримання значущих інсайтів, а також предиктивний аналіз для прогнозування тенденцій і поведінки клієнтів. Нижче ми поговоримо про кожен з цих підходів докладніше:

• алгоритми машинного навчання. Алгоритми ML лежать в основі автоматизованої аналітики. Вони допомагають аналізувати дані та знаходити закономірності, які роблять прогнози на основі проаналізованих даних. Наприклад, якщо ви займаєтеся роздрібною торгівлею, використовуйте ML для прогнозування купівельної поведінки клієнтів на основі того, як вони купували свої попередні товари.
• обробка природної мови (NLP). Оскільки простий аналіз даних не завжди дає хороші інсайти, варто спробувати використовувати NLP. Це підхід, який дозволяє проаналізувати набір даних, що включає текст, наприклад, відгуки, пости в соціальних мережах або навіть тікети служби підтримки, щоб отримати корисну інформацію про продукт. Якщо конкретніше, якщо ви хочете дізнатися, чи подобається/не подобається клієнту ваш продукт, ви можете отримати ці дані, дозволивши НЛП шукати емоційно забарвлені фрази та слова, щоб згрупувати їх на негативні, нейтральні та позитивні, і, зрештою, отримати краще уявлення про ваш продукт.
• інтелектуальний аналізданих. Він призначений для тих, кому потрібно проаналізувати великі обсяги даних і знайти значущі закономірності, взаємозв'язки та аномалії. Цей підхід часто використовують для управління ризиками, виявлення шахрайства та сегментації ринку.
• предиктивнааналітика. Цей підхід означає, що ви дозволяєте автоматизованим системам отримувати історичні дані, які зберігалися раніше, аналізувати їх і прогнозувати майбутні тенденції та поведінку клієнтів. Це популярний варіант для бізнесу, який працює з фінансовими даними, прогнозуванням попиту та оцінкою ризиків.

Способи обробки та інтерпретації даних про клієнтів

Починаючи використовувати автоматизований аналіз, добре знати, що саме ви хочете робити з проаналізованими даними. Тут ми створили список способів обробки зібраних даних для інтерпретації поведінки клієнтів:

• сегментація - поділ клієнтів на групи за певними характеристиками (демографічними, купівельними звичками, інтересами). Це хороший варіант для бізнесу, який шукає цільовий маркетинг/персоналізовані пропозиції.
• поведінкова аналітика - аналізуйте поведінку користувачів на вашому сайті, щоб краще зрозуміти, чи потрібно покращувати навігацію на сайті, покращувати користувацький досвід або розробляти кращі маркетингові стратегії.
• аналіз настро їв - отримуйте інформацію про ваш продукт із соціальних мереж, відгуків та рецензій. Це може допомогти вам попрацювати над негативними аспектами вашого продукту або послуги, покращити його якість, якщо це необхідно, тощо.

Переваги автоматизованої аналітики для розуміння поведінки клієнтів

Автоматизована аналітика має багато переваг, які є дуже корисними, особливо якщо ви вирішили почати використовувати великі набори даних, щоб покращити поведінку та досвід ваших клієнтів.

Вона не лише допомагає обробляти величезні масиви даних за лічені хвилини, але й дає цінні поради на основі цих даних. У цій статті ми обговоримо основні переваги використання автоматизованої аналітики і те, як вона може допомогти вашій компанії.

Джерело: Канари

Обробка великих обсягів даних

Однією з переваг, яка дуже допомагає, є можливість аналізувати великі обсяги даних, які часто сягають терабайт або петабайт - саме там, де традиційні способи аналізу даних насправді не працюватимуть.

Алгоритми та фреймворки ML, такі як Apache, Hadoop та Spark, можуть допомогти вам працювати з даними швидко та ефективно, оскільки ці технології використовують хмарні середовища для роботи над завданнями, що значно прискорює процеси.

Ефективність і швидкість

Аналіз, на який могли піти тижні або місяці, тепер можна виконати за лічені секунди завдяки штучному інтелекту, який є базовим компонентом автоматизованого аналізу. Наприклад, штучний інтелект може швидко переміщатися між платформами, збираючи дані про клієнтів - соціальні мережі, дзвінки в службу підтримки та взаємодію на веб-сайтах. Завдяки такому швидкому підходу компанії тепер можуть отримувати цінну інформацію, щоб приймати кращі рішення на основі наявних даних.

Знаходьте приховані закономірності та тенденції

Алгоритми машинного навчання також добре знаходять закономірності та тенденції, які можуть бути пропущені при ручному аналізі. Використовуючи ML, ви можете отримати тонкі моделі поведінки та вподобання і навіть передбачити майбутні тенденції. Наприклад, алгоритми кластеризації можуть сегментувати клієнтів на групи зі схожою поведінкою або вподобаннями, що може бути пропущено при використанні повністю ручного аналізу.

Прогностичні інсайти

Предиктивний аналіз використовує історичні дані, які має бізнес, щоб передбачити майбутню поведінку клієнтів. Він включає в себе такі методи, як

• регресійний аналіз;
• дерева рішень;
• нейронні мережі.

Вони корисні для тих, хто хоче запустити новий продукт і хоче спрогнозувати можливу реакцію клієнтів, ймовірність відтоку та життєву цінність. Це також хороший спосіб персоналізувати взаємодію з клієнтами та скоригувати бізнес-стратегії.

Кращий клієнтський досвід

Нарешті, остання перевага полягає в тому, що чим краще зроблений аналіз, тим краще ви розумієте своїх клієнтів. За допомогою алгоритмів персоналізації ви можете легко адаптувати рекомендації щодо продуктів, маркетингові повідомлення та багато іншого до конкретного клієнта, таким чином підвищуючи рівень залученості, користувацький досвід та загальне емоційне сприйняття вашої компанії.

Типи інформації, отриманої за допомогою автоматизованої аналітики

Які типи інформації можна отримати за допомогою автоматизованої аналітики? Їх багато, тож давайте дізнаємось тут.

Джерело: Great Learning

Демографічні показники та сегментація клієнтів

Інструменти аналітики використовують алгоритми для пошуку наступної інформації:

• вік;
• стать;
• місцезнаходження;
• освіта;
• рівень доходу.

ML використовує ці та багато інших факторів для створення кращої сегментації, допомагаючи вам більш персоналізовано підходити до кожної групи клієнтів. Наприклад, алгоритм дерева рішень класифікує користувачів на різні сегменти, щоб згодом ви могли створювати більш таргетовані маркетингові стратегії.

Моделі та поведінка покупців

Автоматизована аналітика використовує такі методи, як вивчення правил асоціацій (наприклад, алгоритми Apriori та Eclat), щоб побачити взаємозв'язок між різними продуктами та купівельними звичками клієнтів.

Наприклад, аналіз ринкового кошика - чудовий спосіб з'ясувати, які товари найчастіше купують разом, а також аналіз часових рядів, що дозволяє проаналізувати тенденції продажів у часі та передбачити коливання попиту.

Відгуки клієнтів та аналіз настроїв

За допомогою аналізу настроїв ви дізнаєтеся про почуття та думки клієнтів за допомогою НЛП. Що використовує НЛП для аналізу настроїв:

• відгуки клієнтів;
• огляди;
• пости в соціальних мережах, пов'язані з продуктом.

Алгоритми НЛП, такі як мережі LSTM (Long Short-Term Memory - довготривала короткочасна пам'ять), працюють над зібраним текстом, класифікуючи його на основі слів, пов'язаних з емоціями, на позитивні, негативні та нейтральні. Завдяки такому підходу компанія може отримати комплексне розуміння того, як сприймається її продукт - позитивно чи негативно, і що саме їй слід покращити, щоб зробити його кращим.

Взаємодія в Інтернеті та цифровий слід

Знання того, як користувачі взаємодіють з вашим веб-сайтом/продуктом, є дуже важливим, і такі інструменти, як Google Analytics, можуть допомогти вам у цьому. Вони відстежують взаємодію користувачів, яка включає відвідування веб-сайту, шаблони кліків та активність у соціальних мережах, щоб знайти, наприклад, найпопулярніші сторінки або функції, час, проведений на сторінці, показник відмов тощо. Це все корисно, коли ви хочете покращити свій веб-сайт, але не знаєте, з чого почати.

Виклики при впровадженні автоматизованої аналітики та рішень

З великою кількістю переваг і варіантів використання автоматизованої аналітики з'являються і проблеми, які також потребують вирішення. Продовжуйте гортати і дізнайтеся про те, що може стати перешкодою на вашому шляху до автоматизованої аналітики даних.

Джерело: Millimetric

Занепокоєння щодо конфіденційності даних

Автоматизація даних часто означає роботу з конфіденційними даними. Це одна з причин, чому багато хто висловлює своє занепокоєння. Одним із способів запобігти витоку даних є використання технологій шифрування, таких як SSL/TLS для даних під час передачі та AES для даних у стані спокою.

Компанія також повинна дотримуватися таких нормативних актів, як GDPR та CCPA (вони забезпечують суворі рекомендації щодо збору, обробки та зберігання даних).

Потреба у кваліфікованому персоналі

Якщо ви вирішили використовувати автоматизовану аналітику даних, переконайтеся, що у вашому штаті є фахівці з досвідом роботи в галузі науки про дані, машинного навчання та технологій великих даних. Якщо у вас немає часу на пошук професійного аналітика даних, інвестуйте в програми навчання та розвитку для підвищення кваліфікації наявного персоналу.

Крім того, ви можете використовувати одну з багатьох аналітичних платформ, які мають зручний інтерфейс і, як правило, є більш доступними для широкої аудиторії (наприклад, AWS SageMaker або Google Cloud AI).

Точність та актуальність даних

Останній пункт здебільшого пов'язаний з якістю даних, які використовуються. Наприклад, якщо дані не очищені належним чином, мають занадто багато прогалин або просто не є релевантними, отримані в результаті інсайти не принесуть вам жодної користі.

Щоб зробити набір даних придатним для аналізу, регулярно очищайте, перевіряйте та стандартизуйте його. Не забувайте використовувати автоматизовані інструменти для перевірки якості даних, які можуть виявляти і виправляти помилки, дублікати і невідповідності в даних. Оскільки ML-моделі навчаються на даних, які ви їм надаєте, переконайтеся, що ці дані якісні.

Майбутні тенденції та прогнози в автоматизованій аналітиці

Оскільки все більше компаній починають інтегрувати AI та ML у свій робочий процес, ми можемо з упевненістю сказати, що майбутнє автоматизованого аналізу - світле. Від інтеграції AI/ML до використання периферійних обчислень - все буде працювати для отримання найкращих інсайтів.

Тенденції в автоматизованій аналітиці

Тут ми розглянемо тенденції, які будуть значно зростати в майбутньому:

• Інтеграція AI та ML з IoT. Оскільки пристрої Інтернету речей генерують велику кількість даних, ШІ, інтегрований у ці пристрої, допоможе швидше обробляти ці дані та надавати кращі уявлення про клієнтів.
• Розвитокпредиктивної аналітики. За допомогою більш точних прогнозів бізнес отримає більш глибоку інформацію про поведінку клієнтів, їхні вподобання та уявлення про майбутні тенденції.
• периферійніобчислення. Граничні обчислення дозволяють аналізувати дані ближче до місця, де вони генеруються (наприклад, безпосередньо всередині пристрою, з якого вони були зібрані). Такий підхід допоможе надавати інформацію в режимі реального часу для таких додатків, як персоналізований маркетинг та покращення клієнтського досвіду в магазині.
• конфіденційністьданих. Немає сумнівів, що у зв'язку зі зростаючим занепокоєнням щодо безпеки даних, які використовуються, в майбутніх тенденціях автоматизованої аналітики обов'язково знайдеться місце для нових методів шифрування, а також анонімізації персональних даних клієнтів.

Заключні думки

Підводячи підсумок, використання автоматизованої аналітики для отримання корисної інформації про поведінку клієнтів - це хороший спосіб не тільки отримати інсайти для самого бізнесу, але й підвищити задоволеність клієнтів вашим продуктом у довгостроковій перспективі.

За допомогою машинного навчання та штучного інтелекту ви можете класифікувати користувачів за певними даними, знаходити найкраще та найгірше у вашому продукті, просто проаналізувавши пости в соціальних мережах, або навіть мати майбутні прогнози щодо того, чи сподобається вашим клієнтам новий продукт, який ви збираєтесь випустити. Можливості ШІ-аналітики дуже широкі, і коли ви знаєте, з чого почати, ви можете досягти великих успіхів.