بازاریابیهوش تجاری

مثال‌هایی از کاربرد علم داده در بازاریابی

علم داده در بازاریابی می‌تواند برای بهینه‌سازی کانال، تقسیم‌بندی مشتری، هدف قرار دادن سرنخ‌ها و امتیازدهی پیشرفته آن‌ها، تعاملات در زمان واقعی و … با ارائه بینشی ارزشمند در مورد ترجیحات و رفتارهای مشتری مورد استفاده قرار گیرد.

داده‌ها برای اداره کسب و کارها هرگز بیشتر از امروزه در دسترس یا ضروری نبوده‌اند. تعداد فزاینده‌ای از منابع پیچیده، از شبکه‌های اجتماعی گرفته تا پایگاه داده‌های وب، کلان داده (Big Data) را در مقیاسی بی سابقه ارائه می‌دهند.

دانشمندان داده، که داده‌ها را پردازش و ترجمه می‌کنند، ظهور کرده‌اند و صاحبان کسب و کارها را قادر می‌سازند با استفاده از این اطلاعات جدید و ارزشمند، استراتژی‌های بازاریابی خود را ایجاد کنند.

درک ارزشی که علم داده می‌تواند به کسب و کارشما بیفزاید، اکنون فوق‌العاده مهم است. به همین دلیل، ما ۱۰ مثال از کاربرد علم داده در بازاریابی آورده‌ایم که به شما کمک می‌کند پتانسیل آن را درک کنید.

علم داده چیست؟

علم داده یک مطالعه بین رشته ای است که حجم زیادی از داده ها را با استفاده از ابزارهای مدرن بررسی می کند. هدف آن ارائه یک نگاه جامع ، کامل و تصفیه شده در داده های خام است. این تجارت را قادر می سازد تا مستقیماً بر آن دیدگاههایی متمرکز شود که مستقیماً بر نحوه عملکرد کسب و کار شما تأثیر می گذارد ، به شما کمک می کند آینده را پیش بینی کنید و تصمیمات موثر بازاریابی را برای شما فراهم می کند.

گرایش‌های جدید در زمینه علم داده، منعکس‌کننده امکانات رو به رشد کسب و کارها چه در حوزه خدمات مشتری، توسعه محصول یا ارزش مشتری است.

اکنون بیایید بررسی کنیم که چگونه می‌توان از علم داده در بازاریابی استفاده کرد.

۱- بهینه‌سازی کانال

در طول سال‌ها، بینش کلیدی که کسب و کارها در مورد مشتریان خود جمع می‌کنند، در درجه اول سن، مکان و جنسیت آن‌ها بوده است. این جزئیات تصور بسیار کمی راجع به اینکه مشتری کیست و چه می‌خواهد، به کسب و کارها و بازاریابان آن‌ها می‌دهد.

علم داده در قالب ابزاری مانند تجزیه و تحلیل میل (یا سبد بازار)، می‌تواند تصویری بسیار دقیق‌تر از نوع شخصی که کسب و کار به دنبال جذب آن است و بهترین مکان برای بازاریابی آن‌ها بدهد.

می‌توان از طریق تجزیه و تحلیل دقیق تعامل با مشتری در شبکه‌های اجتماعی او، یک داستان یا مسیر خاص را ایجاد کرد. این مسیر هرگونه فرصت از دست رفته در یوتیوب، اینستاگرام، پینترست یا هر کانال دیگری را که مورد استقبال مشتری ایده‌آل شما قرار دارد برجسته می‌کند، جایی که تبلیغات و محتوا بر آن‌ها بیشترین تأثیر را خواهد داشت.

۲- تقسیم‌بندی مشتری

شناخت نیازهای مختلف مشتریان برای یک برنامه بازاریابی موثر ضروری است. مشتریان هرگز به طور دقیق یکسان نیستند، اما نقاط درد، خواسته‌ها و آرزوهای آن‌ها را می‌توان به روش‌های مفیدی برای اطلاع‌رسانی استراتژی‌های بازاریابی و محرک تبدیل‌ها گروه‌بندی کرد.

مشتریان می‌توانند بر اساس ویژگی‌هایی مانند موقعیت مکانی، الگوی خرید تاریخی و نحوه پیمایش در وب سایت شما تقسیم‌بندی شوند. دانشمندان داده می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین خاص، هم ارزش بالقوه هر گروه مشتری ایده‌آل را تعیین کنند و هم اینکه کدام محصولات به احتمال زیاد برای آن‌ها جذاب هستند. سپس این می‌تواند استراتژی محتوای شما، بهینه‌سازی کانالتان و هدف‌گذاری پیشرفته را به شما اطلاع دهد.

۳- هدف‌گیری سرنخ‌ها و امتیازدهی پیشرفته آن‌ها

دسترسی به مشتریان بالقوه مناسب در زمان دقیق و درست به عنوان چالش‌برانگیزترین قسمت از روند بازاریابی دیجیتال شناخته شده است. علم داده و سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تجزیه و تحلیل مشتری را بسیار ساده کنند.

از طریق تجزیه و تحلیل گسترده از داده‌های بازاریابی جمع‌آوری‌شده شما در کنار بینش از کتابخانه‌های داده، دانشمندان داده می‌توانند پیش‌بینی کنند که کدام پیشنهادات یا محصولات بیشترین جذابیت را برای مشتریان مختلف در زمان‌های متفاوت دارد.

ارزش بالقوه هر مشتری و مشتری بالقوه را می‌توان امتیاز داد، این به عواملی مانند رفتارهای مشتریان مشابه در گذشته، انتخاب کلمه آن‌ها هنگام تعامل با شما و ویژگی‌های گروه مشتری بستگی دارد.

این فرآیند شما را از هدر دادن بخشی از بودجه بازاریابیتان در حدس و آزمون و خطا نجات می‌دهد.

سپس اثربخشی هر الگوریتم پیش‌بینی‌شده برای اطلاع از تصمیمات آینده بازاریابی، از جمله محصولات یا خدمات جدیدی که برای ایجاد انتخاب می‌کنید، ادامه خواهد یافت. اجرای هدف‌یابی سرنخ با یک مدل یادگیری ماشین، این فرایند را به یک راه‌حل نهایی برای هدف تبدیل می‌کند که به طور مداوم در حال اصلاح و بهبود است.

۴- تعامل و تجزیه و تحلیل در زمان واقعی

استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده در طول زمان برای اطلاع از تصمیمات بازاریابی فوایدی دارد، اما تأخیر در جمع‌آوری این داده‌ها می‌تواند کسب و کارها را عقب نگه دارد.

تجزیه و تحلیل در زمان واقعی، کسب و کارها را قادر می‌سازد تا رفتار مشتری را همانطور که اتفاق می‌افتد، اندازه‌گیری و پردازش کنند و بینش معنی‌دار و عملی در مورد زمان تبدیل مشتری ارائه دهند. تجزیه و تحلیل‌های زمان واقعی همچنین با نوسان بازاری که بر آن تمرکز دارید، امکان پاسخگویی سریع‌تر را فراهم می‌کنند و در درازمدت باعث صرفه‌جویی در هزینه و بازاریابی می‌شوند.

دو روش اصلی که تجزیه و تحلیل زمان واقعی می‌تواند در بازاریابی استفاده شود عبارتند از:

  • ارسال پیشنهادات و مشوق‌های هدفمند به مشتریان مناسب در هنگام حضور در فروشگاه یا در وب سایت شما
  • استفاده از رفتار مشتری برای درک اینکه چه وقت و چرا فروش از بین می‌رود یا انجام می‌شود

۵- استراتژی محتوا

طراحی یک استراتژی بازاریابی محتوای موثر برای جذب سرنخ‌های جدید، گاهی اوقات می‌تواند دشوار و بی‌اثر به نظر برسد.

بدون داده‌ها و تجزیه و تحلیل برای حمایت از یافته‌ها، تقریباً غیرممکن است که بتوان دقیقاً آنچه مشتریان لذت می‌برند را تعیین کرد؛ حتی اگر پاسخ و نرخ تبدیلی که از محتوای خود دریافت می‌کنید بالا باشد.

این همان جایی است که علم داده وارد می‌شود. اگرچه برای درک واقعی کیفیت محتوای شما هنوز آزمایش لازم است، اما روش‌هایی مانند تست سریالی به شما این امکان را می‌دهد که با موثرترین و کمترین زمان و با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت، این کار را انجام دهید.

آزمایش سریالی به شما کمک می‌کند بر جزئیاتی به کوچکی انتخاب کلمه و رنگ، متمرکز شوید. سپس تکنیک‌هایی مانند پیش‌بینی سری‌های زمانی می‌توانند به شما کمک کنند پیش‌بینی نمایید که این گزینه‌های خلاقانه در تمام سیستم‌عامل‌ها بیشترین تأثیر را خواهند داشت یا خیر. این امر به شما امکان می‌دهد که محتوای کاملاً بهینه‌شده را دقیقاً در زمان مناسب در مقابل افراد مناسب قرار دهید.

۶- تحلیل احساسات

ایجاد شهرت مثبت برای کسب و کار یا برند امری حیاتی است.

عکس‌العمل اولیه مشتری وقتی کانال‌های رسانه اجتماعی یا وب سایت شما را پیدا می‌کند، می‌تواند تا حد زیادی در ایجاد دیدگاه مثبت نسبت به شما حتی قبل از تجربه خدماتتان کمک کند. این واکنش اغلب با بررسی یا پاسخ‌هایی که دیگران ارائه می‌دهند شکل می‌گیرد.

یک راه اصلی برای اطمینان از اینکه بر شهرت خود کنترل دارید این است که از طریق تجزیه و تحلیل احساسات، به شکل گرفتن آن‌ها کمک کنید. اگرچه این کار به صورت دستی انجام می‌شود، الگوریتم‌های یادگیری ماشین سرعت و اثربخشی این تجزیه و تحلیل داده‌ها را بسیار افزایش می‌دهند.

مقادیر خاص (منفی، خنثی یا مثبت) را می‌توان به کلمات منفرد اختصاص داد، تا به هر پست در رسانه‌های اجتماعی یک امتیاز را بر اساس واکنش‌های موجود در بخش نظرات بدهید. همین نظریه را می‌توان برای نامه‌نگاری از طریق ایمیل، مرورهای گوگل و حتی مکالمات تلفنی با استفاده از تجزیه و تحلیل گفتار به متن استفاده کرد.

این امر می‌تواند به شما کمک کند محصولات، خدمات یا تلاش‌های بازاریابی در شبکه‌های اجتماعی را که واکنش‌های مورد نظر شما را از مشتریان احتمالیتان برانگیخته است، متمایز کرده و تعیین کنید که چه مشکلی در خدمات مشتری وجود دارد.

۷- حفظ وفاداری مشتری

حفظ وفاداری مشتری و ایجاد ارزش مادام‌العمر برای مشتری متوسط ​​شما به طور بالقوه کاربرد سودآورتری در بودجه بازاریابی نسبت به صرف هزینه برای خرید مشتری کاملاً جدید دارد.

مدل‌های علم داده و یادگیری ماشین می‌توانند به کسب و کارها کمک کنند سه چیز را شناسایی نمایند که ممکن است به بهبود وفاداری مشتری کمک کند:

  • بهترین اقدام یا پیشنهاد بعدی برای هر مشتری در هنگام تعامل با وب سایت یا محصول شما
  • مشتری چگونه ممکن است در یک شرایط خاص واکنش نشان دهد
  • اگر مشتری برنگردد به چه دلیل بوده است

پس از کشف این سه مورد، می توانید بسیاری از مشکلات را که ممکن است موجب عدم تمایل مشتریان به بازگشت شود حل کنید، توصیه‌های خودکار را برای مشتریانی که قبلاً از شما خرید کرده‌اند تنظیم کرده و در صورت ایجاد تعامل خاص، بهترین اقدامات را پیش‌بینی کنید.

بازاریابی برای مشتری به لطف در دسترس بودن داده‌های وی، که قبلاً از تجربه خود با شما لذت برده آسان‌تر و ارزان‌تر از بازاریابی به سرنخ سرد است.

۸- تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌شده، مدل‌های یادگیری ماشین (و بعضاً به طور کلی هوش مصنوعی) را گردآوری کرده و پیش‌بینی می‌کنند که در شرایط خاص چه اتفاقی ممکن است رخ دهد که بر روی کسب و کار شما و مشتری تأثیر بگذارد.

با وجود تجهیزات اینترنت اشیا (IoT) بیش از هر زمان دیگر، هرگز داده‌های زیادی مبنی بر پایه‌گذاری این پیش‌بینی‌ها وجود نداشته است و بنابراین، به طور گسترده، پیش‌بینی‌هایی که با وجود یک سیستم مناسب امکان‌پذیر است، هرگز دقیق‌تر نبوده‌اند.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی می‌تواند به کسب و کارها کمک کند کارهای زیر را انجام دهند:

  • مشتریانی را که ارزش پتانسیل بالاتری برای طول عمر و یا نرخ رویگردانی پایین‌تری دارند، هدف قرار دهید.
  • توزیع محتوا با موفقیت برای مخاطبان مناسب
  • تعیین اثربخشی کمپین‌های تبلیغاتی دیجیتال قبل از انتشار

۹- موتورهای توصیه

موتورهای توصیه از طریق یک سیستم تجزیه و تحلیل پیش‌بینی موفق کار می‌کنند.

دو نوع موتور توصیه وجود دارد:

  • فیلتر کردن مشارکتی
  • فیلتر کردن مبتنی بر محتوا

موتور توصیه مبتنی بر فیلتر کردن مشارکتی، صرف نظر از نوع، محصولات را براساس عادت خرید سایر مشتریان به مشتریان پیشنهاد می‌دهد. موتور توصیه فیلتر کردن مبتنی بر محتوا، از نوع و توضیحات محصول آگاهی بیشتری دارد و محصولاتی را شبیه به یکدیگر توصیه می‌کند.

هر دو نوع موتور توصیه جنبه‌های منفی دارند. موتور مشارکتی به طور بالقوه محصولی را پیشنهاد می‌کند که با نیاز دقیق مشتری در آن زمان مطابقت نداشته و موتورهای مبتنی بر محتوا محصولات بسیار مشابه را به جای فروش بالا توصیه می‌کنند.

بنابراین بیشتر کسب و کارها از ترکیبی از این دو استفاده می‌کنند و محصولاتی را بر اساس نوع، توضیحات و محبوبیت گذشته برای مشتریان مشابه پیشنهاد می‌دهند.

۱۰- بهینه‌سازی بودجه بازاریابی

هدف کلی علم داده این است که اطمینان حاصل شود هر سهم بودجه بازاریابی کسب و کار شما به روشی مفید صرف می‌شود که سود را به حداکثر می‌رساند.

با بهینه‌سازی افرادی که محصولات خاص را برای آن‌ها بازاریابی می کنید و زمان انجام این کار، کسب و کار شما می‌تواند از صرف هزینه برای استراتژی‌های بازاریابی جلوگیری کند.

همه مثال‌های بالا می‌توانند در دستیابی به این مهم کمک کنند، که به شما این امکان را می‌دهد که یک برنامه بازاریابی هوشمندانه، جامع و اغلب خودکار تنظیم کنید که شامل همه موارد از شناسایی پایگاه مشتری تا تعیین تأثیر آب و هوا بر فروش یک محصول خاص است.

کاربردهای علم داده در بازاریابی

در اینجا نمونه‌هایی از شرکت‌هایی که از علم داده در بازاریابی استفاده می‌کنند آورده شده است.

نتفلیکس

یکی از اولویت‌های اصلی یک سرویس اشتراک محتوا مانند نتفلیکس، بازگرداندن بازدیدکنندگان برای موارد بیشتر است.

موتور توصیه تفلیکس دقیقاً به همین منظور ارائه می‌شود و فیلم ها و سریال‌های جدیدی را براساس تاریخچه مشاهده کاربران پیشنهاد می‌کند. اگرچه اثر دست اول برای کاربر مفید و شخصی است، اما هدف نهایی این است که کاربر ماه به ماه اشتراک بخرد.

اسپاتیفای

مشابه نتفلیکس، اسپاتیفای با ارائه راه‌های جدید و جالب برای کشف موسیقی، مشترکان خود را حفظ می‌کند. تفاوت بزرگ بین این دو سیستم عامل مقدار زیاد محتوای پیشنهای اسپاتیفای در مقایسه با نتفلیکس است.

در نتیجه، جستجو به صورت دستی برای یافتن موسیقی جدیدی که از آن لذت خواهید برد در اسپاتیفای بسیار دشوارتر از یافتن یک فیلم یا سریال جدید در نتفلیکس است.

یک ابتکار با هدف حل این مشکل، لیست پخش Discover Weekly است. هر دوشنبه، یک لیست پخش برای هر کاربر بنا به عادت‌های موسیقیایی کاربران مشابه ساخته می‌شود.

به همین ترتیب، Release Radar به کاربران اجازه می‌دهد تا در مورد نسخه‌های جدید هنرمندانی که اسپاتیفای می‌داند از آن‌ها لذت می‌برند، به روز باشند و Daily Mix آهنگ‌هایی را که کاربر قبلاً به آن‌ها گوش داده با موسیقی جدید ترکیب و آن‌ها را ترغیب می‌کند بیشتر جستجو کنند. همه این ایده‌ها حساب کاربر را بدون هیچ گونه اقدامی از سوی او، به روز و جالب نگه می‌دارند.

مزایای استفاده از علم داده در بازاریابی

در دنیای دیجیتال کنونی، حذف علم داده از برنامه بازاریابی می‌تواند تصمیمی پرهزینه باشد. مزایای علم داده بیشتر از هرگونه هزینه اولیه استخدام یا تنظیم خواهد بود.

این مزایا شامل موارد زیر است:

  • صرف وقت و هزینه کمتر در برنامه‌های بازاریابی آزمایش و خطا
  • هدف قرار دادن با ارزش‌ترین مشتری‌ها
  • افزایش ارزش مادام‌العمر مشتری
  • آموختن سریع از بازخورد مشتری
  • پیش‌بینی اینکه کدام محصولات و خدمات در آینده محبوب خواهند شد
  • اصلاح تبلیغات دیجیتالی
  • تبدیل سرنخ‌های بیشتر با فروش متقابل

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن