ارائه دهنده دوره های آموزشی نرم افزاری
ارائه دهنده دوره های آموزشی نرم افزاری

کاربردهای داده کاوی در صنایع مختلف از جمله بازاریابی چیست؟

کاربردهای داده کاوی

کشف دانش درون داده‌ها آن هم در عصر اطلاعات یکی از هیجان‌انگیزترین و کلیدی‌ترین مفاهیمی است که روز به روز اهمیت بیشتری می‌گیرد.

اصولاً یک شرکت با داده‌های زیادی سروکار دارد. اکثر این داده‌ها از رفتار مشتریان بدست می‌آید و تنوع و حجم آن نیز تا حد زیادی به مقیاس کسب‌وکار وابسته است.

اطلاعات کلی مشتریان (سن، جنسیت، تحصیلات، محل زندگی و …)، دفعات خرید، میزان خرید، داده‌های شکایت‌ها و تماس با امور مشتریان همه از این قبیل داده‌ها هستند.

معمولاً همه‌ی شرکت‌ها انبوهی از این داده‌ها را ثبت و ضبط می‌کنند اما در اختیار داشتن این داده‌ها به تنهایی هیچ کمکی به کسب‌وکار نخواهد کرد.

هنر اصلی این است که به کمک تحلیل این داده‌ها که به آن داده‌کاوی یا دیتا ماینینگ (Data Mining) می‌گویند، الگوهای رفتاری مشتریان را پیدا کرد.

در حقیقت این داده‌ها حکم یک معدن طلا را دارند که باید از طریق داده‌کاوی به طلای آن دست پیدا کرد.

کاربرد داده کاوی چیست

در نوشتار قبلی به نام داده کاوی چیست و چرا مهم است؟ ما به ارائه تعریف و تاریخچه‌ای از داده کاوی پرداختیم و به الگوریتم‌هایی که در این شیوه مورد استفاده است، اشاره نمودیم.

در این مطلب قصد داریم به دور از اصطلاحات فنی و واژه‌های پیچیده، به زبان خودمانی به کاربردهای داده کاوی بپردازیم و چند مثال عملی هم ارائه کنیم.

کاربردهای داده کاوی چیست؟

داده‌کاوی (Data Mining) به معنای کشف دانش درون داده‌هاست.

اصولاً هر جایی که داده وجود داشته باشد داده‌کاوی نیز معنا می‌یابد؛ از قبیل: امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیل‌های مربوط به DNA، کشف ناهنجاری‌ها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، ورزش و سرگرمی، کتابداری و اطلاع‌رسانی، و خیلی حوزه‌های مختلف دیگر.

امروزه عملیات داده‌کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکت‌هایی که مشتریان در کانون توجه آنها قرار دارند، استفاده می‌شود.

استفاده از داده‌کاوی به این شرکت‌ها کمک می‌کند تا ارتباط عوامل داخلی (از جمله: قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان) را با عوامل خارجی (از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان) کشف نمایند.

حال اگر بخواهیم به فواید و آثار داده کاوی- به طور خلاصه که مناسب این نوشتار کوتاه باشد– اشاره کنیم، می‌توانیم این موارد را بیاوریم:

۱٫ شناخت مشتریان سودآور

با داده کاوی می‌توانید مشتریانی که بیشترین سود شما از آنها حاصل شده را شناسایی کنید و برای حفظ وفاداری مشتری تلاش کنید.

۲٫ بهینه‌سازی سبد محصول

شناخت محصولات پرفروش، محصولات سودآور و محصولات زیان‌ده از دیگر فواید داده کاوی است. با این کار می‌توانید در بهتر کردن سبد محصول خود اقدام کنید.

۳٫ شناخت مشتریان وفادار و قدیمی

می‌توانید بفهمید مشتریان قدیمی شما چه کسانی هستند و با چه برنامه‌ای خرید می‌کنند، چه کالایی را دوست دارند و چه کالایی باعث وفاداری آنها شده است.

۴٫ بررسی طول عمر مشتری

با استفاده از داده کاوی می‌توانید طول عمر مشتری و چرخه آن، میزان سود به دست آمده از هر مشتری در هر مرحله را بررسی کنید.

۵٫ شناسایی رفتار مشتری

اگر شما بتوانید رفتار مشتریان خود را بشناسید و آن را با ویژگی‌های مشتری تطابق دهید، قادر خواهید بود در زمینه بخش‌بندی و قسمت‌بندی بازار موفق عمل کنید.

اگر امروز بتوانید برای یک محصول خود به صورت مستند بخش‌بندی بازار انجام دهید در ادامه نیز در این امر موفق خواهید بود.

۶٫ بررسی عمکلرد یک برنامه بازاریابی

اگر می‌خواهید بدانید یک برنامه بازاریابی و تبلیغاتی که انجام داده‌اید چه اثرات آشکار و پنهانی داشته و برای انتخاب آن در آینده تصمیم بگیرید، بی‌شک داده کاوی بسیار مفید خواهد بود.

۷٫ کشف الگو و روند

با استفاده از داده کاوی و بررسی میزان خرید مشتریان می‌توانید الگوهای فصلی خرید را استخراج کنید، روند کاهش و یا افزایش آن را تحلیل کنید و در صورت نیاز اقدام اصلاحی انجام دهید.

۸٫ پیش‌بینی فروش

با استفاده از اطلاعات گذشته و بهره بردن از الگو و ارتباط میان داده‌ها می‌توانید فروش خود را در آینده پیش‌بینی کنید، روند فصلی فروش را بیابید و برای فروش یک محصول جدید دست به برنامه‌ریزی بزنید.

نمونه‌های اجرا شده داده‌کاوی

نمونه‌های اجرا شده داده‌کاوی

۱٫ در زمینه صنعت

شرکت فولادسازی پوهانگ (Pohang) کره جنوبی برای صرفه‌جویی در مصرف انرژی در کوره‌های بلند خود از الگوریتم‌های داده‌کاوی استفاده و در حدود ۱۵% از مصرف انرژی خود را کاهش داد.

این موضوع چند فایده داشت: ۳/۱ میلیون دلار صرفه‌جویی در هزینه‌های شرکت به ارمغان آورد، قیمت محصولات شرکت را کاهش داد، تعداد مشتریان را افزایش داد و به دنبال آن سود شرکت بیشتر شد.

۲٫ در هتل‌داری

یکی از هتل‌های مشهور در لاس‌وگاس آمریکا، برای بالا بردن رضایت مسافران از الگوریتم‌های داده‌کاوی استفاده کرد.

به این صورت که با استفاده از اطلاعات جمع‌آوری شده از مسافران به وسیله پرسشنامه، و آنالیز آن داده‌ها توانست عواملی که باعث می‌شد مسافران دوباره به این هتل باز گردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی آنها، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.

۳٫ در مدیریت ریسک

در یکی از بانک‌های بزرگ کانادا با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی، مدلی را برای داده‌ها ارائه داده و به وسیله نتایج آنالیز آن، مسئله مهم تقلب در حساب‌ها و چگونگی و میزان برگشت وام‌های داده شده توسط بانک را حل نمودند و تصمیمی صحیح را برای مشتری‌های جدید بانک گرفتند.

تفاوت داده و اطلاعات چیست

داده با اطلاعات چه فرقی دارد؟

بسیاری از مردم به اشتباه می‌پندارند که داده (Data) با اطلاعات (Information) تفاوت ندارد و عموماً این دو واژه را به جای هم استفاده می‌کنند.

داده می‌تواند شامل هر نوع کاراکتر از قبیل متن، عدد، کلمه، صدا و تصویر باشد و در صورتی که توسط انسان مشاهده شود لزوماً معنای خاصی هم در بر نخواهد داشت.

داده‌ها اغلب خام، دسته‌بندی و طبقه‌بندی نشده هستند و در صورتی که بخواهیم از آنها به صورت مستقیم استفاده کنیم عموماً بی‌فایده خواهد بود.

حال آنکه پس از طبقه‌بندی، دسته‌بندی و ساختاردهی به داده‌ها، اطلاعات به وجود می‌آید.

می‌توان از داده‌ها برای تصمیم‌گیری و یا ایجاد دانش در مورد یک مقوله استفاده کرد. اطلاعات عموما برای کاربر مفهوم دارد و قابل استفاده است.

جمع‌بندی

هرچه داده‌ی بیشتری از مشتریان کسب کنید، می‌توانید ارزش بیشتری به آنها پیشنهاد کنید؛ در نتیجه درآمد بیشتری به‌ دست می‌آورید.

داده کاوی در بازاریابی همان چیزی است که می‌تواند حکم یک یاری‌کننده را برای شما داشته باشد.

پس اگر شما هم جزء آن کسب‌و‌کارهایی هستید که روی گنجی از داده نشسته‌اید و هیچ‌کاری درباره‌ی آن نمی‌کنید، پیشنهاد می‌دهیم داده‌هایتان را تقسیم‌بندی کنید؛ یا خودتان این کار را انجام دهید یا کسی را استخدام کنید که به داده کاوی در بازاریابی تسلط داشته باشد.

هرچه هست، نتیجه شما را شگفت‌زده خواهد کرد.

منابع:
mgtsolution.com
chetor.com
vla.ir

دیدگاه خود را ثبت کنید

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