یکی از مهمترین و اصلی‌ترین کاربردهای داده کاوی در علم بازاریابی (مارکتینگ) است، چرا که داده کاوی با توجه به حجم انبوه داده‌ها، ابزار مناسبی برای شناسایی مشتریان و کشف نیازهای آنان محسوب می‌شود.
امروزه شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌توانند از طریق کانال‌های مجازی (تلفن همراه، اپلیکیشن، وب‌سایت، شبکه‌های اجتماعی و غیره) داده‌های بسیار زیادی از مشتریان خود به دست آورند.
واضح است که این داده‌ها اولاً بسیار ارزشمند هستند و ثانیاً باید به «اطلاعات» پخته تبدیل شوند.
در نوشتار قبلی به نام کاربردهای داده کاوی در صنایع مختلف از جمله بازاریابی چیست؟ جسته گریخته به برخی کاربردهای داده کاوی در بازاریابی اشاره کردیم و چند نمونه‌ی اجرا شده را نیز بیان نمودیم.
در نوشتار فعلی، نگاه عمیق‌تری به این مقوله داریم.
مدل‌های داده کاوی
داده کاوی در بازاریابی مدل‌های مختلفی دارد که در اینجا به چهار مورد اصلی آنها اشاره می‌شود:
1. دسته‌بندی (Classification)
دسته‌بندی از رایج‌ترین تکنیک‌های داده کاوی است و به معنای ایجاد مدلی برای پیش‌بینی رفتار مشتریان بر اساس طبقه‌بندی رکوردهای داده به دسته‌های از پیش تعیین شده می‌باشد.
2. خوشه‌بندی (Clustering)
خوشه‌بندی مشتریان به شما کمک می‌کند که بتوانید افرادی را که دارای ویژگی‌های مشترک هستند، در یک پایگاه داده گرداوری کنید.
این ویژگی مشترک می‌تواند سن، جنسیت، موقعیت جغرافیایی (محل سکونت)، سطح تحصیلات و غیره باشد.
به عنوان مثال، با استفاده از این تکنیک شما می‌توانید یک تبلیغ هدفمند را به دسته‌ای از مخاطبان همگن ارسال کنید، مثل نوجوانان، مادران جوان و یا افراد بازنشسته.
3. پیش‌بینی (Prediction)
پیش‌بینی آینده، آرزوی هر بازاریاب است!
ما با استفاده از داده کاوی، ریاضیات، منطق و برخی تکنیک‌های دیگر، می‌توانیم تا حدودی سیر رویدادهای آتی حوزه‌ای که در آن به کسب و کار مشغول هستیم را تخمین بزنیم.
از سوی دیگر، با این تکنیک‌ها می‌توان نیازها، محصولات و سرویسهای مورد تقاضای مشتری در آینده را نیز تا حدودی پیش‌بینی کرد.
4. مصورسازی (Visualization) یا بازنمایی بصری داده‌ها
مصورسازی یا بازنمایی بصری داده‌ها روشی است که با آن، سردرگمی کار با حجم زیاد داده‌ها کاهش می‌یابد.
این روش به معنای استفاده از ابزارهایی برای ترسیم داده‌هاست که باعث می‌شود در نهایت، کار با این اطلاعات آسان‌تر و سریع‌تر صورت بگیرد.
بازاریاب‌ها و مدیران شرکت‌ها با استفاده از این متدها می‌توانند نیازهای اطلاعاتی خود را برطرف سازند.
به عنوان مثال، داده کاوی می‌تواند سرعت پاسخ سازمان به درخواست مشتریان را افزایش دهد زیرا این تکنیک قادر است مشتریان را با ویژگی‌های مختلفشان دسته‌بندی کند.
برخی فواید عملی داده کاوی در بازاریابی
1. تحلیل سبد بازار
تحلیل سبد بازار یک تکنیک مدل‌سازی است که بر مبنای این تئوری پایه‌ریزی شده است که اگر مشتری، محصولات خاصی را بخرد، احتمال بیشتری وجود دارد که گروه دیگری از اقلام را نیز خریداری نماید.
این تکنیک به خرده‌فروش اجازه می‌دهد تا رفتار خرید یک مشتری را درک کند و بفهمد.
خرده‌فروش همچنین با استفاده از این اطلاعات می‌تواند نیازهای مشتری را بشناسد و طرح و چیدمان فروشگاه را مطابق با آن تغییر دهد.
2. کشف ارتباط‌ها
امروزه در دنیای تجارت از «روابط» زیاد سخن گفته می‌شود.
مثلاً رابطه تجربه مشتری با احتمال خرید بعدی وی؛ رابطه نحوه برخورد پشتیبانی شرکت با احتمال وفادار ساختن مشتریها؛ نحوه ارتباط مشتریان سرنخ با تعطیلات آخر هفته شرکت؛ ارتباطی که میان خرید یک مشتری با نحوه عرضه آن محصول برقرار است و خیلی چیزهای دیگر.
با داده کاوی می‌توان این مسائل بغرنج و چندوجهی را حلاجی کرد و بینش‌های ارزشمندی از میان آنها به دست آورد.
اتفاقاً این موضوع امروزه اهمیت بیشتری یافته است زیرا بسیاری از خریدها به صورت آنلاین انجام می‌شود و فروشنده‌ها نمی‌تواند زبان بدن، حالات چهره و حتی سخنان مشتری را بشنود و دریابند.
3. مدیریت ارتباط با مشتری
مدیریت ارتباط با مشتری درباره به دست آوردن مشتریان و نگه داشتن آنها، بهبود وفاداری مشتریان و همچنین پیاده‌سازی استراتژی‌های متمرکز بر مشتری است.
کسب‌و‌کارها برای حفظ یک رابطه مناسب و درست با مشتری، نیاز دارند داده‌هایی را جمع‌آوری کنند و به تحلیل اطلاعات بپردازد.
این مورد همان جایی است که داده کاوی در آن به خوبی ایفای نقش می‌کند.
4. تامین امنیت داده‌ها
شاید بازاریابی و امنیت سایبری دو مقوله جدا از هم به نظر برسد ولی در واقع چنین نیست.
مثلاً تصور کنید که اگر برای اجرای یک کمپین ایمیل مارکتینگ، از یک پایگاه داده آلوده استفاده شود، ممکن است چه عواقب ناگواری متوجه شرکت شود.
برای جلوگیری از وقوع چنین حوادثی باید نفوذگران، بدافزارها و شیوه‌های مخرب را جستجو و شناسایی کرد.
داده کاوی می‌تواند این کار را برای بازاریاب‌ها انجام دهد و امنیت سامانه‌های‌شان را برقرار سازد.
5. و غیره!
ساده‌انگاری است اگر تصور کنیم کاربردهای داده کاوی در فضای بازاریابی فقط به موارد فوق محدود می‌شود چرا که از این تکنیک‌ها می‌توان برای موارد دیگری همچون «پیش‌بینی فروش»، «ایجاد تعادل در انبار»، «قیمت‌گذاری»، «تحلیل داده‌های جزئی تماس»، «بررسی میزان وفاداری مشتریان»، «کنار گذاشتن مشتریان ضررده»، «تحلیل سبد بازار» و حتی «تولید محصولات سفارشی» نیز سود جست.
پاسخ به سوالات مهم
داده کاوی می‌تواند به این سوالات حیاتی پاسخ درخوری بدهد:
• کدام دسته از مشتریان، بیشترین سود را برای سازمان به ارمغان می‌آورند؟
• در ماه آینده، احتمالاً چه اتفاقی در روند فروش فروشگاه رخ خواهد داد؟
• کدام دسته از مشتریان، به مشتریان وفادار ارتقاء می یابند؟
• آیا مشتری به سازمان رقیب مهاجرت می‌کند؟
• چه کالاهایی با یکدیگر خریداری می‌شوند؟
جمع‌بندی
همان گونه که مختصراً اشاره شد، داده کاوی موضوع جدیدی است که به واسطه اثربخشی و کاربردهایی که دارد توجهات بسیاری از فعالان عرصه کسب‌و‌کار – به ویژه مدیران، تحلیلگران و بازاریاب‌ها – را به خود جلب کرده است.
شرکت‌ها با استفاده از قابلیت‌های داده کاوی در بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری می‌توانند از یک سو مشتریان فعلی خود را حفظ کنند و از سوی دیگر، مشتریان جدیدی برای کسب و کار خود شناسایی و جذب نمایند.
از این رو درک درست داده کاوی و کاربردهای آن در بازاریابی و به کار بستن آن برای صاحبان کسب‌و‌کارها از اهمیت فراوانی برخوردار است.
منابع:
SemanticScholar.org
beloved.marketing
ScienceDirect.com
datamind.ir
egon.com