Използване на автоматизиран анализ за разкриване на информация за клиентите

Въведение

В днешно време фирмите работят с големи количества данни и за да останат на повърхността, трябва да знаят как да накарат тези данни да работят за тях. Това е добър начин да постигнете успех, тъй като когато можете да анализирате данните, които произвеждате и събирате, можете да вземате по-добри решения, като например маркетингови стратегии, по-добро потребителско изживяване на вашия уебсайт или дори да проверите кои страници ви дават най-много посетители и да намерите начини да ги увеличите още повече.

И така, какви методи можете да използвате, за да извлечете тези анализирани данни от големите масиви от данни? Какви са ползите от този вид анализ за получаване на информация за клиентите и за прогнозен анализ? И накрая, какви предизвикателства и тенденции трябва да очакваме, когато започваме с автоматизирания анализ на данни? Нека се потопим!

Методи за събиране и анализ на данни в автоматизирания анализ

Автоматизираният анализ е мощен инструмент, който също така разполага с много методи и начини за събиране на данни. Тъй като всеки подход е подходящ за различни начини за получаване на информация, както и за различни цели, добре е да знаете какво използва всеки от тях в процеса и как можете да го използвате във ваша полза.

Източник: Clicdata

Методи за събиране на данни, използвани при автоматичния анализ:

• извличане на информация от мрежата. Най-популярният начин за извличане на данни от уебстраници.

Уеб скрепингът може да се извършва както ръчно, така и автоматично, но ако става въпрос за големи количества данни, за предпочитане е да бъде автоматизиран. За уеб скрепинга е необходимо да разбирате библиотеките на Python BeautifulSoup и Scrapy, както и да имате основни познания за структурата на HTML, за да можете да извличате правилните данни.

Случай на употреба: Уебсайт за електронна търговия може да използва скрепинга на уебсайтове, за да събира информация, като например информация за продукти, цени и отзиви на клиенти от уебсайтове на конкуренти.

• API. API могат да бъдат добър вариант за извличане на информация от уебсайтове (външни услуги, приложения), тъй като позволяват на автоматизираните системи да изискват данните и да ги получават директно от другия софтуер (услуга).

API са популярни опции в платформите за социални медии (например Twitter API или Facebook Graph API), тъй като позволяват на фирмите, които ги използват, да извличат аналитични данни, като например статистически данни за взаимодействието с клиентите, тенденции и обратна връзка.

Случай на употреба: API позволяват на компаниите да правят заявки към услугите на социалните медии и да извличат необходимата информация във формати JSON или XML, които могат лесно да бъдат обработени по-късно.

• транзакционни данни. Тази опция означава, че данните се събират от транзакциите, които включват продажби, покупки и онлайн плащания. Тук помагат усъвършенствани аналитични инструменти като SQL бази данни, решения за съхранение на данни или дори специализиран аналитичен софтуер (например Tableau или Microsoft Power BI), тъй като те са създадени за управление и анализ на този тип данни.

Случай на употреба: търговец на дребно може да използва този начин за извличане на данни, за да извлича и анализира данните от транзакциите за продажба. Той може да им помогне да открият някои скрити модели на покупки, тенденции в приходите или дори поведението на клиентите, така че по-късно да могат да персонализират маркетинговата си стратегия, за да увеличат продажбите.

Технологии в автоматизирания анализ

Съществуват много начини за анализ на събраните данни. В повечето случаи анализаторите на данни използват машинно обучение (ML) за автоматизиран анализ, обработка на естествен език (NLP) за анализ на настроенията, извличане на данни (data mining) за анализ на големи количества данни и получаване на значими прозрения, както и прогнозен анализ за прогнозиране на тенденции и поведение на клиентите. Нека разгледаме по-подробно всеки от подходите по-долу:

• алгоритми за машинно обучение. Алгоритмите на ML са в основата на автоматизирания анализ. Те помагат да се анализират данни и да се откриват модели, които изготвят прогнози въз основа на анализираните данни. Например, ако работите в сферата на търговията на дребно, използвайте ML, за да прогнозирате поведението на клиентите при покупка въз основа на начина, по който са купували предишните си.
• обработка на естествен език (NLP). Тъй като обикновеният анализ на данни невинаги води до добри прозрения, е хубаво да се опитате да използвате NLP. Това е подход, който ви позволява да анализирате набор от данни, който включва текст, като например отзиви, публикации в социалните медии или дори билети за поддръжка, за да извлечете полезни прозрения за продукта. За да бъдем по-конкретни, ако искате да разберете дали клиентът харесва/не харесва вашия продукт, можете да получите тези данни, като позволите на NLP да търси фрази и думи, които са емоционално оцветени, за да ги групира по отрицателни, неутрални и положителни и, накрая, да получите по-добра представа за вашия продукт.
• извличане на данни. Той е предназначен за тези, които трябва да анализират големи количества данни и да откриват значими модели, връзки и аномалии. Този подход често се използва за управление на риска, откриване на измами и сегментиране на пазара.
• прогнозен анализ. Този подход означава, че позволявате на автоматизираните системи да получат историческите данни, които са били съхранявани преди това, да ги анализират и да прогнозират бъдещите тенденции и поведението на клиентите. Това е популярен вариант за предприятия, работещи с финансови данни, прогнозиране на търсенето и оценка на риска.

Начини за обработка и интерпретиране на данни за клиентите

Когато започвате да използвате автоматичен анализ, е добре да знаете какво точно искате да направите с анализираните данни. Тук сме създали списък с начини за обработка на събраните данни за интерпретиране на поведението на клиентите:

• сегментиране - разделяне на клиентите на групи по специфични характеристики (демографски данни, покупателни навици, интереси). Това е добър вариант за фирми, които търсят целеви маркетинг/персонализирани оферти.
• поведенчески анализ - анализирайте поведението на потребителите на вашия уебсайт, за да разберете по-добре дали е необходимо да подобрите навигацията на уебсайта си, да подобрите потребителското изживяване или да направите по-добри маркетингови стратегии.
• анализ на нагласите - получете информация за продукта си от социалните медии, отзивите и обратната връзка. Това може да ви помогне да работите върху негативните аспекти на вашия продукт или услуга, да подобрите качеството му, ако е необходимо, и т.н.

Ползи от автоматизирания анализ за разбиране на поведението на клиентите

Автоматизираният анализ има много предимства, които са много полезни, особено ако решите да започнете да използвате големи масиви от данни, за да подобрите поведението и опита на клиентите си.

Той не само ви помага да обработвате огромни масиви от данни за броени минути, но и ви дава ценни съвети въз основа на тези данни. Тук ще обсъдим най-значимите предимства на използването на автоматизиран анализ и как той може да помогне на вашата компания.

Източник: Kanaries

Обработка на големи обеми от данни

Едно от предимствата, които помагат много, е възможността за анализиране на големи количества данни, които често са с размер от терабайти или петабайти - това е мястото, където традиционните начини за анализ на данни няма да работят.

Алгоритмите за ML и рамки като Apache, Hadoop и Spark могат да ви помогнат да работите с данните бързо и ефективно, тъй като тези технологии използват облачни среди за работа по задачи, което значително ускорява процесите.

Ефективност и скорост

Анализът, който можеше да отнеме седмици или месеци, сега може да бъде направен за няколко секунди благодарение на изкуствения интелект, който е основният компонент на автоматизирания анализ. Например ИИ може бързо да се движи из данните на клиентите в платформите, като събира данните - социални медии, обаждания за поддръжка на клиенти и взаимодействия с уебсайтове. Благодарение на този по-бърз подход предприятията вече могат да разполагат с ценна информация, за да вземат по-добри решения въз основа на данните, с които разполагат.

Намиране на скрити модели и тенденции

Алгоритмите за машинно обучение също така са добри в откриването на модели и тенденции, които могат да бъдат пропуснати при използването на ръчен анализ. Когато използвате ML, можете да получите фини модели на поведение и предпочитания и дори да прогнозирате бъдещи тенденции. Един от примерите е, че алгоритмите за клъстериране могат да сегментират клиентите в групи със сходно поведение или предпочитания, което може да бъде пропуснато при използването на изцяло ръчен анализ.

Предсказващи прозрения

Прогнозният анализ използва историческите данни, с които разполага бизнесът, за да предвиди бъдещото поведение на клиентите. Той включва такива техники като:

• регресионен анализ;
• дървета за вземане на решения;
• невронни мрежи.

Те са полезни за тези, които искат да пуснат нов продукт и искат да предвидят възможната реакция на клиентите, вероятността за отпадане и стойността на целия живот. Това е и добър начин за персонализиране на взаимодействието с клиентите и за коригиране на бизнес стратегиите.

По-добър опит за клиентите

И накрая, последното предимство е, че колкото по-добре е направен анализът, толкова по-добре разбирате клиентите си. С помощта на алгоритмите за персонализация можете лесно да адаптирате продуктови препоръки, маркетингови съобщения и много други към конкретния клиент, като по този начин увеличавате степента на ангажираност, потребителското изживяване и общото емоционално усещане за вашата компания.

Видове информация, получена чрез автоматичен анализ

Какви са видовете информация, които можете да получите с помощта на автоматизирания анализ? Има много такива, затова нека ги разберем тук.

Източник: Great Learning

Демографски данни и сегментиране на клиентите

Инструментите за анализ използват алгоритми, за да намерят следната информация:

• възраст;
• пол;
• местоположение;
• образование;
• ниво на доходите.

ML използва тези и много други фактори, за да създаде по-добра сегментация, като по този начин ви помага да направите по-персонализиран подход към всяка група клиенти. За да дадем пример, алгоритъмът на дървото на решенията категоризира потребителите в различни сегменти, така че по-късно да можете да създадете по-добре насочени маркетингови стратегии.

Модели на покупка и поведение

Автоматизираният анализ използва техники като изучаване на асоциативни правила (напр. алгоритми Apriori и Eclat), за да види връзките между различните продукти и навиците на клиентите за покупка.

Например, анализът на пазарната кошница е чудесен начин да разберете кои продукти често се купуват заедно, както и анализ на времевите редове, който ви позволява да анализирате тенденциите в продажбите във времето и да предвидите колебанията в търсенето.

Обратна връзка с клиентите и анализ на настроенията

С анализа на настроенията можете да разберете чувствата и мненията на клиентите с помощта на NLP. Какво използва NLP за анализ на нагласите:

• отзиви от клиенти;
• отзиви;
• публикации в социалните медии, свързани с продукта.

Алгоритмите на NLP, като например мрежите LSTM (Long Short-Term Memory), работят върху събрания текст, за да го категоризират въз основа на думите, свързани с емоциите, на положителни, отрицателни и неутрални. Благодарение на такъв подход компанията може да получи цялостна представа за това дали продуктът, който предлага, се възприема като положителен или отрицателен и какво точно трябва да подобри, за да го направи по-добър.

Онлайн взаимодействие и цифров отпечатък

От съществено значение е да знаете как потребителите взаимодействат с вашия уебсайт/продукт, а инструменти като Google Анализ могат да ви помогнат в това. Те проследяват взаимодействията на потребителите, които включват посещения на уебсайта, модели на кликване и ангажираност в социалните медии, за да открият например най-популярните страници или функции, времето, прекарано на страницата, процента на отпадане и т.н. Всичко това е полезно, когато искате да подобрите уебсайта си, но не знаете откъде да започнете.

Предизвикателства при прилагането на автоматизирани анализи и решения

С големия брой ползи и случаи на използване на автоматизирания анализ се появяват и предизвикателства, на които също трябва да се отговори. Продължете да превъртате и научете какво може да бъде пречка по пътя ви към автоматизирания анализ на данни.

Източник: Millimetric

Загриженост за поверителността на данните

Автоматизацията на данни често означава работа с чувствителни данни. Това е една от причините, поради които мнозина изразяват своята загриженост. Един от начините да се предотврати изтичането на данни е да се използват технологии за криптиране, като SSL/TLS за данни при пренос и AES за данни в покой.

Дружеството трябва да спазва и разпоредби като GDPR и CCPA (те гарантират строги насоки за събиране, обработка и съхранение на данни).

Необходимост от квалифициран персонал

Ако решите да използвате автоматизиран анализ на данни, уверете се, че разполагате с професионалисти с опит в областта на науката за данните, машинното обучение и технологиите за големи данни. Ако нямате време да намерите професионален анализатор на данни, инвестирайте в програми за обучение и развитие, за да повишите квалификацията на съществуващия персонал.

Освен това можете да използвате една от многото платформи за анализ, които предоставят удобни интерфейси и като цяло са по-достъпни за по-широка аудитория (например AWS SageMaker или Google Cloud AI).

Точност и релевантност на данните

Последният концерт е свързан най-вече с качеството на използваните данни. Например, ако данните не са почистени правилно, имат твърде много пропуски или просто не са подходящи, прозренията за резултатите няма да ви донесат нищо добро.

За да може наборът от данни да се използва за анализ, редовно го почиствайте, валидирайте и стандартизирайте. Не забравяйте да използвате автоматизирани инструменти за качество на данните, които могат да идентифицират и коригират грешки, дублирания и несъответствия в данните. Тъй като ML моделите се обучават върху данните, които им предоставяте, уверете се, че тези данни са с добро качество.

Бъдещи тенденции и прогнози в областта на автоматизирания анализ

Тъй като все повече компании започват да интегрират AI и ML в работния си процес, можем да кажем с увереност, че бъдещето на автоматизирания анализ е светло. От интегрирането на AI/ML до използването на edge computing - всичко ще работи, за да помогне за получаването на най-добрите прозрения.

Тенденции в автоматизирания анализ

Тук ще разгледаме тенденциите, които ще се развиват значително в бъдеще:

• Интеграция на AI и ML с IoT. Тъй като устройствата на IoT генерират голямо количество данни, интегрираният в тези устройства AI ще помогне за по-бързата обработка на тези данни и ще осигури по-добра информация за клиентите.
• напредък в областта на прогнозния анализ. С помощта на по-нюансирани прогнози предприятията ще получат по-задълбочена информация за поведението на клиентите, техните предпочитания и прозрения за бъдещите тенденции.
• крайни изчисления. Крайните изчисления позволяват данните да се анализират по-близо до мястото, където са генерирани (например директно в устройството, от което са събрани). Този подход ще помогне за осигуряване на информация в реално време за приложения като персонализиран маркетинг и подобряване на обслужването на клиентите в магазините.
• поверителност на данните. Няма съмнение, че с нарастващата загриженост за сигурността на използваните данни, бъдещите тенденции в автоматизирания анализ определено ще намерят място за нови методи за криптиране, както и за анонимизиране на личните данни на клиентите.

Заключителни мисли

В заключение ще кажа, че използването на автоматизирани анализи за извличане на полезна информация за поведението на клиентите е добър начин не само да получите информация за самия бизнес, но и да повишите удовлетвореността на клиентите от вашия продукт в дългосрочен план.

С помощта на ML и AI можете да категоризирате потребителите по конкретни данни, да откриете кое е най-доброто и най-лошото във вашия продукт само чрез сканиране на публикациите в социалните медии или дори да правите бъдещи прогнози дали клиентите ви ще харесат новия продукт, който ще пуснете на пазара. Пейзажът на анализите с изкуствен интелект е широк и когато знаете с какво да започнете, можете да се справите чудесно.