روش استخراج داده از مشتری چیست؟
روش استخراج داده از مشتری برای دریافت اطلاعات از آن، برای انجام فرایند بازاریابی، بسیار مهم است.
دریافت اطلاعات نامحدود، یک چالش به شدت واقعی است.
با افزایش گسترده کاربران از دستگاه‌ها، همگی دارای اطلاعات بیشتری می‌باشند.
بیشتر داده‌های موجود در جهان، به شکل دقیق 44 ترابایت، فقط در سه سال گذشته را به خود اختصاص داده‌اند.
البته کسب این آمار، تنها نتیجه ایجاد داده توسط افراد نیست.
بلکه وجود الگوریتم و نرم افزار‌های دیگر، همگی در ردیابی رفتار کاربر، بی تاثیر نیستند.
وجود دستگاه‌های اینترنتی یا اینترنت اشیاء، تولید داده‌ها را با سرعت بسیار بالا و به عنوان یک بازاریاب تسریع می‌کند.
این که تلاش‌های تحلیلی در کجا و برای چه هدف می‌باشد؛ بسیار مهم است.
اینترنت اشیاء در واقع، یک سیستم یکپارچه از دستگاه‌های دیجیتالی و مکانیکی و محاسباتی و کامپیوتری است.
اینترنت اشیاء، با حضور انسان و حتی موجودات دیگر می‌باشند. البته به کمک یک کد، در کل شبکه تعریف می‌شوند.
به استفاده از اینترنت اشیاء، بخش عظیمی از تبادل اطلاعات، بدون دخالت، نظارت و کُنش انسان انجام می‌گیرد.
بنابراین چگونه یک کسب و کار، در میان انبوهی از داده مشتری، برای بازاریابی، می‌تواند عبور کند؟
دریافت بینش دیجیتالی به این موضوع کمک می‌کند.
با بینش دیجیتالی، می‌توان به بهبود سرعت عملکرد، سود، فروش و یا سایر عوامل عملیاتی دست یافت.
روش استخراج داده به چه عامل‌هایی بستگی دارد؟
برای استفاده از داده مشتری، باید مراحل تعیین شده‌ای را بررسی کرد که شامل:
- پذیرش داده‌های بزرگ
- بر روی Analytics سرمایه گذاری کنید
- استفاده از داده‌های تاریخی
- اعمال اطلاعات برای مشتریان
- تجزیه و تحلیل ریزش مشتری
- داده‌های شبکه های اجتماعی
- دسترسی به داده
روش استخراج داده از مشتری با پذیرش داده‌های بزرگ
وجود کلان داده‌ها، می‌توانند به عنوان یک موضوع در جهت آشفتگی بسیار بزرگ و غیر قابل تحمل برای اطلاعات به صورت تصادفی باشند.
البته در این زمینه، نمی‌توان اطلاعات واقعی را نادیده گرفت.
اما عدم استفاده از برخی کلان داده‌ها، خود می‌تواند یک فرصت کلیدی باشد.
برخی از افراد، داده‌های بزرگ را به دلیل حجم بیش از اندازه آن‌ها، حذف می‌کنند.
اما حذف داده‌های بزرگ، منجر به خطر و آسیب به کسب و کار آنلاین است.
اولین راه برای استخراج داده‌ای ارزشمند از مشتری، پذیرش داده‌های مطلوب است.
بر روی Analytics سرمایه گذاری کنید
عامل مهم و کلیدی برای استفاده از داده مشتری، در فرایند بازاریابی آنلاین، در زمان تائید ارزشمندی آن، وجود دانش، ابزار و استعداد مناسب، برای ورود به اطلاعات است.
البته بازگشت داده‌های منطقی، مهم‌تر است.
بنابراین باید به شکل جدی، به تخصیص بودجه عملیاتی برای تجزیه و تحلیل اندیشید.
بسیاری از سازمان‌های بزرگ، بخش کاملی را دریافت اطلاعات و داده‌ها اختصاص می‌دهند.
حتی بسیاری از شرکت‌های کوچک و متوسط نیز می‌توانند یک راهکار تحلیلی، متناسب با اندازه و نیاز برای بودجه خود کسب کنند.
استفاده از داده‌های تاریخی
برای استخراج داده ارزشمند و واقعی، از داده‌های مشتری، برای بازاریابی، بسیاری از کاربران، به معیار و بینش دیجیتالی، به عنوان یک راهکار برای پیش بینی آینده فکر می‌کنند.
اما برخی از مهم‌ترین یادگیری موجود برای داده، به صورت بلند مدت، استفاده از اطلاعات مشتری و تجزیه و تحلیل داده در گذشته است.
بنابراین مشاغل باید بدانند که برخی از داده‌های موجود، در طول زمان جمع آوری می‌شود.
بنابراین نباید داده‌های فروش، بین 5 الی 10 سال گذشته را حذف کرد.
حتی اگر داده‌های فوق، بخشی از زیرساخت دیجیتالی کسب و کار مورد نظر نباشند.
استفاده از سیستم‌های مدیریتی برای اسناد، مفید است.
با بایگانی داده‌ها، تجزیه و تحلیل برای تشخیص داده مشتری، منجر به کسب اطلاعات مفید و ارزنده‌ای در رابطه با رفتار مشتری و الگوی خرید آن است.
در صورت وجود داده، به صورت غیر دیجیتالی، ابتدا باید آن‌ها را دیجیتالی کرد.
اطمینان از دستیابی نرم افزار به داده‌ها مهم است.
اعمال اطلاعات مشتری در کسب و کار
از راه‌های موثر برای کسب داده‌های موثر و مفید از جانب مشتری، در بازاریابی، استفاده از بینش در عملیات داخلی صاحبان کسب و کار است.
استخراج داده از رفتار مشتری، برای سایر مجموعه‌ها برای داده، به شکل واضح، به افزایش فروش کمک زیادی می‌کند.
البته راه‌های دیگری برای کسب درآمد بیشتر و خرج کردن آن وجود دارد.
علاوه بر افزایش فروش، نوع دریافت داده به صورت صحیح از مشتری، به افزایش کارایی و کاهش ضایعات به شدت کمک می‌کند.
البته هر دو مورد فوق، می‌توانند به افزایش درآمد کمک کنند.
به طور مثال، برای داده‌های مشتریان، پاسخ‌های دریافتی برای بازاریابی، از یوتیوب، اینستاگرام، یا فیس بوک است.
می‌توان هزینه‌های کمتری را در فیسبوک کاهش داد.
بنابراین تلاش بیشتری برای دریافت پلتفرم بهتر برای دریافت نتایج مطلوب است.
به دریافت داده‌هایی از رفتار مشتری، به سادگی می‌توان اداره کسب و کار را ساده سازی کرد.
تجزیه و تحلیل ریزش مشتری
ریزش مشتری، به عنوان یک اصطلاح برای تعریف نرخ گردش مالی مشتریان، از خریداران معمولی تا انتقال آن‌ها به کسب و کارشان در جای دیگر است.
این حوزه، فرایند دیگری از داده‌های بزرگ، به همراه تجزیه و تحلیل، منجر به ایجاد تفاوت بسیار عظیمی می‌شود.
البته این فرایند، مرتبط با ارزیابی داده‌های کاربر و کسب نتایج نهایی برای دریافت مشتریان وفادار است.
برخی از کسب و کار‌ها، مشتریان را برای یک دوره خاص حمایت و سپس آن‌ها را ترک می‌کنند.
موضوع عدم حمایت همه جانبه از مشتری توسط کسب و کار، در حفظ مشتری و عرضه محصولات به او، کاهش و در یک بازه زمانی متوقف می‌شود.
تحلیل و تمرکز بر روی خصوصیات ریزش مشتری، امکان جذب مشتریان بیشتر را افزایش می‌دهد.
در نتیجه دریافت سود بیشتر، برای کسب و کار شکل می‌گیرد.
روش استخراج داده از مشتری در شبکه اجتماعی
شبکه‌های اجتماعی، سهم بسیار بزرگی از داده‌های کلی جهان را به خود اختصاص داده‌اند.
برای کسب ارزشمندی واقعی برای داده‌های مشتری، در فرایند بازاریابی، برای تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی، بهره‌مندی از داده‌های فیلتر نشده و مرتب نشده، همگی مفید می‌باشند.
جستجوی بسیار عمیق نسبت به داده‌های شبکه اجتماعی، کمک کننده در جهت کسب بازار است.
بنابراین آنچه بازار می‌خواهد و یا به آن نیاز دارد، همه در داده‌های مشتری نهفته است.
پاسخ دهید
میخواهید به بحث بپیوندید؟مشارکت رایگان.