روش استخراج داده ارزشمند از مشتری چیست؟

روش استخراج داده ارزشمند در زمان کسب اطلاعات از مشتریان در روند بازاریابی آنلاین اتفاق می‌افتد.

افزایش روز افزونی برای استفاده از دستگاه‌های متفاوت، برای کسب اطلاعات بیشتر توسط کاربران وجود دارد.

بیشتر داده‌های جهان به صورت منطقی، تنها در سه سال گذشته، تولید شده‌اند.

بنابراین تنها داده‌ها توسط افراد تولید نمی‌شوند.

بلکه به دلیل وجود الگوریتم‌های موجود و استفاده از نرم افزار‌های دیگر، رفتار کاربران دنبال می‌شود.

استفاده از دستگاه‌هایی که به اینترنت اشیاء معروف هستند؛ برای تولید داده با سرعت بالا و به عنوان یک بازاریاب تسریع کننده فعالیت هستند.

ساختار دستگاه‌های اینترنت اشیاء از همه چیز پیشی می‌گیرند.

البته دانستن تلاش‌های تحلیلی و هدف گیری آن‌ها در هر زمان، یک امر حیاتی است.

بنابراین چگونه یک کسب و کار از میان کوه دیتا برای مشتری در روند بازاریابی عبور می‌کند.

ابتدا باید بینش‌های دیجیتالی را پیدا کرد.

برای بهبود در عملکرد، سود و فروش با سایر عوامل عملیاتی بسیار مفید می‌باشند.

روش استخراج داده ارزشمند چگونه است؟

روش‌های متعددی برای استخراج داده‌های ارزشمند از مشتری در جهت بازاریابی، برای افزایش آگاهی از برند و شهرت و سود در این فرایند وجود دارد.

باید نسبت به پذیرش داده‌های بزرگ، اقدام کرد. کلان داده، به دقت مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.

بهره‌مندی از کلان داده، می‌تواند بعنوان یک آشفتگی عظیم و غیر قابل به تحمل از اطلاعات به شکل تصادفی باشد.

البته در این راستا، یک وسوسه به شکل واقعی وجود دارد.

این وسوسه نداشتن دقت به اطلاعات است.

اما عدم توجه به کلان داده‌ها، یک فرصت کلیدی است.

به طور مثال، علم دیتا، برای ایجاد غربال سازی یا فیلتر کردن و تفسیر آن به اطلاعات بزرگ‌تر بسیار مفید است.

برخی از افراد، داده‌های کلان و بزرگ را به دلیل حجم زیاد، نادیده می‌گیرند.

نادیده گرفتن دیتا‌های بزرگ، کسب و کار را در معرض خطر قرار می‌دهد.

اولین اقدام برای استخراج دیتا، ارزشمندی برای مشتری در جهت پذیرش داده‌های خوب است.

روش استخراج داده ارزشمند و سرمایه گذاری در Analytics

عامل کلیدی برای استفاده از اطلاعات مشتری، برای بازاریابی، در زمان تائید انرژی آن، با داشتن ابزار و استعداد لازم برای ورود به دریایی از اطلاعات بی بازگشت است.

استفاده از داده‌های منطقی مناسب‌تر است.

باید به صورت جدی به تخصیص بودجه عملیاتی برای تجزیه و تحلیل آن اقدام کرد.

یک سازمان بزرگ، می‌تواند قسمت‌های بیشتری را به این شغل اختصاص دهد.

اما اختصاص بخش عظیمی برای مشاغلی مانند تجزیه و تحلیل اطلاعات و استفاده از افراد در این زمینه، راه مناسب برای کسب تحلیل مفید نیست.

البته شرکت‌های کوچک و متوسط، از یک راهکار تحلیل، متناسب با نیاز و اندازه خود استفاده می‌کنند.

استفاده از داده‌های تاریخی

در زمان استخراج واقعی از داده‌های مشتری، بیشتر کاربران به بینش و معیار‌های دیجیتالی بعنوان یک راه برای کمک به پیش بینی در آینده فکر می‌کنند.

البته برخی از مهم‌ترین اطلاعات، تنها از گذشته تخمین زده شده‌اند.

برای بهره‌مندی از یک برنامه بلند مدت مطلوب در بازاریابی آنلاین، باید از دیتا و اطلاعات مشتری، در جهت تجزیه و تحلیل آن به صورت تاریخی استفاده کرد.

کسب و کار‌ها، همواره باید بدانند که برخی از بهترین دیتا‌ها، از مجموعه‌های انتخابی در طول زمان هستند.

این داده‌ها در طول زمان به مرور قابل به جمع آوری هستند.

به طور مثال، نباید داده‌های موجود برای فروش را از بین 5 الی 10 سال گذشته نادیده گرفت.

اگر بخشی از زیرساخت‌های موجود برای فرایند دیجیتالی با ساختار فعلی باشند.

در صورت نیاز، باید از سیستم مدیریت اسناد استفاده شود.

نکته

دیتا و اطلاعات باید بایگانی شوند.

البته تجزیه و تحلیل با وظیفه تشخیص اطلاعات، برای فروش بیشتر مشتریان، می‌تواند اطلاعات مفیدی را در رابطه با رفتار مشتری و الگو‌های خرید آن نشان دهد.

در صورت دریافت داده‌های موجود، حتی با ساختار غیر دیجیتالی، می‌توان آن‌ها را دیجیتالی کرد.

در شرایط مطلوب، استفاده از داده‌های غیر دیجیتالی می‌تواند مطلوب واقع شود.

تجسم برای دیتا، ابزار و یا نکاتی در جهت بازاریابی آنلاین، برای مشاوره‌های داخلی در مورد کسب بینش مشتری است.

اطلاعات مشتری در تجزیه و تحلیل داده

از راه‌های کسب موثر ارزشمندی برای دیتا مشتری، در جهت بازاریابی آنلاین، بهره‌مندی از بینش در عملیات داخلی است.

استخراج دیتا از رفتار مشتری و سایر مجموعه‌های آن، به صورت روشن می‌تواند به افزایش فروش کمک کند.

از راه‌های دیگر برای کسب درآمد، خرج کردن کمتر می‌باشد.

علاوه بر افزایش فروش، نوع صحیح برای اطلاعات، میزان افزایش برای کارایی و کاهش ضایعات است.

دریافت دیتا از مشتریان، پاسخ‌های مطلوبی را در جهت بهره‌مندی از سایر شبکه‌های اجتماعی است.

به طور مثال، بهره‌مندی از شبکه اجتماعی یوتیوب و اینستاگرام و کمترین میزان نسبت به فیسبوک است.

مثال فوق، نشان دهنده، مشخص سازی محصول و بازار هدف است.

با هزینه کمتر در فضای فیسبوک یا کاهش آن، تلاش بیشتری صرف پلتفرم‌های موجود با نتایج دقیق می‌شود.

کسب داده‌های موجود برای رفتار مشتری، به ساده سازی شیوه اداره کسب و کار کمک زیادی می‌کند.

جمعیت شناسی برای رسانه‌های اجتماعی، برای ارزیابی عمیق‌تر نیاز و انتظارات مصرف کننده در فرایند آنلاین است.

تجربه ریزش مشتری در تجزیه و تحلیل داده

ریزش برای مشتری، یک اصطلاح برای توصیف نرخ گردش مالی برای مشتریان است.

ریزش مشتری، حوزه دیگری برای اطلاعات بزرگ، به همراه تجزیه و تحلیل دیتا است.

این فرایند، برای ارزیابی دیتا کاربر برای کسب نتایج ارزشمند است.

برای کسب توضیح به این سوال که چرا برخی از مشتریان وفادار و برخی دیگر بعد از یک دوره خاص، یک کسب و کار را ترک می‌کنند.

برای کاهش در حفظ مشتری، در زمان متوقف سازی محصولات خاص، رابطه‌ای شکل می‌گیرد.

از طرف دیگر، امکان توجه به فروش در زمان‌های خاص، منجر به افزایش مشتری می‌شود.

برخورداری از تجزیه و تحلیل به صورت متمرکز، در ریزش و ویژگی مشتری به صاحبان کسب و کار کمک زیادی می‌کند.

با حفظ مشتری و راه‌های شناخت آن، در نتیجه سود بیشتر و ثابتی برای کسب و کار ایجاد می‌شود.

البته شبکه‌های اجتماعی نیز نوعی دیتا بشمار می‌آیند.

شبکه‌های اجتماعی بعنوان دیتا، بخش عظیمی از داده‌های کلی جهان را به خود اختصاص داده‌اند