8 روش برای استخراج اطلاعات با ارزش از داده‌های مشتریان

8 روش برای استخراج اطلاعات با ارزش از داده‌های مشتریان

زمانی که شما بیش از حد داده در اختیار داشته باشید، فهمیدن اینکه چگونه باید از این داده ها استفاده کرد به یک چالش تبدیل می شود.

برای مثال با توجه به اینکه مردم بیش از پیش از کامپیوتر، لب تاب و ابزارهای سریع پردازش اطلاعات استفاده می کنند و از آنجایی که همه این ابزارها اطلاعات تولید می کنند، منطقی بنظر می رسد این ادعا را بپذیریم که 90% داده های موجود در جهان فقط در 3 سال اخیر تولید شده اند. و این امر فقط به این خاطر نیست که مردم جهان داده تولید می کنند، بلکه به این خاطر است که الگوریتم ها و نرم افزارهای جدید رفتار کاربر را دنبال کرده و داده های خود را تولید می کنند.

در واقع، روزانه استفاده از کامپیوتر در مقیاس جهانی بیش از 5/2 کنتیلیون (10 به توان 18) بایت داده تولید می کند و این اعداد و ارقام به لطف گسترش استفاده از ابزارهای متصل به اینترنت اشیا در حال رشد است. این حجم عظیم اطلاعات تقریبا غیر قابل درک است. و فقط بخشی از آن مرتبط با کسب و کار شما و برای کسب و کار مخصوص شما مفید است.

با این شرایط چگونه یک کسب و کار باید از کوهی از داده هایی که روزانه جمع آوری می شوند عبور کرده و داده های مفیدی را که منجر به بهبود عملکرد، سودآوری، افزایش فروش و سایر عوامل می شوند از آنها تفکیک کند.

8 روشی که قصد توضیح آن را داریم از جمله روش هایی است که هر کسب و کاری می تواند با استفاده از آنها اطلاعات را غربال کرده و مفید ترین و قابل استفاده ترین اطلاعات را از بقیه تفکیک کند.

1.    کلان داده‌ها را به رسمیت بشناسید

کلان داده ها قبل از اینکه غربال شده باشند، بنظر عظیم، شلوغ و نامنظم می آیند. و به همین دلیل ما خیلی از اوقات تمایل داریم که کلان داده ها را نادیده بگیریم. در حالیکه نادیده گرفتن کلان داده ها یعنی نادیده گرفتن فرصت های کلیدی. فکر می کنید چرا علم داده به سرعت در حال رشد است؟ بخاطر اینکه ارزش علم داده در مهارتی است که ارائه می دهد تا بتوان کلان داده ها را نظارت، غربال و تفسیر کرد و از داخل آنها داده های مفید استخراج کرد.

افرادی که تصمیم می گیرند کلان داده ها را به خاطر حجم آنها نادیده بگیرند، در واقع دارند کسب و کار خودشان را در معرض خطر قرار می دهند. اولین قدم برای استخراج داده های با ارزش مشتریان این است که بپذیریم داده های مفید همین حوالی است و باید برای استخراج آنها علاقه نشان دهیم.

2.    در تجزیه و تحلیل سرمایه‌گذاری کنید

زمانی که شما قابلیت های کلان داده ها را شناختید و آن را پذیرفتید، عامل کلیدی استفاده از کلان داده ها این است که ابزارهای مناسب و استعداد لازم برای ورود به دریای اطلاعات و صید اطلاعات لازم و مفید را در اختیار داشته باشید.

شما باید به طور جدی مقداری بودجه عملیاتی برای تجزیه و تحلیل اختصاص دهید. سازمان های بزرگ ممکن است یک واحد مجزا برای تجزیه و تحلیل اختصاص داده باشند، اما باید در نظر داشت که آنها با توجه به اندازه سازمان خود از این کار نتیجه می گیرند و این تنها روش دستیابی به تجزیه و تحلیل مفید نیست. حتی کسب و کارهای کوچک تا متوسط نیز می توانند یک راه حل تجزیه و تحلیلی پیدا کنند، چه نیروی انسانی چه نرم افزار، هر دو با توجه به بودجه ای که برای این کار اختصاص می دهند جواب می دهد.

3.    از داده‌های گذشته استفاده کنید

مردم اغلب داده را به عنوان روشی برای پیش بینی آینده می بینند، اما بخشی از مهمترین درس هایی که داده به ما می آموزد در گذشته نهفته است. یک برنامه بلند مدت خوب برای استفاده از داده های مربوط به مشتری، تجزیه و تحلیل داده های گذشته است.

کسب و کارها باید همیشه از این موضوع آگاه باشند که بخشی از بهترین داده های موجود همان مجموعه داده هایی هستند که در گذر زمان جمع آوری شده اند. مثلا شما هرگز نباید داده های فروش 5 تا 10 سال اخیر را نادیده بگیرید، حتی اگر این داده ها هیچ نقشی در شالوده دیجیتال فعلی شما نداشته باشند.

در صورت لزوم از سیستم های مدیریت اسناد استفاده کنید و این داده ها را بایگانی کنید، اما تجزیه و تحلیلی که به داده های گذشته از فروش میپردازد میتواند اطلاعات بسیار مفیدی در مورد رفتار مشتری و الگوهای خرید را نشان دهد. اگر داده ای موجود دارید، حتی اگر دیجیتال نباشد ، آن را دیجیتالی کنید و مطمئن شوید که نرم افزار شما می تواند از آن استفاده کند. در شرایط مناسب، این داده ها ممکن است بسیار مفید تر از آنچه تصور میکنید باشد.

4.    داده‌های مشتری را به عملکرد تبدیل کنید

استخراج داده از رفتار مصرف کننده و مراکز داده به طور مشخص به افزایش فروش کمک می کند، اما فراموش نکنید که یک روش دیگر برای افزایش درآمد این است که کمتر پول خرج کنیم. علاوه بر افزایش درآمد، داده های صحیح از مصرف کننده می تواند به افزایش بهره وری و کاهش ضایعات کمک کند که هر دوی این موارد منجر به افزایش درآمد می شود.

به عنوان مثال، داده های مشتری شما نشان می دهد که بازاریابی شما از یوتیوب و اینستاگرام بیشتر جواب می دهد و نتیجه مطلوبی از بازاریابی در فیس بوک نمیگیرید. این ممکن است نشانه ای باشد برای محصول و بازار هدف شما. می توانید هزینه کمتری را در فیس بوک خرج کنید یا کلا آن را حذف کنید و بودجه بیشتری را در پلتفرم هایی سرمایه گذاری کنید که نتیجه بهتری دارند. اجازه دهید داده های رفتار مشتری به شما در ساده تر کردن اداره کسب و کارتان کمک کنند.

5.    نرخ ریزش مشتری را تجزیه و تحلیل کنید

“ریزش مشتری” یا “رویگردانی مشتری” به معنی توصیف حالتی است که مشتری گردش مالی معمول خود را از کسب و کار شما به کسب و کار دیگری منتقل می کند. این حوزه نیز، حوزه ای است که ترکیب کلان داده ها با تجزیه و تحلیل می تواند تاثیر قابل توجهی در آن بگذارد.

فرایند تجزیه و تحلیل در این بخش به این معنی است که داده های کاربران را بررسی کنید و به نتیجه ای برسید که کمک کند چرا بعضی کاربران وفادار می مانند و بعضی بعد از اینکه مدتی کاربر شما بودند شما را ترک می کنند. ممکن است شما در نتیجه روابطی را کشف کنید مثلا بین کاهش نرخ حفظ مشتری و قطع کردن عرضۀ یک محصولی خاص. از سوی دیگر، ممکن است دوره های فروشی را در سال کشف کنید که در آنها جذب کاربر زیادی دارید اما آن کاربر ها در کسب و کار شما نمی مانند.

تجزیه و تحلیلی که متمرکز بر رویگردانی مشتری باشد به شما کمک میکند که بفهمید چگونه باید مشتری های بیشتری را برگردانید و کاربران با ثبات تری داشته باشید.

6.    شبکه های اجتماعی هم پر از داده است

بیشتر از 80% داده هایی که در روز تولید می شوند از جنس ویدیو، سند و عکس است که بیشتر آنها در شبکه های اجتماعی منتشر می شوند. تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی و استفاده از داده های غربال نشده و مرتب نشده به نظر میرسد که می تواند به شما کمک بزرگی کند که بدانید بازار شما کجا است و در آن بازار چه میخواهید یا به دنبال چه چیزی هستید.

یکی از نکات مهمی که باید به آن توجه کرد این است که محتواهایی که در شبکه های اجتماعی منتشر می شود می توانند برای کسب و کارهایی که آن را دنبال می کنند نشانه هایی از روندهای بازار باشند که باید روی آنها سرمایه گذاری کرد. بنابراین در شبکه های اجتماعی فقط به این منظور که به مخاطبان خودتان دست پیدا کنید فعالیت نکنید، بلکه در نظر داشته باشید که شبکه های اجتماعی ممکن است پنجره ای باشد که نشان دهد در حال حاضر بازار به دنبال چه چیزی است و شما می توانید به عنوان اولین نفری باشید که آن را در اختیار تقاضا کنندگان قرار دهید. روندهای بازار را نادیده نگیرید، از آنها بهره ببرید.

7.    داده ها باید قابل دسترسی باشند

دسترسی به داده باید در کل سازمان شما ممکن باشد. اگرچه گفته میشود که دانستن چیزی که رقیب شما نمی داند می تواند یک ارزش تلقی شود، این مورد شامل داخل سازمان شما نمی شود. اگر شما چیزی در مورد نیاز یا رفتار مصرف کننده میدانید، اما کسی که واقعا می تواند از این داده استفاده کند به آن دسترسی ندارد، این به شرکت شما ضربه می زند.

شما همیشه باید اطمینان حاصل کنید که داده های دیجیتال برای کسانی که به آن نیاز دارند به اشتراک گذاشته شده و قابل دسترسی است. برای مثال کسی که مسئول پشتیبانی مشتری است باید بتواند شکایت یا مشکل مشتری را با واحدهای دیگری که ممکن است بتوانند کمکی به حل مساله کنند یا راهکار عمیقی ارائه بدهند به اشتراک بگذارد.

اطلاعات فقط زمانی مفید است که افرادی که می دانند با آن چه کار کنند ، بتوانند به آن دسترسی پیدا کنند. اگر در بخش مالی شما اطلاعات مالی خاصی قفل شده است، این لایه مداخله ای است که کارایی را کمتر می کند.

8.    از اتوماسیون نترسید

بر خلاف ترس و وحشت عمومی، اتوماسیون به معنای این نیست که کار یک انسان در خطر است و کسی قرار است اخراج شود. اتوماسیون فقط برای فعالیتهای فیزیکی و مکانیکی اعمال نمی شود بلکه می تواند برای تجزیه و تحلیل داده ها نیز کاربرد داشته باشد.

برخی از مفیدترین اطلاعاتی که می توانید در مورد مشتریان بدست آورید، از انجام تجزیه و تحلیل جز به جز در مورد هر بیت از داده های ورودی حاصل نمی شود، بلکه از اعتماد به نرم افزارها و الگوریتم ها برای کشف داده ها و پیدا کردن آنچه برای شما و نیاز های شما مناسب است کشف می شود.

اتوماسیون حتی می تواند برای اینکه منابع انسانی وقت خود را برای فعالیت های تجزیه و تحلیلی متناسب با استعدادهایشان آزاد کنند مورد استفاده قرار بگیرد. به عنوان مثال، پردازش پرداخت ها عمدتاً یک فرایند مکانیکی است که نرم افزار می تواند در انجام آن کمک کند. با داشتن کارهای روتین روزانه کمتر نیروهای انسانی شما می توانند برای نوآوری و کارهای بلندپروازانه بیشتر وقت بگذارند.

نتیجه گیری

داده های روزانه ای که تولید می شوند بیشتر از آن است که هر انسانی یا گروهی از انسان ها بتوانند آن را دنبال کنند. با این حال در عمق همان داده های تولید شده اطلاعات مفید و کاربردی ای پنهان شده است. یک کسب و کار تنها با استراتژی و حساسیت در انتخاب داده های درست، تجزیه و تحلیل آن و تبدیل آن به عملکردهای صحیح می تواند درآمد خود را بهبود ببخشد.

اشتراک‌گذاری

مقالات مرتبط

تصمیم‌گیری داده‌محور، راه نجات سازمان‌ها در بحران کرونا
مقالات تحلیل داده

تصمیم‌گیری داده‌محور، راه نجات سازمان‌ها در بحران کرونا

روز‌های کرونایی را یکی‌پس‌ازدیگری پشت سر می‌گذاریم و احتمالا یکی از چیزهایی که بخش نه‌چندان کوچکی از تفکرات روزانه‌ی ما را به خود اختصاص داده است، مشکلاتی است که این پاندمی در زندگی ما به وجود آورده؛ از زدن ماسک و رعایت بی‌سابقه‌ی دیگر مسائل بهداشتی گرفته تا مشکلات و محدودیت‌های معیشتی که گریبان‌گیر عده‌ی نه‌چندان کمی از جمعیت کشور شده است. تأثیرات اولیه‌ی کرونا، بی‌شک تأثیراتی است که بر سلامت آحاد جامعه می‌گذارد؛ اما این بیماری تأثیرات ثانویه‌ای نیز دارد که از مهم‌ترین‌ آن‌ها، می‌توان به تأثیراتی که بر اقتصاد جامعه می‌گذارد، اشاره کرد. برای مثال، برخی از شرکت‌ها در حالی شاهد قطع زنجیره‌های تأمین خود هستند که برخی دیگر با تقاضاهای شدید مواجه شده که هر دوی آن‌ها منجر به مختل‌شدن نیروهای کار

دیدگاهتان را بنویسید

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