In che modo il data mining può aiutarti a battere la concorrenza nel 2022

I principali rivenditori di e-commerce come Amazon, eBay e altri stanno sfruttando le informazioni per fare scelte più informate e il data mining è fondamentale. Il data mining consente alle aziende di ottenere informazioni dettagliate sul comportamento dei consumatori, sull'economia dei prodotti e sulla dinamica della domanda. Questo articolo spiegherà il data mining e offrirà un'utile guida pratica completa.

Che cos'è il data mining?

È l'atto di ordinare enormi set di dati per scoprire schemi e connessioni che potrebbero aiutare a risolvere i problemi aziendali attraverso l'analisi dei dati. Gli strumenti e le tecniche di data mining aiutano le aziende a prevedere la direzione futura degli eventi e a prendere decisioni aziendali più informate.

Il data mining è un elemento cruciale dell'analisi dei dati in generale e una delle principali discipline nel campo della scienza dei dati che utilizza tecniche avanzate di analisi per scoprire informazioni preziose all'interno dei set di dati. In un senso più specifico, è un elemento di comprensione del processo di scoperta della conoscenza all'interno dei database (KDD), che è un metodo di scienza dei dati per raccogliere informazioni, elaborarle e analizzarle. È importante notare che il data mining e KDD sono spesso usati in modo intercambiabile; tuttavia, sono spesso visti come entità distinte.

Vantaggi del data mining nell'e-commerce

L'applicazione del data mining all'e-commerce può essere descritta come una possibile area nel regno dell'e-commerce in cui il data mining potrebbe essere utilizzato per miglioramenti nel business. Sappiamo tutti che quando fanno acquisti online, gli acquirenti in genere lasciano dati specifici che le aziende possono conservare nei loro database. Questi dati sono strutturati o non strutturati, che potrebbero essere estratti per dare un vantaggio nella concorrenza per l'azienda. Di seguito sono elencate le aree in cui il data mining potrebbe essere utilizzato nel campo dell'e-commerce a vantaggio delle aziende:

1) Profilazione del cliente

Questa viene anche definita strategia incentrata sul cliente nell'e-commerce. Ciò consente alle aziende di utilizzare la business intelligence tramite l'analisi dei dati dei clienti per pianificare le loro operazioni e operazioni commerciali, nonché per ricercare nuovi prodotti e servizi che offrono per realizzare un profitto negli acquisti online. Separare le persone con un alto potenziale di acquisto dalle informazioni che visitano può aiutare le aziende a ridurre i costi di vendita. Le aziende possono utilizzare le informazioni ricavate dalle abitudini di navigazione sul Web dei propri utenti per determinare se stanno acquistando o semplicemente navigando, oppure acquistando qualcosa con cui si sentono a proprio agio o un nuovo articolo. Ciò consente alle aziende di creare e migliorare la propria infrastruttura.

2. Produzione del prodotto

Il data mining è ottimo per creare prodotti personalizzati per segmenti di mercato specifici. È possibile determinare quali funzionalità potrebbero desiderare i clienti... anche se i prodotti veramente creativi non derivano dal fornire ai clienti ciò che vorrebbero.

I prodotti più innovativi vengono sviluppati osservando le informazioni dei tuoi clienti e identificando i buchi che i clienti vorrebbero colmare. Quindi, durante la creazione del prodotto, questi elementi verranno inclusi nel prodotto finale.

3. Personalizzazione del servizio

La personalizzazione tenta di offrire agli individui contenuti e servizi in base ai loro requisiti e comportamenti. La ricerca sul data mining e sulla personalizzazione si è concentrata principalmente sui sistemi di raccomandazione e altri argomenti correlati come il filtraggio collaborativo. I sistemi di raccomandazione sono ampiamente studiati nel mondo del data mining.

Questi sistemi possono essere classificati in tre tipi, data mining sociale, mining basato sui contenuti e filtraggio collaborativo. Questi sistemi sono influenzati e perfezionati culturalmente attraverso il feedback degli utenti implicito o esplicito e sono generalmente visualizzati come un profilo utente. L'uso dei dati sociali, guardando alla fonte dei dati creati dagli individui durante le loro routine quotidiane, potrebbe essere una preziosa fonte di dati vitali per le aziende. La personalizzazione, tuttavia, può essere ottenuta attraverso il filtraggio collaborativo. In questo metodo, gli utenti vengono assegnati a utenti con interessi specifici e anche le preferenze di questi utenti possono essere utilizzate per fornire.

4. Analisi del paniere

Ogni carrello è anche una storia. Market Basket Analysis (MBA) è uno strumento standard di analisi, vendita al dettaglio e business intelligence che aiuta i rivenditori a comprendere meglio le esigenze dei loro clienti. Esistono molti metodi per ottenere il massimo dai risultati dell'analisi del paniere di mercato. Questi sono:

Identificare le affinità dei prodotti, tenere traccia delle affinità meno evidenti tra i prodotti e sfruttarle è il problema più grande nel settore della vendita al dettaglio. I clienti Walmart che acquistano le bambole Barbie sono interessati alle tre barrette di cioccolato. Una connessione inspiegabilmente connessa come questa potrebbe essere scoperta utilizzando l'analisi avanzata dei panieri di mercato per pianificare strategie di marketing più efficienti.

Campagne di up-sell e cross-sell. Questi mostrano gli articoli acquistati insieme e i clienti che acquistano la stampante saranno invogliati ad acquistare cartucce o carta premium.

Le combinazioni di prodotti e i planogrammi possono essere utilizzati per migliorare la gestione dell'inventario utilizzando le affinità tra i prodotti, la formazione di offerte combinate e la creazione di planogrammi di facile utilizzo incentrati sui prodotti venduti insieme.

Profilo degli acquirenti; analizza il paniere di mercato con l'aiuto del data mining per capire chi sono i tuoi clienti e ottenere informazioni sulla loro età, livelli di reddito, abitudini di acquisto, preferenze e antipatie, preferenze per gli acquisti in un modo che può migliorare i clienti in un'esperienza migliore.

5. Previsioni di vendita

La previsione delle vendite implica la considerazione di quanto tempo un consumatore spende per l'acquisto di un articolo e, nel processo, il tentativo di determinare se l'acquirente acquisterà di nuovo. Questa analisi potrebbe essere utilizzata per stabilire la migliore strategia per l'obsolescenza pianificata o per identificare altri prodotti da offrire. Per quanto riguarda le previsioni di vendita, il flusso di cassa può essere previsto in tre fasi che comprendono ottimista, pessimista e realistico. Questo ti aiuterà a conoscere la quantità appropriata di capitale disponibile per gestire lo scenario peggiore, ovvero quando le vendite non avvengono secondo i piani.

6. Pianificazione della merce

La pianificazione della merce è vantaggiosa sia per i negozi al dettaglio offline che online. Quando si tratta del mercato online, la pianificazione della merce può aiutare a determinare le migliori opzioni per lo stoccaggio e il magazzino. Al contrario, nel business offline, le aziende che desiderano aumentare le proprie vendite aprendo negozi possono determinare il numero di beni di cui avranno bisogno prendendo un'idea del design del negozio.

Il metodo giusto per la pianificazione del prodotto ti darà sicuramente delle risposte su cosa considerare:

Prezzi: l'aspetto dei database minerari aiuterà a determinare il miglior prezzo di servizi o prodotti attraverso il processo di mostrare la sensibilità del cliente.

Nella scelta dei prodotti apprezzati dai clienti, il data mining assiste le aziende che vendono online con la conoscenza dei prodotti che i clienti stanno cercando e la possibilità di ottenere informazioni sui prodotti della concorrenza.

Equilibrio delle scorte durante l'esplorazione del database di vendita al dettaglio; questo aiuta a determinare la quantità corretta e specifica di stock richiesta, cioè non troppo, ma non troppo poco, durante tutto l'anno e durante la stagione degli acquisti.

7. Segmentazione del mercato

La segmentazione dei clienti è uno degli usi più efficaci che il data mining può fornire. Sulla base della grande quantità di informazioni raccolte, è suddivisa in vari segmenti importanti come reddito, sesso, età e occupazione dei clienti. Può essere utilizzato quando le aziende eseguono campagne pubblicitarie tramite e-mail o altri metodi SEO. La segmentazione del mercato può anche aiutare un'azienda a identificare i suoi rivali. Le informazioni fornite possono aiutare i rivenditori a identificare che gli intervistati regolari non sono sempre gli unici a indicare gli stessi clienti dell'azienda attuale.

La segmentazione dei database del database di un rivenditore può migliorare il tasso di conversione poiché l'azienda può indirizzare i propri sforzi di marketing su un mercato specifico e desiderato. Aiuta inoltre il commercio al dettaglio a conoscere la concorrenza in ciascun segmento, il che consente la creazione di merce che attrae ampiamente il pubblico previsto.

8. Garanzie

Il data mining può farti conoscere il numero di persone che trarranno vantaggio dalla garanzia che hai creato. Questo è lo stesso quando si tratta di garanzie.

Uno dei modi più efficaci per garantire il successo di una garanzia è esaminare le informazioni su promesse, vendite e profitti precedenti. Questo può portarti a fornire una garanzia di rimborso del 100% per ottenere un vantaggio rispetto alla concorrenza.

In che modo le aziende utilizzano i dati dei social media?

Le aziende possono trarre vantaggio dai dati dei social media in vari modi. Ad esempio, un capo progetto o un direttore marketing con esperienza di analisi aziendale può raccogliere dati utilizzabili da enormi database non strutturati. Gli analisti aziendali hanno accesso a report automatizzati utilizzando strumenti per la gestione dei social media, l'estrazione di informazioni dai dati e la decisione delle tendenze da seguire.

Pubblicità

La quantità di pubblicità mirata disponibile tramite i social media è in aumento poiché le aziende trovano metodi più efficaci per identificare e indirizzare determinati segmenti di pubblico. I responsabili del marketing possono anche utilizzare metodi per analizzare i dati per identificare quali tipi di messaggi funzionano meglio con determinati gruppi demografici o determinare il momento ideale per lanciare annunci su una piattaforma specifica.

Influencer marketing

Il data mining sui social media può aiutare a identificare utenti o influencer con un numero significativo di follower e alti tassi di coinvolgimento sulle piattaforme social. Le aziende possono utilizzare l'influencer marketing per attirare l'attenzione sui propri prodotti e servizi. Un influencer potrebbe essere un importante dirigente d'azienda, un blogger popolare o un revisore di prodotti esterno che potrebbe generare clic e hit attraverso un canale di vendita non esplorato. Un'analisi approfondita dei dati social può aiutare le aziende a identificare l'influencer più appropriato per commercializzare i propri servizi.

Ricerca di mercato

Le aziende utilizzano il data mining dei social media per saperne di più sulle preferenze, preferenze e pregiudizi dei clienti. Ad esempio, un'organizzazione potrebbe voler studiare i dati demografici di nuovi gruppi di clienti o determinare le opinioni del pubblico su un logo o un marchio specifico, o anche su un particolare politico o gruppo religioso. Le aziende possono anche utilizzare i dati dei social media per raccogliere dati su aree geografiche specifiche, nonché potenziali partner o concorrenti.

Abilitazione alla vendita

Oltre a raccogliere informazioni sui prodotti di una particolare azienda, potrebbero anche raccogliere informazioni sull'impatto sociale di potenziali clienti o partner che si offrono di fare un passo di vendita convincente. I produttori di componenti per computer possono esaminare i reclami che vengono segnalati sui prodotti di un produttore di PC, ad esempio, per aiutare il cliente a migliorare la percezione del proprio marchio.

Analisi predittiva

Algoritmi avanzati e metodi di apprendimento automatico possono aiutare nello sviluppo di modelli predittivi che consentono alle aziende di prevedere le tendenze future nel comportamento dei clienti. Secondo TechCrunch, l'analisi dei social media potrebbe essere un predittore migliore per le elezioni presidenziali del 2016 rispetto ai sondaggi convenzionali. L'analisi dei social media è vantaggiosa per i professionisti medici nel determinare il percorso dei focolai di malattia.

Il miglior software di data mining

1. Scimmia Impara | Strumenti di estrazione di testo senza codice
2. RapidMiner | Trascina e rilascia flussi di lavoro o data mining in Python
3. Estrazione di dati Oracle | Modelli predittivi di data mining

Conclusione

Molte opportunità di data mining sono disponibili per le aziende che operano nel settore dell'e-commerce. Tuttavia, la parte più difficile è trovare i giusti tecnici qualificati e ottenere il supporto del management per condurre varie analisi. A differenza di molti altri settori, la quantità di informazioni disponibili nel settore dell'e-commerce è immensa, ed è per questo che il potenziale per il data mining è enorme.

Ottieni servizi di progettazione grafica e video illimitati su RemotePik, prenota la tua prova gratuita

Per tenerti aggiornato con le ultime notizie di eCommerce e Amazon, iscriviti alla nostra newsletter su www.cruxfinder.com