Como a mineração de dados pode ajudá-lo a vencer a concorrência em 2022

Os principais varejistas de comércio eletrônico, como Amazon, eBay e outros, estão aproveitando as informações para fazer escolhas mais informadas, e a mineração de dados é crucial. A mineração de dados permite que as empresas obtenham insights sobre o comportamento do consumidor, a economia do produto e a dinâmica da demanda. Este artigo explicará a mineração de dados e oferecerá um guia de instruções abrangente e útil.

O que é mineração de dados?

É o ato de classificar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e conexões que podem ajudar a resolver problemas de negócios por meio da análise de dados. As ferramentas e técnicas de mineração de dados ajudam as empresas a prever a direção futura dos eventos e a tomar decisões de negócios mais bem informadas.

A mineração de dados é um elemento crucial da análise de dados em geral e uma das principais disciplinas do campo da ciência de dados que emprega técnicas avançadas de análise para descobrir informações valiosas nos conjuntos de dados. Em um sentido mais específico, é um elemento de compreensão do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD), que é um método de ciência de dados para coletar informações, processá-las e analisá-las. É importante notar que mineração de dados e KDD são frequentemente usados ​​de forma intercambiável; no entanto, eles geralmente são vistos como entidades distintas.

Benefícios da mineração de dados no comércio eletrônico

A aplicação da mineração de dados ao comércio eletrônico pode ser descrita como uma possível área no domínio do comércio eletrônico onde a mineração de dados pode ser utilizada para melhorias nos negócios. Todos sabemos que, ao fazer compras on-line, os compradores geralmente deixam para trás dados específicos que as empresas podem manter em seus bancos de dados. Esses dados são estruturados ou não estruturados, que podem ser extraídos para dar uma vantagem na competição pelo negócio. A seguir estão as áreas em que a mineração de dados pode ser usada no campo do comércio eletrônico em benefício das empresas:

1) Perfil do cliente

Isso também é conhecido como uma estratégia centrada no cliente no comércio eletrônico. Isso permite que as empresas usem inteligência de negócios por meio da análise de dados de clientes para planejar suas operações e operações comerciais, bem como pesquisar novos produtos e serviços que oferecem para obter lucro nas compras online. Separar as pessoas com alto potencial de compra das informações que elas visitam pode ajudar as empresas a reduzir seus custos de vendas. As empresas podem usar as informações dos hábitos de navegação na web de seus usuários para determinar se eles estão comprando ou simplesmente navegando, ou comprando algo com o qual se sentem confortáveis ​​ou um novo item. Isso permite que as empresas criem e aprimorem sua infraestrutura.

2. Produção do Produto

A mineração de dados é ótima para criar produtos personalizados para segmentos de mercado específicos. É possível determinar quais recursos os clientes podem querer... embora produtos verdadeiramente criativos não venham fornecendo aos clientes o que eles gostariam.

Os produtos mais inovadores são desenvolvidos analisando as informações de seus clientes e identificando as lacunas que os clientes gostariam que fossem preenchidas. Então, ao criar o produto, esses elementos serão incluídos no produto final.

3. Personalização do Serviço

A personalização tenta oferecer conteúdo e serviços aos indivíduos com base em seus requisitos e comportamentos. A pesquisa sobre mineração de dados e personalização se concentrou principalmente em sistemas de recomendação e outros tópicos relacionados, como filtragem colaborativa. Os sistemas de recomendação estão sendo estudados extensivamente no mundo da mineração de dados.

Esses sistemas podem ser classificados em três tipos: mineração de dados sociais, mineração baseada em conteúdo e filtragem colaborativa. Esses sistemas são culturalmente influenciados e aprimorados por meio de feedback implícito ou explícito do usuário e geralmente são exibidos como um perfil de usuário. O uso de dados sociais, olhando para a fonte dos dados criados por indivíduos durante suas rotinas do dia-a-dia, pode ser uma fonte valiosa de dados vitais para as empresas. A personalização, no entanto, pode ser realizada por meio de filtragem colaborativa. Nesse método, os usuários são atribuídos a usuários com interesses específicos, e também as preferências desses usuários podem ser usadas para fornecer.

4. Análise de Cesta

Cada cesta de compras é uma história também. Market Basket Analysis (MBA) é uma ferramenta padrão de análise, varejo e inteligência de negócios que auxilia os varejistas a entender melhor as necessidades de seus clientes. Existem muitos métodos para obter o máximo de resultados da análise da cesta de mercado. Estes são:

Identificar afinidades de produtos, rastrear afinidades menos óbvias entre produtos e aproveitá-las é o maior problema no setor de varejo. Os clientes do Walmart que compram bonecas Barbie estão interessados ​​nas três barras de chocolate. Uma conexão inexplicavelmente conectada como essa pode ser descoberta usando análises avançadas de cestas de mercado para planejar estratégias de marketing mais eficientes.

Campanhas de up-sell e cross-sell. Eles mostram os itens comprados em conjunto, e os clientes que comprarem a impressora serão atraídos a comprar cartuchos ou papel premium.

Combos e planogramas de produtos podem ser usados ​​para aprimorar o gerenciamento de estoque usando as afinidades entre produtos, formando acordos combinados e criando planogramas fáceis de usar que se concentram nos produtos vendidos juntos.

Perfil dos compradores; analise a cesta de mercado com a ajuda da mineração de dados para entender quem são seus clientes e obter informações sobre suas idades, níveis de renda, hábitos de compra, preferências e desgostos, preferências de compras de uma maneira que possa melhorar a experiência dos clientes.

5. Previsão de vendas

A previsão de vendas envolve a consideração de quanto tempo um consumidor gasta comprando um item e, no processo, tentando determinar se o comprador comprará novamente. Essa análise pode ser utilizada para estabelecer a melhor estratégia para obsolescência planejada ou identificar outros produtos a serem oferecidos. Com relação à previsão de vendas, o fluxo de caixa pode ser previsto em três fases que compreendem otimista, pessimista e realista. Isso ajudará você a saber a quantidade adequada de capital disponível para lidar com o pior cenário, que é quando as vendas não acontecem de acordo com o planejado.

6. Planejamento de mercadorias

O planejamento de mercadorias é benéfico para lojas de varejo online e offline. Quando se trata do mercado online, o planejamento de mercadorias pode ajudar a determinar as melhores opções de estocagem e depósito. Em contraste, no negócio off-line, as empresas que desejam aumentar suas vendas estabelecendo lojas podem determinar o número de mercadorias de que precisarão tendo uma ideia do design da loja.

O método certo para o planejamento do produto certamente lhe dará respostas sobre o que considerar:

Preços: O aspecto dos bancos de dados de mineração auxiliará na determinação do melhor preço de serviços ou produtos por meio do processo de mostrar a sensibilidade do cliente.

Na escolha de produtos populares entre os clientes, a mineração de dados auxilia as empresas que vendem online com o conhecimento dos produtos que os clientes procuram e a possibilidade de obter informações sobre os produtos dos concorrentes.

Balanço dos estoques ao explorar o banco de dados do varejo; isso ajuda a determinar a quantidade adequada e específica de estoque necessária, ou seja, não muito, mas não muito pouco, durante todo o ano e durante a temporada de compras.

7. Segmentação de mercado

A segmentação de clientes está entre os usos mais eficazes que a mineração de dados pode fornecer. Com base na vasta quantidade de informações coletadas, elas são divididas em diversos segmentos importantes, como renda, sexo, idade e ocupação dos clientes. Ele pode ser usado quando as empresas executam campanhas publicitárias por e-mail ou outros métodos de SEO. A segmentação de mercado também pode ajudar uma empresa a identificar seus rivais. As informações fornecidas podem auxiliar os varejistas a identificar que nem sempre os respondentes regulares são os únicos que apontam para os mesmos clientes da empresa atual.

A segmentação de bancos de dados do banco de dados de um varejista pode melhorar a taxa de conversão, pois a empresa pode direcionar seus esforços de marketing para um mercado específico e desejado. Também auxilia o varejo a conhecer a concorrência em cada segmento, o que permite a criação de mercadorias que agradam amplamente ao público-alvo.

8. Garantias

A mineração de banco de dados pode informar o número de pessoas que aproveitarão a garantia que você criou. Isto é o mesmo quando se trata de garantias.

Uma das maneiras mais eficazes de garantir o sucesso garantido é examinar as informações sobre promessas, vendas e lucros anteriores. Isso pode levar você a fornecer uma garantia de reembolso de 100% para obter uma vantagem sobre os concorrentes.

Como as empresas usam os dados de mídia social?

As empresas podem se beneficiar dos dados das mídias sociais de várias maneiras. Por exemplo, um gerente de projeto chefe ou diretor de marketing com experiência em análise de negócios pode coletar dados acionáveis ​​de enormes bancos de dados não estruturados. Os analistas de negócios têm acesso a relatórios automatizados usando ferramentas para gerenciar mídias sociais, extrair informações dos dados e decidir quais tendências seguir.

Publicidade

A quantidade de publicidade direcionada disponível nas mídias sociais está aumentando à medida que as empresas encontram métodos mais eficazes para identificar e abordar determinados segmentos de público. Os executivos de marketing também podem empregar métodos para analisar dados para identificar quais tipos de mensagens funcionam melhor com determinados grupos demográficos ou determinar o momento ideal para lançar anúncios em uma plataforma específica.

Marketing de influenciadores

A mineração de dados nas mídias sociais pode ajudar a identificar usuários ou influenciadores com números significativos de seguidores e altas taxas de engajamento nas plataformas sociais. As empresas podem usar o marketing de influenciadores para chamar a atenção para seus produtos e serviços. Um influenciador pode ser um executivo de negócios proeminente, um blogueiro popular ou um revisor de produto externo que pode gerar cliques e acessos por meio de um canal de vendas não explorado. Uma análise aprofundada dos dados sociais pode ajudar as empresas a identificar o influenciador mais adequado para comercializar seus serviços.

Pesquisa de mercado

As empresas fazem uso de mineração de dados de mídia social para aprender mais sobre as preferências dos clientes, preferências e preconceitos. Por exemplo, uma organização pode querer estudar a demografia de novos grupos de clientes ou determinar as opiniões do público sobre um logotipo ou marca específica – ou mesmo um determinado político ou grupo religioso. As empresas também podem usar dados de mídia social para coletar dados em áreas geográficas específicas, bem como potenciais parceiros ou concorrentes.

Ativação de vendas

Além de coletar informações sobre os produtos de uma determinada empresa, eles também podem coletar informações sobre o impacto social de clientes ou parceiros em potencial que se oferecem para fazer um discurso de vendas convincente. Os fabricantes de componentes de computador podem analisar as reclamações que estão sendo relatadas sobre os produtos de um fabricante de PCs, por exemplo, para ajudar o cliente a melhorar a percepção de sua marca.

Análise preditiva

Algoritmos avançados e métodos de aprendizado de máquina podem auxiliar no desenvolvimento de modelos preditivos que permitem às empresas prever tendências futuras no comportamento do cliente. De acordo com o TechCrunch, a análise de mídia social pode ser um melhor preditor para a eleição presidencial de 2016 do que as pesquisas convencionais. A análise de mídia social é benéfica para os profissionais médicos na determinação do caminho dos surtos de doenças.

Melhor software de mineração de dados

1. MonkeyLearn | Ferramentas de mineração de texto sem código
2. Rapid Miner | Arraste e solte fluxos de trabalho ou mineração de dados em Python
3. Mineração de Dados Oracle | Modelos de mineração de dados preditivos

Conclusão

Muitas oportunidades de mineração de dados estão disponíveis para empresas que operam no setor de comércio eletrônico. No entanto, a parte mais difícil é conseguir os técnicos qualificados certos e obter o apoio da gestão para realizar várias análises. Em contraste com muitos outros setores, a quantidade de informações disponíveis no setor de comércio eletrônico é imensa, e é por isso que o potencial de mineração de dados é enorme.

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