Modalități în care miningul de date vă poate ajuta să învingeți concurența în 2022

Retailerii de comerț electronic de top precum Amazon, eBay și alții folosesc informații pentru a face alegeri mai informate, iar extragerea datelor este crucială. Exploatarea datelor permite companiilor să obțină informații despre comportamentul consumatorilor, economia produselor și dinamica cererii. Acest articol va explica extragerea datelor și va oferi un ghid util și cuprinzător.

Ce este data mining?

Este acțiunea de a sorta seturi uriașe de date pentru a descoperi modele și conexiuni care ar putea ajuta la rezolvarea problemelor de afaceri prin analiza datelor. Instrumentele și tehnicile de extragere a datelor ajută companiile să prezică direcția viitoare a evenimentelor și să ia decizii de afaceri mai bine informate.

Miningul de date este un element crucial al analizei datelor în general și una dintre disciplinele majore din domeniul științei datelor, care utilizează tehnici avansate de analiză pentru a descoperi informații valoroase în seturile de date. Într-un sens mai specific, este un element de înțelegere a procesului de descoperire a cunoștințelor în bazele de date (KDD), care este o metodă de știință a datelor pentru colectarea, procesarea și analizarea informațiilor. Este important de reținut că data mining și KDD sunt adesea folosite interschimbabil; cu toate acestea, ele sunt adesea privite ca entități distincte.

Beneficiile extragerii de date în comerțul electronic

Aplicarea minării de date în comerțul electronic poate fi descrisă ca o posibilă zonă în domeniul comerțului electronic în care extragerea datelor ar putea fi utilizată pentru îmbunătățiri în afaceri. Știm cu toții că atunci când cumpără online, cumpărătorii lasă în urmă date specifice pe care companiile le pot păstra în bazele de date. Aceste date sunt fie structurate, fie nestructurate, care ar putea fi extrase pentru a oferi un avantaj în competiția pentru afacere. Următoarele sunt domeniile în care data mining-ul ar putea fi utilizat în domeniul comerțului electronic în beneficiul afacerilor:

1) Profilarea clienților

Aceasta este, de asemenea, denumită o strategie centrată pe client în comerțul electronic. Acest lucru permite companiilor să utilizeze business intelligence prin analiza datelor clienților pentru a-și planifica operațiunile și operațiunile comerciale, precum și pentru a căuta noi produse și servicii pe care le oferă pentru a obține un profit în cumpărăturile online. Sortarea persoanelor cu potențial ridicat de cumpărare din informațiile pe care le vizitează poate ajuta companiile să își reducă costurile de vânzare. Companiile pot folosi informațiile din obiceiurile de navigare pe web ale utilizatorilor lor pentru a determina dacă cumpără sau pur și simplu navighează, sau cumpără ceva cu care se simt confortabil sau un articol nou. Acest lucru permite companiilor să-și creeze și să-și îmbunătățească infrastructura.

2. Producția de produse

Exploatarea datelor este excelentă pentru a crea produse personalizate pentru anumite segmente de piață. Este posibil să determinați ce caracteristici ar putea dori clienții... deși produsele cu adevărat creative nu vin prin furnizarea clienților ceea ce și-ar dori.

Cele mai inovatoare produse sunt dezvoltate prin analizarea informațiilor de la clienții dvs. și identificarea golurilor pe care clienții ar dori să fie umplute. Apoi, la crearea produsului, aceste elemente vor fi incluse în produsul final.

3. Personalizarea serviciului

Personalizarea încearcă să ofere indivizilor conținut și servicii pe baza cerințelor și comportamentelor acestora. Cercetările privind extragerea și personalizarea datelor s-au concentrat în principal pe sistemele de recomandare și pe alte subiecte conexe, cum ar fi filtrarea colaborativă. Sistemele de recomandare sunt studiate pe larg în lumea minării de date.

Aceste sisteme pot fi clasificate în trei tipuri, extragerea datelor sociale, extragerea bazată pe conținut și filtrarea colaborativă. Aceste sisteme sunt influențate din punct de vedere cultural și perfecționate prin feedback-ul utilizatorului implicit sau explicit și sunt afișate de obicei ca un profil de utilizator. Utilizarea datelor sociale, analizând sursa datelor create de indivizi în timpul rutinelor lor de zi cu zi, ar putea fi o sursă valoroasă de date vitale pentru companii. Cu toate acestea, personalizarea poate fi realizată prin filtrare colaborativă. În această metodă, utilizatorii sunt alocați utilizatorilor cu interese specifice și, de asemenea, preferințele acestor utilizatori pot fi folosite pentru a oferi.

4. Analiza coșului

Fiecare coș de cumpărături este, de asemenea, o poveste. Market Basket Analysis (MBA) este un instrument standard de analiză, comerț cu amănuntul și business-intelligence care ajută comercianții cu amănuntul să înțeleagă mai bine nevoile clienților lor. Există multe metode de a obține cele mai multe rezultate din analiza coșului de piață. Acestea sunt:

Identificarea afinităților de produs, urmărirea afinităților mai puțin evidente între produse și valorificarea acestora este cea mai mare problemă din industria de retail. Clienții Walmart care achiziționează păpuși Barbie sunt interesați de cele trei batoane de ciocolată. O conexiune inexplicabil de conectată ca aceasta ar putea fi descoperită folosind analiza avansată a coșurilor de piață pentru a planifica strategii de marketing mai eficiente.

Campanii de up-sell și cross-sell. Acestea arată articolele achiziționate împreună, iar clienții care cumpără imprimanta vor fi atrași să cumpere cartușe sau hârtie premium.

Combo-urile și planogramele de produse pot fi utilizate pentru a îmbunătăți gestionarea stocurilor folosind afinitățile dintre produse, formând oferte combinate și creând planograme ușor de utilizat, care se concentrează pe produsele vândute împreună.

Profilul cumpărătorilor; analizați coșul de piață cu ajutorul extragerii de date pentru a înțelege cine sunt clienții dvs. și pentru a obține o perspectivă asupra vârstelor, nivelurilor de venit obiceiurile de cumpărare, preferințelor și antipatiilor, preferințelor pentru achiziții într-un mod care poate îmbunătăți experiența clienților.

5. Prognoza vânzărilor

Prognoza vânzărilor implică luarea în considerare a cât timp petrece un consumator cumpărând un articol și, în acest proces, încercarea de a determina dacă cumpărătorul va cumpăra din nou. Această analiză ar putea fi utilizată pentru a stabili cea mai bună strategie pentru uzura planificată sau pentru a identifica alte produse de oferit. În ceea ce privește prognoza de vânzare, fluxul de numerar poate fi prognozat în trei faze care cuprind optimist, pesimist și realist. Acest lucru vă va ajuta să cunoașteți cantitatea adecvată de capital disponibilă pentru a gestiona cel mai rău scenariu, adică atunci când vânzările nu au loc conform planului.

6. Planificarea mărfurilor

Planificarea mărfurilor este benefică atât pentru magazinele offline, cât și pentru cele online. Când vine vorba de piața online, planificarea mărfurilor poate ajuta la determinarea celor mai bune opțiuni pentru stocare și depozitare. În schimb, în ​​afacerile offline, firmele care doresc să-și crească vânzările prin înființarea de magazine pot determina numărul de bunuri de care vor avea nevoie, luând o idee despre designul magazinului.

Metoda potrivită pentru planificarea produsului vă va oferi cu siguranță răspunsuri despre ceea ce trebuie să luați în considerare:

Prețuri: Aspectul bazelor de date miniere va ajuta la determinarea celui mai bun preț al serviciilor sau produselor prin procesul de arătare a sensibilității clientului.

În alegerea produselor care sunt populare în rândul clienților, data mining-ul ajută companiile care vând online cu cunoașterea produselor pe care clienții le caută și cu posibilitatea de a obține informații despre produsele concurenților.

Echilibrul stocurilor la explorarea bazei de date cu amănuntul; acest lucru ajută la determinarea cantității adecvate și specifice de stoc necesar, adică nu prea mult, dar nici prea puțin, pe tot parcursul anului și în timpul sezonului de cumpărare.

7. Segmentarea pieței

Segmentarea clienților este printre cele mai eficiente utilizări pe care le poate oferi data mining. Pe baza cantității mari de informații colectate, acestea sunt împărțite în diferite segmente importante, cum ar fi venitul, sexul, vârsta și ocupația clienților. Poate fi folosit atunci când companiile desfășoară campanii de publicitate prin e-mail sau prin alte metode SEO. Segmentarea pieței poate ajuta, de asemenea, o companie în identificarea rivalilor săi. Informațiile furnizate pot ajuta comercianții cu amănuntul să identifice că respondenții obișnuiți nu sunt întotdeauna singurii care indică aceiași clienți ca și compania actuală.

Segmentarea bazelor de date ale unui comerciant cu amănuntul poate îmbunătăți rata de conversie, deoarece afacerea își poate direcționa eforturile de marketing pe o piață specifică și dorită. De asemenea, ajută afacerea cu amănuntul să cunoască concurența în fiecare segment, ceea ce permite crearea de mărfuri care atrage publicul vizat în general.

8. Garantii

Exploatarea bazelor de date vă poate informa numărul de persoane care vor profita de garanția pe care ați creat-o. La fel este și când vine vorba de garanții.

Una dintre cele mai eficiente modalități de a asigura succesul unei garanții este de a examina informațiile despre promisiunile anterioare, vânzările și profiturile. Acest lucru vă poate determina să oferiți o garanție de rambursare de 100% pentru a obține un avantaj față de concurenți.

Cum folosesc companiile datele din rețelele sociale?

Companiile pot beneficia de datele din rețelele sociale într-o varietate de moduri. De exemplu, un manager șef de proiect sau un director de marketing cu experiență în analiză de afaceri poate aduna date acționabile din baze de date uriașe nestructurate. Analiștii de afaceri au acces la rapoarte automate folosind instrumente pentru gestionarea rețelelor sociale, extragerea informațiilor din date și deciderea ce tendințe să urmeze.

Publicitate

Cantitatea de publicitate direcționată disponibilă prin intermediul rețelelor sociale este în creștere, pe măsură ce companiile găsesc metode mai eficiente de identificare și abordare a anumitor segmente de public. Directorii de marketing pot folosi, de asemenea, metode pentru a analiza datele pentru a identifica ce tipuri de mesaje funcționează cel mai bine cu anumite grupuri demografice sau pentru a determina momentul ideal pentru a lansa reclame pe o anumită platformă.

Influencer Marketing

Exploatarea datelor pe rețelele sociale poate ajuta la identificarea utilizatorilor sau influențelor cu un număr semnificativ de urmăritori și cu rate ridicate de implicare pe platformele sociale. Companiile pot folosi marketingul de influență pentru a atrage atenția asupra produselor și serviciilor lor. Un influent ar putea fi un director de afaceri proeminent, un blogger popular sau un evaluator extern de produse care ar putea genera clicuri și accesări printr-un canal de vânzări neexplorat. O analiză aprofundată a datelor sociale poate ajuta companiile să identifice cel mai potrivit influencer pentru a-și comercializa serviciile.

Cercetare de piata

Companiile folosesc data mining-ul din rețelele sociale pentru a afla mai multe despre preferințele, preferințele și prejudecățile clienților. De exemplu, o organizație ar putea dori să studieze datele demografice ale noilor grupuri de clienți sau să determine părerile publicului despre un anumit logo sau marcă - sau chiar despre un anumit politician sau grup religios. Companiile pot folosi, de asemenea, datele din rețelele sociale pentru a colecta date despre anumite zone geografice, precum și despre potențiali parteneri sau concurenți.

Activarea vânzărilor

Pe lângă strângerea de informații cu privire la produsele unei anumite companii, aceștia ar putea strânge și informații despre impactul social al potențialilor clienți sau parteneri care se oferă să facă un argument de vânzare convingător. Producătorii de componente de calculator pot analiza reclamațiile care sunt raportate cu privire la bunurile unui producător de computere, de exemplu, pentru a ajuta clientul să îmbunătățească percepția asupra mărcii sale.

Analize predictive

Algoritmii avansati și metodele de învățare automată pot ajuta la dezvoltarea modelelor predictive care permit companiilor să prezică tendințele viitoare în comportamentul clienților. Potrivit TechCrunch, analiza rețelelor sociale ar putea fi un predictor mai bun pentru alegerile prezidențiale din 2016 decât sondajele convenționale. Analiza rețelelor sociale este benefică pentru profesioniștii medicali în determinarea căii focarelor de boală.

Cel mai bun software de data mining

1. MonkeyLearn | Instrumente de extragere a textului fără cod
2. RapidMiner | Trageți și plasați fluxurile de lucru sau extragerea datelor în Python
3. Oracle Data Mining | Modele predictive de extragere a datelor

Concluzie

Multe oportunități de extragere a datelor sunt disponibile companiilor care operează în sectorul comerțului electronic. Cu toate acestea, cea mai dificilă parte este să obțineți tehnicieni calificați potriviți și să obțineți sprijinul conducerii pentru a efectua diverse analize. Spre deosebire de multe alte sectoare, cantitatea de informații disponibile în industria comerțului electronic este imensă și de aceea potențialul de extragere a datelor este uriaș.

Obțineți servicii nelimitate de proiectare grafică și video pe RemotePik, rezervați perioada de încercare gratuită

Pentru a fi la curent cu cele mai recente știri despre comerțul electronic și Amazon, abonați-vă la buletinul nostru informativ la www.cruxfinder.com