Как интеллектуальный анализ данных может помочь вам победить в конкурентной борьбе в 2022 году

Ведущие ритейлеры электронной коммерции, такие как Amazon, eBay и другие, используют информацию, чтобы делать более осознанный выбор, и интеллектуальный анализ данных имеет решающее значение. Интеллектуальный анализ данных позволяет компаниям получить представление о поведении потребителей, экономике продукта и динамике спроса. В этой статье объясняется интеллектуальный анализ данных и предлагается полезное подробное практическое руководство.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Это акт сортировки огромных наборов данных для обнаружения закономерностей и связей, которые могут помочь в решении бизнес-задач посредством анализа данных. Инструменты и методы интеллектуального анализа данных помогают компаниям прогнозировать будущее направление событий и принимать более обоснованные бизнес-решения.

Интеллектуальный анализ данных является важнейшим элементом анализа данных в целом и одной из основных дисциплин в области науки о данных, в которой используются передовые методы аналитики для обнаружения ценной информации в наборах данных. В более конкретном смысле это элемент понимания процесса обнаружения знаний в базах данных (KDD), который представляет собой метод науки о данных для сбора, обработки и анализа информации. Важно отметить, что интеллектуальный анализ данных и KDD часто используются взаимозаменяемо; однако их часто рассматривают как отдельные сущности.

Преимущества интеллектуального анализа данных в электронной коммерции

Применение интеллектуального анализа данных к электронной коммерции можно описать как возможную область в области электронной коммерции, где интеллектуальный анализ данных может быть использован для улучшения бизнеса. Все мы знаем, что совершая покупки в Интернете, покупатели обычно оставляют определенные данные, которые компании могут хранить в своих базах данных. Эти данные либо структурированы, либо неструктурированы, и их можно использовать, чтобы получить преимущество в конкурентной борьбе за бизнес. Ниже перечислены области, в которых можно использовать интеллектуальный анализ данных в области электронной коммерции в интересах бизнеса:

1) Профилирование клиентов

Это также называется клиентоориентированной стратегией в электронной коммерции. Это позволяет компаниям использовать бизнес-аналитику посредством анализа данных о клиентах для планирования своих коммерческих операций и операций, а также исследовать новые продукты и услуги, которые они предлагают, чтобы получать прибыль от покупок в Интернете. Выявление людей с высоким покупательским потенциалом на основе информации, которую они посещают, может помочь компаниям сократить свои расходы на продажу. Предприятия могут использовать информацию о привычках просмотра веб-страниц своих пользователей, чтобы определить, покупают ли они или просто просматривают, или покупают то, что им удобно, или новый товар. Это позволяет компаниям создавать и улучшать свою инфраструктуру.

2. Производство продукции

Интеллектуальный анализ данных отлично подходит для создания продуктов, специально разработанных для определенных сегментов рынка. Можно определить, какие функции могут понадобиться покупателям… хотя по-настоящему творческие продукты не появляются, когда они предоставляют клиентам то, что им нужно.

Самые инновационные продукты разрабатываются путем изучения информации от ваших клиентов и выявления пробелов, которые клиенты хотели бы заполнить. Затем при создании продукта эти элементы будут включены в конечный продукт.

3. Персонализация Сервиса

Персонализация пытается предложить людям контент и услуги на основе их требований и поведения. Исследования в области интеллектуального анализа данных и персонализации в основном сосредоточены на рекомендательных системах и других смежных темах, таких как совместная фильтрация. Рекомендательные системы широко изучаются в мире интеллектуального анализа данных.

Эти системы можно разделить на три типа: интеллектуальный анализ социальных данных, интеллектуальный анализ на основе контента и совместная фильтрация. Эти системы подвержены культурному влиянию и оттачиваются за счет либо неявной, либо явной обратной связи с пользователем и обычно отображаются в виде профиля пользователя. Использование социальных данных, анализ источника данных, созданных людьми в ходе их повседневной рутины, может стать ценным источником жизненно важных данных для бизнеса. Однако персонализация может быть достигнута с помощью совместной фильтрации. В этом методе пользователи назначаются пользователям с определенными интересами, а также могут использоваться предпочтения этих пользователей для предоставления.

4. Анализ корзины

Каждая корзина для покупок — это тоже история. Анализ рыночной корзины (MBA) — это стандартный инструмент анализа, розничной торговли и бизнес-аналитики, который помогает розничным торговцам лучше понять потребности своих клиентов. Существует много методов получения наилучших результатов от анализа потребительской корзины. Это:

Выявление сходства продуктов, отслеживание менее очевидных сходств между продуктами и их использование — самая большая проблема в розничной торговле. Покупатели Walmart, которые покупают куклы Барби, заинтересованы в трех плитках шоколада. Подобную необъяснимую связь можно обнаружить, используя расширенный анализ рыночных корзин для планирования более эффективных маркетинговых стратегий.

Кампании по допродаже и кросс-продаже. Они показывают товары, приобретенные вместе, и клиенты, которые покупают принтер, будут склонны покупать картриджи или бумагу премиум-класса.

Комбинации продуктов и планограммы можно использовать для улучшения управления запасами, используя сходство между продуктами, заключая комбинированные сделки и создавая удобные планограммы, которые фокусируются на продуктах, продаваемых вместе.

Профиль покупателей; проанализируйте рыночную корзину с помощью интеллектуального анализа данных, чтобы понять, кто ваши клиенты, и получить представление об их возрасте, уровне доходов, покупательских привычках, предпочтениях и антипатиях, предпочтениях в отношении покупок таким образом, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.

5. Прогнозирование продаж

Прогнозирование продаж включает в себя рассмотрение того, сколько времени потребитель тратит на покупку товара, и в процессе этого пытается определить, купит ли покупатель еще раз. Этот анализ можно использовать для определения наилучшей стратегии запланированного устаревания или определения других продуктов, которые можно предложить. Что касается прогнозирования продаж, денежный поток можно спрогнозировать в три этапа: оптимистичный, пессимистичный и реалистичный. Это поможет вам определить необходимый объем капитала, доступный для обработки наихудшего сценария, когда продажи происходят не по плану.

6. Планирование товаров

Планирование товаров выгодно как для офлайн-, так и для интернет-магазинов. Когда дело доходит до онлайн-рынка, планирование товаров может помочь определить наилучшие варианты хранения и складирования. Напротив, в офлайн-бизнесе фирмы, которые хотят увеличить свои продажи за счет открытия магазинов, могут определить количество товаров, которые им потребуются, взяв представление о дизайне магазина.

Правильный метод планирования продукта, безусловно, даст вам ответы о том, что следует учитывать:

Ценообразование: Аспект интеллектуального анализа баз данных поможет определить лучшую цену на услуги или продукты посредством процесса демонстрации чувствительности клиента.

При выборе продуктов, пользующихся популярностью у клиентов, интеллектуальный анализ данных помогает компаниям, торгующим в Интернете, знать продукты, которые ищут клиенты, и возможность получения информации о продуктах конкурентов.

Баланс запасов при изучении розничной базы данных; это помогает определить надлежащее и конкретное количество необходимых запасов, т. е. не слишком много, но и не слишком мало, в течение всего года и в сезон закупок.

7. Сегментация рынка

Сегментация клиентов является одним из наиболее эффективных способов использования интеллектуального анализа данных. На основе огромного количества собранной информации она разбита на различные важные сегменты, такие как доход, пол, возраст и род занятий клиентов. Его можно использовать, когда компании проводят рекламные кампании по электронной почте или с помощью других методов SEO. Сегментация рынка также может помочь компании определить своих конкурентов. Предоставленная информация может помочь розничным торговцам определить, что постоянные респонденты не всегда являются единственными, кто указывает на тех же клиентов, что и текущая компания.

Сегментация базы данных розничного продавца может повысить коэффициент конверсии, поскольку бизнес может нацелить свои маркетинговые усилия на конкретный и желаемый рынок. Это также помогает розничному бизнесу узнать о конкуренции в каждом сегменте, что позволяет создавать товары, которые нравятся широкой целевой аудитории.

8. Гарантии

Интеллектуальный анализ базы данных может дать вам информацию о количестве людей, которые воспользуются созданной вами гарантией. То же самое и с гарантиями.

Один из самых эффективных способов добиться гарантированного успеха — изучить информацию о предыдущих обещаниях, продажах и прибылях. Это может привести к тому, что вы предоставите 100-процентную гарантию возврата денег, чтобы получить преимущество перед конкурентами.

Как предприятия используют данные социальных сетей?

Компании могут извлечь выгоду из данных из социальных сетей различными способами. Например, главный менеджер проекта или директор по маркетингу, обладающий знаниями в области бизнес-аналитики, может собирать полезные данные из огромных неструктурированных баз данных. Бизнес-аналитики имеют доступ к автоматизированным отчетам с использованием инструментов для управления социальными сетями, извлечения информации из данных и определения тенденций, которым следует следовать.

Реклама

Количество таргетированной рекламы, доступной через социальные сети, растет, поскольку компании находят более эффективные методы выявления и обращения к определенным сегментам аудитории. Руководители отдела маркетинга также могут использовать методы анализа данных, чтобы определить, какие типы сообщений лучше всего подходят для определенных демографических групп, или определить идеальное время для запуска рекламы на определенной платформе.

Маркетинг влияния

Интеллектуальный анализ данных в социальных сетях может помочь выявить пользователей или влиятельных лиц со значительным числом подписчиков и высоким уровнем вовлеченности на социальных платформах. Компании могут использовать маркетинг влияния, чтобы привлечь внимание к своим продуктам и услугам. Влиятельным лицом может быть видный руководитель бизнеса, популярный блогер или внешний рецензент продукта, который может генерировать клики и обращения через неисследованный канал продаж. Углубленный анализ социальных данных может помочь компаниям определить наиболее подходящего влиятельного лица для продвижения своих услуг.

Исследования рынка

Компании используют интеллектуальный анализ данных в социальных сетях, чтобы узнать больше о предпочтениях клиентов, предпочтениях и предрассудках. Например, организация может захотеть изучить демографию новых групп клиентов или определить мнение общественности о конкретном логотипе или бренде или даже о конкретном политике или религиозной группе. Компании также могут использовать данные социальных сетей для сбора данных о конкретных географических регионах, а также о потенциальных партнерах или конкурентах.

Обеспечение продаж

Наряду со сбором информации о продуктах конкретной компании, они также могут собирать информацию о социальном влиянии потенциальных клиентов или партнеров, предлагающих убедительные коммерческие предложения. Производители компьютерных комплектующих могут рассматривать поступающие жалобы на товары производителя ПК, например, чтобы помочь покупателю улучшить восприятие своего бренда.

Предиктивная аналитика

Передовые алгоритмы и методы машинного обучения могут помочь в разработке прогностических моделей, позволяющих компаниям прогнозировать будущие тенденции в поведении клиентов. Согласно TechCrunch, анализ социальных сетей может быть лучшим предсказателем президентских выборов 2016 года, чем обычные опросы. Анализ социальных сетей полезен для медицинских работников при определении путей возникновения вспышек заболеваний.

Лучшее программное обеспечение для интеллектуального анализа данных

1. ОбезьянаУзнай | Инструменты для анализа текста без кода
2. РапидМайнер | Перетаскивание рабочих процессов или интеллектуального анализа данных в Python
3. Интеллектуальный анализ данных Oracle | Прогнозирующие модели интеллектуального анализа данных

Вывод

Многие возможности интеллектуального анализа данных доступны для компаний, работающих в секторе электронной коммерции. Однако самое сложное — найти нужных квалифицированных технических специалистов и заручиться поддержкой руководства для проведения различных анализов. В отличие от многих других секторов, объем информации, доступной в индустрии электронной коммерции, огромен, поэтому потенциал интеллектуального анализа данных огромен.

Получите неограниченное количество услуг по графическому и видеодизайну на RemotePik, забронируйте бесплатную пробную версию

Чтобы быть в курсе последних новостей электронной коммерции и Amazon, подпишитесь на нашу рассылку на www.cruxfinder.com.