วิธีที่การขุดข้อมูลสามารถช่วยคุณเอาชนะการแข่งขันในปี 2022

ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซชั้นนำ เช่น Amazon, eBay และอื่นๆ กำลังใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อสร้างทางเลือกที่มีข้อมูลมากขึ้น และการทำเหมืองข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภค เศรษฐศาสตร์ผลิตภัณฑ์ และอุปสงค์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา บทความนี้จะอธิบายการทำเหมืองข้อมูลและให้คำแนะนำวิธีการที่ครอบคลุมที่เป็นประโยชน์

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

เป็นการจัดเรียงชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบและการเชื่อมต่อที่สามารถช่วยในการแก้ปัญหาทางธุรกิจผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือและเทคนิคการขุดข้อมูลช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์ทิศทางของเหตุการณ์ในอนาคตและตัดสินใจทางธุรกิจด้วยข้อมูลที่ดีขึ้น

การทำเหมืองข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลโดยทั่วไป และเป็นหนึ่งในสาขาวิชาหลักในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้เทคนิคขั้นสูงในการวิเคราะห์เพื่อค้นหาข้อมูลที่มีค่าภายในชุดข้อมูล ในแง่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เป็นองค์ประกอบของการทำความเข้าใจกระบวนการค้นพบความรู้ภายในฐานข้อมูล (KDD) ซึ่งเป็นวิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการรวบรวมข้อมูล ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าการทำเหมืองข้อมูลและ KDD มักใช้สลับกันได้ อย่างไรก็ตาม มักถูกมองว่าเป็นเอนทิตีที่แตกต่างกัน

ประโยชน์ของการทำเหมืองข้อมูลในอีคอมเมิร์ซ

การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูลกับอีคอมเมิร์ซสามารถอธิบายได้ว่าเป็นพื้นที่ที่เป็นไปได้ในขอบเขตของอีคอมเมิร์ซ ซึ่งการทำเหมืองข้อมูลสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงธุรกิจได้ เราทุกคนทราบดีว่าเมื่อซื้อของออนไลน์ นักช็อปมักจะทิ้งข้อมูลเฉพาะที่ธุรกิจสามารถเก็บไว้ในฐานข้อมูลของตนได้ ข้อมูลเหล่านี้มีทั้งแบบมีโครงสร้างและแบบไม่มีโครงสร้าง ซึ่งสามารถขุดได้เพื่อให้เกิดความได้เปรียบในการแข่งขันสำหรับธุรกิจ ต่อไปนี้คือพื้นที่ที่การขุดข้อมูลสามารถนำมาใช้ในด้านอีคอมเมิร์ซเพื่อประโยชน์ของธุรกิจ:

1) โปรไฟล์ลูกค้า

นี่เรียกว่ากลยุทธ์ที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางในอีคอมเมิร์ซ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้ข่าวกรองธุรกิจผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อวางแผนการดำเนินการเชิงพาณิชย์และการดำเนินงาน ตลอดจนค้นคว้าผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ที่พวกเขาเสนอเพื่อสร้างผลกำไรในการช็อปปิ้งออนไลน์ การแยกบุคคลที่มีศักยภาพในการซื้อสูงออกจากข้อมูลที่พวกเขาเข้าชมสามารถช่วยบริษัทต่างๆ ในการลดต้นทุนการขายได้ ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลจากพฤติกรรมการท่องเว็บของผู้ใช้เพื่อพิจารณาว่าพวกเขากำลังซื้อหรือเพียงแค่เรียกดู หรือซื้อสิ่งที่พวกเขาพอใจหรือรายการใหม่ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถสร้างและปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานของตนได้

2. การผลิตสินค้า

การขุดข้อมูลนั้นยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบเองสำหรับกลุ่มตลาดเฉพาะ เป็นไปได้ที่จะกำหนดคุณสมบัติที่ลูกค้าต้องการ...แม้ว่าผลิตภัณฑ์ที่มีความสร้างสรรค์อย่างแท้จริงไม่ได้มาจากการจัดหาสิ่งที่ลูกค้าต้องการให้กับลูกค้า

ผลิตภัณฑ์ที่ล้ำสมัยที่สุดได้รับการพัฒนาโดยการดูข้อมูลจากลูกค้าของคุณและระบุช่องโหว่ที่ลูกค้าต้องการเติมเต็ม จากนั้น เมื่อสร้างผลิตภัณฑ์ องค์ประกอบเหล่านี้จะรวมอยู่ในผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

3. บริการส่วนบุคคล

การปรับให้เป็นส่วนตัวพยายามที่จะนำเสนอเนื้อหาและบริการส่วนบุคคลตามความต้องการและพฤติกรรมของพวกเขา การวิจัยเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูลและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณมุ่งเน้นไปที่ระบบผู้แนะนำและหัวข้ออื่นๆ ที่เกี่ยวข้องเป็นหลัก เช่น การกรองการทำงานร่วมกัน ระบบผู้แนะนำกำลังได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางในโลกของการทำเหมืองข้อมูล

ระบบเหล่านี้สามารถจำแนกได้เป็นสามประเภท ได้แก่ การขุดข้อมูลทางสังคม การขุดตามเนื้อหา และการกรองการทำงานร่วมกัน ระบบเหล่านี้ได้รับอิทธิพลทางวัฒนธรรมและปรับแต่งผ่านความคิดเห็นของผู้ใช้โดยนัยหรือโดยชัดแจ้ง และโดยทั่วไปจะแสดงเป็นโปรไฟล์ผู้ใช้ การใช้ข้อมูลโซเชียลโดยพิจารณาถึงแหล่งที่มาของข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยบุคคลในระหว่างกิจวัตรประจำวันอาจเป็นแหล่งข้อมูลที่สำคัญสำหรับธุรกิจ อย่างไรก็ตาม การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณสามารถทำได้ผ่านการกรองการทำงานร่วมกัน ในวิธีนี้ ผู้ใช้จะถูกกำหนดให้กับผู้ใช้ที่มีความสนใจเฉพาะ และยังสามารถใช้การตั้งค่าของผู้ใช้เหล่านี้เพื่อให้

4. การวิเคราะห์ตะกร้า

ตะกร้าสินค้าทุกใบก็มีเรื่องราวเช่นกัน การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด (MBA) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์มาตรฐาน การค้าปลีก และความฉลาดทางธุรกิจ ซึ่งช่วยให้ผู้ค้าปลีกเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น มีหลายวิธีในการรับผลลัพธ์สูงสุดจากการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด เหล่านี้คือ:

การระบุกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง การติดตามความสัมพันธ์ที่ไม่ชัดเจนระหว่างผลิตภัณฑ์ และการควบคุมสิ่งเหล่านี้เป็นปัญหาที่ใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรมการค้าปลีก ลูกค้าของ Walmart ที่ซื้อตุ๊กตาบาร์บี้สนใจช็อกโกแลต 3 แท่งนี้ การเชื่อมต่อที่อธิบายไม่ได้เช่นนี้สามารถค้นพบได้โดยใช้การวิเคราะห์ตะกร้าตลาดขั้นสูงเพื่อวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

แคมเปญขายต่อและขายต่อเนื่อง สิ่งเหล่านี้แสดงรายการที่ซื้อร่วมกัน และลูกค้าที่ซื้อเครื่องพิมพ์จะถูกล่อลวงให้ซื้อตลับหมึกหรือกระดาษแบบพรีเมียม

สามารถใช้คอมโบและแผนผังผลิตภัณฑ์เพื่อปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลังโดยใช้ความสัมพันธ์ระหว่างผลิตภัณฑ์ การสร้างข้อตกลงแบบคอมโบ และสร้างแผนผังที่ใช้งานง่ายซึ่งมุ่งเน้นไปที่ผลิตภัณฑ์ที่ขายร่วมกัน

ข้อมูลผู้ซื้อ; วิเคราะห์ตะกร้าตลาดด้วยความช่วยเหลือของการขุดข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่าลูกค้าของคุณเป็นใครและรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอายุ ระดับรายได้ นิสัยการซื้อ ความชอบ และไม่ชอบ ความชอบสำหรับการซื้อในลักษณะที่สามารถปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าให้ดีขึ้นได้

5. การพยากรณ์การขาย

การคาดการณ์ยอดขายเกี่ยวข้องกับการพิจารณาว่าผู้บริโภคใช้เวลาซื้อสินค้านานเท่าใด และในกระบวนการนี้ พยายามพิจารณาว่าผู้ซื้อจะซื้ออีกหรือไม่ การวิเคราะห์นี้สามารถนำไปใช้เพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ดีที่สุดสำหรับความล้าสมัยตามแผนหรือระบุผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่จะนำเสนอ ในส่วนของการพยากรณ์การขาย กระแสเงินสดอาจคาดการณ์ได้เป็น 3 ระยะ ได้แก่ มองโลกในแง่ดี มองโลกในแง่ร้าย และเป็นจริง วิธีนี้จะช่วยให้คุณทราบจำนวนเงินทุนที่เหมาะสมในการจัดการกับสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด ซึ่งก็คือเมื่อยอดขายไม่เป็นไปตามแผน

6. การวางแผนสินค้า

การวางแผนสินค้าเป็นประโยชน์ต่อร้านค้าปลีกทั้งแบบออฟไลน์และออนไลน์ เมื่อพูดถึงตลาดออนไลน์ การวางแผนสินค้าสามารถช่วยกำหนดตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บและคลังสินค้าได้ ในทางตรงกันข้าม ในธุรกิจออฟไลน์ บริษัทที่ต้องการเพิ่มยอดขายด้วยการจัดตั้งร้านค้าสามารถกำหนดจำนวนสินค้าที่พวกเขาต้องการได้โดยใช้แนวคิดในการออกแบบร้าน

วิธีการที่เหมาะสมในการวางแผนผลิตภัณฑ์จะให้คำตอบเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องพิจารณาอย่างแน่นอน:

การกำหนดราคา: แง่มุมของฐานข้อมูลการขุดจะช่วยในการกำหนดราคาบริการหรือผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดผ่านกระบวนการแสดงความอ่อนไหวของลูกค้า

ในการเลือกสินค้าที่ได้รับความนิยมจากลูกค้า การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้บริษัทขายของออนไลน์มีความรู้เกี่ยวกับสินค้าที่ลูกค้ากำลังมองหาและโอกาสในการได้รับข้อมูลเกี่ยวกับสินค้าของคู่แข่ง

ยอดคงเหลือของหุ้นเมื่อสำรวจฐานข้อมูลค้าปลีก ซึ่งจะช่วยในการกำหนดปริมาณที่เหมาะสมและเฉพาะเจาะจงของสต็อกที่ต้องการ กล่าวคือ ไม่มากจนเกินไป แต่ไม่น้อยเกินไป ตลอดทั้งปีและระหว่างฤดูกาลซื้อ

7. การแบ่งส่วนตลาด

การแบ่งส่วนลูกค้าเป็นหนึ่งในการใช้งานที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดที่การทำเหมืองข้อมูลสามารถให้ได้ จากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวม มันถูกแบ่งออกเป็นส่วนที่สำคัญต่างๆ เช่น รายได้ เพศ อายุ และอาชีพของลูกค้า สามารถใช้เมื่อธุรกิจเรียกใช้แคมเปญโฆษณาผ่านอีเมลหรือวิธีการ SEO อื่นๆ การแบ่งส่วนตลาดยังสามารถช่วยให้บริษัทระบุคู่แข่งได้ ข้อมูลที่ให้ไว้สามารถช่วยผู้ค้าปลีกในการระบุว่าผู้ตอบแบบสอบถามประจำไม่ใช่คนเดียวที่ชี้ไปที่ลูกค้ารายเดียวกันกับบริษัทปัจจุบันเสมอไป

การแบ่งกลุ่มฐานข้อมูลของฐานข้อมูลของผู้ค้าปลีกสามารถปรับปรุงอัตราการแปลงได้ เนื่องจากธุรกิจสามารถกำหนดเป้าหมายความพยายามทางการตลาดในตลาดเฉพาะและที่ต้องการได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้ธุรกิจค้าปลีกทราบถึงการแข่งขันในแต่ละกลุ่ม ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างสินค้าที่ดึงดูดผู้ชมเป้าหมายในวงกว้าง

8. การรับประกัน

การขุดฐานข้อมูลสามารถแจ้งให้คุณทราบจำนวนผู้ที่จะใช้ประโยชน์จากการรับประกันที่คุณสร้างขึ้น นี้เหมือนกันเมื่อพูดถึงการค้ำประกัน

วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดวิธีหนึ่งในการรับประกันความสำเร็จในการรับประกันคือการตรวจสอบข้อมูลเกี่ยวกับสัญญา การขาย และผลกำไรก่อนหน้า สิ่งนี้สามารถนำคุณไปสู่การรับประกันคืนเงิน 100 เปอร์เซ็นต์เพื่อรับความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง

ธุรกิจต่างๆ ใช้ข้อมูลโซเชียลมีเดียอย่างไร?

บริษัทสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลจากโซเชียลมีเดียได้หลากหลายวิธี ตัวอย่างเช่น หัวหน้าผู้จัดการโครงการหรือผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดที่มีความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ธุรกิจสามารถรวบรวมข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้จากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้าง นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถเข้าถึงรายงานอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือสำหรับจัดการโซเชียลมีเดีย ดึงข้อมูลจากข้อมูล และตัดสินใจว่าจะติดตามแนวโน้มใด

การโฆษณา

จำนวนโฆษณาที่ตรงเป้าหมายผ่านโซเชียลมีเดียกำลังเพิ่มขึ้น เนื่องจากบริษัทต่างๆ พบวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการระบุและจัดการกับกลุ่มผู้ชมบางกลุ่ม ผู้บริหารการตลาดยังสามารถใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุว่าข้อความประเภทใดทำงานได้ดีที่สุดกับกลุ่มประชากรบางกลุ่ม หรือกำหนดเวลาในอุดมคติที่จะเปิดตัวโฆษณาบนแพลตฟอร์มเฉพาะ

การตลาดแบบอินฟลูเอนเซอร์

การขุดข้อมูลบนโซเชียลมีเดียสามารถช่วยระบุผู้ใช้หรือผู้มีอิทธิพลด้วยจำนวนผู้ติดตามที่สำคัญและอัตราการมีส่วนร่วมสูงบนแพลตฟอร์มโซเชียล ธุรกิจสามารถใช้การตลาดด้วยอินฟลูเอนเซอร์เพื่อดึงดูดความสนใจไปยังผลิตภัณฑ์และบริการของตน ผู้มีอิทธิพลอาจเป็นผู้บริหารธุรกิจที่โดดเด่น บล็อกเกอร์ยอดนิยม หรือผู้ตรวจสอบผลิตภัณฑ์ภายนอกที่สามารถสร้างการคลิกและการเข้าชมผ่านช่องทางการขายที่ไม่ได้สำรวจ การวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลในเชิงลึกสามารถช่วยบริษัทต่างๆ ในการระบุผู้มีอิทธิพลที่เหมาะสมที่สุดเพื่อทำการตลาดบริการของตน

การวิจัยทางการตลาด

บริษัทต่างๆ ใช้ประโยชน์จากการขุดข้อมูลโซเชียลมีเดียเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความชอบของความชอบ ความชอบ และอคติของลูกค้า ตัวอย่างเช่น องค์กรอาจต้องการศึกษาข้อมูลประชากรของกลุ่มลูกค้าใหม่ หรือเพื่อกำหนดความคิดเห็นของสาธารณชนเกี่ยวกับโลโก้หรือตราสินค้าเฉพาะ หรือแม้แต่นักการเมืองหรือกลุ่มศาสนาใดโดยเฉพาะ ธุรกิจยังสามารถใช้ข้อมูลโซเชียลมีเดียเพื่อรวบรวมข้อมูลในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง รวมถึงคู่ค้าหรือคู่แข่งที่มีศักยภาพ

การเปิดใช้งานการขาย

นอกเหนือจากการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของบริษัทใดบริษัทหนึ่งแล้ว พวกเขายังสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบทางสังคมของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าหรือพันธมิตรที่เสนอเพื่อสร้างการขายที่น่าเชื่อ ผู้ผลิตส่วนประกอบคอมพิวเตอร์สามารถพิจารณาข้อร้องเรียนที่มีการรายงานเกี่ยวกับสินค้าของผู้ผลิตพีซี ตัวอย่างเช่น เพื่อช่วยลูกค้าในการปรับปรุงการรับรู้ถึงแบรนด์ของตน

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

อัลกอริธึมขั้นสูงและวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถช่วยในการพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตของพฤติกรรมของลูกค้าได้ ตาม TechCrunch การวิเคราะห์โซเชียลมีเดียอาจเป็นตัวทำนายที่ดีกว่าสำหรับการเลือกตั้งประธานาธิบดีปี 2559 มากกว่าแบบสำรวจทั่วไป การวิเคราะห์สื่อสังคมออนไลน์เป็นประโยชน์ต่อบุคลากรทางการแพทย์ในการกำหนดเส้นทางการระบาดของโรค

ซอฟต์แวร์ขุดข้อมูลที่ดีที่สุด

1. MonkeyLearn | เครื่องมือขุดข้อความแบบไม่มีรหัส
2. RapidMiner | ลากและวางเวิร์กโฟลว์หรือการทำเหมืองข้อมูลใน Python
3. Oracle Data Mining | แบบจำลองการขุดข้อมูลเชิงทำนาย

บทสรุป

โอกาสในการขุดข้อมูลจำนวนมากมีให้สำหรับบริษัทที่ดำเนินงานในภาคอีคอมเมิร์ซ อย่างไรก็ตาม ส่วนที่ยากที่สุดคือการหาช่างที่มีทักษะที่เหมาะสม และการได้รับการสนับสนุนจากฝ่ายบริหารเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ต่างๆ ในทางตรงกันข้ามกับภาคส่วนอื่นๆ ปริมาณข้อมูลที่มีอยู่ในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซมีมากมาย และนั่นเป็นสาเหตุที่ทำให้มีศักยภาพในการทำเหมืองข้อมูลเป็นอย่างมาก

รับบริการออกแบบกราฟิกและวิดีโอไม่จำกัดบน RemotePik จองรุ่นทดลองใช้ฟรี

เพื่อให้คุณไม่พลาดข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับอีคอมเมิร์ซและ Amazon โปรดสมัครรับจดหมายข่าวของเราที่ www.cruxfinder.com