Veri Madenciliğinin 2022'de Rekabeti Yenmenize Yardımcı Olması Yolları

Amazon, eBay ve diğerleri gibi en iyi e-ticaret perakendecileri, daha bilinçli seçimler yapmak için bilgilerden yararlanıyor ve veri madenciliği çok önemli. Veri madenciliği, işletmelerin tüketici davranışı, ürün ekonomisi ve talep dinamiği hakkında bilgi edinmelerini sağlar. Bu makale veri madenciliğini açıklayacak ve yararlı, kapsamlı bir nasıl yapılır kılavuzu sunacaktır.

Veri madenciliği nedir?

Veri analizi yoluyla iş sorunlarının çözülmesine yardımcı olabilecek kalıpları ve bağlantıları keşfetmek için büyük veri kümelerini sıralama eylemidir. Veri madenciliği araçları ve teknikleri, işletmelerin olayların gelecekteki yönünü tahmin etmelerine ve daha bilinçli iş kararları vermelerine yardımcı olur.

Veri madenciliği, genel olarak veri analitiğinin çok önemli bir unsurudur ve veri kümeleri içindeki değerli bilgileri keşfetmek için analitik için gelişmiş teknikler kullanan veri bilimi alanının ana disiplinlerinden biridir. Daha spesifik bir anlamda, bilgi toplamak, işlemek ve analiz etmek için bir veri bilimi yöntemi olan veritabanlarında (KDD) bilgi keşfi sürecini anlamanın bir unsurudur. Veri madenciliği ve KDD'nin genellikle birbirinin yerine kullanıldığını belirtmek önemlidir; ancak, genellikle ayrı varlıklar olarak görülürler.

E-Ticarette Veri Madenciliğinin Faydaları

Veri madenciliğinin E-ticarete uygulanması, iş geliştirme için veri madenciliğinin kullanılabileceği e-ticaret alanında olası bir alan olarak tanımlanabilir. Alışveriş yapanların çevrimiçi alışveriş yaparken genellikle işletmelerin veritabanlarında tutabilecekleri belirli verileri geride bıraktığını hepimiz biliyoruz. Bu veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olup, iş için rekabette bir avantaj sağlamak için çıkarılabilmektedir. Veri madenciliğinin e-ticaret alanında işletmelerin yararına kullanılabileceği alanlar şunlardır:

1) Müşteri Profili Oluşturma

Bu aynı zamanda e-ticarette müşteri merkezli bir strateji olarak da adlandırılır. Bu, şirketlerin ticari operasyonlarını ve operasyonlarını planlamak için müşteri verilerinin analizi yoluyla iş zekasını kullanmalarına ve ayrıca çevrimiçi alışverişte kâr elde etmek için sundukları yeni ürün ve hizmetleri araştırmalarına olanak tanır. Satın alma potansiyeli yüksek kişileri ziyaret ettikleri bilgilerden ayırmak, şirketlerin satış maliyetlerini düşürmelerine yardımcı olabilir. İşletmeler, kullanıcılarının web'de gezinme alışkanlıklarından elde edilen bilgileri, satın alıp almadıklarını veya yalnızca göz atmalarını ya da rahat oldukları bir şeyi veya yeni bir öğeyi satın alıp almadıklarını belirlemek için kullanabilir. Bu, şirketlerin altyapılarını oluşturmalarına ve geliştirmelerine olanak tanır.

2. Ürün Üretimi

Veri madenciliği, belirli pazar segmentleri için özel olarak tasarlanmış ürünler oluşturmak için mükemmeldir. Müşterilerin hangi özellikleri isteyebileceklerini belirlemek mümkündür…Gerçekten yaratıcı ürünler, müşterilere istediklerini sağlayarak ortaya çıkmaz.

En yenilikçi ürünler, müşterilerinizden gelen bilgilere bakılarak ve müşterilerin doldurulmasını istediği boşluklar belirlenerek geliştirilir. Daha sonra ürün oluşturulurken bu unsurlar nihai ürüne dahil edilecektir.

3. Hizmetin Kişiselleştirilmesi

Kişiselleştirme, bireylere gereksinimlerine ve davranışlarına göre içerik ve hizmetler sunmaya çalışır. Veri madenciliği ve kişiselleştirme üzerine araştırmalar, esas olarak tavsiye sistemlerine ve işbirlikçi filtreleme gibi diğer ilgili konulara odaklanmıştır. Öneri sistemleri, veri madenciliği dünyasında kapsamlı bir şekilde incelenmektedir.

Bu sistemler sosyal veri madenciliği, içerik tabanlı madencilik ve işbirlikçi filtreleme olmak üzere üç tipte sınıflandırılabilir. Bu sistemler, kültürel olarak etkilenir ve örtülü veya açık kullanıcı geri bildirimi yoluyla iyileştirilir ve tipik olarak bir kullanıcı profili olarak görüntülenir. Bireylerin günlük rutinleri sırasında oluşturdukları verilerin kaynağına bakarak sosyal verilerin kullanımı, işletmeler için değerli bir hayati veri kaynağı olabilir. Ancak kişiselleştirme, işbirlikçi filtreleme yoluyla gerçekleştirilebilir. Bu yöntemde, kullanıcılar belirli ilgi alanlarına sahip kullanıcılara atanır ve ayrıca bu kullanıcıların tercihlerini sağlamak için kullanılabilir.

4. Sepet Analizi

Her alışveriş sepeti de bir hikayedir. Market Basket Analysis (MBA), perakendecilerin müşterilerinin ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarına yardımcı olan standart bir analiz, perakende satış ve iş zekası aracıdır. Pazar sepeti analizinden en fazla sonucu almanın birçok yöntemi vardır. Bunlar:

Ürün benzerliklerini belirlemek, ürünler arasındaki daha az belirgin benzerlikleri takip etmek ve bunlardan yararlanmak perakende sektöründeki en büyük sorundur. Barbie bebekleri satın alan Walmart müşterileri, üç çikolatayla ilgileniyor. Bunun gibi açıklanamaz şekilde bağlantılı bir bağlantı, daha verimli pazarlama stratejileri planlamak için pazar sepetlerinin gelişmiş analizi kullanılarak keşfedilebilir.

Yukarı satış ve çapraz satış kampanyaları. Bunlar, birlikte satın alınan ürünleri gösterir ve yazıcıyı satın alan müşteriler, birinci sınıf kartuş veya kağıt satın almaya ikna olur.

Ürün kombinasyonları ve planogramları, ürünler arasındaki benzerlikleri kullanarak, birleşik anlaşmalar oluşturarak ve birlikte satılan ürünlere odaklanan kullanıcı dostu planogramlar oluşturarak envanter yönetimini geliştirmek için kullanılabilir.

Alışveriş profili; Müşterilerinizin kim olduğunu anlamak ve yaşları, gelir düzeyleri, satın alma alışkanlıkları, tercihleri ​​ve hoşlanmadıkları şeyler, satın alma tercihleri ​​hakkında bilgi edinmek için veri madenciliği yardımıyla pazar sepetini analiz edin.

5. Satış Tahmini

Tahmin satışları, bir tüketicinin bir ürünü satın almak için ne kadar zaman harcadığını ve bu süreçte alıcının tekrar satın alıp almayacağını belirlemeye çalışmasını içerir. Bu analiz, planlı eskime için en iyi stratejiyi oluşturmak veya sunulacak diğer ürünleri belirlemek için kullanılabilir. Satış tahmini ile ilgili olarak, nakit akışı iyimser, karamsar ve gerçekçi olmak üzere üç aşamada tahmin edilebilir. Bu, satışların plana göre gerçekleşmediği en kötü durum senaryosu ile başa çıkmak için uygun sermaye miktarını bilmenize yardımcı olacaktır.

6. Ürün Planlaması

Ürün planlaması hem çevrimdışı hem de çevrimiçi perakende mağazaları için faydalıdır. Çevrimiçi pazar söz konusu olduğunda, malları planlamak, stoklama ve depolama için en iyi seçeneklerin belirlenmesine yardımcı olabilir. Buna karşılık, çevrimdışı ticarette, mağaza kurarak satışlarını artırmak isteyen firmalar, mağaza tasarımı hakkında fikir alarak ihtiyaç duyacakları mal sayısını belirleyebilirler.

Ürün planlaması için doğru yöntem, kesinlikle nelere dikkat etmeniz gerektiği konusunda size cevaplar verecektir:

Fiyatlandırma: Madencilik veritabanlarının yönü, müşterinin hassasiyetini gösterme süreci boyunca hizmet veya ürünlerin en iyi fiyatlandırılmasının belirlenmesine yardımcı olacaktır.

Müşteriler arasında popüler olan ürünleri seçerken, veri madenciliği, müşterilerin aradığı ürünler hakkında bilgi sahibi olmaları ve rakiplerin ürünleri hakkında bilgi edinme olanağı ile çevrimiçi satış yapan şirketlere yardımcı olur.

Perakende veritabanını keşfederken stok dengesi; bu, tüm yıl boyunca ve satın alma mevsimi boyunca gerekli olan doğru ve spesifik stok miktarını belirlemeye yardımcı olur, yani çok fazla değil ama çok az değil.

7. Pazar Segmentasyonu

Müşteri segmentasyonu, veri madenciliğinin sağlayabileceği en etkili kullanımlardan biridir. Toplanan büyük miktardaki bilgilere dayanarak, gelir, cinsiyet, yaş ve müşterilerin mesleği gibi çeşitli önemli bölümlere ayrılmıştır. İşletmeler e-posta veya diğer SEO yöntemleri aracılığıyla reklam kampanyaları yürütürken kullanılabilir. Pazar bölümlendirme, bir şirketin rakiplerini belirlemesine de yardımcı olabilir. Sağlanan bilgiler, perakendecilere, düzenli yanıt verenlerin her zaman mevcut şirketle aynı müşterilere işaret eden tek kişi olmadığını belirlemelerine yardımcı olabilir.

Bir perakendecinin veritabanının veritabanlarını bölümlere ayırmak, işletme pazarlama çabalarını belirli ve istenen bir pazarda hedefleyebildiğinden, dönüşüm oranını artırabilir. Aynı zamanda perakende sektörünün her segmentteki rekabeti tanımasına yardımcı olur ve bu da genel olarak hedeflenen kitleye hitap eden ürünlerin yaratılmasına olanak tanır.

8. Garantiler

Veritabanı madenciliği, oluşturduğunuz garantiden yararlanacak kişilerin sayısını size bildirebilir. Garantiler söz konusu olduğunda da bu böyledir.

Garantili bir garanti başarısını sağlamanın en etkili yollarından biri, önceki vaatler, satışlar ve karlar hakkındaki bilgileri incelemektir. Bu, rakiplerinize karşı avantaj elde etmek için yüzde 100 para iade garantisi sağlamanıza yol açabilir.

İşletmeler Sosyal Medya Verilerini Nasıl Kullanıyor?

Şirketler, sosyal medyadaki verilerden çeşitli şekillerde yararlanabilir. Örneğin, iş analitiği uzmanlığına sahip bir baş proje yöneticisi veya pazarlama direktörü, büyük yapılandırılmamış veritabanlarından eyleme dönüştürülebilir veriler toplayabilir. İş analistleri, sosyal medyayı yönetmek, verilerden bilgi çıkarmak ve hangi trendlerin izleneceğine karar vermek için araçları kullanan otomatik raporlara erişebilir.

reklam

Şirketler belirli hedef kitle segmentlerini belirlemek ve onlara hitap etmek için daha etkili yöntemler buldukça, sosyal medya aracılığıyla sunulan hedefli reklam miktarı artıyor. Pazarlama yöneticileri, belirli demografik gruplarla hangi tür mesajların en iyi sonucu verdiğini belirlemek veya belirli bir platformda reklam yayınlamak için ideal zamanı belirlemek için verileri analiz etme yöntemlerini de kullanabilir.

Etkileyici Pazarlama

Sosyal medyadaki veri madenciliği, sosyal platformlarda önemli takipçi sayılarına ve yüksek katılım oranlarına sahip kullanıcıları veya etkileyicileri belirlemeye yardımcı olabilir. İşletmeler, ürün ve hizmetlerine dikkat çekmek için etkileyici pazarlamayı kullanabilir. Etkileyen kişi, tanınmış bir işletme yöneticisi, popüler bir blog yazarı veya keşfedilmemiş bir satış kanalı aracılığıyla tıklamalar ve isabetler oluşturabilen harici bir ürün incelemecisi olabilir. Sosyal verilerin derinlemesine analizi, şirketlerin hizmetlerini pazarlamak için en uygun etkileyiciyi belirlemelerine yardımcı olabilir.

Pazar araştırması

Şirketler, müşterilerin tercihleri, tercihleri ​​ve önyargıları hakkında daha fazla bilgi edinmek için sosyal medya veri madenciliğini kullanır. Örneğin, bir kuruluş yeni müşteri gruplarının demografisini incelemek veya halkın belirli bir logo veya marka, hatta belirli bir politikacı veya dini grup hakkındaki görüşlerini belirlemek isteyebilir. İşletmeler ayrıca belirli coğrafi alanlar ve potansiyel ortaklar veya rakipler hakkında veri toplamak için sosyal medya verilerini kullanabilir.

Satış Etkinleştirme

Belirli bir şirketin ürünleriyle ilgili bilgi toplamanın yanı sıra, ikna edici bir satış konuşması yapmayı teklif eden potansiyel müşterilerin veya ortakların sosyal etkisi hakkında da bilgi toplayabilirler. Bilgisayar bileşeni üreticileri, örneğin, müşterinin kendi markasına ilişkin algısını iyileştirmesine yardımcı olmak için, bir bilgisayar üreticisinin ürünleri hakkında rapor edilen şikayetleri inceleyebilir.

Tahmine Dayalı Analitik

Gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenimi yöntemleri, şirketlerin müşteri davranışında gelecekteki eğilimleri tahmin etmesine olanak tanıyan tahmine dayalı modellerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. TechCrunch'a göre, Sosyal medya analizi, 2016 başkanlık seçimleri için geleneksel anketlerden daha iyi bir tahmin olabilir. Sosyal medya analizi, hastalık salgınlarının yolunu belirlemede tıp uzmanlarına faydalıdır.

En iyi veri madenciliği yazılımı

1. MaymunÖğren | Kodsuz metin madenciliği araçları
2. RapidMiner | Python'da iş akışlarını veya veri madenciliğini sürükleyip bırakın
3. Oracle Veri Madenciliği | Tahmine dayalı veri madenciliği modelleri

Çözüm

E-ticaret sektöründe faaliyet gösteren şirketler için birçok veri madenciliği fırsatı bulunmaktadır. Ancak işin en zor kısmı, doğru vasıflı teknisyenleri bulmak ve çeşitli analizler yapmak için yönetimin desteğini almaktır. Diğer birçok sektörün aksine, e-ticaret endüstrisinde mevcut bilgi miktarı çok fazladır ve bu nedenle veri madenciliği potansiyeli çok büyüktür.

RemotePik'te Sınırsız Grafik ve Video Tasarım Hizmeti Alın, Ücretsiz Denemenizi ayırtın

En son e-ticaret ve Amazon haberleriyle kendinizi güncel tutmak için www.cruxfinder.com adresindeki bültenimize abone olun.