علم داده در بازاریابی چه کاربردهایی دارد؟
در این قسمت قصد داریم به بررسی کاربردهای علم داده بهصورت خاص در بازاریابی بپردازیم و بررسی کنیم از رویکردهای علم داده چه استفادهای در بحث بازاریابی میشود.
1. خوشهبندی مشتریان
باید در نظر بگیریم در مبحث بخشبندی بازار (Market Segmentation) یک بازار را به بخشهایی با تعریف مشخص تقسیم میکنیم و به هر بخش یک Segment میگوییم. در این بخش گروهی از مشتریان قرار میگیرند که خواستهها، نیازها و ویژگیهای مشابهی دارند.
وظیفۀ یک بازاریاب چیست؟
در حالت کلی بخشهای مختلف بازار را شناسایی و بخشبندی کند، ویژگیهای هر بخش را مشخص کند و براساس نیازی که دارد یک بخش را تارگت خود قرار دهد و کمپین تبلیغاتی خود را راهاندازی کند.
تا زمانی امکان استفاده از روشهای مرسوم وجود داشت که دادههای ما محدود و کم بودند و بیزینس ها کوچک بودند و نیازی به یادگیری ماشین نبود؛ اما امروزه به دلیل پیشرفت و پیچیده شدن مسائل دنیا با حجم بزرگتری از Data روبهرو هستیم، نمیتوانیم از رویکردهای مرسومی که وجود دارد استفاده کنیم؛ بنابراین به سراغ رویکردهای یادگیری ماشین میرویم، با استفاده از رویکردهای یادگیری ماشین این امکان برای ما فراهم میشود که جزئیات بیشتری از مشتریان در دسترس داشته باشیم و خوشهبندی و دستهبندی دقیقتری برای مشتریانی که داریم انجام دهیم.
2. تحلیل ارزش طول عمر مشتریان
فاکتور تحلیل ارزش طول عمر مشتری یا تحلیل ارزش مشتری (Custom Lifetime Value) که به اختصار به آن CLV میگوییم، به مدیران کمک میکند کسبوکار خود را توسعه دهند، آینده را پیشبینی کنند و یاد بگیرند با چه استراتژی با مشتری رفتار کنند که بتوانند سود بیشتری داشته باشند.
فاکتور ارزش طول عمر مشتری سادهترین و آسانترین راه برای افزایش درآمد، وفاداری مشتری که افزایش خرید مشتریان فعلی است.
CLV یعنی چه؟
مشخص کنیم که یک مشتری در طول عمر خود چقدر به کسبوکار من سود رسانده و کمک کرده است.
3. تحلیل سبد خرید مشتریان
به مطالعه سبد خریدی پرداخته میشود که توسط یک مشتری در یک بار خرید انجام میشود. بررسی میکنیم یک مشتری در خریدی که انجام داده است چه محصولاتی را در کنار یکدیگر خریده است.
تحلیل سبد خرید مشتریان چه اهمیتی دارد؟
سبد محصولات خریداری شده توسط مشتری میتواند منعکسکنندۀ وابستگی بین محصولات خریداری شده باشد.
تحلیل سبد خرید به مشتریان یا کسبوکارها در تصمیمگیری بازاریابی فروش کمک میکند، باعث کاهش هزینه در سازمان میشود و باعث افزایش وفاداری مشتریان خواهد شد.
4. تحلیل احساسات مشتریان
بررسی دقیق و عمیق ذهنیت و نظری که کاربر نسبت به برند شما دارد و به جذب مشتریان وفادار کمک میکند.
اگر بخواهیم مشتریانمان را افزایش دهیم باید نسبت به احساسات آنها آگاه باشیم و بعد بررسی کنیم که احساسات آنها نسبت به برند ما چیست. اگر برند ما احساس آزاردهنده به مشتری ارائه کند، مشتری را از برند ما دور میکند.
5. بهینهسازی عملیات
وقتی تعداد مشتریان زیاد میشود از تکنیک A/B Test استفاده میکنیم.
6. موقعیتیابی محل فیزیکی
باید بدانیم مشتریان در کجا قرار گرفتهاند، رقبای من یا سایر شعب مربوط به خودم در کجای سطح شهر قرار گرفتهاند. میتوانید از طریق دادههای جغرافیایی موقعیتیابی محل فیزیکی پی ببرید و کسبوکار خود را توسعه دهید.
7. چیدمان محصول
در فروشگاههای مختلف رقابت بر سر جذب مشتریان هست؛ اما فقط این نیست که قیمت محصول را پایین نگه دارید یا تخفیف دهید، نحوۀ چیدمان محصولات یکی از موارد مهم برای جذب بیشتر مشتری است.
8. مدیریت بهینۀ تقاضا از طریق مدیریت صحیح موجودی
انبار ضربهگیری بین میزان فروش و بازار است و اجازه نمیدهد نوسانات بازار روی میزان فروش کسبوکار تاثیر بگذارد. باید سفارشگذاری را طوری انجام دهیم که از زمانی که سفارش میگذاریم تا زمانی که محصول وارد انبار میشود، فروش ما کاهش پیدا نکند و کالا دچار خواب نشود.
پرسش و پاسخ شرکتکنندگان دوره
پرسش زهرا احمدی
سلام خانم زیدآبادی عزیز
وقت به خیر
ممنونم از صحبتهای شما.
من علاقه زیادی به دادهکاوی و دیجیتال مارکتینگ دارم. در حال حاضر قصد دارم تا برای ادغام این دو حوزه باهم فعالیت کنم.
ویدئوها رو تا اینجا دیدم. یه سری ابهامات هنوز دارم.
در حال حاضر تو حوزه دیجیتال، اطلاعات مربوط به مشتری رو از مثلا آنالیتیکس، سرچ کنسول یا از طریق مدل RFM میشه به دست آورد، در جایی از ویدئو گفتید که بخاطر گسترش دیتا این دادهها کافی نیستن و ما داریم میریم سراغ دیتا ساینس، استفاده از دیتا ساینس فقط تو شرکتهای بزرگ کاربرد داره؟ این برای من ابهام هستش.
و اینکه کسی که بخواد از دیتا ساینس فقط تو حوزه مارکتینگ استفاده کنه تحت چه عنوان شغلی استخدام میشه؟ (همون دیتا ساینتیست یا عنوان دیگهای داره؟)
حوزه دیتا برای من بسیار جدید هستش، یکم ابهاماتم هنوز تو این حوزه زیاده.
در حال حاضر هم دارم یه دوره دادهکاوی رو میگذروندم که قراره با پایتون انجام بشه.
همزمان با دوره، من میخوام یه تسک هم بردارم. میخواستم از شما بخوام در صورت امکان منو راهنمایی کنید.
چه پروژهای رو تعریف کنم (میخوام عملی کار رو انجام بدم که ابهامات برام کمتر بشه و ملموس یاد بگیرم) (شاید این سوال خیلی کلی به نظر برسه ولی خب بخاطر ابهاماتی هست که هنوز دارم. خودم از تحلیل احساسات مشتری خوشم اومد. طبق توضیحات این جلسه)
در صورت کمک لازم داشتن برای دیتا میتونم از شما راهنمایی و کمک بگیرم؟
پیشاپیش از شما بابت پاسخگویی ممنونم.