NOZHAN

استفاده از داده کاوی و چگونگی تبدیل داده به پول

پیشرفت بیزینس با استفاده از داده کاوی

داده کاوی در دنیای تجارت آنلاین مبحث بسیار مهمی است. بیزینس ها و کسب و کار های امروزی اهمیت داده در کسب و کار را درک کرده اند و راهکار های استفاده از داده برای اتخاذ تصمیمات منطقی و سودآور در دسترس است.

امروز تقریبا همه دنیا بر اهمیت داده تاکید دارد ولی در این پست دقیق تر این مسئله را بررسی می‌کنیم. یک مثال عینی برای اهمیت داده و نقش آن در تبدیل اطلاعات به پول مایکروسافت است.

این غول فناوری برای دستیابی به داده‌های حرفه ای پلتفرم LinkedIn در سال ۲۰۱۶ مبلغ ۲۶٫۲ میلیارد دلار یا ۲۶۰ دلار برای هر مشتری فعال پرداخت کرده است. در سال ۲۰۱۸، اقتصاد داده ایالات متحده با ۱٫۰۲۴ تریلیون دلار یا ۵٪ از بازده ملی آن سال اندازه گیری شده است.

بنابراین، داده ها مهم هستند! و داده کاوی  چه بسا مهم تر است!

داده کاوی با شناسایی الگوهای موجود در داده ها، به تولید بینش های ارزشمند کمک می کند. در پست قبلی بلاگ نوژن در مورد داده کاوی و تفاوت آن با علم آمار توضیحاتی دادیم و در این پست کمی بیشتر این

داده کاوی چیست؟

داده کاوی تکنیک کشف روابط، الگوها یا روندها با تجزیه و تحلیل مقدار زیادی از داده های ذخیره شده در پایگاه داده ها و دستگاه های ذخیره سازی است. این بخش مهمی از فناوری‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی است.

برای به دست آوردن بهترین نتیجه، داده کاوی باید به صورت دقیق انجام شود. مراحل گسترده ای که در زیر مورد بحث قرار گرفته است می تواند به شما کمک کند تا از فرآیند تحلیل داده آگاه شوید.

تحلیل داده و بیزینس

مزایای داده کاوی برای مشاغل

داده کاوی مزایای بسیاری دارد. از جمله برخی موارد خاص که به تجارت شما ارزش افزوده می دهند:

بهینه سازی کمپین های بازاریابی:

داده کاوی به مشاغل کمک می کند تا درک کنند که کدام کمپین های بازاریابی احتمالاً بیشترین مشارکت را ایجاد می کنند. مشتری ها را طبقه بندی می کنند، تبلیغات شخصی سازی شده را نمایش می دهند و هزینه های بازاریابی را بهینه می کنند.

کشف تقلب احتمالی:

داده کاوی به مشاغل کمک می کند تا فعالیت کلاهبرداری را کشف کرده و کلاهبرداری بالقوه را پیش بینی کنند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل داده های فروش (POS) می تواند به خرده فروشان کمک کند تا معاملات جعلی را تشخیص دهند. بانک ها و آژانس های بیمه از تکنیک های داده کاوی استفاده می کنند تا مشتریانی را که احتمالاً در پرداخت حق بیمه به طور پیش فرض و یا مطالبات کلاهبرداری دارند، شناسایی کنند.

تصمیمات شغلی بهتری بگیرید:

به جای اینکه فقط به شهود یا تجربه خود تکیه کنید، بینشهای حاصل از داده های شغلی خودتان می توانند به شما در تصمیم گیری بهتر کمک کنند. به عنوان مثال، نتایج حاصل از تحلیل داده‌ها ممکن است به شما بگوید که محصول شما به دلیل قیمت بالای آن در حال فروش نیست. در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها نشان می دهد که این در واقع به دلیل کم بودن کانال‌های توزیع محصول است. چنین دیدگاه‌هایی به شغل شما اجازه می دهد مسئله اساسی را شناسایی و در جهت بهبود حرکت کنید.

بینش در مورد کارمندان و سیاست های منابع انسانی:

داده کاوی نه تنها به بهبود عملکرد بازار خارجی کمک می کند بلکه می تواند برای درک رفتار کارکنان، پیش بینی جذابیت و ارزیابی سیاست های HR نیز مورد استفاده قرار گیرد.

تجزیه و تحلیل سبد خرید:

تجزیه و تحلیل سبد خرید مشخص می‌کند چه کالاهایی توسط مشتریان بیشتر خریداری می شوند. موتور پیشنهادی آمازون داده های مربوط به تاریخچه کاربر، کارت‌هایی که توسط آن‌ها خرید انجام شده است، سایتهای ارجاع و موارد دیگر را هدف قرار می دهد تا مشتریان را با تبلیغات محصول مورد نظر خود که به احتمال زیاد روی آن کلیک کرده و تبدیل به مشتری بالفعل می کند را انتخاب کنند تا در نهایت باعث فروش محصول شوند.

نمونه هایی از داده کاوی در سناریوهای کسب و کار در دنیای واقعی

شرکت های غول پیکر و مشاغل کوچک و متوسط  در کلیه صنایع می توانند از مزایای تحلیل داده بهره مند شوند. داده های درست به شرکت‌ها کمک می کند تا درآمد را افزایش دهند، هزینه ها را کاهش دهند و مشتری را اضافه کنند.

بیایید نگاهی به یک نمونه در دنیای واقعی از چگونگی تبدیل داده ها به دلار در شرکت‌های مختلف بیندازیم.

استراتژی پیگیری صحیح نرخ تبدیل را ۴۰% افزایش می‌دهد. Envelopes.com مشاهده می‌کرد که مشتریان بالقوه به طور معمول بدون تکمیل خرید خود، وب سایت خود را ترک می‌کنند. آن‌ها نمی‌دانستند زمان صحیح و مناسب ارسال ایمیل پیگیری چه زمانی است.  تجزیه و تحلیل الگوهای داده نشان داد که ایمیل های ارسال شده ۴۸ ساعت پس از ترک وب سایت، نرخ تبدیل بالاتری را نسبت به ایمیل های پیگیری شده ۲۴ ساعت بعد دارند.

به داده کاوی و استفاده از اطلاعات استخراج شده از آن هنوز دربرخی بیزینس ها توجه ویژه‌ای نمی‌شود. در ادامه بخشی  از آخرین روند و تحولات داده کاوی آورده شده است:

داده کاوی بزرگ و داده کاوی چندرسانه ای:

داده ها به اشکال مختلفی ارائه می شوند. داده های متنی، فایل های صوتی، تصاویر و فیلم ها. جمع آوری این داده ها، تمیز کردن آن و مدل های در حال اجرا به جدیدترین ابزارهایی مانند متن کاوی یا نرم افزار آنالیز گفتار نیاز دارد.

نگرانی های مربوط به امنیت و حفظ حریم خصوصی:

استخراج داده ها با جمع آوری جزئیات حساس مشتری، که اغلب بدون به دست آوردن مجوز لازم به اشتراک گذاشته می شود، منجر به افزایش نگرانی در مورد امنیت داده و حفظ حریم خصوصی شده است. آیین نامه هایی مانند GDPR شیوه استفاده و ذخیره داده های مصرف کننده را کاهش داده است.

داده کاوی توزیع شده:

با توجه به اینکه داده ها در چندین مکان و دستگاه ذخیره می شوند، الگوریتم های پیچیده ای تهیه و مورد استفاده قرار می گیرند تا داده ها را از این مکان ها استخراج کرده و گزارش ایجاد کنند.

استخراج داده های جغرافیایی و مکانی:

این نوع داده کاوی داده های جغرافیایی، محیطی و نجومی را استخراج می کند تا بینش‌های مربوط به توپولوژی و فاصله را نشان دهد. این امر به ویژه برای بخش های مسافرتی، ناوبری و دولتی مفید است.

داده کاوی فرایند بررسی مقادیر زیادی از داده ها به منظور ایجاد یک پیش بینی آماری محتمل است. به عنوان مثال، داده کاوی می تواند مورد استفاده قرار گیرد تا مشخص شود که مشتریان در روزهای گرم کدام محصولات شما را بیشتر استفاده می‌کنند.

اصول داده کاوی سالهاست که در ارتباط با انبارهای داده است و اکنون با ظهور Big Data شیوع بیشتری یافته است.

تجزیه و تحلیل داده ها و رشد در هر دو داده ساختاری و ساختار یافته نیز باعث شده است تا تکنیک های داده کاوی تغییر یابد. زیرا شرکت ها اکنون با مجموعه داده های بزرگتر با محتوای متنوع تری سر و کار دارند. علاوه بر این، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال اتوماسیون فرایند داده کاوی هستند.

صرف نظر از روش، داده کاوی به طور معمول در طی سه مرحله تکامل می یابد:

اکتشاف:

ابتدا باید داده ها را تهیه کنید. آنچه را که لازم دارید و به آن نیاز ندارید را مشخص کنید. نسخه های تکراری یا داده های بی فایده را حذف کنید. داده های مفید را که می‌توانید استفاده کنید جمع آوری و از آن استفاده کنید.

مدل سازی:

با هدف ارزیابی مدل های آماری خود را بسازید که بهترین و دقیق ترین پیش بینی ها را ارائه می دهند. این می تواند بسیار وقت گیر باشد زیرا شما مدل های مختلفی را بارها و بارها به همان داده های تنظیم شده اعمال می کنید و سپس نتایج را مقایسه کنید.

استقرار:

در این مرحله نهایی شما مدل خود را، در برابر داده های قدیمی و داده های جدید، آزمایش می کنید تا پیش بینی ها یا برآوردهای مربوط به نتیجه مورد انتظار را تولید کنید.

علم داده کاوی جز علومی است که در حال حاضر ابر شرکت‌های جهان از آن در راستای منافع و اهداف خود استفاده می‌کنند. این علم مکمل هوشمند سازی است. شرکت ها و بیزینس های بزرگ با که دورنمایی از اهداف خود دارند، می‌توانند با داده کاوی اطلاعات به روز و مثمر ثمری را از داده‌های خود استخراج کنند و تاثیر این اطلاعات را در بازار خود ببینند.

 

پاسخی بگذارید

8 − شش =