کاربرد داده کاوی در دیجیتال مارکتینگ



visibility  
mode_comment   ۰

کاربرد داده کاوی در دیجیتال مارکتینگ : دیجیتال مارکتینگ یکی از حوزه‌هایی است که با افزایش استفاده‌ی مردم از اینترنت، روز به روز در حال گسترش است. این حوزه کاربرد وسیعی در اینترنت و شبکه‌های اجتماعی داشته و امروزه می‌تواند به عنوان یکی از اصلی‌ترین شاخه‌های فعالیت هر کسب و کاری شناخته شود. حال سوال این است که با افزایش روز افزون استفاده از وب و اینترنت، آیا داده کاوی می‌تواند به حوزه دیجیتال مارکتینگ کمکی بکند؟ برای پیدا کردن پاسخ این سوال، می‌توانیم چند نمونه از کابردهای داده کاوی در زمینه دیجیتال مارکتینگ را با هم مرور کنیم.

کاربرد داده کاوی در دیجیتال مارکتینگ

داده کاوی و دیجیتال مارکتینگ

فرض کنید یک وب سایت فروشگاهی مشتریان زیادی دارد و این مشتریان، هر کدام عملیات خاصی را انجام می‌دهند. مثلاً برخی از آن‌ها ممکن است بیشتر مقالات سایت را بخوانند و برخی دیگر فقط محصولات را مشاهده کرده و یا خرید انجام کنند. بنابراین می‌توان گفت هر کدام از این دسته مشتریان، الگوهای رفتاری متفاوتی با یکدیگر دارند. داده کاوی با تحلیل این رفتارها ما را به تصمیم گیری‌‌های جدیدی می‌رساند. در این بخش با ذکر چند مثال کاربرد داده کاوی در دیجیتال مارکتینگ را بررسی می‌کنیم.

تحلیل سبد خرید مشتریان

 یکی از زیر شاخه‌های داده کاوی، خوشه بندی است. برای مثال با توجه به الگوریتم های متفاوتِ خوشه‌بندی، می‌توان مشتریان یک وب سایت را به خوشه‌ها و گروه‌های مختلفی تقسیم‌بندی کرد. این تقسیم‌ بندی می‌تواند باعث ایجاد گروه‌های متفاوتی شود که هر کدام از آن‌ها، ویژگی‌های خاصی دارند. مثلاً در یک گروه، افراد ممکن است بیشتر مقاله‌خوان باشند و کمتر خرید کنند و معمولاً از موتورهای جستجو وارد سایت بشوند. پس می‌توان این گروه را با استفاده از خوشه‌بندی شناسایی کرد و با ترفند‌های مختلف، ایمیل آن‌ها را جمع‌آوری کرد.

با جمع آوری این اطلاعات می توان ازطریق ایمیل مارکتینگ و یا سایر روش‌ها این افراد را به خرید تشویق کرد. یا مثلاً فرض کنید خوشه (گروهی) از مشتریان هستند که تعداد دفعات خریدشان کم است ولی هر بار محصولات گران قیمتی را خریداری می‌کنند. با شناسایی این دسته از مشتریان، می‌توان محصولات لوکس و گران قیمت را با تخفیف ویژه‌ برای آن‌ها تبلیغ نمود.

کاربرد داده کاوی در ایمیل مارکتینگ

در مثالی دیگر فرض کنید تعداد زیادی ایمیل از مشتریان وب‌سایت خود دریافت کرده‌اید و می‌دانید که مشتری زمان خواندن کدام مقاله، ایمیل خود را وارد کرده است. حالا فرض کنید می‌خواهید به جای ارسال یک ایمیل برای همه‌ی آن‌ها، ایمیل‌های اختصاصی را برای هر شخص به گونه‌ای تولید کنید که احتمال خرید او بیشتر شود. برای این‌کار احتمالاً می‌توانید از تکنیک پردازش متن در تحلیل متن مقاله‌ای که کاربر با خواندن آن، ایمیل خود را وارد کرده است، استفاده کنید. سپس سعی ‌کنید نزدیک‌ترین محصول را به او معرفی کرده و با این کار، احتمال فروش محصولات خود را افزایش دهید.

کاربرد داده کاوی در گسترش شبکه مشتریان

مورد دیگر می‌تواند این باشد که رفتار کاربران را در وب‌سایت خود رصد کرده و با توجه به رفتار او، محصول مناسب را به این کاربر نمایش دهید. برای این کار می‌توان از یکی از زیر حوزه‌های داده کاوی، به نام طبقه بندی استفاده کرد. برای مثال رفتار مشخص مجموعه‌ای از کاربران را در نظر بگیرید که از طریق موتور‌های جستجو صفحات مختلفی از سایت را دیده و در هر صفحه حدوداً 40 ثانیه توقف داشته‌اند. البته ویژگی‌ها و رفتارهای دیگری را نیز می‌توان به این مجموعه اضافه کرد تا با تجمیع این داده‌ها بتوانیم مجموعه‌ای از رفتارهای کاربران را در خریداری محصول شناسایی کنیم.

فرض کنید در مثال بالا یکی از این افراد اقدام به خرید محصول خاصی کرده است. با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی رفتار مشتریان جدید را بررسی می‌کنیم تا هر کدام از مشتریان جدید را به مشتریِان قدیمی که رفتاری شبیه به هم دارند، متصل کنیم. حال می‌توانیم ببینیم مشتری‌های قبلی که به مشتری فعلی (از لحاظ رفتار) نزدیک‌تر بوده اند، چه محصولاتی را خرید کرده‌اند تا ما هم همان محصولات را به مشتری جدید به عنوان تبلیغ نمایش دهیم. چنین تحلیلی علاوه بر یکپارچه سازی و دسته بندی منظم مشتریان، کار را برای برنامه ریزی‌های آینده کسب و کارها نیز راحت می‌کند.

کاربرد داده کاوی و یادگیری ماشین در دیجیتال مارکتینگ

یادگیری ماشین در دیجیتال مارکتینگ

 نقطه‌ مشترک همه مثال‌های بالا داده محور بودن و استفاده از داده‌های تولید شده توسط کاربران، جهت شناخت الگوهای رفتاری و پیشنهاد محصولات مختلف به کاربران مرتبط است. کاربردهای بسیار زیاد دیگری نیز می‌توان برای داده کاوی و یادگیری ماشین در حوزه‌ی دیجیتال مارکتینگ در نظر گرفت که بخشی از آن‌ها را در زیر لیست می‌کنیم:

  • ساخت و ایجاد محصولات مرتبط با سبد خرید کاربر توسط سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)
  • طراحی صفحات وب‌سایت و اپلیکیشین با استفاده از اطلاعات آماری کاربران به منظور بیشینه‌سازی رضایت کاربر و کسب سود بیشتر
  • تبلیغات هدفمند در قسمت‌های مختلف وب‌سایت یا اپلیکیشن
  • درک فعالیت‌های کاربر و بررسی دلایل بهبود رابطه‌ی کاربر با وب‌سایت و یا ریزش او
  • درک و فهم نظرات کابران در مورد یک مطلب یا یک محصول (برای مثال نظرات مثبت یا منفی در مورد مشخصات یک محصول خاص با استفاده از فرآیند‌های متن کاوی)

مثال‌ها و کاربردهای فراوان دیگر را نیز می‌توان در حوزه‌ی دیجیتال مارکتینگ پیدا کرد که هرکدام به نوبه‌ی خود می‌توانند باعث ایجاد ارزش افزوده در یک کسب و کار مبتنی بر اینترنت شوند. این حوزه‌ی داده محور، به درک صحیح از کسب و کار و تحلیل شرایط یک بیزینس آنلاین نیاز دارد. برای مثال یک متخصص در حوزه‌ی علوم داده برای ایجاد ارزش افزوده در یک کسب و کار اینترنتی، بایستی جلسات متعددی با مدیران و کارشناسان فروش و بخش‌های مختلف بازاریابی انجام دهد تا بتواند دید وسیعی نسبت به آن کسب و کار و مشتریان بالقوه و بالفعل پیدا کند.

جمع بندی

با توجه به مطالب گفته شده داده کاوی می‌تواند بسیار برای حوزه بازاریابی و تبلیغات مفید باشد، زیرا یکی از مهم ترین ارکان دیجیتال مارکتینگ شناخت رفتار و نیاز کاربر است. داده کاوی با پردازش رفتار و داده های حاصل از رفتار مشتریان، اطلاعاتی را دراختیار مدیران قرار می‌دهد که برای رقابت ضروری است. در واقع داده کاوی ترفندی است تا بتوانید قدم بعدی رقبای خود را پیش بینی کنید. از این رو بسیاری از کسب و کارهای بزرگ به دنبال استخدام متخصصان علوم داده هستند تا جایگاه خود را نزد مشتریان محکم تر کنند. شما هم اگر تجربه ای در زمینه علوم داده دارید و کاربرد داده کاوی را در سایر زمینه ها بررسی کرده اید با خوانندگان سِون لرن درمیان بگذارید.

متخصص علم داده با پایتون
داده، نفت خام کسب و کارهاست! دیتا ماینینگ علمیه که می تونه به همه جا و همه چیز سرک بکشه و از دل اون ها جواب همه سوالات مارو بده.اگر دوست داری به یک متخصص داده کاوی با زبان پایتون تبدیل بشی و با استفاده از اون توی بزرگترین شرکت ها مشغول به کار بشی، این دوره رو از دست نده. متخصص علم داده با پایتون arrow_back
7Learn Experts
comment دیدگاه کاربران

add_circle ارسال دیدگاه

خوشحال میشیم دیدگاه و یا تجربیات خودتون رو با ما در میون بذارید :