بازاریابی داده محور
بازاریابی داده محور (Data-Driven Marketing) از اطلاعات و دادههای جمعآوری شده از کسب و کارها برای پیش بینی رفتار مشتریان استفاده میکنند. به کمک روشها و ابزارهایی مانند تحلیل دادهها، الگوریتمهای یادگیری ماشین و ابزارهای دقیق تجزیه و تحلیل اطلاعات، موضوع پیش بینی تحقق خواهد یافت. در ادامه، توضیحاتی درباره مفاهیم بازاریابی داده محور آورده شده است:
الف - استفاده از اطلاعات مشتریان:
مفهوم داده محور شامل جمعآوری و تحلیل دقیق اطلاعات مشتریان است. اطلاعات شخصی، عادات خرید، واکنشها به تبلیغات و تاریخچه خرید از جمله آیتمهای این رویکرد می باشند. با تجزیه و تحلیل دقیق دادهها، میتوان استراتژیهای مشتری محور را ارتقا داد.
ب - یادگیری ماشین و الگوریتمهای پیشرفته:
استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تحلیل دادهها و پیشبینی رفتار مشتریان از جمله قابلیتهای مهم این رویکرد است.استفاده از یادگیری ماشین و الگوریتمهای پیشرفته در رویکردهای بازاریابی داده محور، به شکل گستردهای از اطلاعات و دادهها استفاده میکند و این یکی از نقاط قوت این رویکرد میباشد. با استفاده از این تکنیکها، برندها و کسب و کارها قادرند الگوهای پنهان در دادهها را شناسایی کنند که به عنوان اطلاعاتی کلیدی برای تصمیمگیریهای بازاریابی به کار میروند.
یادگیری ماشین ، روشی است که به کمک الگوریتمهای خودکار تجزیه و تحلیل دادهها، الگوها و روابط پنهان در آنها را شناسایی میکند. با آموزش الگوریتمهای یادگیری ماشین و به کمک دادههای بزرگ، کامپیوترها میتوانند بر اساس الگوهای موجود، روند رفتار مشتریان را پیشبینی کنند.
الگوریتمها در زمینه بازاریابی به شکلهای مختلفی مورد استفاده قرار میگیرند، از جمله:
1. Segmentation (تقسیم بندی): الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند گروهبندی مشتریان را بر اساس ویژگیهای مختلف مانند سن، جنسیت، سلیقه و یا رفتارهای خریدشان انجام دهند.
2. Prediction (پیشبینی): از طریق دادههای مشتریان و الگوریتمهای پیشرفته، میتوان به پیشبینی رفتار آینده مشتریان دست یافت و برنامههای بازاریابی را بر اساس این پیشبینیها تغییر داد.
3. Recommendation (پیشنهاد دادن): الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند بر اساس رفتارهای گذشته، بهترین پیشنهادها را برای مشتریان حال حاضر ارائه دهند.
4. Optimization (بهینهسازی): این الگوریتمها میتوانند در بهبود فرآیندهای بازاریابی و تصمیمگیریهای استراتژیک کمک کنند و از دادهها برای ارزیابی بهترین راهکارها و انتخاب بهترین گزینهها استفاده کنند.
ج - سازماندهی دادهها:
سازماندهی دادهها از طریق سیستمهای مدیریت داده (DMS) و سیستمهای CRM (مدیریت روابط مشتری)، امکان دسترسی به دادهها را آسانتر میکند.
د - پیشنهادات شخصیسازی شده:
با بررسی دادهها و الگوریتمهای پیشرفته، برندها میتوانند پیشنهادات سفارشی شده را برای مشتریان ارائه دهند و تجربه کاربری مشتریان را ارتقاء بخشند.
و - تعیین ROI (بازگشت سرمایه):
تعیین بازگشت سرمایه یا ROI (Return on Investment) در بازاریابی یکی از اصلیترین ملاکها برای ارزیابی موفقیت استراتژیهای بازاریابی است. این مفهوم نشان میدهد که چقدر سرمایهگذاریهای صورت گرفته در بازاریابی به ما بازگشت داده شدهاند. اندازهگیری ROI با تحلیل دادهها و اطلاعات موجود امکانپذیر میشود و نحوه دقیق محاسبه آن بستگی به سازمان و اهداف بازاریابی دارد.
با استفاده از دادهها و ابزارهای تحلیلی، میتوان مسیری را که مشتریان در طی فرآیند خرید دنبال میکنند، ردیابی کرد. این مراحل از شناسایی نیاز تا خرید و حتی مرحله بعد از فروش را شامل میشوند. با تحلیل دادههای مربوط به هر یک از این مراحل، میتوان بهترین کانالهای بازاریابی و تبلیغاتی که به بازگشت سرمایه بیشتری منجر میشوند را شناسایی کرد.
به عنوان مثال، با تحلیل دادههای مربوط به کمپینهای تبلیغاتی، میتوانید مشخص کنید که کدام یک از آنها به فروش بیشتری منجر شدهاند، یا با تحلیل دادههای مربوط بازدیدهای روی وبسایت، میتوانید بفهمید کدام کانالها بهترین بازگشت سرمایه را داشتهاند.
راهکارهایی برای بهبود تحلیل داده ها به نغع بازگشت سرمایه :
1. استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل مدرن: بهرهگیری از زبانها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده مانند Python، R، و Tableau برای تحلیل دادهها و به دست آوردن الگوهای معنادار.
2. یادگیری عمیق (Deep Learning) و هوش مصنوعی: استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق برای پیشبینی رفتار مشتریان و شناسایی الگوهای پنهان.
3. یادگیری ماشین در زمینه بازاریابی: استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای ارتقاء استراتژیهای بازاریابی و بهبود کانالهای بازاریابی.
4. تجزیه و تحلیل زمانبندی (Time-Series Analysis): ارائه تحلیل دقیق برای مطالعه و پیشبینی الگوهای رفتاری مشتریان در بازههای زمانی مختلف.
5. پردازش زبان طبیعی (NLP): استفاده از NLP برای تحلیل احساسات مشتریان از محصولات و خدمات و همچنین پیامدهای آن در بازار.
6. تحلیل تکنیکال و رویدادهای مهم (Event Analysis): بررسی اثر رویدادهای خاص بر رفتار مشتریان و تاثیر آن در بازگشت سرمایه.
7. تحلیل آماری تجربیات کاربری (UX Analytics): بررسی تجربه کاربری و رفتار کاربران در وبسایت یا اپلیکیشن و بهبود آن برای افزایش بازگشت سرمایه.
8. نظارت بر دادهها (Data Monitoring): استفاده از سیستمهای نظارتی برای پیگیری در دادهها و جلوگیری از دسترفتن اطلاعات مهم.
9. همکاری بین تیمها (Cross-Team Collaboration): ایجاد تعامل میان تیمهای مختلف مانند بازاریابی، فروش و تحلیل داده به منظور ارائه راهکارهای موثر.
10. آزمایش و بهبود مداوم (Continuous Testing & Improvement): انجام آزمایشهای A/B و اصلاح استراتژیها به نحوی که باعث افزایش بازگشت سرمایه شود.