علم داده و بازاریابی

از آنجا که هدف اصلی علم داده تبدیل داده‌ها به بینش عملیاتی است، بدون شک حوزه بازاریابی نیز نمی‌تواند از به‌کارگیری این بینش به نفع خود صرف‌نظر کند. داده‌های بزرگ در بازاریابی فرصتی را برای درک بهتر مخاطبان هدف فراهم می‌کنند. هر‌روزه شیوه‌های جدیدی برای استفاده از علم داده و تجزیه و تحلیل در بازاریابی پدیدار می‌شود. تبلیغات دیجیتالی، هدف‌گذاری‌های خرد و کلان، تقسیم‌بندی مشتریان و بسیاری شیوه‌های دیگر از جمله موارد جدید استفاده از علم داده‌ها در بازاریابی هستند. در ادامه به برخی از این موارد که اهمیت بیشتری دارند و در طول زمان اثربخشی مطلوبی داشته‌اند، اشاره خواهد شد.

تقسیم‌بندی مشتریان: تمام مشتریان، افرادی مستقل هستند. بنابراین، رویکردی با یک اندازه ثابت که مناسب برای تمامی مشتریان باشد به‌هیچ‌وجه کارآمد نیست. تقسیم‌بندی مشتریان رویکردی است که در این حالت به کمک بازاریابان می‌آید. استفاده از تجزیه و تحلیل آماری به بازاریابان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به اجزای بسیار خرد تقسیم‌بندی کرده و مشتریان را گروه‌بندی کنند. این‌گونه تقسیم‌بندی روندی بسیار پیشرفته است. این روند کمک می‌کند تا افراد در دسته‌بندی‌هایی دقیق‌تر، به‌خصوص از نظر تمایلات رفتاری قرار گیرند.
تحلیل‌های آنی و بلادرنگ: فرصت‌های بازاریابی آنی و بلادرنگ به دلیل رشد سریع محبوبیت رسانه‌های اجتماعی و فناوری‌های ارتباطی در سال‌های اخیر امکان‌پذیر شده است. تحلیل بلادرنگ و مؤثر داده‌ها باعث افزایش قابل‌توجه در درآمد شرکت‌ها می‌شود. الگوریتم‌های بلادرنگ با دو گروه از داده‌ها کار می‌کنند: داده‌های مشتری و داده‌های عملیاتی. داده‌های مشتری منجر به مطرح‌شدن بینش در خواسته‌ها، اولویت‌ها و نیازهای آنها شده و داده‌های عملیاتی تراکنش‌ها، اقدامات و تصمیمات مختلفی را که ازسوی مشتریان گرفته می‌شود، منعکس می‌کند. استفاده از تحلیل بلادرنگ داده‌ها منجر به افزایش بازدهی، سرعت و نرخ عملکرد چالش‌های بازاریابی می‌شود.
تحلیل‌های پیشگویانه: در‌حال‌حاضر، داده‌ها حتی برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط به‌راحتی قابل دسترس هستند. به همین دلیل است که تحلیل پیش‌گویانه به‌طورگسترده در بازاریابی کاربرد دارد. تحلیل پیشگویانه به معنی استفاده از الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی آینده با احتمال بالا است. فرصت‌های زیادی برای استفاده از تحلیل پیش‌گویانه در بازاریابی وجود دارد.
تحلیل سبد بازار: تحلیل سبد بازار به کاربرد تکنیک‌های داده‌کاوی در کشف روابط میان داده‌ها و استخراج الگوهای خرید در حالات مختلف اشاره دارد. استفاده از این تکنیک‌ها پیش‌بینی تصمیمات خرید در آینده را امکان‌پذیر می‌کند. علاوه بر این، تحلیل سبد بازار می‌تواند کارایی پیام‌های بازاریابی را به‌طور قابل‌توجهی بهبود ببخشد. همچنین در کنار انواع پیام‌های بازاریابی ازجمله پیشنهاد مستقیم، ایمیل، رسانه‌های اجتماعی، تماس تلفنی یا خبرنامه، می‌توان بهترین محصولاتی را که برای خریدهای آتی برخی مشتریان خاص مناسب است، به آنها پیشنهاد داد.
امتیازدهی به مشتریان راغب: مسیر عبور مشتریان از میان «قیف فروش» با فرصت‌ها، گزینه‌ها و انتخاب‌های مختلف همراه است. از سیستم امتیازدهی مشتریان راغب می‌توان برای شناسایی مشتریانی استفاده کرد که از قیف فروش عبور کرده و انتخاب خود را در جهت سود و منفعت محصول یا خدمات انجام می‌دهند. امتیازدهی به مشتریان راغب شامل جمع‌آوری داده‌های مربوط به مشخصات مشتریان از منظر جمعیت‌شناسی، پاسخ‌گوبودن، تاریخچه خرید، مشاهده وب‌سایت، بازدیدها، لایک‌ها، اشتراک‌گذاری‌ها و حتی نوع ایمیل‌هایی است که اغلب به آنها واکنش نشان می‌دهند و نتیجه آن کسب دیدگاه لازم برای فروشندگان در مورد افرادی است که بیشتر تمایل به خرید دارند.
انتخاب کانال‌ها و محتوای بهینه: جوهره و ماهیت تمام اقدامات بازاریابی دستیابی به مشتریان مناسب است. با‌این‌حال، دورنمای بازاریابی تغییر کرده و به فضای آنلاین منتقل شده و بنابراین، وظیفه اصلی شرکت‌ها اطمینان از حضور قدرتمند برند خود در این فضا است. توجه اصلی در این قسمت به انتخاب کانال‌های بهینه در بازاریابی دیجیتال معطوف شده است: بازاریابی ایمیلی، تبلیغات کلیکی (پرداخت به‌ازای هر کلیک)، بهینه‌سازی موتورهای جست‌وجو، تبلیغات نمایشی، بازاریابی رسانه‌های اجتماعی، بازاریابی محتوا، بازاریابی شرکت‌های وابسته و روابط عمومی آنلاین. در این میان بازاریابی دیجیتال با بهره‌گیری از کاربردهای علم داده در بازاریابی (از تحلیل‌های بلادرنگ گرفته تا تحلیل بازار و تقسیم‌بندی مشتریان)، به نوبه خود نوع محتوایی را که هر برندی می‌تواند برای نیل به اهداف بازاریابی از آن استفاده کند، تعیین می‌کند. موارد ذکرشده تنها بخشی از کاربردهای علم داده در بازاریابی است ولی با‌این‌حال به‌خوبی ویژگی‌های خاص علم داده در این حوزه و اثرات و ارزش‌های مثبت و واقعی ایجادشده را نمایان می‌کند. با توجه به میزان داده‌های موجود، امروزه نه‌تنها حفظ این داده‌ها‌ بلکه استفاده از آنها به‌نفع سازمان‌ها ضروری و حیاتی است. تبدیل داده‌ها به بینش معنی‌دار برای تصمیم‌گیری اهمیت فراوانی دارد و بدون شک علم داده می‌تواند نقش شایانی در این زمینه ایفا کند.

از آنجا که هدف اصلی علم داده تبدیل داده‌ها به بینش عملیاتی است، بدون شک حوزه بازاریابی نیز نمی‌تواند از به‌کارگیری این بینش به نفع خود صرف‌نظر کند. داده‌های بزرگ در بازاریابی فرصتی را برای درک بهتر مخاطبان هدف فراهم می‌کنند. هر‌روزه شیوه‌های جدیدی برای استفاده از علم داده و تجزیه و تحلیل در بازاریابی پدیدار می‌شود. تبلیغات دیجیتالی، هدف‌گذاری‌های خرد و کلان، تقسیم‌بندی مشتریان و بسیاری شیوه‌های دیگر از جمله موارد جدید استفاده از علم داده‌ها در بازاریابی هستند. در ادامه به برخی از این موارد که اهمیت بیشتری دارند و در طول زمان اثربخشی مطلوبی داشته‌اند، اشاره خواهد شد.

تقسیم‌بندی مشتریان: تمام مشتریان، افرادی مستقل هستند. بنابراین، رویکردی با یک اندازه ثابت که مناسب برای تمامی مشتریان باشد به‌هیچ‌وجه کارآمد نیست. تقسیم‌بندی مشتریان رویکردی است که در این حالت به کمک بازاریابان می‌آید. استفاده از تجزیه و تحلیل آماری به بازاریابان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به اجزای بسیار خرد تقسیم‌بندی کرده و مشتریان را گروه‌بندی کنند. این‌گونه تقسیم‌بندی روندی بسیار پیشرفته است. این روند کمک می‌کند تا افراد در دسته‌بندی‌هایی دقیق‌تر، به‌خصوص از نظر تمایلات رفتاری قرار گیرند.
تحلیل‌های آنی و بلادرنگ: فرصت‌های بازاریابی آنی و بلادرنگ به دلیل رشد سریع محبوبیت رسانه‌های اجتماعی و فناوری‌های ارتباطی در سال‌های اخیر امکان‌پذیر شده است. تحلیل بلادرنگ و مؤثر داده‌ها باعث افزایش قابل‌توجه در درآمد شرکت‌ها می‌شود. الگوریتم‌های بلادرنگ با دو گروه از داده‌ها کار می‌کنند: داده‌های مشتری و داده‌های عملیاتی. داده‌های مشتری منجر به مطرح‌شدن بینش در خواسته‌ها، اولویت‌ها و نیازهای آنها شده و داده‌های عملیاتی تراکنش‌ها، اقدامات و تصمیمات مختلفی را که ازسوی مشتریان گرفته می‌شود، منعکس می‌کند. استفاده از تحلیل بلادرنگ داده‌ها منجر به افزایش بازدهی، سرعت و نرخ عملکرد چالش‌های بازاریابی می‌شود.
تحلیل‌های پیشگویانه: در‌حال‌حاضر، داده‌ها حتی برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط به‌راحتی قابل دسترس هستند. به همین دلیل است که تحلیل پیش‌گویانه به‌طورگسترده در بازاریابی کاربرد دارد. تحلیل پیشگویانه به معنی استفاده از الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی آینده با احتمال بالا است. فرصت‌های زیادی برای استفاده از تحلیل پیش‌گویانه در بازاریابی وجود دارد.
تحلیل سبد بازار: تحلیل سبد بازار به کاربرد تکنیک‌های داده‌کاوی در کشف روابط میان داده‌ها و استخراج الگوهای خرید در حالات مختلف اشاره دارد. استفاده از این تکنیک‌ها پیش‌بینی تصمیمات خرید در آینده را امکان‌پذیر می‌کند. علاوه بر این، تحلیل سبد بازار می‌تواند کارایی پیام‌های بازاریابی را به‌طور قابل‌توجهی بهبود ببخشد. همچنین در کنار انواع پیام‌های بازاریابی ازجمله پیشنهاد مستقیم، ایمیل، رسانه‌های اجتماعی، تماس تلفنی یا خبرنامه، می‌توان بهترین محصولاتی را که برای خریدهای آتی برخی مشتریان خاص مناسب است، به آنها پیشنهاد داد.
امتیازدهی به مشتریان راغب: مسیر عبور مشتریان از میان «قیف فروش» با فرصت‌ها، گزینه‌ها و انتخاب‌های مختلف همراه است. از سیستم امتیازدهی مشتریان راغب می‌توان برای شناسایی مشتریانی استفاده کرد که از قیف فروش عبور کرده و انتخاب خود را در جهت سود و منفعت محصول یا خدمات انجام می‌دهند. امتیازدهی به مشتریان راغب شامل جمع‌آوری داده‌های مربوط به مشخصات مشتریان از منظر جمعیت‌شناسی، پاسخ‌گوبودن، تاریخچه خرید، مشاهده وب‌سایت، بازدیدها، لایک‌ها، اشتراک‌گذاری‌ها و حتی نوع ایمیل‌هایی است که اغلب به آنها واکنش نشان می‌دهند و نتیجه آن کسب دیدگاه لازم برای فروشندگان در مورد افرادی است که بیشتر تمایل به خرید دارند.
انتخاب کانال‌ها و محتوای بهینه: جوهره و ماهیت تمام اقدامات بازاریابی دستیابی به مشتریان مناسب است. با‌این‌حال، دورنمای بازاریابی تغییر کرده و به فضای آنلاین منتقل شده و بنابراین، وظیفه اصلی شرکت‌ها اطمینان از حضور قدرتمند برند خود در این فضا است. توجه اصلی در این قسمت به انتخاب کانال‌های بهینه در بازاریابی دیجیتال معطوف شده است: بازاریابی ایمیلی، تبلیغات کلیکی (پرداخت به‌ازای هر کلیک)، بهینه‌سازی موتورهای جست‌وجو، تبلیغات نمایشی، بازاریابی رسانه‌های اجتماعی، بازاریابی محتوا، بازاریابی شرکت‌های وابسته و روابط عمومی آنلاین. در این میان بازاریابی دیجیتال با بهره‌گیری از کاربردهای علم داده در بازاریابی (از تحلیل‌های بلادرنگ گرفته تا تحلیل بازار و تقسیم‌بندی مشتریان)، به نوبه خود نوع محتوایی را که هر برندی می‌تواند برای نیل به اهداف بازاریابی از آن استفاده کند، تعیین می‌کند. موارد ذکرشده تنها بخشی از کاربردهای علم داده در بازاریابی است ولی با‌این‌حال به‌خوبی ویژگی‌های خاص علم داده در این حوزه و اثرات و ارزش‌های مثبت و واقعی ایجادشده را نمایان می‌کند. با توجه به میزان داده‌های موجود، امروزه نه‌تنها حفظ این داده‌ها‌ بلکه استفاده از آنها به‌نفع سازمان‌ها ضروری و حیاتی است. تبدیل داده‌ها به بینش معنی‌دار برای تصمیم‌گیری اهمیت فراوانی دارد و بدون شک علم داده می‌تواند نقش شایانی در این زمینه ایفا کند.