آخرین اخبار تکنوژی،‌ فن آوری از سراسر دنیا

داده کاوی چیست و چه کاربردهایی دارد؟

8

در دنیای امروز ما بیش از آنچه فکرش را بکنید از داده‌ها استفاده می‌شود. بررسی صحیح داده‌ها می‌تواند تصمیم‌گیری استراتژیک و درک سازمان‌ها از بازار و محیط اطرافشان را بهبود ببخشد. ارزیابی داده‌های وسیع که تحت عنوان «داده کاوی» (به انگلیسی: Data Mining) شناخته می‌شود،‌ مهارتی ارزشمند است که برای اجرای کارآمد و حرفه‌ای آن به تفکر انتقادی احتیا خواهید داشت. فرقی نمی‌کند این داده‌ها از چه جنسی باشند. این فرایند تحلیلی برای اکثر نیازهای سازمانی قابل اجرا خواهد بود. در این مقاله در  ابتدا سعی می‌‌کنیم داده کاوی را معنا کرده، اهمیت آن را بیان کنیم و سپس فرآیند آن و مثال‌هایی از انجام این کار در سازمان‌ها را شرح دهیم.

  • ۱۰ گام کلیدی برای جذب مشتری‌های بیشتر در اینترنت

داده کاوی چیست؟

داده کاوی به فرآیند بررسی مجموعه‌ای عموماً‌ بزرگ از داده‌ها برای یافتن الگوها، شباهت‌ها، پیش‌بینی‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه اطلاق می‌شود. افراد حرفه‌ای این کار را با استفاده از سیستم‌های پردازش خودکار انجام می‌دهند که داده‌ها را به راحتی غربال کرده و نتایج سریعی در دسترس آن‌ها قرار می‌دهند. شرکت‌ها ممکن است از این فرآیند برای تبدیل داده‌های خام و دسته‌بندی نشده خود به مجموعه‌ای از داده‌های هدفمند و منسجم استفاده کنند که نیازهای فردی آن‌ها را برآورده می‌کند. برخی از کاربردهای داده کاوی شامل موارد زیر می‌شود:

  • آشنایی بیشتر با رفتارهای مصرف‌کننده و مشتری جهت افزایش فروش
  • اتخاذ تصمیمات آگاهانه جهت بهبود کارایی عملیاتی
  • درک چگونگی هدف قرار دادن مجدد کاربران یا کاربران احتمالی

داده‌ کاوی همچنین می‌‌تواند اطلاعات خاصی مانند مدت زمانی که بازدیدکنندگان سایت برای پست‌های وبلاگ یک شرکت صرف می‌کنند، کمک کند. البته یادتان باشد، اطلاعاتی که پیدا می کنید به هدف و تمرکز کسب‌وکار شما بستگی دارد.

چرا داده کاوی اهمیت دارد؟

داده کاوی به شما این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را به‌طور کامل و کاملاً‌ موثری بررسی کنید. به عنوان مثال، یک کسب‌وکار ممکن است از این فرآیند برای درک بهتر از مشتریانی استفاده کند که قصد دارد به آن‌ها دسترسی پیدا کند. داده کاوی همچنین به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا داده‌های بی‌اهمیت و غیرضروری را فیلتر کنند تا بهترین و مرتبط‌ترین بخش از داده‌ها برای بررسی‌های بیشتر باقی بماند. این کار می‌تواند به مدیران شرکت و رهبران گروه‌ها کمک کند تا تنها روی موضوع تمرکز کرده و در زمان و منابع صرفه‌جویی کنند. شرکت‌ها همچنین می‌توانند از داده‌ کاوی برای کشف بازارهای جدید و درک روندهای سلایق مشتریان بازار نیز استفاده کنند.

  • ارتباط تجاری چیست و چرا اهمیت زیادی دارد؟

البته، داده کاوی خیلی اوقات در مقیاس‌های خیلی کلان‌تر مورد استفاده می‌گیرد. در این حالت سازمان‌ها بزرگ از داده‌ها برای درک روندهای بزرگ رفتاری جامعه و یا بازار استفاده می‌کنند. این داده‌ها گاهی اوقات در مقیاس جهانی هستند. این روش‌ها همچنین می‌تواند برای دولت‌ها و تصمیم‌گیری‌های در سطوح ملی نیز مهم باشد. با این حال،‌ در این مقاله بیشتر روی کاربردهای کوچک، روزمره و کاربردی‌تر داده کاوی متمرکز شده‌ایم.

فرآیند داده کاوی شامل چه مواردی می‌شود؟

تا به اینجای کار اگر به این موضوع علاقه پیدا کردید و برایتان جالب بود، شاید بهتر باشد کمی در مورد فرآیند انجام آن هم اطلاع پیدا کنید.

۱- جمع‌آوری و نگهداری داده‌ها

اولین قدم برای داده کاوی، جمع‌آوری داده‌ها است. در این مرحله باید سعی کنید تا روی داده‌هایی تمرکز کنید که در ارتباط با کسب‌وکار و یا موضوع مورد بررسی شما هستند. به عنوان مثال، اطلاعات یک کمپین بازاریابی یا فروش محصولات. بهتر است این اطلاعات را ابتدا روی یک فضای موقت آپلود کنید تا جای آن‌ها امن باشد. در انتها نیز می‌توانید تمام آن‌ها را برای همیشه وارد سیستم مجموعه‌ی خود کنید.

وقتی تمام داده‌ها لازم جمع‌آوری شد، آن‌ها را در سیستم دائمی سازماندهی داده‌ها شرکت وارد کنید. برای مثال، داده‌ها را می‌توانید روی سرور داخلی و یا فضای ابری ذخیره‌سازی کنید. انتخاب نوع سیستم ذخیره سازی بستگی به حجم داده‌ها و مقدار فضای در دسترس شما خواهد داشت.

۲- مدیریت داده‌ها

پس از اینکه داده‌های خود را ذخیره کردید، به افراد مسئول مدیریت آن اجاره دسترسی بدهید. این می‌تواند شامل تحلیل‌گران کسب‌وکار و یا تحلیلگران داده، تیم‌های مدیریت اطلاعات و یا متخصصان فناوری اطلاعات باشد. هنگام مدیریت داده‌ها،‌ این متخصصان ممکن است راه‌های بهتری را برای ساماندهی آن‌ها پیشنهاد کنند. برای مثال، شاید لازم باشد داده‌ها را بر اساس منبع و یا دسته‌بندی تقسیم کنید. این کار باعث می‌شود تا سازمان معنادارترین داده‌ها را دریافت کند.

۳- مرتب سازی داده‌ها

وقتی تیم مدیریت داده بهترین روش برای ساماندهی داده‌ها را انتخاب کرد، می‌توانید شروع به مرتب کردن آن‌ها کنید. سیستم شاید به شما اجازه دهد تا داده‌ها را به صورت خودکار و بر اساس معیارهای خاصی مشخص کنید. زمانی که این کار انجام شد، می‌توانید نتایج را مشاهده کرده و استنباط خود را از آن‌ها داشته باشید.

  • کار کردن و کسب درآمد در متاورس چگونه خواهد بود؟

۴- ارائه داده‌ها

بسته به نوع اطلاعاتی که داده‌های شما ارائه می‌کنند، شما می‌توانید اطلاعات و یا نتیجه‌گیری‌های حاصل از آن‌ها را به بخش‌های درون و یا بیرون سازمان ارائه کنید. برای مثال، اگر داده‌های شما درباره عملکردهای درون سازمانی،‌ تعهد و یا اشتیاق هستند، می‌توانید آن‌ها را بخش‌های مختلفی درون سازمان ارسال کنید. با این حال، اگر اطلاعات شامل رضایت بالای مشتری هستند می‌توانید آن اطلاعات و یا بخشی از آن را برای یک کمپین پیش‌برد فروش به‌کار بگیرید.

مثال‌هایی از داده کاوی

همانطور که بیان شد، در این مقاله نگاهی سطحی و نسبتاً‌ مبتدیانه به بحث داده کاوی داریم. این موضوع می‌تواند ابعاد بسیار بزرگی پیدا کند. با این حال، در ادامه ۲ مثال نسبتاً ساده و کاربردی از داده کاوی ارائه می‌شود تا فرآیند، عملکرد و کاربرد داده کاوی در موقعیت‌های واقعی و روزمره را بهتر درک کنید.

استفاده از داده کاوی برای هدف‌گیری و بازاریابی مجدد

دانشگاهی قصد دارد تا اطلاعات بیشتری را جهت هدف‌گیری و بازاریابی مجدد دانشجویان بالقوه به دست بیاورد.  آن‌ها در حال حاضر در وب‌سایت خود یک فرم درخواست اطلاعات (RFI) برای هر بخش تحصیلی دارند. مهم‌ترین بخش‌هایی که دانشگاه تمایل دارد نسبت به آنها اطلاعاتی به دست بیاورد شامل سن، محل زندگی و برنامه تحصیلی افرادی است که این فرم‌ها را تکمیل کرده‌اند. هر وقت که فردی یکی از این فرم‌های RFi را تکمیل می‌کند، وب‌سایت دانشگاه اطلاعات را جمع آوری و ذخیره می‌کند.

در مرحله‌ی بعد، تحلیل‌گر داده دانشگاه این اطلاعات را مرتب می‌کند تا بر اساس آن بتوان به نتایج نهایی رسید. سپس، تیم تحلیل داده شروع به ساخت نمودارها و جداولی می‌کند تا نشان دهد چه رابطه‌ی بین سن و دو متغیر دیگر (محل زندگی و برنامه‌های تحصیلی) وجود دارد. به عبارت دیگر، آن‌ها با استفاده از این داده‌ها سعی می‌کنند مشخص کنند که رشته‌ی x در میان کدام گروه‌ها سنی محبوب‌تر است یا اینکه تغییر سن چه تاثیری در انتخاب رشته دارد. دانشگاه حالا می‌تواند از این اطلاعات برای هدف‌گیری و بازاریابی مجدد گروه‌های سنی خاص، در مناطق مسکونی خاص استفاده کند.

استفاده از داده کاوی برای وفاداری مشتری

کسب و کاری را تصور کنید که قصد دارد برنامه تبلیغاتی خاصی را برای وفاداری مشتری ایجاد کرده و به مشتریان وفادار هدایا و تخفیف ارائه کند. برای عضویت در این برنامه، مشتریان باید با تلفن همراه خود ثبت نام کرده و هر مرتبه که خریدی انجام می‌دهند، امتیاز به حساب کاربری آن‌ها اضافه می‌شود. از این طریق، کسب و کار مورد نظر می‌تواند اطلاعاتی خاصی در مورد خرید، شامل نوع محصولات، زمان و محل سکونت مشتریان پیدا کند.

  • ۸ دلیل اصلی شکست خوردن بیشتر کارآفرینان

این شرکت قصد دارد تا از این داده‌های برای تعیین بهترین مکان‌ها برای ارائه تبلیغات خاص استفاده کند. برای به دست آوردن این اطلاعات خاص، تحلیل‌گران شرکت داده‌های به دست آمده از برنامه پاداش برای مشتریان وفادار استفاده می‌کنند. آن‌ها داده‌ها را مرتب کرده و نتایج را برای تیم بازاریابی ارسال می‌کنند. تیم بازاریابی از نمودارهای بصری استفاده کرده و داده‌های ملموس و قابل درک را به مدیران سطح بالا ارائه می‌کند. بعد از تایید سیاست‌های تبلیغاتی، شرکت شروع به اجرای کمپین تبلیغاتی خود می‌کند.

منبع: Indeed

ارسال یک پاسخ

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.