کاربرد علم داده در مارکتینگ چیست و در چه جاهایی استفاده می‌شود؟

کاربرد علم داده در مارکتینگ کجاست؟ در این مطلب قصد داریم به ۵ کاربرد علم داده در مارکتینگ و روش‌هایی که برای استفاده از دیتا ساینس در بازاریابی بپردازیم. اگرعلاقه‌مندید در این مورد بدانید، ما را تا انتهای این مطلب همراهی کنید. 

۵ کاربرد علم داده در مارکتینگ

آیا تابه‌حال پیش آمده که اقلامی را در یک پلتفرم خرید آنلاین خریداری کنید و هر بار که وب را مرور می‌کنید، غرق در تبلیغات محصولات مشابه شوید؟ خب، باید بگوییم این فقط یک کاربرد علم داده در بازاریابی یا همان مارکتینگ (Marketing) است.

جالب است بدانید که اکثریت داده‌های دنیا فقط در دو سال گذشته تولید شده‌اند و درنتیجه، شرکت‌ها اکنون توانایی جمع‌آوری و ذخیره داده‌های مشتریان را در مقیاسی بزرگ‌تر از همیشه دارند.

هر بار که کاربران با وب‌سایت شرکت، صفحه رسانه‌های اجتماعی یا سیستم POS تعامل می‌کنند، داده‌های جدیدی ایجاد می‌شود؛ سپس از این داده‌ها برای ایجاد بینش درمورد رفتار کاربر و ارسال تبلیغات منتخب، توصیه‌های شخصی‌شده محصول و تبلیغات ویژه استفاده می‌شود.

بسیاری از ما در زندگی روزمره خود با برنامه‌های کاربردی علم داده یا دیتا ساینس در بازاریابی تعامل می‌کنیم و ناخودآگاه براساس آن‌ها تصمیم می گیریم.

۵ کاربرد دیتا ساینس در مارکتینگ از این قرار است:

۱. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)

شرکت‌هایی مانند نتفلیکس، اسپاتیفای و آمازون از سیستم‌های توصیه‌گر برای ارائه‌ی پیشنهادات محتوای شخصی‌شده به کاربران براساس تعامل آنان با پلتفرم استفاده می‌کنند.

برای مثال، اگر فیلمی را در نتفلیکس تماشا کنید و به آن امتیاز مثبت بدهید، دفعه‌ی بعد که برنامه را باز می‌کنید، فیلم‌هایی با همان ژانر، محتوا و حتی بازیگران به شما پیشنهاد می‌شود. این یک مثال ساده از نحوه‌ی تعامل ما با موتورهای توصیه در زندگی روزمره است.

این موضوع هم مهم است که این سیستم‌های توصیه‌گر با گذشت زمان و با ادامه‌ی تعامل کاربران با آن‌ها قدرتمندتر می‌شوند؛ برای مثال، اگر در Spotify تازه‌وارد هستید، پیشنهادهای اولیه‌ی موسیقی شما کلی است و احتمالاً طبق سلیقه‌ی شما نخواهد بود. این برنامه طیف گسترده‌ای از ژانرها را توصیه می‌کند که برای مخاطبان اصلی جذاب است؛ زیرا الگوریتم داده‌های کافی برای دانستن ترجیحات شما ندارد.

همان‌طور که زمان بیشتری را در این پلتفرم می‌گذرانید، موتور توصیه‌گر بیشتر درباره‌ی مواردی که می‌پسندید یا دوست ندارید می‌آموزد و پیشنهادهای موسیقی شما مطابق سلیقه‌ی شما تنظیم می‌شود. این الگوریتم حتی می‌تواند نوع موسیقی را که ممکن است در فصل‌های مختلف یا در زمان‌های مختلف روز از آن لذت ببرید پیش‌بینی کند.

۲. تجزیه‌وتحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

تجزیه و تحلیل احساسات، که به‌عنوان عقیده‌کاوی یا Opinion Mining نیز شناخته می‌شود فرایند تعیین احساسات زیربنایی نهفته در یک متن است و دیگر ازکاربرد علم داده در مارکتینگ است.

مثال برای تجزیه‌وتحلیل احساسات

بیایید باهم مثالی از چگونگی افزایش ارزش تجاری به سازمان‌ها با استفاده از تجزیه‌وتحلیل احساسات را بررسی کنیم:

بانکی در آفریقای جنوبی شاهد نرخ‌های بالاتر از حد معمول فرسایش مشتریان بوده است. بسیاری از کاربران شروع به ترک این بانک برای عضویت در مؤسسات رقیب کردند و دیگر نمی‌خواستند با آن‌ها تجارت کنند. این بانک سعی کرد با کمک تحلیل احساسات دلیل این موضوع را شناسایی کند.

آنان بیش از دومیلیون داده را در رسانه‌های اجتماعی جمع‌آوری کردند تا آنچه مشتریان درمورد آنان می‌گویند تجزیه‌و‌تحلیل کنند و یک مدل تجزیه‌وتحلیل احساسات روی این داده‌ها آموزش دادند. براساس این تجزیه‌وتحلیل، مؤسسه متوجه شد که بیشتر نظرات منفی را کاربرانی داده‌اند که از اینکه بانک در ساعت‌های ناهار عابربانک کافی نداشته است ناراضی بوده‌اند؛ زیرا این موضوع به زمان انتظار طولانی می‌انجامد؛ سپس بانک با داشتن عابربانک بیشتر در ساعت‌ها با حجم بالا، وضعیت را اصلاح کرد که به کاهش فرسایش کاربران انجامید.

این مثال نشان می‌دهد تحلیل احساسات چقدر می‌تواند در کمک به شرکت‌ها برای بهبود ارائه‌ی محصول خود و پیشی‌گرفتن از رقبای‌شان مفید باشد. 

۳. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)

ریزش مشتری زمانی رخ می‌دهد که کاربر تجارت با یک نهاد را متوقف می‌کند؛ برای مثال، اگر شما یک کاربر نتفلیکس هستید و تصمیم گرفته‌اید اشتراک خود را در این پلتفرم پایان دهید، مشتری ازدست‌رفته محسوب می‌شوید. 

برای شرکت‌ها جایگزین‌کردن مشتری ازدست‌رفته گران‌تر از حفظ مشتری موجود است؛ به‌همین دلیل، بسیاری از سازمان‌ها دانشمندان داده را برای شناسایی کاربرانی که در شرف ریزش هستند استخدام می‌کنند تا بتوانند از وقوع این اتفاق جلوگیری کنند.

در اینجا مثالی از اینکه چگونه یک مدل پیش‌بینی ریزش مشتری می‌تواند به شرکت‌ها در حفظ کاربران کمک کند بررسی می‌کنیم:

شما مشترک یک شرکت ارائه‌کننده‌ی خدمات اینترنتی هستید و اخیراً سرعت اتصال پایینی را تجربه کرده‌اید. تابه‌حال چند شکایت ارائه کرده‌اید و سعی کرده‌اید با تیم پشتیبانی مشتری تماس بگیرید، اما مشکل همچنان ادامه داشته است. شما حتی روتر را چندین بار روشن و خاموش کرده و سعی کرده‌اید به شبکه وصل شوید؛ بااین‌حال مشکل حل نشده است. درنهایت، تصمیم گرفته‌اید به شرکت تجاری رقیب بروید؛ زیرا تجربه کاربری شما با این ISPضعیف بوده است. 

تیم علم داده ISP داده‌های رفتاری مشتری را جمع‌آوری می‌کند، فعالیت کاربران را در هنگام اتصال به شبکه ردیابی می‌کند و اطلاعات شکایت‌ها را جمع‌آوری می‌کند. پس از ادغام همه‌ی این داده‌ها، تیم متوجه می‌شود که شما در معرض خطر ریزش هستید. آنان بلافاصله به تیم‌های بازاریابی و محصول هشدار می‌دهند که شما احتمالاً تجارت با آنان را متوقف خواهید کرد.

سپس تیم بازاریابی شرکت با تبلیغات شخصی و طرح‌های وای‌فای تخفیف‌دار با شما تماس می‌گیرد و حتی پیشنهاد می‌کند اشتراک موجود شما را به‌صورت رایگان ارتقا دهد. پس از ارتقا متوجه می شوید سرعت اتصال بسیار سریع‌تر است و تجربه‌ی کلی شما با ISP لذت بخش‌تر است؛ سپس تصمیم می‌گیرید به‌جای تغییر به یک برند رقیب، به اشتراک آنان ادامه دهید.

این مثال نشان می‌دهد که مدل‌های ریزش مشتری چقدر می‌توانند در حفظ کاربران موجود سازمان مفید باشند. این برنامه به شرکت‌ها ارزش مستقیم تجاری می‌افزاید و اغلب پلتفرم‌های مبتنی بر اشتراک، مانند Netflix و Spotify، از آن استفاده می‌کنند که به تمدید کاربر به‌عنوان منبع درآمد اصلی خود وابسته هستند.

۴. تقسیم‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)

تقسیم‌بندی مشتری فرایند تقسیم کاربران به زیرگروه‌های مختلف مشتریان براساس ویژگی‌های مشترک است تا هر بخش با مجموعه‌ی متفاوتی از تبلیغات و پیشنهادهای محصول براساس رفتارشان هدف قرار گیرد.

در اینجا نمونه‌ای از نحوه‌ی تقسیم‌بندی مشتری را که می‌تواند به ارزش کسب‌وکار سازمان‌ها اضافه کند بررسی می‌کنیم:

یک شرکت تجارت الکترونیک یک مدل تقسیم‌بندی مشتری ایجاد می‌کند تا کاربران مختلف را با تبلیغات شخصی هدف قرار دهد. اگر کاربر اغلب پلتفرم را مرور کند، اما فقط در صورت وجود تخفیف خرید کند، به‌عنوان «شکارچی تبلیغاتی» طبقه‌بندی می‌شود. برای همه‌ی مشتریان در این بخش، هر بار که تخفیف وجود دارد بلافاصله یک اعلان ایمیل ارسال می‌شود؛ زیرا احتمالاً در این مدت خرید بیشتری انجام می‌دهند.

برخی از کاربران برای اقلام خاصی خرید می‌کنند و مایل به خرید بدون توجه به قیمت هستند؛ زیرا کیفیت را به مقرون‌به‌صرفه‌بودن ترجیح می‌دهند. هدف این مشتریان متفاوت است و تیم بازاریابی شرکت فقط اقلام گران‌قیمت را براساس محصولاتی که قبلاً به آن علاقه نشان داده‌اند به این گروه تبلیغ می‌کند.

به‌این ترتیب، به مشتریانی که قدرت خرید بالایی دارند محصولات گران‌تری نشان داده می‌شود که منافع آنان را برآورده می‌کند و آنان را تشویق به خرج‌کردن بیشتر می‌کند. از طرفی هم کاربرانی که برای مقرون‌به‌صرفه‌بودن ارزش قائل هستند در دوره‌های تبلیغاتی، با محصولات ارزان‌تر تشویق می‌شوند.

مثال برای تقسیم‌بندی مشتریان

مثال بالا یک نمونه‌ی ساده از به‌کار‌گیری تکنیک تقسیم‌بندی مشتری است، اما نشان می‌دهد چگونه تقسیم‌بندی مشتری به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا میزان سودی را که از هر کاربر به دست می‌آورند به حداکثر برسانند.

یکی از رایج‌ترین کاربردهای مدل‌های تقسیم‌بندی مشتری ساخت گروه‌های تبلیغاتی در کمپین‌های بازاریابی است؛ برای مثال، فیس‌بوک داده‌های جمعیت‌شناختی و رفتاری کاربران خود را جمع‌آوری می‌کند و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا تبلیغاتی را اجرا کنند که گروه‌های مخاطبان سفارشی را براساس این اطلاعات هدف قرار می‌دهند. کاربران را می‌توان براساس ویژگی‌های خاصی، مانند موقعیت مکانی، سن، جنسیت، برندهایی که دوست دارند و افرادی که به آن‌ها وابسته هستند، تقسیم‌بندی کرد.

تقسیم‌بندی مشتری معمولاً با ساخت مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) بدون ناظر، مانند خوشه‌بندی K-Means، حاصل می‌شود.

پیشنهاد می‌کنیم درباره یادگیری ماشین (Machine Learning) هم مطالعه کنید.

۵. تحلیل سبد بازار (Market Basket Analysis)

تجزیه‌وتحلیل سبد بازار که به آن کاوش همبستگی یا Association Mining نیز گفته می‌شود تکنیکی است که برای تجزیه‌وتحلیل اقلامی استفاده می‌شود که اغلب با هم خریداری می‌شوند. این کار با پردازش داده‌های خرید گذشته برای شناسایی ترکیبات محصولاتی انجام می‌شود که اغلب با هم در تراکنش‌ها دیده می‌شوند.

یافته‌های این تجزیه‌وتحلیل را خرده‌فروشان می‌توانند برای بهبود طراحی فروشگاه و تشویق مشتریان به خرید اقلام بیشتر در یک تراکنش قرار دهند.

برای مثال، شخصی که شیرخشک بچه می‌خرد احتمالاً پوشک هم می‌خرد؛ بنابراین فروشگاه‌ها معمولاً این اقلام را نزدیک یکدیگر قرار می‌دهند تا به‌راحتی در دسترس کاربران قرار گیرند.

بااین‌حال الگوهای خرید همیشه واضح نیستند. بسته به منطقه، تأثیر فرهنگی و عوامل جمعیتی، مشتریان تمایل دارند اقلامی را با هم بخرند که به یک دسته تعلق ندارند. بسیاری از این همبستگی‌ها به‌قول معروف از چشم انسان درمی‌رود؛ به‌همین دلیل است که سازمان‌ها بر تکنیک‌های علم داده یا دیتا ساینس (Data Science)، مانند تجزیه‌وتحلیل سبد بازار، تکیه می‌کنند.

مثال برای تحلیل سبد بازار

در اینجا مثالی از نحوه‌ی تجزیه‌وتحلیل سبد بازار را بررسی می‌کنیم که می‌تواند همبستگی‌هایی را که افراد کشف نمی‌کنند شناسایی کند:

متداول‌ترین مثال از تحلیل سبد بازار مطالعه‌ی موردی «آبجو و پوشک» است. طبق این مطالعه، یک زنجیره‌ی خواربارفروشی Midwest از تکنیک‌های داده‌کاوی برای شناسایی اقلامی که اغلب با هم خریداری می شدند استفاده کرد.

تجزیه‌وتحلیل آنان نشان داد که مشتریان معمولاً در عصر جمعه با هم آبجو و پوشک می‌خریدند. این همبستگی ممکن است کاملاً تصادفی به نظر برسد، اما سناریویی وجود دارد که می‌تواند آن را رقم زده باشد:

یک پدر جوان جمعه‌شب برای خرید چند آبجو بعد از یک هفته طولانی در دفتر به فروشگاه مواد غذایی می‌رود. همسرش از این موضوع آگاه است و از او می خواهد که برای نوزادشان نیز پوشک بخرد. این رفتار تبدیل به یک عادت می‌شود و پدران شاغل جمعه‌ها قبل از بازگشت به خانه شروع به خرید آبجو و پوشک می‌کنند. پس از این کشف، فروشگاه شروع به قراردادن آبجو و پوشک در همان راهرو می‌کند و بلافاصله شاهد افزایش فروش می‌شود.

این داستان اولین بار در اواسط دهه‌ی ۹۰ گزارش شد و صحت آن در طول سال‌ها زیرسؤال رفته است. این مورد چه تخیلی و چه واقعی باشد، به‌عنوان یادآوری این موضوع است که آمار چقدر می‌تواند بر کشف همبستگی‌های پنهانی که از چشم انسان پنهان می‌ماند مؤثر باشد.

کاربردهای گسترده تحلیل بازار

تجزیه‌وتحلیل سبد بازار به فروشگاه‌های خرده‌فروشی فیزیکی محدود نمی‌شود؛ پلتفرم‌های تجارت الکترونیک نیز محصولات مرتبط را در همان صفحه‌ی نمایش می‌دهند و اطمینان حاصل می‌کنند که در دید کاربران قرار دارند.

برای مثال، اگر شلوار جین مشکی را به‌صورت آنلاین خرید کنید، ممکن است کفش‌های مشابه را در پایین صفحه مشاهده کنید که شما را تشویق می‌کند به‌جای خرید یک کالا، یک پکیج از محصولات را خریداری کنید. مجدداً این به افزایش مستقیم فروش شرکت می‌انجامد؛ زیرا مشتریان درنهایت محصولات بیشتری را نسبت به آنچه بدون این تکنیک می‌خریدند می‌خرند.

جمع‌بندی مطالب درمورد کاربرد علم داده در مارکتینگ

در این ۵ کاربرد مهم علم داده در مارکتینگ یا بازاریابی را بررسی کردیم. دیدیم که تکنیک‌های مختلف دیتا ساینس تا چه حد می‌تواند در بازاریابی محصولات سازمان‌ها تاثیرگذار باشد و به فروش بیشتر و سودآوری آن‌ها کمک کند. به‌طور کلی، علم‌داده تقریباً در تمامی حوزه‌ها کاربرد دارد و بازاریابی فقط یکی از این حوزه‌هاست.

پیشنهاد می‌کنیم درباره علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) هم مطالعه کنید.

 

با کافه‌تدریس متخصص داده شوید!

کافه‌تدریس به‌صورت تخصصی به‌روزترین آموزش‌های علم داده را در قالب کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی در اختیار شما قرار می‌دهد. این آموزش‌ها به شما کمک می‌کند در هر نقطه‌ی جغرافیایی که هستید به کامل‌ترین آموزش علم داده دسترسی داشته باشید و در مسیر تبدیل‌شدن به دیتا ساینتیست قدم بردارید.

برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی علم داده روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)