مدیریت جذب و حفظ مشتری با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینانه – قسمت اول

مدیریت جذب و حفظ مشتری با استفاده از تحلیل پیش بینانه

مدیریت جذب و حفظ مشتری با استفاده از تجزیه ­و تحلیل پیش­ بینانه – قسمت اول

در این مقاله به موضوعات زیر می پردازیم:

  1. مقدمه
  2. اصول تجزیه ­و تحلیل پیش ­بینانه

1.2. مدل­ های پیش ­بینانه

2.2. کلان­ داده و تجزیه­ و تحلیل پیش­ بینانه

2.3. چالش­ های تجزیه­ و تحلیل پیش­ بینانه

  1. کاربرد تجزیه ­وتحلیل پیش­ بینانه در جذب مشتری
  2. کاربرد تجزیه ­وتحلیل پیش­ بینانه در حفظ مشتری
  3. معماری پیشنهادی برای تجزیه ­و تحلیل پیش ­بینانه
  4. مطالعه موردی
  5. نتیجه ­گیری

مدیریت جذب و حفظ مشتری با استفاده از تجزیه ­و تحلیل پیش ­بینانه کلان ­داده با سرعتی تصاعدی در حال رشد است. به گفته IBM، روزانه بیش از 2/5 کوئینتیلیون­ بایت داده تولید می­شود. کسب و کارها می توانند با استفاده از فرصت‌های بیشمار تجزیه ­و تحلیل پیش بینانه و کلان ­داده ها، فرصت ‌های جدیدی را برای جذب و حفظ مشتری ایجاد کند. شناسایی مشتریان احتمالی و هدف ­قراردادن آنها با پیشنهادات خوب در زمان مناسب از کانال مناسب به ­واسطه تجزیه ­و تحلیل پیش ­بینانه، کلید جذب و حفظ مؤثر مشتری است.

 

1. مقدمه

به­ عنوان نخستین گام برای کمپین­ های مؤثر جذب و حفظ مشتری، سازمان­ ها می­بایست به درک درستی از مشتریان احتمالی و پایگاه مشتریان فعلی خود دست ­یابند. آنها باید سود آورترین مشتریان و نیازها و ترجیحات آنها را شناسایی ­کنند. از اینرو سازمان­ها می‌بایست اقدام به اولویت ­بندی اقدامات تجاری خود نمایند. تجزیه ­و تحلیل پیش ­بینانه می‌تواند با ارائه پیش‌بینی‌ ها و بینش ‌های مربوطه به آنها در رویارویی راحت با این چالش ‌ها کمک­ کند. سازمان ­ها می­توانند با تفکر عمیق در کلان ­داده و تجزیه ­و تحلیل پیش­ بینانه آن به هوش مشتری مدّنظر خود دست­ یابند. حجم انبوه، تنوع، سرعت، و صحت دارایی­‌های اطلاعاتی به اندازه کلان داده ­ها می‌‌ ­انجامد. داده ممکن است ساختار یافته یا بی ­ساختار باشد و شامل مجموعه­ های داده­ ای سنتی و غیرسنتی مانند رسانه ‌های اجتماعی، تصویری، صوتی، اقتصادی، جمعیتی، تاریخی، وب­ محور، و معاملاتی باشد. تجزیه ­و تحلیل پیش ­بینانه می‌ تواند به درک سازمان‌ ها از کلان ­داده برای اهداف کوتاه ‌مدت و بلند مدت تجاری خود کمک ­کند. برای تحقق نتایج بهینه، جمع ­آوری داده­ های مرتبط و با کیفیت از منابع داده­ ای گوناگون و تجزیه ­و تحلیل درست آنها ضروری است. ترکیب تجزیه ­و تحلیل پیش ­بینانه با کلان ­داده به سازمان­ ها توانایی پیش ­بینی مشتریان احتمالی خود، درک نیازها و خواسته های آنها، و کشف مؤثرترین راه­های رسیدن به این مهم را می­‌دهد. در این مقاله، یک نمای کلی از چگونگی کمک کلان­ داده و تجزیه­ و تحلیل پیش ­بینانه به سازمان­ها در بهینه‌­‌سازی کمپین­ های جذب و حفظ مشتری خود ارائه­ می­شود.

 

2. اصول تجزیه و تحلیل پیش بینانه

اصول تجزیه و تحلیل پیش بینانه

تجزیه ­و تحلیل پیش ‌بینانه روشی است که امروزه سازمان‌ ها برای جذب و حفظ مشتریان خود از آن بهره­ می ­گیرند. این روش سازمان ‌ها را قادر می‌ سازد تا آینده را بر اساس اقدامات فعلی خود پیش ‌بینی­ کنند، به آن ها کمک ­می‌ کند تا امروز چه کاری انجام­ دهند تا دستیابی به نتایج مطلوب فردا را تضمین­ نماید. از تکنیک‌ های آماری گوناگون مورد استفاده در داده‌ کاوی، مدل ‌سازی، یادگیری ماشین، و هوش مصنوعی برای بررسی داده ‌های حال و گذشته جهت پیش ‌بینی نتایج آینده در تجزیه ­و تحلیل پیش ‌بینانه استفاده ­می ‌شود. مدل ‌های پیش ‌بینانه با در نظر گرفتن عوامل و متغیر های متعدد، نتایج آینده را با دقت بالایی، شامل ارزیابی ریسک «چه می ‌شد اگر» پیش ‌بینی­ می ‌کنند. مطالعه الگو های پنهان در داده ‌ها با استفاده از تکنیک ‌های مدل ‌سازی پیش ‌بینانه مانند ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌ های عصبی، درخت تصمیم‌گیری، درخت طبقه‌ بندی و رگرسیون، خوشه ‌بندی، قوانین انجمنی، کارت­ های امتیازی متوازن و غیره صورت­ می ­گیرد.

 

1.2 مدل‌ های پیش ‌بینانه

در یک محیط تجاری از مدل ‌های پیش‌ بینانه برای تجزیه ­و تحلیل داده­ های تاریخی و کنونی جهت شناسایی فرصت­ ها و خطرات پنهان روبروی سازمان­ ها استفاده ­می­ شود. این مدل ها زمانی ایجاد می‌ شوند که یک تکنیک مدل ‌سازی پیش ‌بینانه با مقدار و کیفیت کافی داده تغذیه ­شود. شکل 1 توصیف نموداری این پدیده را نشان ­می ­دهد. به زبان ساده درصورت استفاده از داده­ ها برای آموزش یک تکنیک مدل­ سازی، مدل­ های پیش ‌بینانه به­ وجود می ­آیند. سپس این مدل‌ ها می ­بایست با دسترسی­ پذیری دائمی داده ‌های اضافی تأیید شوند.

شکل گیری مدل‌های پیش‌بینانه

شکل 1: شکل ­گیری مدل‌های پیش‌بینانه

یک مدل پیش ‌بینانه شامل پیش‌بینی ‌کننده‌ های متعددی است که عوامل متغیر احتمالاً تأثیر‌گذار بر رفتار یا نتایج آتی را تشکیل­ می­ دهند. برای مثال، فروش آتی ممکن است بر اساس جنسیت، سن، رفتار، و تاریخچه خرید مشتری پیش‌بینی ­شود.

2.2 کلان داده و تجزیه و تحلیل پیش‌ بینانه

پیشرفت تکنولوژیکی سازمان ‌ها را قادر به درک بهتر مشتریان و بازارهای خود با جمع ‌آوری داده‌ های مربوطه پیرامون می­ سازد. هم­اکنون سازمان‌ ها درحال جمع‌آوری حجم انبوهی از داده‌ های مشتری (چه گذشته و چه حال) از منابع داده­ ای هستند. با تجزیه­ و تحلیل پیش ­بینانه، سازمان‌ها می‌ توانند از این داده ‌ها با تبدیل آن ها به بینش ‌های مشتری قابل­ اجرا استفاده حداکثری ببرند. بر اساس این بینش ­ها، سازمان­ ها توانایی بهینه ­سازی استراتژی­ های توسعه محصول و بازاریابی خود را کسب ­می کنند. با توجه به کمک تجزیه ­و تحلیل پیش­ بینانه به شناسایی نه تنها مشتریان احتمالی بلکه ترکیب مناسبی از انواع محصول، کمپین ‌های تبلیغاتی، و کانال ‌های ارتباطی، بینش ­های به­ دست­ آمده درباره مشتریان با پتانسیل بالا، پیشنهاد ها و معاملات مدّ نظر و کانال ­های ترجیحی آن ها می­ تواند در افزایش عملکرد کمپین ­های جذب مشتری بسیار مثمر ثمر باشد. علاوه بر این می­ توان با هدف ­قراردادن مشتریان احتمالی به­واسطه کانال­های ترجیحی آن ها و زمان پاسخگویی آن ها به یک پیشنهاد به کاهش قابل­توجه هزینه هر اقدام دست­یافت. تجزیه و تحلیل پیش ­بینانه در حفظ مشتریان فعلی و فعالیت مجدد مشتریان قدیمی که مدتی چیزی نخریده ­اند نیز به همان اندازه مفید است. این امر با شناسایی بهترین پیشنهادات بعدی برای برنامه ­های وفاداری و حفظ مشتری ممکن می ­شود. شکل 2 چگونگی کمک تجزیه­ و تحلیل پیش­ب ینانه و کلان ­داده به بهینه­ سازی ابتکارات جذب و حفظ مشتری را نشان­ می ­دهد.

کاربردهای تحلیل پیش بینانه در جذب و حفظ مشتری

شکل 2- کاربردهای تحلیل پیش بینانه در جذب و حفظ مشتری

3.2 چالش های تجزیه و تحلیل پیش بینانه

به­ هنگام تجزیه­ و تحلیل پیش ­بینانه می ­بایست مسائل عملی زیر را به شکلی مؤثر مورد توجه قرار داد:

  • داده ناکافی: داده ناقص یا نا کافی به­ عنوان مانعی برای استنتاج آماری معتبر عمل­ می ­کند. داده نه تنها باید انبوه باشد، بلکه باید از منابع گوناگون، درست از معاملات مشتریان گرفته تا تعاملات خدمات مشتری، مکالمات رسانه اجتماعی، و الگو های مرور وب، جمع­ آوری ­شود.
  • کیفیت پایین داده: فعالیت­ های موفق مشتری ­محور به یکپارچگی و کیفیت بالای داده بستگی­ دارد. کیفیت پایین داده می­ تواند منجر به برنامه ­های بازاریابی نا کارآمد و کاهش کارایی و اثر بخشی تلاش­ها برای جذب و حفظ مشتری شود.
  • سیلو های داده: داده ‌های ذخیره­ شده در سیستم ‌ها، برنامه‌ های کاربردی، یا منابع متفاوت تمامی بخش‌ های سازمان می ­بایست برای برای دستیابی به دید ۳۶۰ درجه مشتری جمع ­آوری­ شود. سیلو های داده می ­توانند به ­عنوان مانعی برای دستیابی به دید کامل از مشتریان عمل ­کنند. با داده ‌های حاصل از منابع متعدد، ارتباط، مطابقت، پاکسازی، و تبدیل سریع داده­ ای در تمامی سیستم‌ ها برای سازمان چالش ‌بر انگیز است.

75% سازمان­ ها تا پایان سال ۲۰۲۴ از بکارگیری هوش مصنوعی به صورت پایلوت به عملیاتی­ سازی آن روی خواهند آورد، که منجر به افزایش 5 برابری در جریان داده و زیرساخت ­های تجزیه ­و تحلیل می‌ شود.

منبع: گارتنر

3. کاربرد تجزیه و تحلیل پیش بینانه در جذب مشتری

جذب مشتریان جدید با تجزیه ­و تحلیل پیش­ بینانه مستلزم شناسایی آن دسته از مشتریان احتمالی است که به پیشنهادات تبلیغاتی و کمپین ­های خاص پاسخ می ­دهند و/یا محصولات و خدمات ویژه را در صورت هدف ­مندی خریداری می­ کنند. ناتوانی سازمان ­ها در درست هدف ­قراردادن مشتریان احتمالی اغلب منجر به هزینه­ های بالای جذب می ­شود. تجزیه ­و ­تحلیل پیش ­بینانه با توانمند سازی مشتریان احتمالی برخوردار از پتانسیل بالا به ­واسطه کانال‌ها و پیشنهادات مناسب قادر به نه ­تنها کمک به جذب مشتریان جدید بلکه کاهش هزینه ‌های جذب نیز می­ باشد. تکنیک ‌های مدل‌ سازی پیش ­بینانه جذب مشتری، متغیر های متعدد مربوط به مشتریان احتمالی مانند سن، جنسیت، وضعیت تأهل، محل کار، موقعیت جغرافیایی، تاریخچه خرید و استفاده محصول، اولویت­ های خدماتی، نیازها، نگرش‌ها و غیره را درنظر می ‌گیرند. مدل ‌های پیش­ بینانه با یکی­کردن داده‌ های معاملاتی و سایر داده‌ های خارجی به مشتریان بالقوه با ارزش بر اساس تمایل آن ها به پاسخگویی به پیشنهادات خاص امتیاز می ­دهند. بسته به تمایل مشتریان احتمالی به تبدیل و ارزش طول عمر، بخش ­های مشتری ویژه ­ای ایجاد می­ شود. برای هر بخش مشتری، مناسب ­ترین استراتژی ­های جذب تعیین و کنار یکدیگر قرارمی ­گیرند. شکل 3 امتیازدهی مشتریان احتمالی را بر اساس تمایل آن ها به تبدیل و ارزش طول عمر نشان­ می ­دهد.

امتیازدهی احتمالی به مشتریان بر اساس نرخ تبدیل و ارزش طول عمر مشتری

شکل 3- امتیازدهی احتمالی به مشتریان بر اساس نرخ تبدیل و ارزش طول عمر مشتری

جذب مشتری با تجزیه ­و تحلیل پیش­ بینانه اساساً شامل مراحل زیر می ­باشد:

  • شناسایی مشتریان احتمالی با تمایل پاسخ ­گویی بیشتر
  • ایجاد بخش ­های مشتری بر اساس تمایل آنها به پاسخگویی و
  • پیش­بینی محصولات، خدمات یا پیشنهادات خاص مورد علاقه مشتریان
  • تشخیص بخش‌ های دارای پتانسیل بالا با کانال-درون ­فروشگاهی، برون­ مرزی، درون ­مرزی، فروش مستقیم، و دیجیتالی (تبلیغات آنلاین، تبلیغات موبایلی، ایمیل، اس­ام­اس/پیام‌های متنی و غیره)
  • توسعه یک استراتژی جذب مشتری مقیاس ‌پذیر بر اساس بینش ­های به­ دست ­آمده پیرامون مشتریان احتمالی با ارزش، پیشنهادات، کانال ‌ها، زمان‌ ها (برای مثال تعطیلات آخر هفته، ساعات کاری، یا رویداد های خاص)
  • ارزیابی اثر بخشی کمپین ­های بازاریابی با ارزش ­یابی و نظارت بر نتایج

پایان بخش اول

اگر فعلا فرصت مطالعه این مقاله را ندارید می توانید فایل PDF آن را برای مطالعه در زمان دیگری دانلود کنید.

5/5 - (1 امتیاز)

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

سوالی دارید؟ با ما صحبت کنید!
مکالمه را شروع کنید
سلام! برای چت در WhatsApp پرسنل پشتیبانی که میخواهید با او صحبت کنید را انتخاب کنید