نگاهی به رویکردهای جدید داده‌کاوی در حوزه مشتری
پرسه‌زنی در دنیای داده‌ها
آرین طاهری
پیشرفت فناوری موجب شده است بازاریابی وفاداری در سال‌های اخیر به واقعیت تبدیل شود. فناوری‌هایی مانند ذخیره‌سازی داده‌ها، داده‌کاوی و نرم‌افزار مدیریت کمپین، مدیریت ارتباط با مشتری را به حوزه جدیدی تبدیل کرده است که شرکت‌ها با کمک آن می‌توانند از مزیت رقابتی برخوردار شوند. به‌ویژه از طریق داده‌کاوی- استخراج اطلاعات داده‌کاوی قابل پیش‌بینی پنهان از پایگاه‌های داده بزرگ- سازمانها می‌توانند مشتریان ارزشمند را شناسایی و رفتارهای آینده را پیش‌بینی کنند.
این داده‌ها شرکت‌ها را قادر به تصمیم‌گیری‌های فعالانه و مبتنی بر دانش می‌کند. تجزیه و تحلیل آینده‌نگری که این روزها به کمک داده‌کاوی امکان‌پذیر شده است، فراتر از تجزیه و تحلیل رویدادهای گذشته است که معمولا از سوی ابزارهای تاریخ‌گرا مانند سیستم‌های پشتیبانی تصمیم ارائه می‌شود. ابزارهای داده‌کاوی به سوال‌هایی در کسب‌وکار پاسخ می‌دهند که در گذشته انجام آن‌ها بسیار وقت‌گیر بوده است.
بااین‌حال، پاسخ این سوال‌ها برنامه‌ریزی در خصوص برنامه‌های وفاداری و سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری را ممکن می‌سازد. تکنیک‌های مختلفی در بین نرم‌افزارهای داده‌کاوی وجود دارد که هر کدام مزایا و چالش‌های خاص خود را برای انواع مختلف برنامه‌ها دارند. در ادامه در این خصوص بیشتر خواهید خواند.
نرم‌افزار داده‌کاوی
در حال حاضر چندین نوع مختلف از نرم‌افزار داده‌کاوی در دسترس است. بسیاری از شرکت‌ها از ابزارهای خارج سازمانی استفاده می‌کنند. سایر مشاغل از گزینه‌های منبع باز یا نرم‌افزارهای رایگان استفاده می‌کنند. هر کدام از این نرم‌افزارها مزایا و معایب منحصربه‌فردی برای کسب‌وکار شما دارد. اجرای هر کدام از این روش‌ها، به مهارت و دانش و قدرت محاسباتی متفاوت نیاز دارد.
مدل‌های داده‌کاوی
به طور گسترده، انواع مختلفی از مدل‌ها وجود دارد که می‌توانند از روی داده‌های شما تهیه شوند و در تصمیم‌گیری‌ها مورد استفاده قرار گیرند، از جمله مدل‌های توصیفی و پیش‌بینی‌کننده.
مدل‌سازی توصیفی داده‌ها را به دسته‌های مختلف مرتب می‌کند و به دنبال روابط پیچیده‌ای در بین این دسته‌هاست. انواع اصلی تحلیل شامل شناسایی ناهنجاری‌ها، ویژگی‌های مشترک، روابط (اولیه و ثانویه) و شباهت‌هاست. این نوع مدل‌سازی تصویری از گذشته به شما ارائه می‌دهد.
در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، داده‌کاوی سعی می‌کند رفتارهای آینده را بر اساس الگوهای پیچیده موجود در بین داده‌های شناخته‌شده پیش‌بینی کند و احتمال وقوع آن‌ها را در آینده حدس بزند.
رویکردهای جدید در داده‌کاوی مشتری
اکنون سازمانها به داده‌های بیشتری نسبت به گذشته دسترسی دارند. بااین‌حال، درک حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته برای اجرای بهبودهای کلی سازمان به دلیل حجم زیاد اطلاعات می‌تواند بسیار چالش‌برانگیز باشد. اگر درک و تفسیر داده‌ها به‌درستی انجام نشود، این چالش می‌تواند منفعت این داده‌ها برای سازمان را به حداقل برساند.
داده‌کاوی فرایندی است که طی آن سازمانها، الگوهای موجود در داده‌ها را برای بینش مربوط به نیازهای تجاری خود بررسی می‌کنند. این گام هم برای هوش تجاری و هم برای دانش داده ضروری است. بسیاری از تکنیک‌های داده‌کاوی وجود دارد که سازمانها از طریق آن می‌توانند داده‌های خام را به بینش عملی تبدیل کنند. این تکنیک‌ها شامل همه چیز، از هوش مصنوعی پیشرفته گرفته تا اصول تهیه داده‌هاست که هر دو برای به حداکثر رساندن ارزش سرمایه‌گذاری داده‌ها مهم هستند.
- پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
- الگوهای ردیابی
- طبقه‌بندی
- association
- تشخیص از راه دور
- خوشه‌بندی
- رگرسیون
- پیش‌بینی
- الگوهای متوالی
- درخت تصمیم‌گیری
- فنون آماری
- تجسم یا تصویرسازی
- شبکه‌های عصبی
- انبار داده‌ها
- پردازش حافظه طولانی‌مدت
- یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
در ادامه تعدادی از رویکردهای متداول داده‌کاوی را توضیح می‌دهیم.
پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
پاک‌سازی و آماده کردن داده‌ها بخشی حیاتی از فرایند داده‌کاوی است. داده‌های خام باید جداسازی و قالب‌بندی شوند تا در روش‌های مختلف تحلیلی مفید واقع شوند. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها شامل عناصر مختلفی از مدل‌سازی داده‌ها، تغییر شکل، انتقال داده‌ها، ETL ، ELT ، یک‌پارچه‌سازی داده‌ها و تجمیع آن‌هاست. این یک مرحله ضروری برای درک ویژگی‌های اساسی داده‌های مشتری برای تعیین بهترین کاربرد آن است.
ارزش تجاری پاک‌سازی و تهیه داده‌ها بدیهی است. بدون این قدم اولیه، داده‌ها برای یک سازمان بی‌معنی هستند، یا به دلیل کیفیت پایین آن قابل اعتماد نیستند. شرکت‌ها باید بتوانند به داده‌های خود، نتایج تجزیه و تحلیل آن و عملکرد ایجادشده از آن نتایج اعتماد کنند. این مراحل برای کیفیت داده و حاکمیت مناسب داده نیز لازم است.
الگوهای ردیابی
الگوهای ردیابی یک روش اساسی داده‌کاوی است. این روش شامل شناسایی و نظارت بر روند یا الگوهای موجود در داده‌ها برای نتیجه‌گیری هوشمندانه در مورد نتایج کسب‌وکار است. برای مثال، به محض این‌که سازمانی روند داده‌های فروش را شناسایی کرد، مبنایی برای اقدام برای استفاده از این بینش وجود دارد. اگر مشخص شود یک محصول خاص فروش بیشتری نسبت به سایرین برای یک گروه مشتریان خاص دارد، یا مشتریان از یک برنامه وفاداری خاص نسبت به بقیه استقبال بیشتری کردند، سازمان می‌تواند از این دانش برای ایجاد محصولات یا خدمات وفاداری مشابه استفاده کند، یا به‌راحتی محصول اصلی را برای این گروه خاص تهیه کند.
طبقه‌بندی
تکنیک‌های طبقه‌بندی داده‌کاوی شامل تجزیه و تحلیل ویژگی‌های مختلف مرتبط با انواع مختلف داده‌هاست. هنگامی که خصوصیات اصلی این نوع داده‌ها شناسایی شوند، سازمانها می‌توانند داده‌های مرتبط را دسته‌بندی یا طبقه‌بندی کنند. انجام این کار برای شناسایی مشتری و برنامه‌های وفاداری تاثیرگذار بسیار مهم است.
شبکه‌های عصبی
شبکه عصبی نوع خاصی از مدل یادگیری ماشین است که اغلب با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (deep learning) استفاده می‌شود. شبکه‌های عصبی یکی از دقیق‌ترین مدل‌های یادگیری ماشین هستند که امروزه مورد استفاده قرار می‌گیرند و لایه‌های مختلفی دارند که روش کار آن‌ها شبیه به سلول‌های عصبی در مغز انسان است.
اگرچه یک شبکه عصبی می‌تواند ابزاری قدرتمند در داده‌کاوی باشد، اما سازمانها هنگام استفاده از آن باید احتیاط کنند. برخی از این مدل‌های شبکه عصبی فوق‌العاده پیچیده هستند و این موضوع درک چگونگی تعیین یک خروجی از شبکه عصبی را دشوار می‌کند.
یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی پیشرفته‌ترین رویکردها در حوزه داده‌کاوی هستند که در بخش مشتری نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. اشکال پیشرفته یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق هنگام کار با داده‌ها در مقیاس‌های مختلف، پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی را ارائه می‌دهد. درنتیجه، آن‌ها برای پردازش داده‌ها در استقرار هوش مصنوعی مانند دید کامپیوتری، تشخیص گفتار یا تجزیه و تحلیل متون پیچیده با استفاده از پردازش زبان طبیعی مفید هستند. این تکنیک‌های داده‌کاوی برای تعیین ارزش داده‌های نیمه‌ساختار‌یافته و بدون ساختار مناسب هستند.
شروع کار با داده‌کاوی
سازمانها می‌توانند با دست‌یابی به ابزارهای لازم، داده‌کاوی در حوزه مشتری را برای ارائه یک برنامه وفاداری بهینه شروع کنند. از آن‌جا که فرایند داده‌کاوی دقیقا پس از ورود داده شروع می‌شود، یافتن ابزارهای پاک‌سازی و آماده‌سازی داده که از ساختارهای مختلف داده لازم برای تجزیه و تحلیل داده‌کاوی پشتیبانی می‌کنند، امری حیاتی است. سازمانها هم‌چنین می‌خواهند داده‌ها را طبقه‌بندی کنند تا با تکنیک‌های بی‌شماری که در بالا گفته شد، آن‌ها را کاوش کنند. اشکال مدرن انبارداری داده‌ها و تکنیک‌های مختلف پیش‌بینی و یادگیری ماشینی/ هوش مصنوعی در این زمینه مفید است.
شرکت‌های مختلفی از برنامه داده‌کاوی Talend استفاده می‌کنند. Talend Data Fabric به عنوان یک مجموعه جامع از برنامه‌ها که روی ادغام داده‌ها و یک‌پارچگی داده‌ها متمرکز است، داده‌کاوی را ساده‌تر می‌کند تا به کسب‌وکارها کمک کند بیشترین ارزش را از داده‌های خود کسب کنند.
