بیگ دیتا با پلتفرم بازاریابی داده محور اینگرو در ایران

در مقاله قبلی ( بیگ دیتا چیست؟) به طور مفصل در ارتباط با تعریف بیگ دیتا، تاریخچه کلان داده، کاربرد و کارایی big data، مقررات و چالش های کلان داده و… بررسی های لازم را انجام دادیم. اگر در ارتباط با مفهوم Big Data می خواهید تمام جوانب را بررسی کنید در ابتدا مقاله قبلی و بعد این مقاله را مطالعه کنید.

بازاریابی داده محور ( Data-Driven Marketing ) :

بازاریابی داده محور روشی برای بازاریابی است که با استفاده از داده های به دست آمده از طریق تعاملات مشتری، می تواند دیدگاه بهتری در مورد انگیزه ها، ترجیحات و رفتارهای مشتریان کسب کند. بازاریابی مبتنی بر داده در نهایت به شرکت ها کمک می کند تا عملکرد کانال بازاریابی خود را بهینه کنند و در عوض تجربه مشتریان خود که منجر به درآمد و سود بیشتر می شود را افزایش دهند.

تصمیم گیری داده محور

تصمیم گیری مبتنی بر داده (DDDM) فرایندی شامل جمع آوری داده ها بر اساس اهداف قابل اندازه گیری یا KPI ها، تجزیه و تحلیل الگوها و اطلاعات حاصل از این بینش ها است که استفاده از آنها برای توسعه استراتژی ها و سود آوری تجارت شما مفید است.

تصمیم گیری داده محور در تجارت، به اشکال مختلف دیده می شود. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است:

• پاسخ های نظرسنجی راجهت شناسایی محصولات، خدمات و ویژگی های مورد علاقه مشتریان جمع آوری کند.
• جهت مشاهده چگونگی تمایل مشتریان به استفاده از محصول یا خدمات خود و شناسایی مشکلات احتمالی آزمایش های لازم را انجام دهد.
• محصول یا خدمات جدید خود راجهت آزمایش و درک چگونگی عملکرد آن در بازار در قسمت آزمایشی قرار دهد.
• تغییرات داده های جمعیتی را، برای تعیین فرصت ها یا تهدیدات تجاری تجزیه و تحلیل کند.
• در حال حاضر کمپانی هایی در دنیای مارکتینگ مانند ( keen، segment، ingrow ) به مشتریان جهت تسهیل تصمیم گیری داده محور که یکی از مهم ترین عاملین سود آوری و موفقیت برای کسب و کار شما هستند کمک های زیادی می کنند.
• شما می توانید در پلتفرم اینگرو با ترکیب جامع داده ها،  داشبوردهایی را تعریف کنید و تعیین کنید که این داشبوردها برای چه کسی یا کسانی در تیم خواهد بود، و چه نوع معیارهایی، چارت ها و نمودارهایی برای آنها تهیه شود، مانند مقایسه ها، ترکیب روندها و … با استفاده از داده های به دست آمده از طریق این داشبورد های اختصاصی می توانید بهترین تصمیمات را برای کسب و کار خود بگیرید.

کاربرد های کلان داده در بازاریابی

یک تیم بازاریابی که برای جمع آوری اطلاعات و کار با تجزیه و تحلیل داده های بازاریابی تشکیل شده است، قدرت ایجاد مزایای بسیاری را به همراه دارد. یک برند تجاری می تواند بازاریابی خود را برای مخاطبانش شخصی سازی کند و باعث افزایش تجربه مشتری شود. تلاش های بازاریابی می تواند برای تولید قیف فروش و صرفه جویی در هزینه های خرید بهینه شود و محصولات نیز می توانند از اطلاعات مفیدی بهره مند شوند.

 داشبوردهای اختصاصی فروش در اینگرو ساخت یک قیف بصری (ویژیولایز) برای بنچ مارک (محک زدن) و پیش بینی اهداف آینده در برابر واقعیات فعلی را برای شما ایجاد می کند.

جهت اطلاع بیشتر  وارد این لینک شوید:

https://ingrow.co/how-to-analyze-customer-behavior-on-platform/

و برای نسخه کامل مقاله : بیگ دیتا در ایران

کاربرد RFM در ایران + بازاریابی داده محور با اینگرو

“RFM“ به معنای تجزیه و تحلیل داده های معاملاتی گذشته و استفاده از این تحقیقات برای شناسایی بخشهای مختلف مشتری بر اساس سابقه خرید آنها است.

متخصصان “RFM” معمولاً از آن در بازاریابی پایگاه داده و بازاریابی مستقیم استفاده می کنند، اما اخیراً “RFM Analysis” (آنالیز Rfm ) بسیار مورد توجه قرار گرفته و به طور گسترده ای در تجارت الکترونیک مورد استفاده قرار می گیرد.

برای نسخه کامل این مقاله روی لینک کلیک کنید 

مزیت اصلی آنالیز Rfm

مزیت اصلی آنالیز RFM این است که شما می توانید هر بخش را با توجه به آنچه که در مورد آنها می دانید بر اساس مرتبه آنها از شاخص های

• recency (خرید اخیر)
• frequency(تکرارخرید)
• monetary value (ارزش پولی)

جداگانه آنالیز کنید.اکنون که دانستیم RFM مدلی است که از توان ترکیبی سه معیار مهم ، بیایید ببینیم معنی هر یک از این معیارها چیست.

ما معمولاً خریدها را بررسی می کنیم، اما مدل “RFM“ بر روی انواع دیگر تبدیل ها و همچنین استفاده از برنامه ها، اشتراک ها و غیره نیز اعمال می شود.
اگر بازاریاب تجارت الکترونیک هستید یا تجارت آنلاین خود را دارید، احتمالاً دائماً روی راه های پیشرفت و رشد تمرکز کرده اید. اگر چنین است و هنوز از مدل “RFM” استفاده نمی کنید، یک فرصت عالی برای رشد را از دست می دهید.

 

 

مزیت اصلی آنالیز RFM این است که شما می توانید بر اساس  شاخص های سه گانه آن ها را جداگانه آنالیز کنید.

 

عملکرد پلتفرم اینگرو

امروزه پلتفرم هایی هستند که، وظیفه ی آنالیز مشتری و تقسیم بندی Rfm را برای محصولات شما برعهده میگیرند.اما محاسبه ی “Rfm “ کار چندان پیچیده ای نیست.پلتفرم نوین “اینگرو” قابلیت متمایزی نسبت به سایرین برای کاربران خود ایجاد کرده که بسیار حائزاهمیت است.این پلتفرم دیتا را به صورت داینامیک و لحظه ای در حجم کلان ( Big Data ) گرفته و آنالیز می کند. همچنین قابلیت فرمول گذاری به صورت خطی هم برای کاربران فعال است.

تقسیم بندی مدل RFM

مدل “Rfm” می تواند به شما کمک کند تقسیم بندی را به یک سطح کاملا جدید برسانید.
از طریق آنالیز تقسیم بندی مشتری “RFM“ خواهید دید :

• کسانی که جزو 1٪ مشتریانی هستند که بیشترین درآمد را برای شما به همراه دارند.
• کدام یک از مشتریان شما وفادار هستند و بیشتر اوقات باز می گردند؟
• چه مشتریانی ارزش پولی زیادی دارند، که در گذشته سفارش های کلانی می داده اند، اما  بازده آنها پایین آمده است؟ این به این معنی است که مدتهاست سفارش نمی دهند.

با تقسیم بندی بهتر “RFM“، قادر خواهید بود بخشهای خاصی را بر اساس نیازها و تنظیمات به صورت شخصی برای مشتریان تنظیم کنید. همچنین، بسته به تجارت خود، ممکن است قادر به مشاهده و استفاده از الگوی مصرف کننده برای پیش بینی نیازهای مشتریان فعلی خود باشید.

چرا RFM مهم است؟

شما به عنوان یک مدیر بازاریابی یا یک مالک تجارت الکترونیکی، ممکن است در مورد بسیاری از جزئیات مشتریان جدیدی که به دست می آورید وسواسی رفتار کنید تا هدف گذاری و هزینه ها را بهینه کنید.
ممکن است آن ها را دریک نگاه نسبت به سن، جنس، درآمد ​​، رفتار خرید و بسیاری اطلاعات دیگر بسنجید تا مطمئن شوید که هدف مناسب را انتخاب کرده اید. اما در مورد مشتریانی که این فرآیند را گذرانده اند و شما قبلاً وقت، هزینه و تلاش زیادی برای آنالیزخرید آنها صرف کرده اید چطور؟ چرا اجازه می دهید آنها به راحتی از در بیرون بروند؟ به خصوص که یخ آن ها شکسته شده است – آنها حداقل یک بار به شما اعتماد کرده اند و برخی از آنها درآمد مهمی برای شما به ارمغان آورده اند.   برخی از آنها سپس به سمت بهینه سازی تبلیغات، صفحات فرود، UX،  حرکت می کنند، اما مشتری یا بازدید کننده موجود را کاملاً نادیده می گیرند، حتی اگر فضای زیادی برای شخصی سازی، فروش متقابل، فروش بیش از حد و البته معاملات مکرر وجود داشته باشد. افراط در هرحالتی اشتباه است. شما باید برنامه ریزی صحیح داشته باشید.
پلتفرم “اینگرو”، با ساختاری نوین به کاربران اجازه می دهد تا از طریق فرمول های خطی “RFM” ودیگر KPI (شاخصه عملکرد کلیدی) ها را محاسبه کرده و در داشبورد های شخصی ذخیره کرد.

RFM چه کاری می تواند برای ما انجام دهد؟

 

مزیت اصلی مدل“Rfm“، پتانسیل بهینه سازی آنچه شما در حال حاضر دارید است – مشتریان فعلی، UX، خدمات مشتری، محصول و در نتیجه هدف قرار دادن منابع به جای هدر دادن آن ها.
این بدان معنی است که می توان بخش عمده ای از پول، وقت و تلاشی را که مشتری برای یک بار خرید انجام داده است را ببنید و صرفه جویی کنید.

 

مشاغلی که از بازاریابی “RFM”استفاده می کنند، می توانند از بینشهایی که از تحلیل “RFM” می گیرند استفاده کنند و میزان ماندگاری خود را افزایش دهند.

 

نگهداری مشتری را که 6 تا برابر 7 ارزان تر از جذب مشتری جدید است، و همچنین یک روش خوب برای به حداکثر رساندن طول عمر کسب و کار شما است را ترتیب می دهد.

به علاوه، طبق مطالعه ای توسط Frederick Reichheld از شرکت Bain می گوید:

«افزایش میزان ماندگاری شما به میزان 5٪ می تواند منجر به افزایش 25٪ تا 95٪ سود شود..»

 

“RFM” یک روش تقسیم مشتری مبتنی بر داده است که به بازاریابان امکان تصمیم گیری تاکتیکی را می دهد. بازاریابان را قادر می سازد تا به سرعت کاربران را در گروه های همگن شناسایی و تقسیم بندی کرده و آنها را با استراتژی های بازاریابی متمایز و شخصی مورد هدف قرار دهند. این امر به نوبه خود باعث بهبود تعامل و حفظ کاربر می شود. حال دانستیم که این امر مهم زیاد هم سخت نیست.چیزی که مهم است، گرفتن دیتا به صورت داینامیک و پردازش لحظه ای آن ها است. پلتفرم “اینگرو” همه ی دیتا های مشتریان شما را دسته بندی و ذخیره میکند. سپس شما می توانید به صورت شخصی برای “RFM” و دیگر KPI ها فرمول های خطی  براساس پارامترهای مورد نظرتان ایجاد کنید، و بعد دیتاهای به دست آمده را در داشبورد های شخصی ذخیره کنید.این قابلیت، پلتفرم “اینگرو” را نسبت به سایر رقبا متمایز می کند.

ابزار داده کاوی و تحلیل بیگ دیتا در ایران

تجزیه و تحلیل داده کلان ( بیگ دیتا) برای صاحبان مارکت پلیس (marketplace ) چه چالش هایی را به همراه دارد؟
شرکت ها می توانند از تجزیه و تحلیل داده های کلان (big data )، مزایای قابل توجهی کسب کنند. با این وجود، چالش هایی نیز بر سر راه آن ها وجود دارد.

تجزیه و تحلیل داده های کلان به چه معناست؟

تجزیه و تحلیل داده های کلان، داده های زیادی را برای کشف الگوهای پنهان، همبستگی ها و سایر بینش ها بررسی می کند. با استفاده از فناوری امروزی، می توانید داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید و تقریباً بلافاصله از آنها پاسخ بگیرید. تجزیه و تحلیل داده های مشتریان به خصوص استارت آپ هایی در حوزه های :

• فین تک
• فروشگاهی
• حمل نقل
• غذایی

می تواند فروش را با یک تصمیم داده محور توسط مدیران این مجموعه ها به راحتی چند برابر کند برای مطالعه ی بیشتر در این مورد مقاله ی “چگونه مشتریان خود را با استفاده از داده هایشان خوشحال کنیم” را حتما قبل از ادامه این مقاله بخوانید.

چرا تجزیه و تحلیل داده های کلان مهم است؟

تجزیه و تحلیل داده های کلان به سازمان ها کمک می کند تا داده های خود را مهار کرده و از آنها برای شناسایی فرصت های جدید استفاده کنند. این، به نوبه خود، منجر به حرکتهای تجاری هوشمندتر، عملیات کارآمدتر، سود بیشتر و مشتریان بهتر می شود. تام داونپورت(Tom Davenport )، مدیر تحقیقات IIA، در گزارش خود از داده های کلان در شرکت های بزرگ، با بیش از 50 کسب و کار مصاحبه کرد تا درک کند که چگونه از داده های کلان استفاده می کنند.

دلایل اهمیت تجزیه و تحلیل داده های کلان :

1. کاهش هزینه: فناوری های داده کلان مانند “Hadoop” و تجزیه و تحلیل مبتنی بر “cloud” مزایای قابل توجهی را در هزینه های ذخیره سازی داده های کلان به همراه دارند. به علاوه آنها می توانند روش های کارآمدتر تجارت را شناسایی کنند.

مثالهایی از تجزیه و تحلیل بیگ دیتا

• جذب و نگهداری مشتری: داده های مصرف کننده ها می توانند به تلاش های بازاریابی شرکت ها برای جذب مشتری کمک کنند، شرکت هایی هستند که می توانند براساس روندهای مفید رضایت مشتری را افزایش دهند.

به عنوان مثال، موتورهای شخصی سازی آمازون (Amazon)، نتفلیکس ( Netflix ) و اسپاتیفای ( Spotify ) می توانند تجربیات مشتری را بهبود بخشیده و وفاداری مشتری را افزایش دهند.

• تبلیغات هدفمند: بررسی داده های شخصی سازی شده از منابعی مانند خریدهای گذشته، الگوهای تعامل و تاریخچه مشاهده صفحه محصول می تواند به تولید تبلیغات هدفمند و جذاب برای کاربران در سطح فردی و در مقیاس بزرگتر کمک کند.
• توسعه محصول: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند بینشی را برای اطلاع از پویایی محصول، تصمیمات مربوط به توسعه، اندازه گیری پیشرفت و بهبود هدایت در جهت آنچه متناسب با مشتریان یک تجارت است، فراهم کند.
• بهینه سازی قیمت: خرده فروشان ممکن است مدل های قیمت گذاری را انتخاب کنند که از داده های مختلف منابع برای به حداکثر رساندن درآمد استفاده شود.

• تصمیم گیری بهبود یافته: بینش کاربران کسب و کار از داده های مربوطه می تواند به سازمان ها کمک کند تا تصمیمات سریعتر و بهتری بگیرند.

چالش های تجزیه و تحلیل داده های کلان (Big data analytics challenges)

استفاده از تجزیه و تحلیل داده های کلان مزایای گسترده ای را همراه خود دارد، البته ناگفته نماند که چالش هایی را نیز به دنبال خود می آورد.

• مقدار داده های جمع آوری شده: با سازمانهای داده محور امروزی و معرفی داده های کلان، مدیران و سایر کارمندان غالباً در مقدار داده های جمع آوری شده غرق می شوند. یک سازمان ممکن است اطلاعات مربوط به هر حادثه و تعاملی را که به صورت روزانه انجام می شود، دریافت کند و هزاران مجموعه داده بهم پیوسته را برای تحلیلگران باقی بگذارد.

شما به یک سیستم استریم داده ها  نیازدارید که به طور خودکار اطلاعات را جمع آوری و سازماندهی کند. انجام دستی این فرآیند در محیط امروز بسیار وقت گیر و غیرضروری است. یک سیستم خودکار به کارمندان این امکان را می دهد تا به جای صرف زمان برای پردازش داده ها، بر روی موارد اساسی دیگر کار کنند.

پلتفرم “اینگرو”، که یک پلتفرم استریم داده هاست، به صورت زنده و لحظه ای داده ها را جمع آوری و پردازش می کند. و شما می توانید به راحتی به داده های طبقه بندی شده ی خود که در داشبورد های اختصاصی ذخیره شده اند دسترسی داشته باشید.

• جمع آوری داده های مهم در زمان واقعی: با داشتن اطلاعات بسیار زیاد، کاوش و دستیابی به بینشی که بیشترین نیاز به آن وجود دارد دشوار است. وقتی کارمندان بیش از حد شلوغ می شوند، ممکن است داده ها را کاملاً تجزیه و تحلیل نکنند یا فقط تمرکز خود را روی معیارهایی بگذارند که ساده ترین آن جمع آوری است، به جای سایر اقداماتی که واقعاً ارزشمند تر هستند. بعلاوه، اگر کارمندی مجبور باشد به صورت دستی داده ها را غربال کند، دستیابی به بینش واقعی در مورد آنچه در حال حاضر اتفاق می افتد غیرممکن است. داده های منسوخ شده  می توانند تأثیرات منفی قابل توجهی در تصمیم گیری داشته باشند.

یک سیستم داده ای که روندها را جمع آوری، سازماندهی و هشدار می دهد، به حل این مسئله کمک می کند. کارمندان می توانند اهداف خود را وارد کرده و به راحتی گزارشی تهیه کنند که پاسخگوی مهمترین سوالات آنها باشد. با گزارش ها و هشدارهای بی درنگ، تصمیم گیرندگان می توانند اطمینان داشته باشند که اطلاعات کامل و دقیق را بر اساس هر گزینه انتخاب می کنند.

• نمایش بصری داده ها: برای درک و تأثیرگذاری، داده ها اغلب باید بصورت بصری در قالب نمودارها و عکس ها ارائه شوند. در حالی که این ابزارها فوق العاده مفید هستند، ساخت آنها به صورت دستی دشوار است. اختصاص دادن زمان برای جلب اطلاعات از چندین زمینه و قرار دادن آنها در یک ابزار گزارش، ناامیدکننده و زمان بر است.

سیستم های داده قوی با کلیک یک دکمه گزارش سازی را امکان پذیر می کنند. کارمندان و تصمیم گیرندگان در قالبی جذاب و آموزشی به اطلاعات واقعی  در زمان مورد نیاز خود دسترسی خواهند داشت.

• داده ها از منابع مختلف: مسئله بعدی تلاش برای تجزیه و تحلیل داده ها از چندین منبع جداگانه است. قطعات مختلف داده اغلب در سیستم های مختلفی قرار دارند. کارمندان ممکن است همیشه این موضوع را درک نکنند و منجر به تجزیه و تحلیل ناقص یا نادرست شوند. ترکیب دستی داده ها زمان بر است و می تواند بینش را به آنچه که به راحتی مشاهده می شود محدود کند.

با داشتن یک سیستم جامع و متمرکز، کارمندان به انواع اطلاعات در یک مکان دسترسی خواهند داشت. این نه تنها زمان صرف شده برای دسترسی به چندین منبع را آزاد می کند، بلکه امکان مقایسه متقابل را فراهم می کند و اطمینان حاصل می کند که داده ها کامل هستند.

• داده غیرقابل دسترس: انتقال داده ها به داخل یک سیستم متمرکز اگر به راحتی برای افراد نیازمند قابل دسترسی نباشد، تأثیر کمی دارد. تصمیم گیرندگان و مدیران برای اطلاع از آنچه در هر لحظه اتفاق می افتد، حتی اگر در محل کار خود باشند، به همه داده های یک سازمان نیاز دارند. دستیابی به اطلاعات باید ساده ترین قسمت تجزیه و تحلیل داده ها باشد.

یک پایگاه داده موثر، هرگونه مشکل برای دسترسی را از بین می برد. کارمندان قادر به مشاهده ایمن یا ویرایش داده ها از هرجایی هستند، که تغییرات سازمانی را به تصویر می کشد و تصمیم گیری با سرعت بالا را امکان پذیر می کند.

• داده های بی کیفیت: برای تجزیه و تحلیل داده ها هیچ چیز مضرتر از داده های نادرست نیست. بدون ورودی مناسب، خروجی غیرقابل اطمینان خواهید داشت. یکی از دلایل اصلی داده های نادرست، خطاهای دستی است که در هنگام ورود داده ها ایجاد شده است. اگر از تجزیه و تحلیل برای تأثیر بر تصمیم گیری استفاده شود، این می تواند منجر به عواقب منفی قابل توجهی شود. مسئله دیگر داده های نامتقارن است که اطلاعات در یک سیستم تغییرات ایجاد شده در سیستم دیگر را منعکس نمی کند و آنها را منسوخ می کند.

یک سیستم متمرکز این مسائل را از بین می برد. داده ها می توانند به صورت خودکار با فیلدهای مشخص وارد شوند و فضای کمی برای خطاهای انسانی باقی می گذارند. یکپارچه سازی سیستم اطمینان حاصل می کند که تغییر در یک زمینه فوراً در سطح جهانی منعکس می شود.

پلتفرم “اینگرو“، داده ها را به صورت لحظه ای و خودکار در داشبورد های اختصاصی به صورت جداگانه ذخیره می کند. و شما می توانید به داده ها بر اساس دسته بندی های مختلف مدنظر خود به راحتی دسترسی داشته باشید. به این طریق خطای انسانی بسیار کاهش می یابد.

 

با مطالعه ی این مقاله به اهمیت تجزیه و تحلیل داده های کلان و همچنین چالش هایی که در پی دارد، آشنا شدید.شما برای کسب و کار خود نیازمند پلتفرم یا سیستمی هستید که این کلان داده ها را جمع آوری و طبقه بندی کند تا شما با چالش های سخت آن رو به رو نشوید. پلتفرم “اینگرو“، این کار را برای شما آسان کرده است.شما می توانید رویداد های خود را بدون محدودیت برای این پلتفرم تعریف کنید، سپس بی درنگ و لحظه ای داده های مورد نظر را جمع آوری شده تحویل بگیرید.این پلتفرم همه ی داده ها را جمع آوری، تجزیه و تحلیل و طبقه بندی می کند. شما می توانید همه ی داده های ضروری را در هرجا که می خواهید از طریق سامانه یکپارچه(داشبورد) مشاهده کنید. به این طریق شما دیگر نمی خواهد نگران جمع آوری و طبقه بندی داده ها و دیگر چالش های تجزیه و تحلیل داده های کلان باشید و می توانید تمرکز حواستان را بر روی موارد اساسی دیگر بگذارید.اینگرو یک کسب وکار B2B هست و همکاری نزدیکی با استارت آپ ها در حوزه های داده کاوی، بیگ دیتا دارد تا وظیفه ی خود را که داده محور کردن یک سازمان هست را انجام دهد و این مزیتی هست که بیشتر از هرکس،مدیران عامل، مدیران کمپین، مدیران ارشد دیجیتال مارکتینگ، مدیران محصول، از آن سود می برند با فروش بیشتر.

نسخه کامل این مقاله رو در این قسمت دریافت کنید (چالش تجزیه و تحلیل بیگ دیتا)

بیگ دیتا اینگرو

ما در اینگرو، یک مقاله جامع در رابطه با “کاربرد بیگ دیتا در بازاریابی داده محور” منتشر کردیم که به سوالات وسیعی که به صورت متداول مطرح است پاسخ دادیم مانند:

 

• پنج ویژگی کلان داده ها کدام اند؟
• بیگ دیتا چه تاریخچه ای دارد؟
• چرا بیگ دیتا مورد نیاز است؟
• کلان داده چه کاربردی دارد؟
• کلان داده ها شامل چه گونه هایی می شود؟
• کارایی Big data چگونه است؟
• برای کلان داده ها چه مقرراتی را باید در نظر گرفت؟
• کلان داده برای کسب و کار شما چه مزایایی دارد؟
• Big Data چگونه بازاریابی دیجیتال را تغییر می دهد؟
• Big Data چه چالش ها و راه حل هایی را در پی دارد؟

 

 

شما با سوار کردن پلتفرمتان بر اینگرو، قادر خواهید بود تا مشتریانتان را هدایت کنید به سمت فروش و تصمیمات داده محوری برای محصول یا سازمان خود بگیرید.

 

 

اینگرو،ابزار تجزیه و تحلیل بیگ دیتا

 

ه بیان ساده، بیگ دیتا مجموعه داده های بزرگ و پیچیده تری هستند، به ویژه از منابع جدید داده ها. این مجموعه داده ها آنقدر حجیم هستند که نرم افزارهای قدیمی پردازش داده،  نمی توانند آنها را مدیریت کنند. اما این حجم عظیم از داده را می توان برای رفع مشکلات تجاری که قبلا قادر به حل آن ها نبودند را مورد استفاده قرار داد.

اینکه ما داده های زیادی را جمع آوری کردیم، هیچ ارزشی ندارد، مگر اینکه اطلاعات مفیدی از آن بدست آوریم.سوالی که پیش می آید  این است که چگونه از داده ها اطلاعات مفیدی بدست بیاوریم؟ما درمقاله “استفاده از داده های استفاده نشده” پاسخ جامعی را به این پرسش داده ایم. مقدار، به میزان مفید بودن داده ها در تصمیم گیری اشاره دارد. ما باید ارزش Big Data را با استفاده از تجزیه و تحلیل مناسب بدست آوریم.

بسیاری از شرکت ها از کلان داده ها برای ساختن یک برنامه داشبورد استفاده می کنند که دید 360 درجه از مشتری را فراهم کنند. این داشبورد ها داده های مختلف داخلی و خارجی را جمع آوری می کنند، آنها را تجزیه و تحلیل می کنند و به کارکنان خدمات، فروش و یا بازاریابی مشتری ارائه می دهند به گونه ای که به آنها کمک می کند تا از پس کار های خود برآیند.

به عنوان مثال، نوع داشبوردی را که ممکن است یک شرکت بیمه با اطلاعاتی درباره مشتریان خود ایجاد کند، تصور کنید. به طور طبیعی، این اطلاعات شامل اطلاعات دموگرافیک، مانند نام مشتری، آدرس، درآمد خانوار و اعضای خانواده و همچنین اطلاعات فروش در مورد نوع سیاست های مشتری است. همچنین می تواند از راه حل مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، در مورد تعاملات گذشته مشتریان با شرکت، اطلاعاتی را جلب کند و حتی پیوندهایی به رونوشت ارائه دهد.

پلتفرم ” اینگرو “، یک سامانه تجزیه و تحلیل داده است که در حوزه بازاریابی داده محور، داشبورد های فروش را در اختیار کاربران خود قرار می دهد. اینگرو در نرم افزار های CRM (مدیریت ارتباط با مشتری)، یا مشکلات میز راهنمای  مشتریان ( Helpdesk) را آنالیز و تحلیل کنند و نرم افزار جمع آوری و آنالیز داده های خود را، به صورت رایگان در پلتفرم شما تعبیه می کند. شما می توانید با درخواست دمو از اینگرو ، از طریق پر کردن این فرم ساده در صفحه پلن سازمانی این فرایند را به صورت رایگان طی کنید تا با بکار گیری اینگرو امکان کنترل و مالکیت کامل زیرساخت ها و تجزیه و تحلیل داده های خودتان را داشته باشید.ما با نصب API بصری و یکپارچه اینگرو، بستر را طوری آماده سازی می کنیم تا هیچ منابعی از سرورهای شما مصرف نشود و در نهایت شما می توانید با تحلیل رفتار مشتری در داشبورد به مشتری هایتان ارزش زیادی انتقال دهید.

اگر سمت شما در سازمان مدیرعامل (CEO) است با استفاده از پلتفرم اینگرو، دیگر چالش هایی مانند:

 

خرید ابزارهای گران قیمت خارجی برای داده محور کردن سازمان خود نخواهید داشت

مشکلات انتقال پول و تحریم حل شده است

برای گرفتن تصمیمات تجاری که وابسته به رفتار مشتریان شما است، شما با اطلاعاتی که از طریق داشبوردهای اینگرو دریافت می کنید که حاصل رفتار مشتری هایتان است می توانید مشتریان خود را هدایت کنید و به مهم ترین هدف هر سازمان یعنی فروش بیشتر دست یابید. و این بزرگترین برگ برنده ی مدیرانی است که جنس تصمیمات خود را داده محور کرده اند.

بدیهی است که تمام این اطلاعات به آماده سازی کارکنان شرکت برای تعامل با مشتری کمک می کند. اگر از تجزیه و تحلیل پیشرفته یا ابزارهای یادگیری ماشین استفاده کرده باشید، می توانید در مورد دلیل تماس مشتری حدس بزنید. این کار می تواند فرصت هایی را برای فروش گسترده یا فروش بیش از حد به مشتری روی محصولات پیشنهاد کند، یا اگر تشخیص دهد که مشتری در معرض خطر ابتلا به یک رقیب است، ممکن است تخفیف های احتمالی را پیشنهاد کند که می تواند نرخ ریزش مشتری را کاهش دهد. برخی از ابزارها حتی می توانند زبان رفتارمشتریان را تجزیه و تحلیل کنند تا احساسات فعلی آنها را تشخیص دهند و پاسخ های مناسبی را به نمایندگی های فروش یا خدمات مشتری ارائه دهند.

ممکن است بسیار دور از ذهن و آینده نگرانه به نظر برسد، اما بسیاری از شرکت ها امروزه از سیستم هایی نظیر این سیستم استفاده می کنند و از آنها برای بهبود رضایت مشتری و افزایش درآمد استفاده می کنند.

منبع : بیگ دیتا اینگرو

 

https://blogs.wellesley.edu/tuts/2021/05/09/%D8%A8%DB%8C%DA%AF-%D8%AF%DB%8C%D8%AA%D8%A7-%D8%AF%D8%B1-%D9%BE%D9%84%D8%AA%D9%81%D8%B1%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D8%B2%D8%A7%D8%B1%DB%8C%D8%A7%D8%A8%DB%8C-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D9%85%D8%AD%D9%88%D8%B1/

مقاله ی جامع بیگ دیتا

تعریف Big Data به زبان ساده

به بیان ساده، بیگ دیتا مجموعه داده های بزرگ و پیچیده تری هستند، به ویژه از منابع جدید داده ها. این مجموعه داده ها آنقدر حجیم هستند که نرم افزارهای قدیمی پردازش داده،  نمی توانند آنها را مدیریت کنند. اما این حجم عظیم از داده را می توان برای رفع مشکلات تجاری که قبلا قادر به حل آن ها نبودند را مورد استفاده قرار داد.

 

برای مراجعه به منبع کامل مقاله به این لینک مراجعه کنید:

https://ingrow.co/what-is-big-data-and-usage-of-big-data-in-marketing/

تاریخچه کلان داده ( Big data ) :

اگرچه مفهوم کلان داده نسبتاً جدید است، اما منشأ مجموعه داده های کلان به دهه 1960 و 70 ‘ برمی گردد، زمانی که دنیای داده ها تازه با اولین مراکز داده و ایجاد پایگاه داده شروع می شد.

در حدود سال 2005، مردم شروع به درک میزان تولید داده های کاربران از طریق فیس بوک، یوتیوب و سایر خدمات آنلاین کردند. Hadoop (یک چارچوب متن باز( Open source framework) که به طور خاص برای ذخیره و تجزیه و تحلیل مجموعه کلان داده ها ایجاد شد) در همان سال ساخته شد. NoSQL نیز در این مدت شروع به ایجاد محبوبیت دربین مخاطبین کرد.

توسعه چارچوب های متن باز، مانند Hadoop (و اخیراً Spark) برای رشد داده های بزرگ ضروری بود، زیرا کار با داده های کلان داده را راحت تر و ذخیره آنها را ارزان تر می کند. در سالهای پس از آن، حجم داده های کلان سر به فلک کشید، اما کاربران هنوز هم مقدار زیادی داده تولید می کنند. البته این فقط افراد نیستند که این کار را انجام می دهند.

با ظهور اینترنت اشیا ( IoT )، اشیا و دستگاه های بیشتری به اینترنت متصل می شوند و داده های مربوط به الگوی استفاده مشتری و عملکرد محصول را جمع می کنند. ظهور یادگیری ماشین ( machine learning )، سبب تولید اطلاعات بیشتر شد.

در حالی که کلان داده ها، بسیار زیاد به دست آمده اند، اما سودمندی آنها تازه آغاز می شود. رایانش ابری امکانات کلان داده ها را حتی بیشتر گسترش می دهد. فضای ابری، مقیاس پذیری قابل ارتجاعی را ارائه می دهد، جایی که توسعه دهندگان می توانند خوشه های موردی را برای آزمایش زیر مجموعه ای از داده ها جمع کنند. همچنین پایگاه داده های نمودار با اهمیت در نمایش مقدار زیادی از داده ها به روشی که تجزیه و تحلیل را سریع و جامع می کند، از اهمیت بیشتری برخوردار می شوند.

چرا بیگ دیتا مورد نیاز است؟

با توسعه و افزایش برنامه ها و رسانه های اجتماعی و فعالیت افراد و مشاغل به صورت آنلاین، تعداد داده ها بسیار زیاد شده است. اگر فقط به سیستم عامل های رسانه های اجتماعی نگاه کنیم، آنها روزانه بیش از یک میلیون کاربر را مورد توجه و جذب خود قرار می دهند، که این امر داده ها را بیش از هر زمان دیگری افزایش می دهد. سوال بعدی این است که این مقدار عظیم داده ها دقیقاً چگونه اداره، پردازش و ذخیره می شود. اینجاست که Big Data وارد عمل می شود.
تجزیه و تحلیل Big Data در زمینه IT انقلابی ایجاد کرد و مزیت های بیشتری را به سازمان ها افزوده. که شامل استفاده از تجزیه و تحلیل، فن آوری عصر جدید مانند یادگیری ماشین، استخراج، آمار و موارد دیگر است. کلان داده ها می تواند به سازمان ها و تیم ها کمک کند تا چندین عملیات را در یک پلتفرم انجام دهند، Tbs داده را ذخیره کنند، قبل از پردازش آن، تجزیه و تحلیل همه داده ها، صرف نظر از اندازه و نوع، و همچنین تجسم آنها.

داده های غیر قابل اعتماد

از هیچ کس این واقعیت پنهان نیست که داده های کلان 100٪ دقیق نیستند. و در مجموع، اینقدر مهم نیست. اما این بدان معنا نیست که شما به هیچ وجه نمی توانید میزان قابل اعتماد بودن اطلاعات خود را کنترل کنید. نه تنها می تواند حاوی اطلاعات غلط باشد، بلکه داده های با کیفیت بسیار پایین می توانند بینش مفید یا فرصت های خوب را در انجام کارهای شغلی شما ایجاد نکند.

• راه حل:

یک دسته کامل از تکنیک های اختصاص داده شده برای پاکسازی داده ها وجود دارد.(اینگرو داده ها را تمیز میکند) اما اول از همه، بیگ دیتا شما نیاز به داشتن یک مدل مناسب دارند. فقط پس از ایجاد آن، می توانید پیش بروید و کارهای دیگری انجام دهید مانند:

• داده ها را با نقطه واحد مقایسه کنید (به عنوان مثال، انواع آدرس ها را با نوشتار اصلی آنها در پایگاه داده سیستم پستی مقایسه کنید).
• اگر مربوط به سوابق مشابه است، سوابق را مطابقت داده و ادغام کنید.

• چالش پنجم: حفره های امنیتی خطرناک کلان داده ها

اغلب اوقات، پروژه های بزرگ پذیرش داده ها امنیت را تا مراحل بعدی ادامه نمی دهند. و صادقانه بگویم، این خیلی حرکت هوشمندانه ای نیست. فناوری های داده های کلان  تکامل می یابند، اما ویژگی های امنیتی آنها نادیده گرفته می شود، زیرا امید است امنیت در سطح برنامه اعطا شود. و چه چیزی بدست می آوریم؟ هر دو بار (با پیشرفت فناوری و اجرای پروژه) امنیت Big Data کنار گذاشته می شود.

• راه حل:

اقدامات احتیاطی در برابر چالش های  امنیت داده های کلان، مقدم داشتن امنیت است.(امنیت داد ها در اینگرو مهمترین موضوعی است که به آن میتوانید اعتماد کنید) این به ویژه در مرحله طراحی معماری راه حل شما بسیار مهم است. زیرا اگر از همان ابتدا با امنیت بیگ دیتا کنار نیایید، هنگامی که انتظار آن را ندارید، شما را به دردسر می اندازد.

• چالش ششم: مشکلات ارتقا سطح

از ویژگی های معمول کلان داده، توانایی چشمگیر آنها در رشد است. و یکی از جدی ترین چالش های کلان داده دقیقاً با این امر مرتبط است.
بدون هیچ گونه تلاش اضافی، ممکن است طراحی راه حل شما مورد بحث قرار گیرد و برای افزایش سطح آن برنامه ریزی شود. اما مشکل اصلی، روند واقعی معرفی ظرفیت های جدید پردازش و ذخیره سازی نیست. این مشکل در پیچیدگی افزایش اندازه است تا عملکرد سیستم شما کاهش نیابد.

• راه حل:

اولین و مهمترین احتیاط برای چالشهایی مانند این، معماری مناسب و معقول راه حل کلان داده شماست. (مقیاس در داده ها را در اینگرو تجربه کنید)تا زمانی که راه حل کلان داده شما بتواند چنین چیزی را به رخ بکشد، بعداً مشکلات کمتری به وجود می آیند. کار بسیار مهم دیگر، طراحی الگوریتم های بیگ دیتاهای شماست و در عین حال به روز نگه داشتن آینده در ذهن داشته باشید.

اما علاوه بر این، شما همچنین باید برای نگهداری و پشتیبانی سیستم خود برنامه ریزی کنید تا هرگونه تغییر در رابطه با رشد داده ها به درستی رعایت شود. علاوه بر این، انجام ممیزی عملکرد سیستماتیک می تواند به شناسایی نقاط ضعف و رفع به موقع آنها کمک کند.

منبع کامل مقاله:  بیگ دیتا در پلتفرم های داده محور

جمع بندی:

شما با مطالعه ی این مقاله به تمام جوانب Big Data از تعریف تا چالش پی بردید. متوجه شدید که اولین و مهم ترین روش دستیابی به بیگ دیتا برای کسب و کارتان جمع آوری و تجزیه و تحلیل دیتا های مشتریان در داشبورد های مناسب است. این کار تخصص و هزینه ی کلانی در بر دارد. اما امروزه پلتفرمی به نام ” اینگرو ” داده‌های سرنوشت‌ساز محصول شما را بی‌محدودیت، بی‌درنگ و درلحظه جمع‌آوری می‌کند تا سبب رشد کسب و کارتان شود.
اینگرو فقط کلان‌داده‌ها را جمع‌آوری نمی‌کند، بلکه با قابلیت‌های متنوع امکان تحلیل اطلاعات ذخیره‌شده را هم فراهم می کند. می‌توانید اینگرو را با ابزارهای مدیریتی مختلف هماهنگ کنید و داده‌های محصول یا کسب‌وکارتان را در CRM سازمانی مشاهده کنید.

امکانات پلتفرم اینگرو

تعبیه نرم افزار جمع آوری و آنالیز داده های اینگرو، در نرم افزار CRM باعث موفقیت بیشتر و با ارزش شدن نرم افزارهای CRM یا مدیریت ارتباط با مشتری می شود.

  اجازه دهید ابتدا منظور و مفهوم "تعبیه شده" را بیان کنم

منظور از تجزیه و تحلیل تعبیه شده (جاسازی شده) نصب API بصری و یکپارچه اینگرو، در برنامه های فرآیند کسب و کارها است که اطلاعات و ابزارهای تحلیلی مرتبط را ارائه میدهد تا کاربران بتوانند در برنامه هایی مثل CRM  که هر روز استفاده می کنند هوشمندانه و کارآمدتر کار کنند.

همه متخصصان کسب و کارها میگویند که این روزها داده ها طلا هستند. زیرا می تواند در مورد مشتریان ما چیزهای زیادی به ما یاد دهند و ما با اطلاعات کافی می توانیم تعیین کنیم که آنها چه می خواهند، و در آینده چگونه عمل می کنند و تاریخچه کاملی از اقدامات گذشته را نیز در هر لحظه ارائه دهند. پلتفرم های بازاریابی داده محور مانند اینگرو، قابلیت پیش بینی آینده را به شما می دهد! چگونه؟ ما مقاله ی گسترده ی "چگونه مشتریان خود را با استفاده از داده هایشان خوشحال کنیم"را آماده کردیم تا به بهترین شکل ممکن به این سوال پاسخ داده باشیم.

 

با این توصیف بیایید در مورد نقش داده های CRM بیشتر صحبت کنیم.

نقش داده های CRM

 هنگام توسعه نرم افزارCRM ، عاقلانه است که توجه داشته باشیم که ما خواهان دسترسی به انواع تجزیه و تحلیل ها و داده های مشتریان هستیم و باید به این هدف برسیم.

 در حال حاضر بیشتر کسب و کارها با توجه به اهمیت داده ها،  داده هایی را در CRM جمع آوری می کنند. این کار خوبی است اما کافی نیست، در تحقیقی که ما انجام دادیم بیشتر آنها می خواهند CRM را همراه با یک برنامه کاربردی یا سامانه ای آسان، ساده و منعطف یا یک سیستم عامل تجزیه و تحلیل که بتوانند داده ها را بصورت جامع و بصری داشته باشند تا بواسطه آنها پرفورمنس خود را بالا ببرند. زیرا اگر نتوانند تجزیه و تحلیل مورد نظر خود را از آن  بدست آورند، مأیوس خواهند شد و به همین دلیل  راه حل CRM کارکرد خوبی برای آنها نخواهد داشت.

شما این مطلب را میدانید که توجه به معیارهای مشتری (Customer-facing metrics) یا درک معیارهای مشتری  مهم ترین کلید پیشرفت در دستیابی به موفقیت نسبت به یک رقیب است؟

راه حل و توجه به معیارهای مشتری، هنگامی که میخواهید ارزش محصول تان  را برجسته کنید این است که امکان به اشتراک گذاری داده ها و کارایی عملکرد محصول تان را در قسمت فرانت با مشتریان خود فراهم کنید.

اما ترفند اینکار چیست؟

ترفند این است که شما باید داده هایی را سازماندهی، توزیع و معیار قراردهید که (این داده ها) از احساس مشتریانتان و از نظر منطق آنها جمع آوری (collect) شده باشد. اگر احساس و نظر آنها را درک نکنید چگونه آنها می توانند به پیشنهاد های شما عمل کنند؟ توجه کنید، اعداد و متریک ها  فقط باید اعدادی باشند که زمینه مشخصی دارند و از احساس مشتریانتان در فرانت(قسمتی از سایت یا پلتفرم شما که مشتریان آن قسمت را درصفحه نمایش می بینند و با آن تعامل دارند) کسب کرده اید.

 

چالش های فعلی که نرم افزار های CRM با آن روبرو هستند:

ایده استفاده از اکثر راه حل های CRM، این است که شما روابط تجاری تان را با مشتری مدیریت کنید. همچنین برای مدیریت ارتباطات تجاری، مشتریان، فعالیتهای منجر به فروش، فروش یا بستن قرارداد، وظایف و تفکیک فعالیت کارمندان و...از CRM استفاده شود.

اما آیا آنچه مشتریان CRM  اکنون و بیش از هر زمان دیگری می خواهند فقط همین است؟

 آنها یک راه حل بهتر برای تجزیه و تحلیل تمام اطلاعاتی که جمع آوری می کنند می خواهند، آنها باید این اطلاعات را تجزیه و تحلیل کنند و برنامه های رشد کسب و کارشان را بر اساس این معیارها عملیاتی کنند و پیش بروند، کلید اصلی برای پشبرد فروش آنها داده ها است.

با ترکیب نرم افزار CRM خود با API های تجزیه و تحلیل اینگرو، می توانید به داده های استفاده نشده دست پیدا کنید(استفاده از داده های استفاده نشده) و متعجب خواهید شد که چه گنج پنهانی را در خانه داشته اید و از آن بی خبر بودید. آنها را تجزیه و تحلیل کنید و برای آنهاKPI  های لایو تعریف کنید(آموزش ایجاد kpi ) و آنها را در داشبوردهای تعاملی مانیتور کنید و نمودارهای خطی، میله ای، دایره ای، نقشه ها و موارد دیگر را در اختیار داشته باشید و با آنها چشم انداز خوبی درباره پیشرفت کارها در تجارت داشته باشید.

مثالی از ساختن kpi  های مختلف

به عنوان مثال، اگر می خواهید بدانید کدام گروه های سنی بیشترین محصولات را خریداری می کنند، یا چه گروه سنی محصولات شما را می بینند و نمی خرند و یا چه بخش هایی از صفحات شما برای آنها جذاب هست یا نیست و یا اگر مردد هستند برای آنها در همان لحظه push   بفرستید و بتوانید  داده های انها را تجزیه و تحلیل کنید تا اطلاعات دقیق مورد نظر آنها را به نمایش بگذارید و نتایج آن به شما بگوید که در چه مواردی باید بازاریابی و تبلیغات خود را کم یا زیاد کنید، آری، باید برای هزاران اقدامی که شگفت زده شوید به این داده ها دسترسی بلادرنگ داشته باشید.

با در نظر گرفتن داده هایی که قبلاً در نرم افزار CRM شما جمع آوری شده بود و با بکارگیری اینگرو به خود این قدرت را بدهید تا با آگاهی بیشتر تصمیمات کلیدی بگیرید.

 

انتخاب داشبوردهای فروش برای تعبیه در نرم افزار کسب و کارها

بیاید به معیارهای این بازی نگاهی دوباره بیندازیم.

 بیشتر نرم افزارهای CRM مواردی مانند اطلاعات زیر را جمع آوری می کنند:

• نام ها

• ایمیل ها

•شماره تلفن ها

• وب سایت ها

• قرارهای ملاقات و ...و دسته های رسانه های اجتماعی و غیره

کسب و کارهای داده محور (data driven ) نیاز دارند که با ترکیب جامع داده ها داشبوردهایی را تعریف کنند و تعیین کنند که این داشبوردها برای چه کسی یا کسانی در تیم خواهد بود، و چه نوع معیارهایی، چارت ها و نمودارهایی برای آنها تهیه شود، مانند مقایسه ها، ترکیب روندها و ...

بطور مثال سه نوع داشبورد فروش را  در زیر برجسته (های لایت) می کنیم:

• داشبورد "مدیریت فروش"
• داشبورد "فروش فردی"
• داشبورد "معاملات شرکت"

 

داشبورد فروش فردی

داشبورد فروش فردی یک داشبورد برای گزارشات فروش های فردی است.

روشی را خلق کنید که نمایندگان فروش تان چگونگی فروش هفته، ماه، سال و پیشرفت لحظه ای را مانیتور کنند. این امر می تواند به ایجاد انگیزه برای تیم های فروش بر اساس فروش در یک بازه زمانی کمک نماید .آنها هم باید به داشبوردهای مورد نیازشان دسترسی داشته باشند. این دسترسی را شما برایشان تعریف کنید به آنها ابزار بدهید تا راحت تر و سریعتر کارشان را انجام دهند.

این امر همچنین به نمایندگان فروش با استفاده از این سیستم امکان می دهد تا ببینند که آنها از نظر عملکرد خود چگونه عمل می کنند. نمایندگان فروش حتی می توانند نتایج فعلی خود را با روزها، هفته ها یا ماه های گذشته مقایسه کنند تا بدانند که آیا در حال بهبود هستند و یا کجا باید تلاش خود را دو برابر کنند.

یک داشبورد فروش قوی برای نمایندگان فروش، عملکرد فروش فردی را با معیارهایی مانند آنچه در زیر آمده است ردیابی و نظارت می کند

• میتینگ یا جلسات فروش رزرو شده بر اساس اهداف از قبل تعین شده به شما تصویر واضحی از شرایط فعلی که در حال حاضر در آن هستید در مقایسه با هر زمان مشخص نسبت به اهداف پیشین خود و همچنین نحوه تلاش فعلی شما در مقایسه با ماه گذشته ارائه میدهد.

• فرصت های پیش بینی شده برای فروش یا انعقاد قرارداد فروش فرصت های برجسته ای را بر اساس مدت زمانی که لیدها در فانل بودند را به شما نشان می دهند و می توانید آنها را تجزیه و تحلیل کنید.

• معاملات موفق، در ماه جاری چند معامله موفق در مقیاس هفتگی نسبت به آخرین معامله داشته اید.

• معاملات از دست رفته، در ماه جاری در معاملات هفتگی در مقایسه با ماه گذشته چند معامله از دست داده اید

• فروش یا درآمد قطعی، چه میزان فروش در این ماه و در هر هفته بدست آورده اید؟

• نرخ فروش های انجام شده، تکرار این نوع محاسبات از شما وقت زیادی خواهد گرفت و خسته کننده خواهد بود که میزان قراردادهای بسته شده فعلی تان را پیوسته محاسبه کنید، اما این سیستم به راحتی و پیوسته و مکرر و سریع و به شکل های متفاوت برای شما این کار را انجام میدهد. به این مقدار هم دلخوش نباشید، هر آنچه می خواهید را کوئری بزنید و خواسته هایتان را تعریف کنید و نتایج را بصورت آنی ببینید.

• ردیابی زمانی، بطور منظم زمان را مانیتور کنید که هر مشتری چه زمانی را ازشما گرفته است، مقدار زمان هایی را که صرف کردید در جلسات، تماس ها، ارسال نامه ها و ایمیل ها... برای لیدهایی که پیش بینی کرده بودید.

با توانایی تجسم داده ها در سطح فردی، بینش بهتری در مورد عملکرد فردی و زمینه های بهبود پیدا خواهیدکرد.

 

ادامه مقاله به صورت جامع در این لینک آورده شده است

چرخه حیات داده در پلتفرم اینگرو

چرخه حیات تحلیل داده برای رفع مشکلات Big Data و پروژه های علوم داده طراحی شده است. رسالت چرخه حیات تحلیل داده، برای نشان دادن تکرار پروژه واقعی ایجاد می شود. برای رسیدگی به نیازهای متمایز و برای انجام تجزیه و تحلیل در Big Data، به روش گام به گام و سازماندهی فعالیتها و وظایف مربوط به دستیابی، پردازش، تجزیه و تحلیل و استفاده مجدد از داده ها، نیاز است.

چرخه حیات داده بهترین روش برای نمایش فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها از کشف تا اتمام پروژه است.

متد علمی : چرخه حیات علمی داده مجموعه ای تکرار شونده از مراحلی است که برای ارائه یک پروژه یا محصول به صورت علمی بررسی می شود. از آنجا که هر پروژه و تیم علوم داده متفاوت است، هر چرخه حیات، مخصوص علم داده متفاوت است. با این حال، بیشتر پروژه های علوم داده تمایل دارند از همان چرخه حیات عمومی پیروی کنند.

 

         

 متد کریسپی:  این یک روش قوی و کاملاً اثبات شده است. پلتفرم اینگرو که در حوزه بازاریابی داده محور، فعال و پیشگام است، بشارت دهنده قدرتمند بودن، انعطاف پذیری بالا و مفید بودن آن در هنگام استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای حل مشکلات تجاری پر پیچ و خم هستیم و بزرگترین مزیت این پلتفرم نسبت به رقبای خود، داینامیک بودن استریم داده ها  است که این فرایند به صورت آنی انجام می شود . این مدل دنباله ای ایده آل از وقایع است. در عمل بسیاری از وظایف را می توان به ترتیب دیگری انجام داد و معمولاً لازم است به کارهای قبلی برگردیم و اقدامات خاصی را تکرار کنیم. این مدل سعی می کند تمام مسیرهای ممکن را از طریق فرایند داده کاوی ضبط کند.

 

         

استراتژی دلتا: مدل Delta یک چارچوب استراتژیک است که می تواند مدیران را در تدوین و اجرای استراتژی های موثر شرکت به نفع مشتریان خود یاری کند.

 در مدل دلتا، جای مشتری در مرکز مدیریت است. از آنجا، گزینه های اصلی برای دستیابی به وفاداری مشتری بررسی می شود.

 

 

         

 

رویکرد اقتصاد کاربردی اطلاعات:

اقتصاد کاربردی اطلاعات (AIE) یک روش علمی و نظری است که برای پرداختن به معضلات توسعه یافته به کار می رود. حتی اگر به نظر برسد راهی برای اندازه گیری آن مشکل وجود ندارد، مانند ارزش اقتصادی. اقتصاد کاربردی اطلاعات از روشهایی استفاده می کند که پیشرفتهای پیش بینی شده و تصمیمات مدیریتی را به طور مستقل و علمی اندازه گیری می کند. مفاهیمی که به نظر غیر ملموس می آمدند، اکنون فرمول های اقتصادی اثبات شده ای برای دستیابی به آن ها ایجاد شده اند.

 

مراحل چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها

 

گام (1) : کشف

• تیم علوم داده تجزیه و تحلیل داده ها را برعهده می گیرند و بررسی می کنند.
• زمینه فراگیری و درک را توسعه دهید.
• با منابع داده مورد نیاز و موجود برای پروژه آشنا شوید.
• این تیم فرضیه اولیه را بررسی و ذخیره می کند که بعداً با داده های اولیه قابل آزمایش است.

 

گام (2) : آماده سازی داده ها

• مراحل کاوش، پیش پردازش و طبقه بندی داده ها قبل از مدل سازی و تجزیه و تحلیل.
• این مرحله نیاز به وجود یک جعبه شنی (sandbox ) تحلیلی دارد، تیم علوم داده ورود داده ها به جعبه شنی، اجرا، بارگیری و تبدیل مراحلی را انجام می دهد.
• مراحل آماده سازی داده ها به احتمال زیاد چندین بار انجام می شود. این عمل به صورت از پیش تعیین شده نیست.
• چندین ابزار معمولاً برای این مرحله مورد استفاده قرار می گیرند.

 

داخل سایت اینگرو یه مقاله جامعی هست که کامل این بحث رو توضیح داده:

مقاله چرخه داده محور

حالا شاید براتون سوال پیش بیاد که اصلا اینگرو چی هست ؟

خب اینگرو بک پلتفرم داده محور هست که باعث میشه شما بتونی رفتار مشتری هاتو رصد بکنی و نقاط ضعف و قوت و فرصت ها رو متوجه بشی .

تو این پست ما کارمونو شرح دادیم  روی پست کلیک کنید

 

بازاریابی بازگشتی چیست و چه کاربردی در صنایع مختلف دارد؟

فعالیت هایی که یک فروشگاه برای افزایش احتمال خرید مجدد مشتری انجام می دهد، ضمن اینکه بر افزایش سود هر خرید تکراری تمرکز دارند.

"بازاریابی بازگشتی" چگونه در مراحل نهایی بازاریابی چرخه عمر مشتری قرار می گیرد؟

در ابتدای چرخه حیات، بازاریابی اکتسابی باعث ایجاد آگاهی از برند) Brand awareness )، جلب توجه، آموزش مخاطبان و در نهایت تبدیل افراد به خریدار می شود. در پایان چرخه حیات، بازاریابی بازگشتی، اگر خریدار از قفس پریده باشد، خریدار را به داخل چرخه خرید بازمی گرداند، یا آنها را به عنوان یک مشتری فعال و درگیر در چرخه، پرورش می دهد.

 

اهداف بازاریابی بازگشتی  ( ریتنشن مارکتینگ) :

• نرخ بازگشت مشتری را افزایش دهید و مشتریان گذشته را به چرخه خرید برگردانید.
• کاهش نرخ ریزش مشتری و حفظ مشتریان موجود در چرخه خرید.
•  تعداد دفعات خرید (Frequency ) را در نظر بگیرید و مشتریان را وادار کنید که بیشتر اوقات وارد چرخه خرید شوند.

چه موقع باید از کمپین های بازاریابی بازگشتی استفاده کرد؟

• کمپین معاشرت سازمانی(Onboarding Campaigns): سیستمی را برای استقبال و پرورش مشتریان فعلی و مشتریان جدید طراحی کنید که آنها را به اوج هیجان برساند. اولین برداشت شگفت انگیز را ایجاد کنید که با مشتریان باقی بماند و آنها را بازگرداند.

 

• کمپین مشتریان فعال : مشتریانی را که مرتباً به برند شما بازمی گردند را فراموش نکنید. ایجاد راهکارهایی برای ادامه ارتباط و آموزش این مشتریان اختصاصی بسیار مهم است، حتی اگر به نظر برسد که آن ها هیچ گاه نمی روند.

 

• کمپین مشارکت مجدد مشتریان : مشتری \"گمشده\" می تواند کسی باشد که اشتراک پرداختی را انتخاب کند یا بیش از یک سال به تجارت شما برنگشته باشد. یک کمپین مشارکت مجدد برای جذب دوباره آنها چاره کار است.

 

 

 

نحوه محاسبه سود بازگشت مشتری

 

با توجه به اینکه شما اهمیت بازاریابی بازگشتی را درک کردید، بیایید در مورد سودی که در مقابل تلاش شما نتیجه می دهد، بحث کنیم. در اینجا همه مواردی که باید برای محاسبه این معیار مهم بدانید آمده است.

 

1. اطلاعات مورد نیاز شما

برای اندازه گیری میزان بازگشت مشتری به چه مواردی نیاز دارید؟

 

یک دوره زمانی انتخاب کنید. ترجیحاً یک بازه زمانی طولانی تر - مثلاً یک چهارم سال، اگر نه یک سال - تا دقیق ترین اندازه گیری را برای خود انجام دهید. سپس، باید تعداد مشتریان را در ابتدای آن دوره زمانی، پایان آن دوره زمانی و مشتریان جدیدی که در آن دوره خریداری کرده اند، بدانید.

 

2. فرمول محاسبه برگشت مشتری  (Retention Rate) 

فرمول کاملاً ساده است. تعداد مشتریانی است که در پایان آن دوره زمانی داشته اید، منهای تعداد مشتریانی که در آن دوره جذب کرده اید - تقسیم بر تعداد مشتریانی که در ابتدای دوره زمانی داشته اید. سپس آن عدد را در 100 ضرب کنید و حالا درصد مشتریانی که برگشته اند را دارید.

به عنوان مثال، اگر با 100 مشتری شروع کنید، 15 مشتری جدید به دست آورید و با 105 مشتری به پایان برسید، فرمول شما به این شکل خواهد بود:

 

 90%= 100 *(100 / (105-15))

 

میزان بازگشت 90٪ بسیار خوب است، اما شما همیشه باید برای صد درصد تلاش کنید.

 

جمع بندی: برای بازرگانان تجارت الکترونیکی، بازاریابی بازگشتی اختیاری نیست، بلکه یک ضرورت است. اگر بازرگانان نیمی از وقت و انرژی خود را که صرف جذب مشتریان جدید می کنند، صرف نگه داری مشتریانی که در حال حاضر دارند کنند، فروش آنها سر به فلک می کشد. همان طور که دانستید، شناخت کامل مشتری یکی از مهم ترین ارکان بازاریابی بازگشتی است. پلتفرم اینگرو، به صورت لحظه ای و داینامیک دیتاهای مشتریان شما را جمع آوری، آنالیز و در داشبورد های اختصاصی ذخیره می کند. به این طریق راه کارهای بازگشت مشتری را برای شما در نظر می گیرد و میزان بازگشت مشتری را برای شما محاسبه می کنند.

منبع این مقاله از سایت اینگرو هست. منبع