Блог Bytebio

Что такое аналитический маркетинг
и интеллектуальный анализ данных

Узнайте, как использовать аналитический маркетинг, интеллектуальный анализ данных и новейшие технологии больших данных. Узнайте, что все это значит для вашего бизнеса!
Сбор данных или же "Добыча данных» — это процесс, в ходе которого данные анализируются для извлечения полезной информации. Его можно использовать для бизнес-аналитики, маркетинга и прогнозной аналитики.

Цель состоит в том, чтобы найти закономерности в больших объемах данных, чтобы компании могли определить, какие аспекты их процессов работают хорошо или нуждаются в улучшении.

Data Mining не только помогает компаниям понять потребности клиентов, но и улучшить свою продукцию, понимая слабые места в производственных системах и выявляя тенденции на своих рынках.
Добыча данных
Эта статья может вас заинтересовать »Что такое MarTech?"

Что такое аналитический маркетинг?

Аналитический маркетинг — это разновидность интеллектуального анализа данных, и его основная цель — найти закономерности в маркетинговых данных и использовать их для прогнозирования поведения клиентов.


Бюджеты маркетинговых расходов значительно увеличиваются, в то время как потребительские расходы на любимые бренды сокращаются. Это заставляет компании искать новые способы сокращения затрат при сохранении или повышении результатов.


Крайне важно понять, какие кампании наиболее успешны, чтобы их можно было расширить, а менее успешные — уменьшить. О Аналитический маркетинг помогает компаниям определить циклы покупок своих клиентов., чтобы лучше понять, что заставляет их покупать или нет, даже сколько тратится на тот или иной продукт на душу населения в каждой стране.

Что такое интеллектуальный анализ данных — интеллектуальный анализ данных?

A Сбор данных это процесс análise больших объемов данных для обнаружения закономерностей, тенденций и ассоциаций.


Он стал важным инструментом в бизнесе для понимания поведения клиентов, принятия стратегических решений и разработки новых продуктов или услуг. Это отличный союзник искусственного интеллекта (ИИ).


методы искусственного интеллекта, такие как Нейронные сети, Деревья решений, использующие базы данных, связаны с поиском лучшей информации, основанной на чтении, которое человеку было бы трудно выполнить.


Интеллектуальный анализ данных можно использовать по-разному, в зависимости от того, какую информацию вы ищете. Например, если вашей компании необходимо разработать новую линейку продуктов, она будет использовать интеллектуальный анализ данных для выявления потенциальных клиентов, заинтересованных в этом типе продуктов.


Если вы пытаетесь понять, как люди ищут в Интернете информацию, связанную с продуктами вашей компании, например, в электронной коммерции, то это тоже можно использовать.


Хотя дело в другом, интеллектуальный анализ текста также очень помогает в этом процессе, поскольку поиск текстов и выражений может быть полезен при анализе, требующем большого количества контента и большого объема данных (больших данных), в богатых материалах.

Эта статья может вас заинтересовать »Что такое SMTP? И насколько это важно при рассылке email-маркетинга"

Некоторые примеры и применения интеллектуального анализа данных:

Ниже мы приведем несколько конкретных примеров того, как различные компании успешно использовали методы интеллектуального анализа данных, а затем дадим несколько советов о том, как вы тоже можете начать заниматься интеллектуальным анализом данных.


С помощью интеллектуального анализа данных компании могут определить, когда клиенты с наибольшей вероятностью приобретут определенные услуги или продукты, какие аспекты их процессов работают хорошо или требуют улучшения, и как им следует подходить к этапу проектирования.


Вся необходимая информация ценна. В настоящее время возможно объединить это открытие на основе данных и искусственный разум, установление связей и корреляций между данными, обеспечение чтения сценария со статистикой и приложениями, отвечающими потребностям бизнеса.


Используя технология в пользу расширяются знания и набор ситуаций, что расширяет понимание рынка и самой компании. Эти связи со статистикой и технологиями среди объема данных приносят понимание и увеличивают разнообразие возможностей, которые ранее были невидимы.


Таким образом, интеллектуальный анализ данных помогает менеджерам принимать более обоснованные решения относительно своих коммерческих стратегий, в том числе узнавать, когда выходить на определенный рынок или какие типы продуктов будут работать лучше всего.


Пример 1: Интеллектуальный анализ данных также дает представление о том, как эти решения могут повлиять на другие аспекты деятельности вашей компании. Например, он может предоставить информацию о том, повлияет ли новый продукт на продажи старых продуктов, как изменения в маркетинговых стратегиях повлияют на продажи или окажет ли изменение цены положительное или отрицательное влияние на доход.


Пример 2: Существуют также компании, специализирующиеся на онлайн-наблюдении, которые используют методы интеллектуального анализа данных для выявления возможных угроз со стороны террористических групп или организаций, занимающихся незаконным оборотом наркотиков, путем анализа поведения потенциальных подозреваемых с помощью сообщений электронной почты, текстовых сообщений и других действий в Интернете.


Помимо этих примеров, есть много других, включая системы здравоохранения, анализ социальных сетей и геолокацию.

Как интеллектуальный анализ данных может помочь вашему бизнесу?

В дополнение к, помогите сделать ваш бизнес более прибыльным, интеллектуальный анализ данных может помочь компаниям улучшить свои внутренние процессы, сделав их более эффективными и сократив затраты. Процесс интеллектуального анализа данных включает в себя анализ данных из хранилища данных или баз данных.


Весь процесс можно, например, абстрагировать от пользователя и применять автоматически через системные приложения. Например, крупный ритейлер может использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы найти наиболее выгодные места для открытия новых магазинов или определить, какие регионы страны обеспечивают максимальную отдачу от инвестиций.


Вы можете знать, чего хотят ваши клиенты и сколько они готовы платить, облегчая это взаимодействие через веб-сайт электронной коммерции без необходимости перенаправлять потенциальных клиентов с одного сайта на другой.


Таким образом, с помощью Data Mining вы можете лучше узнавайте своих клиентов, ищите их потребности и предлагайте продукты или услуги которые для них наиболее актуальны.

Как начать проект по интеллектуальному анализу данных?

Чтобы начать проект интеллектуального анализа данных, необходимо выполнить три шага.


Первый шаг стоит начать с экономического обоснования, которое должно включать цель проекта и то, как он поможет вашей компании. Он также включает в себя некоторую информацию о том, что вы ищете и почему вы вообще задаете этот вопрос.


Второй шаг заключается в том, чтобы определить, как вы будете анализировать данные и какие инструменты мы будем использовать для этого анализа.


И наконецпроисходит решение о том, кто будет участвовать в этом процессе, получение их поддержки и обеспечение их участия на всех этапах проекта: от первоначального сбора данных до итогового отчета и рекомендаций.


Однако все эти шаги зависят от одного: иметь доступ к данным хорошего качества! Поэтому, прежде чем приступать к любому из этих шагов, вы должны быть уверены, что у вас есть доступ к этим данным.

Каковы преимущества интеллектуального анализа данных?

Компания, которая стремится исследовать новые направления бизнеса и занимается маркетингом и расходами на бизнес. Являясь неотъемлемой частью нашей системы анализа, мы разрабатываем математические модели.

Бизнес-аналитика с использованием методов интеллектуального анализа данных применяется в маркетинговой деятельности с использованием закономерностей в больших объемах маркетинговых данных, которые можно использовать в качестве основы для принятия решений о том, на чем сосредоточить наши усилия.

И здесь несколько методик, позволяющих анализировать объемы большие объемы информации и выявлять закономерности или потенциальные гипотезы из базы данных. Существует несколько методов, которые помогают обнаружить скрытые закономерности в информации путем применения различных типов статистического анализа.

Интеллектуальный анализ данных позволяет:

  • Определите группы и возможные сегментации среди ваших клиентов: с использованием кластерного анализа (кластеризации) и логистической регрессии (классификации).

  • Получите лучшее понимание поведения клиентов: выявить, какие факторы влияют на такое поведение и что мотивирует их на покупки; Используйте правила ассоциации (правила вывода).

  • Облегчает поддержку принятия решений при внесении изменений в маркетинговую стратегию: оценивает влияние этих изменений на коммерческие показатели компании, выявляя возможности для улучшения.

  • Обеспечивает лучший анализ характеристик рынка: обеспечение конкурентного преимущества. Познакомьтесь со своими клиентами, узнайте, что для них важно, и нацеливайте сообщения, которые наиболее эффективно их интересуют. Отслеживайте изменения спроса на определенные продукты или услуги. Откройте для себя возможности для нового бизнеса на основе существующих данных — инновационный инструмент бизнес-аналитики, способный заново изобрести маркетинговые кампании, увеличить продажи и прибыль.

  • Определяет местонахождение клиентов: с использованием методов геокодирования (кластеризации).

  • Применять статистические методы, такие как: прогнозирование, регрессионный анализ, анализ тенденций и имитационное моделирование.

В настоящее время существует множество BI-инструменты доступен для поддержки этого процесса интеллектуального анализа данных через графический интерфейс, который помогает вам сосредоточиться на интересующей вас информации, не требуя знания формальной статистики или языка программирования.

Встречайте Полная CRM для вашей компании

Типы анализа, которые можно выполнить с помощью Data Mining

Основные виды анализа, которые проводят компании:


  • Классификация;
  • Кластеризация;
  • правила ассоциации;
  • Прогноз;
  • Имитационное моделирование.

Подробно смотрите ниже:

Классификация

Классификация – это процесс, посредством которого модель создается для различения двух или более классов, определяя, к какой категории принадлежит элемент на основе его характеристик.


Этот метод пришел из области статистики и машинного обучения, где алгоритмы пытаются выявить закономерности в данных, которые позволяют нам отличить один тип поведения или ответить на наш вопрос от другого поведения или похожих ответов.


Конечным результатом является набор логических условий, называемых правилами ЕСЛИ/ТО. Например, если клиент X покупает продукт Y, то он, скорее всего, купит продукт Z.


Хотя это кажется очень простым, следует иметь в виду несколько соображений: Что моделируется? Кто и как будет использовать модель? Это вопросы, которые могут дать нам лучший ответ о том, подходит ли этот метод для нашей проблемы.

Группировка

Кластеризация является фундаментальной частью интеллектуального анализа данных и особенно полезна для Сегментируйте большие наборы данных на группы похожих объектов.


Эмиль Борель впервые ввел понятие «кластеров» в своей работе по теории вероятностей, а затем представил их как математический инструмент для понимания явлений агрегации больших групп. Но так было до 1960 года, когда Джон Стюарт Фостер впервые применил эту идею в маркетинге, написав статью о потребительских кластерах.


Даже сегодня многие компании продолжают использовать этот метод как способ разделить свою клиентскую или потенциальную базу на более мелкие, более управляемые группы или сегменты, на которые можно более эффективно ориентироваться с помощью конкретных сообщений и предложений.

Правила ассоциации

Правила ассоциации — это еще один тип анализа, который можно выполнить с помощью методов интеллектуального анализа данных.


Включает в себя анализ наборов транзакционных данных. (когда фиксируются такие транзакции, как покупки) и поиск корреляций между различными событиями. Цель изучения правил ассоциации — обнаружить интересные связи между переменными, которые можно использовать для прогнозирования.


Например, ассоциативное правило может сказать нам, что если покупатель покупает масло, весьма вероятно, что он также купит и хлеб.

Прогноз

Прогноз позволяет прогнозировать будущие тенденции, проектировать спрос или предвидеть последствия определенных стратегий прежде чем действовать по ним, в поисках точной информации.


Эти модели используют данные из прошлых и текущих условий для создания прогнозов. Этот метод особенно полезен для планирования таких действий, как планирование производства, запуск продуктов, маршруты транспортировки и т. д.


Но его также можно использовать для прогнозирования поведения потребителей на основе демографии, образа жизни или жизненного цикла.

Имитационная модель

Имитационная модель полностью посвящена предсказание вероятности события с учетом определенных переменных определяется аналитиком посредством математических уравнений.


Эта модель использует статистические данные для моделирования сценариев реальной жизни и проверки различных факторов (экологических, политических, экономических...), которые могут повлиять на исход события.


Основная цель – создать КПЭ для вашей компании на основе информации, полученной из отчетов, созданных программным обеспечением для аналитического маркетинга. Таким образом, ваши решения всегда подкреплены цифрами, поэтому вы знаете, какие области нуждаются в улучшении и где следует выделить ресурсы.


В конце концов, гораздо легче принять решение, когда у вас есть правильные данные, подтверждающие его. Кроме того, ваши сотрудники получат гораздо больше возможностей, поскольку у них под рукой будут все необходимые инструменты для принятия ключевых бизнес-решений.

Эта статья может вас заинтересовать »Что такое MarTech?"

Когда использование этой стратегии имеет смысл для вашей компании, а когда нет?

A бизнес-аналитика ou бизнес-аналитика вносит свой вклад в стратегию компании, дополняя другие стратегии, которые уже используются компанией. И не менее важно иметь баланс своих сильных и слабых сторон по сравнению с сильными и слабыми сторонами ваших конкурентов.


Использование бизнес-аналитика Он может быть частью различных стратегических действий внутри организации, поскольку обеспечивает эффективный способ анализа информации, позволяющий осуществлять правильные процессы принятия решений.


Na Bytebio мы используем его с большой интенсивностью, ища полезную информацию из необработанных выборочных данных, которую можно использовать в машинном обучении.

Использование этой стратегии ИМЕЕТ смысл для вашей компании:

1- Необходимо предоставлять решения и/или продукты, которые наилучшим образом удовлетворяют потребности клиентов;


2- Сократить затраты и повысить эффективность (улучшить использование ресурсов и контролировать затраты с помощью методов интеллектуального анализа данных);


3- Хорошо обоснованные решения могут привести к лучшей адаптации к меняющейся конкурентной среде;


4- Принятие решений можно улучшить при использовании достоверных данных, подтверждающих или опровергающих гипотезы;


5- Вам необходимо сделать свои маркетинговые усилия более эффективными.

Когда использование этой стратегии НЕ имеет смысла для вашей компании:

1- У вас нет культуры, которая учится на данных;


2- Лидеры и лица, принимающие решения, не хотят быть открытыми для предложений, основанных на данных;


3- Идея состоит в том, чтобы избегать принятия решений на основе данных, поскольку это может увести вас от того, что вы уже знаете или во что верите о рынке или ваших клиентах. Люди склонны отдавать предпочтение информации, которая подтверждает их существующие убеждения, что затрудняет принятие правильных решений при использовании бизнес-аналитики. Это может произойти, если не будет руководства, готового принять бизнес-аналитику в качестве инструмента, рассматривая ее как возможность, а не как угрозу.


4- Это сложно для людей, которые используют аналитический маркетинг лишь время от времени.


5- Ваш продукт мало чем отличается от других продуктов на рынке. В этом случае может быть сложно измерить, что отличает ваш продукт от других, поскольку нет подходящих инструментов. Или, если у вас есть достаточно ресурсов каждый год, используйте существующие инструменты для создания уникального образа вашего продукта в сознании потребителей;


6- На данный момент вы хотели бы использовать аналитику маркетинга, но в то же время у вас недостаточно ресурсов. В этом случае вам необходимо тщательно выбирать действия, которые вы можете расставить по приоритетам.

Эта статья может вас заинтересовать »Будущее CRM для маркетологов"

Почему вам следует рассмотреть возможность использования аналитического маркетинга в качестве стратегии вашей компании?

O аналитический маркетинг Он основан на интеллектуальном анализе данных для обнаружения скрытых связей между переменными. Интеллектуальный анализ данных используется для поиска значимых закономерностей в этой информации.


Использование аналитических методов для сбора и обработки данных. может помочь вам лучше понять своих клиентов, ваши желания и потребности, помогая вам сосредоточиться на стратегических решениях, которые максимизируют ваши бизнес-возможности.


Но почему я должен использовать аналитический маркетинг в качестве стратегии своей компании? Вот несколько причин:

1- Позволяет вашему бизнесу продавать больше

Увеличение пожизненной ценности клиента (CLV) путем анализа данных о прошлых транзакциях, истории просмотров или другой доступной информации о ваших клиентах позволяет вам определить ценность каждого клиента.


Например, знание того, что кто-то тратит 100 долларов в месяц на вашем сайте электронной коммерции, расскажет вам кое-что об этом человеке, его интересах и потребностях. Эта информация полезна для рекомендации подходящих продуктов вашим клиентам, увеличения продаж и средней стоимости заказа (AOV).


Отслеживая призовые баллы, вы также сможете определить какие продукты с наибольшей вероятностью понравятся разным покупателям. Чтобы пойти еще дальше, вы могли бы даже рассмотреть возможность реализации персонализированной рекламной стратегии, основанной на прошлых транзакциях.

2- Позволяет лучше таргетировать предложения

Анализ моделей потребления может помочь вам определить, какие продукты следует предлагать в определенных магазинах или регионах, например, в зависимости от погодных условий.


Воспользуйтесь акциями и другими стратегиями в нужный момент, увеличение вашего дохода на 5% или 10%. С помощью интеллектуального анализа данных вы также можете определить наилучшую комбинацию для продажи вашего продукта или услуги.

3- Помогает сократить расходы

Сократите рискованные маркетинговые стратегии, экономя при этом деньги, продвигая только те товары, которые будут продаваться, а не тестируя рекламу с помощью «брызгать и молиться".


Вы также сможете снизить процент возврата продуктов, которые не соответствуют ожиданиям клиентов, и более эффективно распределять ресурсы (время и деньги), что приведет к увеличению общего дохода.

4- Улучшите качество обслуживания клиентов

Вы можете узнать больше о своих клиентах и ​​о том, чего они хотят. Изучив данные, вы лучше поймете, что мотивирует людей покупать ваш продукт или услугу, и улучшите их общий опыт.


Использование маркетинговой аналитики также позволяет измерить эффективность каждой рекламной стратегии и со временем увеличить доход.

5- Улучшить удержание клиентов

Данные позволяют вам знать какие конкретные стратегии лучше всего работают с разными типами клиентов (в зависимости от местоположения, покупательной способности и других индивидуальных особенностей).


Таким образом, вы можете наблюдать тенденции сохранения текущих клиентов и одновременно ориентироваться на новую аудиторию, тем самым увеличивая продажи и минимизируя затраты.


С помощью этой информации вы также можете просмотреть контент на своем веб-сайте, который может повлиять на взаимодействие с пользователем (CTR), побуждая посетителей вернуться в ближайшее время!

6- Улучшает SEO вашего сайта

Правильно используя интеллектуальный анализ данных, вы также узнаете больше о том, что люди ищут при поиске в Интернете.


Затем вы можете использовать эту информацию как часть вашего стратегия SEO и откройте для себя новые ключевые слова, которые повысят видимость вашего сайта в поисковых системах.


Хотя эти инструменты генерируют ценную информацию о ключевых словах и фразах, не все знают, где найти наиболее важные инструменты интеллектуального анализа данных в Интернете.

7- Использование данных для разработки новых продуктов и услуг.

Данные помогут вам узнать больше о вашей целевой аудитории. анализируя различные потребности, которые у них есть, что, в свою очередь, позволяет вам улучшить предложение вашего продукта или услуги.


Вы также можете выявить новые возможности на рынке и определить, что делают ваши конкуренты.

9- Улучшение качества обслуживания

Пытаясь адаптировать свою маркетинговую стратегию к различным потребностям конкретных рынков, вам потребуются инструменты, способные обеспечить отличные результаты от ваших усилий по сбору данных.


O маркетинг, основанный на данных предоставляет обширную информацию о пользовательском опыте, а это означает, что вы можете внести необходимые изменения для обеспечения положительных результатов.

Заключение

Интеллектуальный анализ данных — это мощный аналитический инструмент, который может помочь вашей компании принимать более уверенные решения на основе контента, хранящегося в базе данных.


Получение доступа к нужным данным и их правильная интерпретация потребуют времени, но мы изложили несколько советов, как начать работу с этой стратегией. Мы также хотим, чтобы вы знали, какие типы аналитики возможны и когда вам может быть целесообразно использовать аналитику в качестве маркетинговой стратегии.


Если какая-либо часть этого звучит как что-то, что вам может быть полезно, свяжитесь с нами сегодня! Наш команда в Bytebio специализируется на анализе поведения клиентов по цифровым каналам, поэтому мы можем предоставить информацию о том, что они думают о ваших продуктах или услугах, прежде чем покупать их.


Какие вопросы у вас есть? Как интеллектуальный анализ данных помог улучшить ваши бизнес-операции? Дайте нам знать, мы будем рады вам помочь!

Мы готовы помочь вам проанализировать ваши данные и улучшить вашу бизнес-стратегию, используя данные!

Посмотрите, как Bytebio может
работать в рамках вашего бизнеса

● Проведение мероприятий МКТ
● Творчество (Креатив/Производство)
● Копировать / SEO
● Управление бюджетом
● Управление кампанией.
● Медиа-менеджмент
● Анализ результатов СМИ
● Отчеты
● Структурирование данных
● Внедрение процессов (BPM)
● Веб-технологии
● Разработка/Автоматизация
● Системная интеграция
● Генерация согласованных данных.
● Обзор на основе данных и информационные панели.
● IA-объявления/IA-копии.
● Эффективность (Ресурсы) / Результативность
● Прогнозирование
● Рентабельность инвестиций в рекламу/рентабельность инвестиций.
● Корректировка маршрута (стратегическая/тактическая).
● Бизнес-аналитика (данные).
● Брендинг
● Маркетинговый план
● Планирование кампании.
● Управление социальными сетями.
● Управление каналами.
● Стратегия и управление UTM
● Рекламные публикации.
● Выполнение тактического плана.
● Оптимизация процессов
● Искусственный интеллект
● UX
● БЕЗ и SEO техник
● CRM
● Системы связи
● Определение показателей (KPI).
● Обеспечение ценности операции.
● Создание ценности для бизнеса.
● Анализ (UX, данные, мошенничество).
● SEO Аналитический
● Анализ конкурентов.
● 360-градусный анализ кампаний.
Marketing Analítico Bytebio

Эти услуги могут вас заинтересовать

Посмотрите некоторые области, над которыми мы можем работать в вашем бизнесе
Присоединяйся к Bytebio с вашим маркетинговым отделом или агентствами.
Иметь больше авторитета в поисковых системах Google.
Мы предоставляем рекомендации по Политике использования данных, конфиденциальности и управления файлами cookie.
Узнайте, каковы новые показатели Google в 2021 году и как их можно улучшить.
Расширьте возможности своего бизнеса с помощью технологий
Передовые методы обеспечения безопасности, маршрутизация (DNS), производительность...

Узнайте больше о