Что такое аналитический маркетинг
и интеллектуальный анализ данных

Маркетинговая аналитика — это подвид интеллектуального анализа данных, и её главная цель — выявление закономерностей в маркетинговых данных и использование 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 понимать, какие кампании наиболее успешны, чтобы их можно было масштабировать, а какие менее успешны, чтобы их можно было сократить. Аналитический маркетинг помогает компаниям выявлять циклы покупок своих клиентов , лучше понимать, что побуждает их к покупке или отказу от покупки, и даже сколько средств тратится на конкретный продукт на душу населения в каждой стране.

Анализ больших объемов данных — это процесс анализа таких данных с целью выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей.

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).

Технологии искусственного интеллекта, такие как нейронные сети и деревья решений , использующие базы данных, связаны с поиском наилучшей информации на основе анализа, который человек вряд ли смог бы 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.

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 точная информация ценна . В настоящее время возможно объединить эти открытия, полученные из данных, и искусственный интеллект , устанавливая связи и корреляции между данными, обеспечивая понимание ситуации, со статистикой и приложениями, отвечающими потребностям бизнеса.

Использование технологий расширяет знания, увеличивая спектр ситуаций, которые улучшают понимание рынка и самой компании. Эти взаимосвязи, сочетающие статистику и технологии в условиях огромного объема данных, позволяют получить ценные аналитические выводы и расширить спектр ранее невиданных возможностей.

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: Анализ данных также предоставляет информацию 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 влияют на продажи или окажет ли изменение цены положительное или отрицательное влияние на выручку.

Пример 2: Существуют также компании, специализирующиеся на онлайн-наблюдении, которые используют методы интеллектуального анализа данных для выявления потенциальных угроз со стороны террористических групп или организаций, занимающихся незаконным оборотом наркотиков, путем анализа поведения потенциальных подозреваемых в электронных письмах, текстовых сообщениях и других онлайн-действиях.

Помимо этих примеров, существует множество других , включая системы здравоохранения, анализ социальных сетей и геолокационную аналитику.

Помимо повышения прибыльности бизнеса , интеллектуальный анализ данных может помочь компаниям улучшить внутренние процессы, повысив их эффективность и снизив затраты. Процесс интеллектуального анализа данных включает в себя анализ данных из хранилища данных или баз данных.

Весь процесс, например, может быть абстрагирован от пользователя и автоматически применяться с помощью системных приложений. Например , крупный ритейлер мог бы использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы определить наиболее прибыльные места для открытия новых магазинов или регионы страны, обеспечивающие наибольшую окупаемость 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.

Вкратце, с помощью анализа данных вы можете лучше узнать своих клиентов, понять их потребности и предложить им продукты или услуги , которые будут для них более актуальны.

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

Первый шаг — это разработка бизнес-плана, который должен включать в себя цель проекта и то, как он поможет вашей компании. Он также должен содержать некоторую информацию о том, что вы ищете и почему вообще задаете этот вопрос.

Второй шаг — определить, как вы будете анализировать данные и какие инструменты мы будем использовать для этого анализа.

И наконец , необходимо решить, кто будет вовлечен в этот процесс, заручиться их поддержкой и обеспечить их участие на всех этапах проекта: от первоначального сбора данных до итогового отчета и рекомендаций.

Однако все эти шаги зависят от одного: наличия доступа к качественным данным ! Поэтому, прежде чем приступать к любому из этих шагов, необходимо убедиться, что у вас есть доступ к этим данным.

• 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 инструментов бизнес-аналитики , поддерживающих этот процесс анализа данных с помощью графического интерфейса, который помогает сосредоточиться на интересующей вас информации, не требуя при этом знаний в области формальной статистики или языков программирования.

Основные виды анализа, которые проводят компании:

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

Подробно смотрите ниже:

Классификация — это процесс создания модели для различения двух или более классов , определяющей, к какой категории относится тот или иной объект 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.

Кластеризация является фундаментальной частью интеллектуального анализа данных и особенно полезна для сегментации больших наборов 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 — это еще один тип анализа, который можно выполнить с помощью методов интеллектуального анализа данных.

Этот метод включает анализ транзакционных наборов данных (где регистрируются такие транзакции, как покупки) и поиск корреляций между различными событиями. Цель обучения ассоциативным правилам — выявить интересные взаимосвязи 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.

Прогнозирование позволяет предсказывать будущие тенденции, прогнозировать спрос или предвидеть последствия определенных стратегий до того, как предпринимать какие-либо действия, стремясь получить точную информацию.

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 направлена ​​на прогнозирование вероятности события на основе определенных переменных, заданных аналитиком с помощью 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.

Главная цель — создать ключевые показатели эффективности (KPI) для вашей компании на основе информации, полученной из отчетов, генерируемых аналитическим маркетинговым программным обеспечением. Таким образом, ваши решения всегда будут подкреплены цифрами, и вы будете знать, какие области нуждаются в улучшении и куда следует направить 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.

Бизнес-аналитика способствует реализации стратегии компании, дополняя уже используемые стратегии. Она так же важна, как и баланс собственных сильных и слабых сторон по сравнению с сильными и слабыми сторонами конкурентов.

Использование бизнес-аналитики может быть частью различных стратегических мероприятий внутри организации, поскольку она предоставляет эффективный способ анализа информации для принятия правильных решений.

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

1. Необходимо предлагать решения и/или продукты, которые лучше отвечают потребностям клиента;

2. Снижение затрат и повышение эффективности (улучшение использования ресурсов и контроль затрат с помощью методов интеллектуального анализа данных);

3. Принятие взвешенных решений может привести к лучшей адаптации к меняющейся конкурентной среде;

4. Процесс принятия решений можно улучшить, используя надежные данные для подтверждения или опровержения гипотез;

5. Вам необходимо повысить эффективность ваших маркетинговых усилий.

1. У вас нет культуры, которая учится на основе данных;

2. Руководители и лица, принимающие решения, не желают воспринимать предложения, основанные на данных;

3. Идея заключается в том, чтобы избегать принятия решений на основе данных, поскольку это может увести вас от того, что вы уже знаете или во что верите относительно рынка или ваших клиентов. Люди, как правило, предпочитают информацию, которая подтверждает их существующие убеждения, что затрудняет принятие правильных решений при использовании бизнес-аналитики. Это может произойти, если руководство не готово принять бизнес-аналитику как инструмент, рассматривая ее как возможность, а не как угрозу.

4. Это сложно для тех, кто использует аналитический маркетинг лишь изредка.

5. Ваш продукт не сильно отличается от других продуктов на рынке. В этом случае может быть сложно измерить, чем именно ваш продукт отличается, поскольку подходящих инструментов не существует. Или, если у вас достаточно ресурсов каждый год, воспользуйтесь существующими инструментами, чтобы создать уникальный образ вашего продукта в сознании потребителей;

6. В настоящее время вы хотели бы использовать аналитический маркетинг, но при этом у вас недостаточно ресурсов. В этом случае вам необходимо тщательно выбрать, каким действиям вы можете уделить приоритетное внимание.

Аналитический маркетинг основан на анализе данных для выявления скрытых взаимосвязей между переменными. Анализ данных используется для поиска значимых закономерностей в этой информации.

Использование аналитических методов для сбора и обработки данных может помочь вам лучше понять ваших клиентов , их желания и потребности, что позволит вам сосредоточиться на стратегических решениях, которые максимизируют возможности вашего бизнеса.

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

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 бонусные баллы, вы также сможете определить, какие товары с наибольшей вероятностью заинтересуют разных покупателей . Более того, вы можете даже рассмотреть возможность внедрения персонализированной рекламной стратегии, основанной на прошлых транзакциях.

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

Воспользуйтесь рекламными акциями и другими стратегиями в нужное время, чтобы увеличить свой доход на 5% или 10% . Анализ данных также поможет вам определить оптимальные комбинации для продажи вашего товара или услуги.

Сократите рискованные маркетинговые стратегии и сэкономьте деньги, продвигая только те товары, которые будут продаваться, и избегая тестирования рекламы методом " распыления наугад ".

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.

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.

Эти данные позволяют нам определить, какие конкретные стратегии наиболее эффективны для разных типов клиентов (в зависимости от местоположения, покупательной способности и других индивидуальных характеристик).

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!

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.

Анализ данных помогает лучше понять вашу целевую аудиторию, выявляя её различные потребности , что, в свою очередь, позволяет усовершенствовать ваши предложения продуктов или услуг.

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

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

Маркетинг, основанный на данных, предоставляет массу информации о пользовательском опыте, что позволяет вносить необходимые корректировки для достижения положительных результатов.

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!