🎧 پادکست: تحلیل داده‌ها و نقش آن در استراتژی بازاریابی

داده‌های بازاریابی به اطلاعات و آمارهایی گفته می‌شه که با هدفِ درکِ رفتار و سلیقۀ مشتریان کسب‌وکار جمع‌آوری و سپس تحلیل می‌شه. علاوه‌براین، برای اینکه اثرگذاریِ استراتژی‌های بازاریابی و کمپین‌های تبلیغاتی رو ارزیابی کنیم، به تجزیه و تحلیل داده‌ها نیاز داریم.

در این اپیزود قراره به‌طور مفصل درمورد تحلیل داده‌ها و نقششون در استراتژی بازاریابی باهاتون صحبت کنیم.

 

«تحلیل داده‌ها و نقش آن در استراتژی بازاریابی» را در کست‌باکس گوش کنید:

 

متن اپیزود 19 صباکست

داده چیست؟ مسیر تبدیل داده به حکمت

اول از همه، بیایین ببینیم اصلا داده چیه؟ داده‌ها مثل دونه‌های قند و شکر هستن که در زندگی روزمره، همه‌جا پخش شده‌ن. اعداد، نوشته‌ها، تصاویر و حتی صداها، همه‌شون داده‌هایی هستن که ما هر روز باهاشون سر و کار داریم. ولی خب، همون‌طور که معمولاً یه قاشق شکر رو خالی‌خالی نمی‌خوریم، داده‌ها رو هم به‌تنهایی و خالی‌خالی نمی‌تونیم استفاده کنیم. اینجاست که فرآیند تبدیل داده‌ها شروع می‌شه!

فرض کنین که یه عالمه دادۀ مختلف دارین، مثل آمار فروش یه فروشگاه، یا نظرات مشتری‌ها در شبکه‌های اجتماعی. این داده‌ها وقتی که جمع‌آوری و مرتب می‌شن، به اطلاعات تبدیل می‌شن. اطلاعات یعنی همون داده‌هایی که ساختارمند و معنادار شدن. مثل این که شما شکر رو با آب‌لیمو و نعناع مخلوط کنین و با یک کم یخ تبدیلش کنین به شربت لیموناد خنک.

حالا وقتی این شربت رو نوشیدین و ازش لذت بردین، تازه دارین به فهم بهتری از طعم و مزۀ اون می‌رسید. اینجا همون جاییه که اطلاعات به دانش تبدیل می‌شن. دانش یعنی فهم عمیق و دقیق از اطلاعاتی که دارین. شما می‌دونین که این شربت چطور تهیه شده، چه طعمی داره و چه تأثیری روی شما می‌ذاره.

و نهایتاً، می‌رسیم به جایی که شما این دانش رو در زندگی روزمره‌تون به کار می‌برین. انگار که خوب می‌دونین که در چه موقعیت‌هایی بهتره از این شربت لیموناد استفاده کنین یا چه جوری می‌تونین درستش کنین که خوش‌طعم‌تر و خنک‌تر بشه. اگه از یه فرد لیمونادنوش به یک فرد لیمونادساز یا لیمونادشناس تبدیل بشین به حکمت یا خِرَد دست پیدا کردین. حکمت یعنی توانایی استفاده‌ی درست و به‌جا از دانش در موقعیت‌های مختلف. یعنی حالا دیگه می‌دونین که این شربت خوشمزه رو فقط برای مهمون‌های خاص‌تون آماده کنین تا لحظات خاص و به‌یادموندنی براشون رقم بزنین.

داده‌های بازاریابی

داده‌های بازاریابی به اطلاعات و آمارهایی گفته می‌شه که با هدفِ درکِ رفتار و سلیقه‌ی مشتریان کسب‌وکار جمع‌آوری و سپس تحلیل می‌شه. علاوه بر این، برای اینکه اثرگذاریِ استراتژی‌های بازاریابی و کمپین‌های تبلیغاتی رو ارزیابی کنیم، به تجزیه و تحلیل داده‌ها نیاز داریم. این داده‌ها از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شن، از جمله وب‌سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌ها و فروم‌ها.

روش‌های جمع‌آوری داده‌ها

در این قسمت قصد داریم دربارۀ روش‌های مختلف جمع‌آوری داده صحبت کنیم. اولین روش، مشاهده‌گری یا همون Observation هستش. این روش به شما کمک می‌کنه تا رفتار و عملکرد افراد رو به‌طور مستقیم مشاهده کنین و داده‌هایی بدون واسطه جمع‌آوری کنین. مثلاً می‌تونین به یه کافه برین و ببینین که مشتری‌ها بیشتر چه نوشیدنی‌هایی سفارش می‌دن و چطور با هم تعامل می‌کنن. این اطلاعات می‌تونه به شما کمک کنه تا رفتار مصرف‌کننده‌ها رو بهتر درک کنین و از اون‌ها برای بهبود کسب‌وکارتون استفاده کنین. البته حواستون به این موضوع باشه که داده‌های این روش ممکنه قطعی و واقعی نباشه.

دومین روش‌ مرسوم جمع‌آوری داده، استفاده از پرسشنامه‌هاست. شما می‌تونین یه سری سؤالات مشخص طراحی کنین و از مردم بخواین به اون‌ها جواب بدن. این روش به شما کمک می‌کنه که نظرات و دیدگاه‌های افراد رو به‌صورت منظم و ساختارمند جمع‌آوری کنین. مثلاً فرض کنین می‌خواین بدونین که مردم بیشتر چه نوع شربتی رو دوست دارن؟ پرسشنامه می‌تونه به شما کمک کنه تا نظرات و سلیقه‌های مختلف رو جمع‌آوری کنین و بفهمین که آیا مردم شربت لیموناد رو بیشتر دوست دارن یا شربت آلبالو؟

روش بعدی برای جمع‌آوری داده‌ها، استفاده از نظرسنجیه. نظرسنجی‌ها هم مشابه پرسشنامه‌ها هستند، ولی معمولاً در مقیاس بزرگتر و به‌صورت عمومی انجام می‌شن. مثلاً شما می‌تونید یه نظرسنجی آنلاین راه‌اندازی کنید و از هزاران نفر بخواین که به سؤالات شما جواب بدن. این روش به شما کمک می‌کنه تا به داده‌های گسترده‌تری دست پیدا کنین و نتایج جامع‌تری به دست بیارین.

مصاحبه‌ها هم آخرین روش‌ جمع‌آوری داده‌هاست. شما می‌تونین با افراد مختلف مصاحبه کنین و از اون‌ها سؤالات مشخصی بپرسین. این روش به شما کمک می‌کنه تا به داده‌های عمیق‌تر و دقیق‌تری دست پیدا کنین و از دیدگاه‌ها و تجربیات افراد بهره‌مند بشین. مثلاً می‌تونید با مشتری‌های خاصی مصاحبه کنین و از اون‌ها بخواین که تجربه‌شون رو بعد از استفاده از محصولات شما باهاتون در میون بذارن و راجع بهش صحبت کنن.

تفاوت داده‌های بازاریابی با سایر داده‌ها

تفاوت مهم داده‌های بازاریابی با انواع دیگه‌ی داده‌ها، اینه که داده‌های بازاریابی مختص درک و بهبود تلاش‌های بازاریابیه.

تمرکز داده‌های بازاریابی روی اینه که به درک سفر مشتری کمک کنه تا تاکتیک‌های بازاریابی بهینه بشن و در نهایت نرخ تبدیل افزایش پیدا کنه. در نبودِ داده‌های بازاریابی، ماجرا طوری می‌شه که انگار شرکت‌ها در تاریکی قدم برمی‌دارن، بدون اینکه متوجه باشن به کدوم سمت و سو دارن حرکت می‌کنن. این کار نتیجۀ جالبی نداره. در نتیجه، نداشتن داده‌های بازاریابی، باعث بی‌برنامگی و به وجود اومدن استراتژی‌های ناکارآمد میشه و این یعنی اتلافِ منابع.

منابع جمع‌آوری داده‌های بازاریابی

حالا وقتشه درباره‌ی این حرف بزنیم که داده‌ها از کجا می‌آن؟ برای دستیابی به داده‌های بازاریابی، منابع متنوعی وجود داره که در ادامه به بعضی از مهمترین‌هاش اشاره می‌کنیم. در شروع این بخش، توجه شما رو به ابزارهای مرتبط با آنالیز وب‌سایت جلب می‌کنم. ابزارهایی مثل گوگل آنالیتیکس که می‌تونن اطلاعات مفید و ارزشمندی رو براتون فراهم کنن. اطلاعاتی مثل اینکه آدم‌ها از کجا می‌آن و به سایت شما سر می‌زنن، از کدوم صفحات وب‌سایت بازدید می‌کنن و چه مدت در سایت می‌مونن.

در وهله‌ی دوم، از محل گفت‌وگوی کاربران هم نباید غافل شد.‌ سایت‌ها یا فروم‌هایی که کاربران باهم گفت‌وگو می‌کنن، مثل بخش نظرات فروشگاه‌هایی مثل دیجی‌کالا و خانومی. شما هم می‌تونین، بخش نظرات سایت خودتون رو رونق بدین. از طریق توجه به کامنت‌های مطرح‌شده در بخش نظرات سایت، با سلیقه‌ی مشتری‌هاتون آشنا می‌شین و اطلاعات کم‌نظیری دربارۀ محصولات یا خدمات براتون فراهم می‌شه. با آنالیز و بررسی مداوم این اطلاعات، کم‌کم یاد می‌گیرین که چه اقداماتی انجام بدین که مخاطب به برند شما علاقه‌مند بشه و به خرید تمایل پیدا کنه.

شبکه‌های اجتماعی رو هم دست‌ کم نگیرین. اون‌ها رو می‌شه در جایگاه سوم قرار داد. پلتفرم‌هایی مثل اینستاگرام و توییتر، اطلاعات دموگرافیک مربوط به مخاطبانتون رو در اختیارتون می‌ذارن و شما رو از معیارهای مشارکت، مثل اشتراک‌گذاری و لایک و کامنت باخبر می‌کنن.

سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری، چهارمین منبع ارزشمندِ جمع‌آوریِ داده‌های بازاریابیه. با استفاده از CRM، می‌تونین رفتار و تعاملات مشتری‌ها رو ردیابی کنین. البته که منظورمون مواردی مثل رفتار مرتبط با خرید، دریافت پشتیبانی و تعاملات این شکلیه.

همونطوری که بررسی کردیم، منابع متعددی برای جمع‌آوری داده‌های بازاریابی وجود داره. ادغام و جمع‌آوری داده‌ها از منابع متعدد، کمک می‌کنه که شناختمون از مخاطب و رفتارهاش، دقیق‌تر و کامل‌تر باشه. این وسط حواستون باشه که از دقت و کیفیت روند جمع‌آوری داده‌ها، غافل نشین. داده‌های نادرست از ادغام داده‌های به‌دردنخور به دست می‌آد و در نهایت منجر به استراتژی‌های بازاریابی ناکارآمد و ناموفق می‌شه.

احتمالاً ذهنتون تا اینجا درگیر این موضوع شده که چقدر داده‌های به‌دردنخور می‌تونه حساس باشه! چی‌کار کنیم که این‌طوری نشه؟ موقع جمع‌آوری داده‌ها باید حواسمون رو خوب جمع کنیم. باید بدونیم که اصلاً هدف‌مون از جمع‌آوری داده‌ها چیه؟ هدف‌مون که شفاف شد، داده‌های ضروری و دقیق رو جمع‌‌آوری می‌کنیم و به این ترتیب، روند جمع‌آوری داده‌‌ها به شکل درستی انجام می‌شه.

انواع داده‌های بازاریابی

در این بخش قصد داریم درباره‌ی انواع داده‌های بازاریابی صحبت کنیم. داده‌هایی که کسب‌وکارها برای بهبود استراتژی بازاریابی‌شون، اون‌ها رو تجزیه و تحلیل می‌کنن، انواع مختلفی داره.

سه نوع از مهم‌ترین این داده‌ها عبارتند از: داده‌های دموگرافیک، داده‌های رفتاری و داده‌های معاملاتی. در ادامه، هرکدوم از انواع داده‌های بازاریابی رو بیشتر براتون توضیح می‌دیم.

اول از همه می‌ریم سراغ داده‌های جمعیت‌شناختی یا (Demographic data). این نوع داده‌ها، اطلاعاتی درباره ویژگی‌های جامعۀ مخاطب هدف رو شامل می‌شه. ویژگی‌هایی مثل سن، جنسیت، درآمد، تحصیلات و مکان زندگی. داده‌های جمعیت‌شناختی به کسب و کارها کمک می‌کنه تا مخاطبان‌شون رو بهتر درک کنن و پیام‌های بازاریابی‌شون رو متناسب با ویژگی‌های اون‌ها تنظیم کنن.

داده‌های رفتاری یا (Behavioral Data)، دومین نوع داده‌های بازاریابیه. این داده‌ها، اطلاعاتی درباره‌ی نحوه‌ی تعامل مصرف‌کنندگان با محصولات یا خدمات یک شرکت رو شامل می‌شه. این نوع داده‌ها می‌تونه شامل مواردی مثل تعاملات وب‌سایت، مشارکت در شبکه‌های اجتماعی و نرخ مشارکت در ایمیل باشه. داده‌های رفتاری به کسب و کارها کمک می‌کنه الگوهای رفتار مخاطبان در فضای آنلاین و آفلاین رو شناسایی کنن و استراتژی‌های بازاریابی‌شون متناسب با اون طراحی کنن.

دستۀ سوم داده‌هایی که در راستای تحقق اهداف بازاریابی، اون‌ها رو تجزیه و تحلیل می‌کنیم، داده‌های معاملاتی یا (Transactional data) هستن. داده‌های معاملاتی، به اطلاعاتی ‌گفته می‌شه که دربارۀ خریدها و معاملات مشتری‌ها باشه. اطلاعاتی مثل تاریخچۀ سفارش‌ها، تعداد خرید، میانگین سبد خرید و… . داده‌های معاملاتی به کسب و کارها کمک می‌کنه تا از ترجیحات و سلیقۀ مشتری‌ها سر در بیارن، فرصت‌های افزایش فروش رو شناسایی کنن و قیمت‌گذاری و تبلیغات‌شون رو بهینه‌سازی کنن.

حالا با این‌همه طول و تفصیل، شاید این سؤال براتون پیش اومده باشه که آیا نوع داده در استراتژی بازاریابی اهمیت داره؟ نه! شاید بهتر باشه، بیشتر این موضوع رو توضیح بدیم. داده‌ها، فارغ از نوعشون، در ایجاد استراژیِ بازاریابی مؤثر، نقش مهمی رو ایفا می‌کنن. ترکیب و تجمیع انواع مختلف داده‌های بازاریابی به کسب‌وکارها کمک می‌کنه تا با نگاهی همه‌جانبه دربارۀ مسائل مختلف تصمیم بگیرن و در نهایت، استراتژی‌های کارآمدی برای بازاریابی تدوین کنن.

تحلیل داده‌های بازاریابی

حالا که با انواع داده‌های بازاریابی آشنا شدیم، وقتشه درباره نحوۀ تحلیل داده‌ها صحبت کنیم. تحلیل داده‌های بازاریابی یه فرآیند پیچیده‌ست که از مراحل مختلفی تشکیل میشه. چهار مرحلۀ اصلی تحلیل داده‌های بازاریابی، شامل جمع‌آوری داده‌ها (Data Collection)، پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها (Data Cleaning and Standardization)، تجزیه و تحلیل داده‌ها (Data Analysis) و ارائه‌ی نتایج تحلیلی می‌شه (Analytical Reporting). حالا بریم ببینیم که در هر مرحله چه اتفاقی می‌افته.

در مرحلۀ اول، یعنی جمع‌آوری داده‌ها، همون‌طور که از اسمش هم پیداست، داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شن. این منابع می‌تونن شامل وب‌سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌ها، داده‌های فروش و یا هر داده مفید دیگه‌ای باشن. برای اینکه داده‌ها معتبر و قابل‌اعتماد باشن، باید دقت کافی به خرج بدین. ابزارهایی مثل گوگل آنالیتیکس، CRM‌های مختلف، فرم‌های نظرسنجی آنلاین و شبکه‌های اجتماعی، می‌تونن در این مرحله به کمک‌تون بیان. از کانال‌های مختلف ورودی داده غافل نشین. با توجه زیاد به شبکه‌های اجتماعی از نظرسنجی‌های سنتی غافل نشین. اجازه ندین تمرکز روی یه نقطه، شما رو از یه نقطه دیگه غافل کنه. اینجا باید دیدِ ۳۶۰ درجه داشته باشین.

یادتون باشه جمع‌آوری داده‌های زیاد و فراوون خوبه، اما نباید با اضافه‌بار داده مواجه بشین. جمع آوری داده‌هایی که به درد شما نمی‌خوره فقط ازتون انرژی می‌گیره. پس بهتره بگیم به جای داده‌های زیاد، به داده‌های کافی و با کیفیت نیاز داریم.

داده‌هایی که جمع‌آوری می‌شن، ممکنه ناقص، تکراری یا نادرست باشن. پس قبل از اینکه تحلیل رو شروع کنین، باید این داده‌ها رو پاکسازی و استانداردسازی کنین. شاید این مرحله رو باید مهم‌ترین مرحله در تحلیل داده‌ها دونست.چون پاکسازی داده‌ها، امکان دسترسی ما به داده‌های درست رو فراهم می‌کنه و داده‌های درست، لازمۀ انجام تحلیل درسته. اما، فرآیند پاکسازی و استانداردسازی چطوره؟ اولین قدم، شناسایی و حذف داده‌های تکراریه. داده‌های تکراری می‌تونن نتایج تحلیل رو مخدوش کنن و منجر به نتیجه‌گیری‌های نادرست بشن. مثلاً، اگه دو بار یه فرم نظرخواهی پر شده باشه، باید یکی از اون‌ها رو حذف کنین. ابزارهایی مثل اکسل و گوگل شیت این امکان رو بهتون می‌دن که داده‌های تکراری رو پیدا و حذف کنین.

در قدم بعدی، باید داده‌های نادرست رو اصلاح کنین. داده‌های نادرست می‌تونن شامل مقادیر اشتباه یا اطلاعات ناقص باشن. مثلاً، ممکنه تاریخ‌ها اشتباه وارد شده باشن. باید این داده‌ها رو تصحیح کنین. برای این کار می‌تونین از ابزارهای دیتا وَلیدِیشن ( Data Validation) و کاندیشنال فُرمتینگ (Conditional Formatting) در اکسل یا گوگل شیت استفاده کنین تا داده‌های مشکوک رو شناسایی و اصلاح کنین. اگر دادۀ مشکوکی قابل‌اصلاح نبود، حذفش کنین.

مرحلۀ بعد پرکردن جای خالیه. داده‌های ناقص می‌تونن مشکلاتی در تحلیل ایجاد کنن. مثلاً، اگه اطلاعات مربوط به آدرس یک مشتری ناقص باشه، نمی‌تونین اون رو تو تحلیل‌های جغرافیایی لحاظ کنین. برای پر کردن جاهای خالی می‌تونین از روش‌های مختلفی استفاده کنین. مثلاً، می‌تونین از میانگین برای پر کردن مقادیر عددی استفاده کنین یا حتی اگر ضروری بود از روش‌های سنتی مثل تماس تلفنی کمک بگیرین!

در مرحلۀ بعد، داده‌ها باید استانداردسازی بشن تا تحلیل راحت‌تر انجام بشه و به نوعی یه زبان مشترک و واحد پیدا کنه. مثلاً، اگه داده‌های تاریخ در قالب‌های مختلفی مثل عددی یا کلمه‌ای وارد شدن، باید همۀ اون‌ها رو به یک فرمت واحد تبدیل کنین. این کار رو هم می‌تونین با استفاده از توابع موجود در اکسل یا گوگل شیت انجام بدین.

بعد از تمام این کارها، یه مُشت داده‌های گل‌درشت و بی‌ربط پیدا می‌کنین که اصلاً به تحلیل شما ربطی ندارن. باید این داده‌ها رو هم حذف کنین تا تمرکز فقط روی داده‌های مرتبط باشه. مثلاً، اگه در حال تحلیل رفتار خرید مشتری‌ها هستین، علاقۀ اون‌ها به حوزۀ موسیقی خیلی به کار شما نمی‌آد.

بعد از همۀ این کارها بررسی نهایی یا کنترل کیفیت انجام بدین تا مطمئن بشین که همۀ داده‌ها به درستی پاکسازی و استانداردسازی شدن و هیچ خطایی باقی نمونده. این کار می‌تونه شامل بازبینی دستی داده‌ها یا استفاده از ابزارهای کنترل کیفیت داده باشه.

یادتون باشه مهمه که فرآیند پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها رو مستند کنین تا اگه بعداً نیاز به بازبینی یا تکرار این فرآیند داشتین، بدونین چه مراحلی رو طی کردین. این مستندسازی می‌تونه شامل توضیحاتی دربارۀ ابزارهای استفاده‌شده، تصمیمات گرفته‌شده، قواعد استانداردسازی و هرگونه تغییراتی باشه. در این مسیر ابزارهایی مثل اکسل و گوگل شیت و اوپن ریفاین (OpenRefine) می‌تونن به شما کمک کنن.

رسیدیم به سومین مرحله. این مرحله، قلبِ کاره! در این مرحله، داده‌ها رو با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف تحلیل می‌کنین. تحلیل داده‌ها می‌تونه شامل تحلیل توصیفی، تحلیل پیش‌بینی، تحلیل تجویزی و هر نوع تحلیل دیگه باشه. در ادامه هر یک از این مدل‌های تحلیلی رو توضیح می‌دیم:

تحلیل توصیفی یا (Descriptive Analysis) با هدفِ توصیف و خلاصه کردن ویژگی‌های اساسی داده‌ها استفاده می‌شه. مثلاً، شما می‌تونین میانگین، میانه و توزیع داده‌ها رو محاسبه کنین. با استفاده از ابزارهایی مثل اکسل و SPSS می‌تونین جداول و نمودارهای توصیفی رو بسازین تا ببینین چه داده‌هایی دارین و این داده‌ها چه الگوهایی دارن.

تحلیل پیش‌بینی یا (Predictive Analysis) با هدفِ تحلیل برای پیش‌بینی رفتارهای آینده براساس داده‌های موجوده. مثلاً، می‌تونین با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های پیش‌بینی‌ای بسازین که به شما کمک کنه بفهمین مشتریانتون در آینده چطور رفتار می‌کنن. این مدل‌ها می‌تونن شامل رگرسیون، شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری و موارد این‌چنینی باشن.

تحلیل تجویزی یا (Prescriptive Analysis) با هدفِ تحلیل به شما راهکارهایی برای حل مشکلات یا بهبود فرآیندها پیشنهاد می‌ده. برای این کار می‌تونین از نرم‌افزارهای پیشرفته‌ای استفاده کنین که می‌تونن حجم زیادی از داده‌ها رو تحلیل کنن و به شما بگن چه اقدامات مشخصی رو باید انجام بدین. مثلاً، می‌تونین ببینین که اگر قیمت یک محصول رو کم کنین، چقدر می‌تونه روی فروش تأثیر بذاره.

بعد از اینکه داده‌ها رو تحلیل کردین، باید نتایج رو به شکلی که قابل‌فهم باشه ارائه بدین. این کار چهارمین و آخرین مرحله تحلیل داده‌هاست که می‌تونه با استفاده از گزارش‌ها، داشبوردها، نمودارها و جداول انجام بشه. مثلاً می‌تونین از ابزارهایی مثل Power BI یا Tableau استفاده کنین تا داشبوردهای تعاملی و جذابی بسازین که به تصمیم‌گیرندگان کمک کنه اطلاعات رو بهتر درک کرده و ازشون استفاده کنن.

شاید فکر کنین که این مرحله خیلی ساده است ولی واقعیت اینه که این مرحله به شدت متکی به هنر ارائۀ شما است. یعنی شما به یه جمع بندی خوب به همراه یه ارائۀ هنرمندانه نیاز دارین، ارائه‌ای که جذاب و کارآمد باشه.

استفاده از تحلیل داده‌ها برای بهبود استراتژی بازاریابی

چطور می‌شه از تحلیل داده‌های بازاریابی برای بهبود استراتژی کمک گرفت؟ بعد از اینکه کلی داده رو تحلیل کردیم و یه سری نتایج به دست آوردیم، باید از این نتایج واسه بهتر کردن استراتژی‌های بازاریابی‌مون استفاده کنیم. این کار می‌تونه شامل بهبود پیام‌های تبلیغاتی، بهینه‌سازی کانال‌های بازاریابی، پیدا کردن قیمت مناسب، شناسایی فرصت‌های فروش بیشتر، افزایش فروش و بهبود تجربۀ مشتری باشه.

فرض کنین داده‌ها به ما نشون بدن که یه سری از پیام‌های تبلیغاتی بیشتر از بقیه مورد توجه قرار گرفتن. خب، می‌تونیم از این اطلاعات استفاده کنیم و پیام‌هامون رو طوری تنظیم کنیم که همون تاثیر رو داشته باشن. مثلاً اگه یه تبلیغ خاص در شبکه‌های اجتماعی خیلی لایک و کامنت گرفته، می‌تونیم سبک و سیاق اون تبلیغ رو برای بقیه پیام‌هامون هم پیاده کنیم.

تحلیل داده‌ها می‌تونه بهمون بگه که کدوم کانال‌های بازاریابی برای ما بهتر عمل کردن. مثلا اگه ببینیم که اینستاگرام بیشتر از سئو برامون مشتری جذب کرده، می‌تونیم تمرکزمون رو بذاریم رو اینستاگرام و بودجه‌ بیشتری برای تبلیغات اونجا کنار بذاریم. اینطوری با یه تیر دو نشون زدیم. هم هزینه‌هامون رو بهینه کردیم، هم تعداد مشتری‌هامون رو افزایش دادیم.

یکی دیگه از چیزهایی که با استفاده از تحلیل داده‌ها می‌تونیم بفهمیم، اینه که قیمت محصولاتمون چقدر باید باشه. مثلاً اگه داده‌ها نشون بدن که مشتری‌ها حاضرن برای یه محصول خاص بیشتر پول بدن، می‌تونیم قیمت اون محصول رو ببریم بالا. یا اگه ببینیم که یه محصول دیگه به خاطر قیمتش کمتر فروش می‌ره، شاید بهتر باشه قیمت رو بیاریم پایین تا مشتری‌ها بیشتر ترغیب بشن که اون محصول رو بخرن.

تحلیل داده‌ها می‌تونه بهمون کمک کنه که بفهمیم کدوم محصولات رو می‌شه باهم به مشتری‌ها پیشنهاد داد. مثلاً به کسی که یکی از لوازم آرایش رو می‌خره، می‌شه دستمال یا محلول آرایش‌پاک‌کن هم پیشنهاد کرد.

اگه داده‌ها بهمون نشون بدن که مشتری‌ها از خریدشون راضی نیستن، روی اون قسمت‌ها کار می‌کنیم و تجربه مشتری‌ها رو بهتر کنیم. مثلاً اگه ببینیم که خیلی از مشتری‌ها از زمان تحویل محصولات گله و شکایت دارن، می‌تونیم سیستم توزیع‌مون رو بهبود بدیم تا محصولات سریع‌تر به دست مشتری‌هامون برسه.

STP و RFM

در این قسمت می‌خوایم درباره‌ی چند تا مضمون مرتبط با تحلیل داده‌ها صحبت کنیم که به بهبود استراتژی‌های بازاریابی هم کمک می‌کن. این مضمون‌ها عبارتند از STP و RFM، در کنار مفاهیمی مثل مسئله‌یابی، UP-Selling و Cross- Selling. همچنان با ما همراه باشین.

STP از حروف ابتدای سه عبارت Segmentation به معنی بخش‌بندی، Targeting به معنی هدف‌گذاری و Positioning به‌معنی جایگاه‌یابی ساخته شده. حالا می‌خوایم ببینیم که این مفاهیم چطور در کنار هم می‌تونن روی تحلیل داده‌ها تأثیر بذارن یا به روند تحلیل داده‌ها کمک کنن. با استفاده از STP داده‌های مشتری‌هاتون رو بهتر تحلیل می‌کنین. وقتی مشتری‌ها رو بخش‌بندی می‌کنین، می‌تونین رفتارهای مختلفشون رو مقایسه کنین و بفهمین که هر بخش چطور با محصولات شما تعامل داره. این‌جوری می‌تونین استراتژی‌هاتون رو دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر طراحی کنین.

حالا بیایین بریم سراغ RFM که هر یک از حروفش نشون‌دهنده‌ی یک کلمه‌ست. R به‌جای Recency یا تازگی، F به‌نشونه‌ی Frequency یا بسامد به کار رفته و M نشون‌دهندۀ کلمه Monetary به‌معنی ارزش پولی استفاده شده. با استفاده از تحلیل RFM، شما می‌تونین مشتری‌هاتون رو بر اساس ارزششون رتبه‌بندی کنین. مثلاً، دستۀ اول، مشتری‌هایی هستن که اخیراً خرید کردن، به تعداد دفعات بالا خرید کردن و پول زیادی خرج کردن. این گروه مشتری‌های خیلی ارزشمند یا (VIP) هستن. می‌تونین برای این گروه از مشتری‌هاتون یه سری امکانات و خدمات فوق‌العاده در نظر بگیرین تا حس کنن که قدردان‌شون هستین. دستۀ دوم، مشتری‌هایی هستن که خیلی وقت پیش خرید کردن، فقط یک یا دو بار خرید کردن و پول زیادی خرج نکردن. از این مشتری‌ها هم ساده نگذرین. این مشتری‌ها معمولاً نیاز به توجه و پیگیری بیشتری دارن. مثلاً کافیه یه کد تخفیف بهشون بدین تا ترغیب بشن از محصولات و خدماتتون استفاده کنن.

با این تحلیل، می‌تونین استراتژی‌های بازاریابی و فروش خودتون رو بهتر طراحی کنین. می‌تونین پیشنهادات خاصی برای مشتری‌های VIP داشته باشین و برای مشتری‌هایی که نیاز به توجه بیشتری دارن، کمپین‌های بازگشتی طراحی کنین. در کل، STP و RFM دو ابزار خیلی قوی هستن که به شما کمک می‌کنن تا مشتری‌هاتون رو بهتر بشناسین، ارزش هر گروه از مشتریان رو درک کنین و استراتژی‌های هوشمندانه‌تری برای جذب و نگه‌داشتن مشتری‌ها طراحی کنین.

Upselling و Cross-Selling

تصور کنید که قصد یک لپ‌تاپ با قیمت متوسط رو دارین. وقتی برای خرید به فروشگاه مراجعه می‌کنین، فروشنده بهتون پیشنهاد می‌ده که به جای لپ‌تاپ مورد نظرتون، مدل بالاتر با امکانات بیشتر و قیمت بالاتر رو بخرین. این مدل جدید ممکنه پردازندۀ قوی‌تر، حافظۀ بیشتر و ویژگی‌های اضافی دیگه‌ای داشته باشه که شما رو ترغیب به پرداخت مبلغ بیشتری می‌کنه.

به این روش می‌گن Upselling (فروش افزایشی). این‌طوری هم فروشنده سود بیشتری کرده و هم شما از اینکه فروشنده به فکرتون بوده و قبل از خودتون به دغدغه‌های خرید لپ‌تاپ توجه داشته، خوشحال می‌شین. اگه فروشنده چنین پیشنهادی رو همزمان با خرید لپ‌تاپ به شما ارائه نمی‌کرد، ممکن بود که شما، خرید این لوازم رو به تعویق بندازین.

Cross-Selling هم یه تکنیک دیگه‌ست که به شما کمک می‌کنه محصولات مرتبط و مکمل رو در کنار هم به مشتری بفروشین. مثلاً در نظر بگیرین بعد از اینکه لپ‌تاپ خریدین، فروشنده بهتون پیشنهاد می‌کنه که ماوس هم جداگونه بخرین.

اینکه بخوایم محصولات رو با هم یا در کنار هم به مشتری پیشنهاد بدیم، همیشه به‌آسونیِ مثال‌هایی نیست که این‌جا مطرح کردیم. تحلیل داده‌ها در چنین موقعیت‌هایی به ما کمک می‌کنه تا رفتار مصرف‌کننده رو بهتر بشناسیم و سعی کنیم خرید همزمان یا تکمیل‌کننده‌ای رو بهش پیشنهاد بدیم که نیاز مشتری رو رفع می‌کنه یا بهش کمک می‌کنه که حالش بهتر بشه.

نقش رفتار مصرف‌کننده در تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌های بازاریابی مزایای زیادی داره که می‌تونه به کسب‌وکارها در بهبود استراتژی‌ها و رسیدن به اهدافشون کمک کنه. اغراق نکردیم اگه بگیم مهم‌ترین ویژگی تحلیل داده‌ها، درکِ رفتار مشتریه. تجزیه و تحلیل داده‌های بازاریابی به کسب‌وکارها کمک می‌کنه تا مشتریانشون رو بهتر بشناسن و نیازها و خواسته‌های اون‌ها رو برآورده کنن. همین مسئله باعث می‌شه تا بهتر تصمیم بگیرن. با داشتن داده‌های دقیق و تجزیه و تحلیل شده، کسب‌وکارها می‌تونن تصمیمات بهتری بگیرن و استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتری خلق کنن. آخرش هم با استفاده از داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند تاکتیک‌های بازاریابی خودشون رو بهبود بدن و نرخ تبدیل بهتری داشته باشن.

بد نیست نیم‌نگاهی هم داشته باشیم به نقش رفتار مصرف‌کننده در تحلیل داده‌ها. تحلیل رفتار مصرف‌کننده به ما کمک می‌کنه تا نیازها و خواسته‌های واقعی مشتریان رو بهتر بشناسیم. وقتی ما داده‌هایی از رفتار خرید، جست‌وجوها و نظرات مشتریان رو تحلیل می‌کنیم، می‌تونیم بفهمیم که چه چیزهایی براشون مهمه و به چه چیزهایی بیشتر علاقه نشون می‌دن. مثلاً اگه ببینیم که مشتریان بیشتر دنبال لیمونادهای ترش هستند، می‌تونیم تمرکزمون رو روی عرضۀ این محصولات بذاریم.

با تحلیل رفتار مصرف‌کننده می‌تونیم تجربۀ مشتری رو به‌صورت شخصی‌سازی‌شده ارائه بدیم. مثلاً با تحلیل داده‌های خرید گذشته مشتریان، پیشنهادات ویژه‌ای براشون ارسال کنیم که مطابق با سلیقه و نیازشون باشه. این کار باعث افزایش رضایت مشتریان و وفاداری اون‌ها می‌شه. مثلاً می‌تونیم به عاشقان لیموناد، موهیتو هم پیشنهاد بدیم.

رفتار مصرف‌کننده می‌تونه به ما کمک کنه تا روندهای آینده رو پیش‌بینی کنیم. مثلاً اگه ببینیم که تعداد زیادی از مشتریان به خرید آنلاین رو آورده‌ن، می‌تونیم پیش‌بینی کنیم که این روند در آینده هم ادامه داره و سرمایه‌گذاری بیشتری روی زیرساخت‌های فروش آنلاین انجام بدیم.

با تحلیل رفتار مصرف‌کننده، نقاط ضعف و قوت محصولات و خدماتمون رو شناسایی می‌کنیم. مثلاً اگه ببینیم که تعداد زیادی از مشتریان از کیفیت بسته‌بندی ناراضی هستن، می‌تونیم این مشکل رو برطرف کنیم و تجربۀ بهتری برای مشتریان فراهم کنیم.

رفتار مصرف‌کننده می‌تونه به ما کمک کنه تا کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات مؤثرتری طراحی کنیم. با شناخت دقیق‌تر از مشتریان و ترجیحاتشون، می‌تونیم پیام‌های تبلیغاتی رو به‌نحوی تنظیم کنیم تا بیشترین تأثیر رو داشته باشه و بیشترین توجه رو جلب کنه.

دردسرهای تحلیل داده‌های بازاریابی

خب، حالا بیایین یه بار هم که شده از معایب یا بهتره بگم دردسرهای تحلیل داده هم حرف بزنیم.

دردسر اول تحلیل داده اینه که کار هزینه‌بریه. جمع‌آوری، پاکسازی داده‌ها و ارائه تحلیل‌ها هزینه‌بر هستن. نیاز به فناوری‌های پیچیده، نرم‌افزارهای تخصصی، وجود منابع انسانی متخصص و هزینه‌های زیرساختی مثل ذخیره‌سازی داده‌ها می‌تونه برای کسب‌وکارها هزینه‌های قابل توجهی داشته باشه. برای همین کسب‌وکارهای کوچیک از تحلیل داده‌ها فراری می‌شن.

مشکل بعدی، پیچیدگی فرآینده تحلیل داده‌ها‌ست. تحلیل داده‌های بازاریابی نیازمند تخصص و زمانه. گاهی وقت‌ها پیچیدگی فرآیند تحلیل داده‌ها از نظر فنی هم دردسرساز میشه.

دردسر بعدی مسئله حریم خصوصیه. در مرحلۀ جمع‌آوری داده‌های مشتریان، ممکنه با چالش حریم خصوصی رو به رو بشین. از یه طرف مشتری‌ها علاقه‌ای به دادن اطلاعات ندارن و از طرف دیگه حفاظت از داده‌های مشتری‌ها چالش برانگیزه.

غول اصلی دردسر تحلیل داده‌ها هم پیچیدگی تفسیر و رسیدن به نتیجه‌ست. گاهی اوقات تحلیل داده‌ها می‌تونه به نتایجی منجر شود که برای کسب‌وکارها چالش برانگیزه. مسئلۀ بعدی اینه که تفسیر صحیح نتایج و استخراج پیام‌های کاربردی از داده‌ها، تجربه و دانش بالایی می‌خواد. حتی اگه تخصص و تجربۀ کافی باشه، امکان داره دو کارشناس از یه داده، دو تحلیل متفاوت داشته باشن. به همه‌ی این دردسرها، احتمال خطا رو هم اضافه کنین. ممکنه در جمع‌آوری، پردازش یا تحلیل داده‌ها خطاها و نواقصی رخ بده که به نتایج و تصمیمات نادرست ختم بشه.

آخرین دردسر یا نکتۀ فراموش‌نشدنی هم اینه که دادۀ خوب، دادۀ به‌روزه. داده‌های شما باید مدام آپدیت و به‌روزرسانی بشن. در دنیای بازاریابی امروز، داده‌‌ای که به‌روز نباشه، دادۀ مرده‌ست و دادۀ مرده دوای درد بازاریابی نیست.

سوگیری‌های ذهنی در تحلیل داده‌ها

حالا که از دردسرهای تحلیل داده صحبت کردیم، بد نیست که به سوگیری‌های ذهنی و نقش اون‌ها در تحلیل داده‌ها هم اشاره کنیم. سوگیری‌های ذهنی همون عادت‌های ذهنی‌ای هستن که باعث می‌شن تصمیمات و تحلیل‌هامون تحت‌الشعاع قرار بگیرن. مثل وقتی که مامان‌بزرگمون فکر می‌کنه هر چیزی که گرونه، خوبه. این سوگیری‌ها می‌تونن از همون مراحل ابتدایی جمع‌آوری داده‌ها تا تحلیل و تفسیرشون دخالت کنن.

وقتی این سوگیری‌های ذهنی وارد کار بشن، باعث می‌شن داده‌ها رو اشتباه تفسیر کنیم یا نتایج تحلیلی نادرستی بگیریم. برای جلوگیری از این سوگیری‌ها، باید همیشه آگاه باشیم و تلاش کنیم که داده‌ها رو به صورت بی‌طرفانه بررسی کنیم. استفاده از روش‌های تحلیل داده‌های دقیق و علمی می‌تونه کمک کنه که تأثیر این سوگیری‌ها رو کاهش بدیم و نتایج بهتری بگیریم.

با درک و شناسایی این سوگیری‌ها، می‌تونیم در تحلیل‌هامون دقیق‌تر و منصفانه‌تر عمل کنیم و از دست این باگ‌های ذهنی خلاص بشیم. همیشه باید یادمون باشه که مغزمون مثل یه کامپیوتره و گاهی نیاز داره که ری‌سِت بشه تا این سوگیری‌ها هم پاک بشه. برای آشنایی بیشتر با انواع سوگیری در تبلیغات و بازاریابی، می‌تونین اپیزود چهاردهم صباکست رو گوش بدین.

استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های بازاریابی

خب، به‌نظر می‌رسه که دیگه وقتشه تا بریم سراغ نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی. با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌تونن خیلی سریع داده‌های بزرگ رو تحلیل کنن و چیزهایی که در این داده‌ها پنهان شده رو کشف کنن. فکر نکنین هوش مصنوعی صرفاً یه چت باته که اپراتورها رو حذف می‌کنه. هوش مصنوعی می‌تونه به پیش‌بینی رفتار مشتری‌ها، بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی و شخصی‌سازی تجربه مشتری کمک کنه.

یکی از بهترین کارهایی که هوش مصنوعی در بازاریابی انجام می‌ده، پیش‌بینی رفتار مشتری‌هاست. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌تونیم داده‌های گذشته رو تحلیل کنیم و رفتار آیندۀ مشتری‌ها رو پیش‌بینی کنیم. این‌طوری می‌فهمیم که چه زمانی رو برای ارائه پیشنهادات ویژه، تخفیف‌ها و کمپین‌های بازاریابی اختصاص بدیم.

هوش مصنوعی می‌تونه بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی رو هم برامون راحت کنه. با تحلیل داده‌های کمپین‌های قبلی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تونن بفهمن که کدوم بخش‌های کمپین موفق بودن و کدوم‌ها نیاز به تغییر دارن. اینطوری می‌تونیم کمپین‌های بازاریابی‌ رو بهینه‌سازی کنیم و از هزینه‌هایی که برای بازاریابی می‌کنیم، بیشترین نتیجه رو بگیریم.

هوش مصنوعی می‌تونه خیلی از کارای بازاریابی رو خودکار کنه. از فرستادن ایمیل گرفته تا مدیریت کمپین‌های تبلیغاتی در شبکه‌های اجتماعی. هوش مصنوعی می‌تونه کلی از وظایف روزمره‌ی بازاریابی رو راحت‌تر و کارآمدتر کنه. این خودکارسازی نه تنها باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه می‌شه، بلکه دقت و تاثیرگذاری فعالیت‌های بازاریابی رو هم بیشتر می‌کنه.

یکی از کاربردهای جدید هوش مصنوعی در بازاریابی، تحلیل احساسات مشتریاست. با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، کسب‌وکارها می‌تونن احساسات مشتری‌ها رو از روی نظرات، بررسی‌ها و پیام‌های شبکه‌های اجتماعی تحلیل کنن. این اطلاعات می‌تونه به کسب‌وکارها کمک کنه تا بهتر بفهمن که مشتری‌ها چه حسی نسبت به محصولات یا خدماتشون دارن. اگر به مباحث هوش مصنوعی علاقه‌مندین، می‌تونین به اپیزود دوازدهم صباکست سر بزنین.

جمع‌بندی

در این اپیزود دربارۀ نقش تجزیه و تحلیل داده‌ها در استراتژی‌های بازاریابی صحبت کردیم. گفتیم که از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌تونین به شناخت بهتری از مشتریان، عملکرد کمپین‌ها و استراتژی‌های موفق بازاریابی دست پیدا کنین.

اول از همه مشخص کنین که چه هدفی در تحلیل داده‌های بازاریابی دارین، بعد کافیه داده‌ها رو جمع‌آوری کنین. قدم بعدی تجزیه و تحلیل داده‌هاست. در ادامه، به کمک نتایج به‌دست‌آومده از تجزیه و تحلیل داده‌ها، استراتژی‌های بازاریابی‌تون رو بهبود بدین. ممکنه نیاز به تغییر در محتوا، زمان‌بندی، یا کانال‌های بازاریابی داشته باشین.

بعد از اینکه تغییرات رو انجام دادین و استراتژی‌های جدید رو اجرا کردین، روند تحلیل داده‌ها رو پیگیری کنین و عملکرد رو ارزیابی کنین. این کار به شما کمک می‌کنه تا مدام در مسیر بهبود استراتژی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها حرکت کنین. با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌تونین تصمیم‌گیری‌های بهتر و مفیدتری در بازاریابی داشته باشین و در نهایت، بتونین در فرآیند فروش، موفق‌تر عمل کنین.

امیدوارم با گوش دادن به این ایپزود به دید خوبی در زمینه تحلیل داده‌های بازاریابی و نقش اون‌ها در بهبود استراتژی‌های بازاریابی رسیده ‌‌باشین. خوشحال می‌شیم که نظرات خودتون رو با ما در میون بذارین و این قسمت رو به دوستان‌تون معرفی کنین.