داده کاوی (data mining) چیست؟

داده کاوی یکی از مؤثرترین راه هایی است که سازمان ها می توانند به کمک آن داده های خود را درک کنند. این تکنیک می تواند برای ساده سازی عملیات، انجام پیش بینی های دقیق فروش، افزایش بازگشت سرمایه بازاریابی، ارائه اینسایت های مشتری و موارد دیگر بسیار ارزشمند باشد. بیایید در این مقاله از اریس در مورد اینکه دیتا ماینینگ چیست، برخی از تعاریف کلیدی که باید در نظر داشته باشید، چالش های رایج و اینکه چگونه کسب و کار شما می تواند به کمک این علم پتانسیل خود را به طور ایمن و اخلاقی مهار کند، صحبت کنیم.

دیتا ماینینگ چیست؟

داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها برای یافتن روندها و الگوها است. این علم به شما امکان می دهد داده های خام و بدون ساختار را به اطلاعات قابل درک در مورد زمینه های مختلف کسب و کار تبدیل کنید. این حوزه ها ممکن است شامل فروش، بازاریابی، امور مالی و موارد دیگر باشد.

هر داده ای که با کسب و کار شما مرتبط باشد می تواند استخراج و بررسی شود. موارد زیر برخی از داده هایی است که از آن صحبت می کنیم:

• درآمد
• تعداد خام فروش
• تعداد خام مشتریان
• تعداد خام مشتریان جذب شده
• تعداد خام مشتریان در یک منطقه جغرافیایی خاص
• هزینه مارکتینگ

بیشتر کسب و کارها آرزو می کنند که بتوانند از داده های خود برای تصمیم‌گیری بهتر و آگاهانه تر در حوزه برند سازی بهره ببرند، اما گفتن بسیار ساده تر از انجام کار است.

کلان داده (big data) مانند یک معدن طلا با ارزش است، اما مدیریت، تجزیه و تحلیل و به دست آوردن اطلاعات از آن نیز چالش های زیادی را به همراه دارد. وقتی شروع به یادگیری در مورد مدیریت داده می کنید، با اصطلاحات فنی و تعاریف پیچیده روبرو می شوید که به نظر می رسد آن را پیچیده تر می کند.

اینجا است که داده کاوی به میان می آید. این علم تمام چیزهایی را که در مورد تجزیه و تحلیل و مدیریت کلان داده وجود دارد، می گیرد و آن را بسیار در دسترس تر و درک آن را آسان تر می کند.

داده کاوی چگونه کار می کند؟

دیتا ماینینگ می تواند اطلاعات مهمی به شما بدهد که مشکلات را حل می کند، ریسک ها و هزینه ها را کاهش می دهد، فرصت های بازار را شناسایی می کند، تجربه مشتری را بهبود می بخشد و رفتارها و ترجیحات مشتری را پیش بینی می کند. قبل از اینکه به جنبه های تاکتیکی تر داده کاوی بپردازیم، اجازه دهید نگاهی به مزایای آن بیندازیم.

مزایای دیتا ماینینگ چیست؟

• این علم به شما امکان می دهد به راحتی مهم ترین داده ها را پیدا کنید.

کلان داده اطلاعات بسیار مفیدی در خود دارد، اما اطلاعات زیادی نیز وجود دارد که شما به آن ها نیاز ندارید و به جای کمک، مانع تجزیه و تحلیل می شود. داده کاوی به شما این امکان را می دهد که به طور خودکار اطلاعات ارزشمند را از هم جدا کرده و آن را به گزارش های عملی تبدیل کنید.

• منجر به تصمیم گیری سریعتر و خودکار می شود.

به جای نیاز به شخصی که همه چیز را بررسی کند و در مورد یک اقدام تصمیم بگیرد، می توانید تصمیمات خاصی را خودکار کنید. برای مثال، بانک ها می توانند از نرم افزاری برای شناسایی روندهای داده ای که شبیه رفتارهای کلاه‌برداری به نظر می رسند استفاده کنند و به‌طور خودکار حساب ها را در عرض چند ثانیه مسدود کنند، به یک فرد مسئول اطلاع دهند یا درخواست تأییدیه اضافی از کاربران کنند.

حتی اگر فردی دارید که داده ها را به صورت دستی بررسی می کند، می‌توانید با در نظر گرفتن فرآیندهای دیتا ماینینگ که کل داده ها را به قطعات قابل هضم تری تبدیل می کنند، تصمیم‌گیری را سریع تر کنید.

• Data mining به تیم شما کمک می کند کارآمدتر کار کند.

تصور کنید که تیم فروش شما هر بار که می خواهد تعداد مشتریان یک حوزه خاص را بیابد، یک اکسل 100 برگه ای را بررسی کند. داده کاوی با ارائه راهی برای فروشندگان برای یافتن این اطلاعات بدون سردرگم شدن در ردیف های زیادی از کلان داده، تمام این کار دستی را از معادله خارج می کند.

صدها مورد استفاده وجود دارد که data mining می تواند هم به مدیران و هم به مشارکت کنندگان در یک تیم خدمت کند. اگر کار شما یافتن الگوها و روندها در یک مجموعه داده است، علم آنالیز داده ها به شما کمک می کند تا این کار را بدون زحمت انجام دهید.

• این علم به شما کمک می کند اطلاعات دقیقی در مورد مشتریان خود جمع آوری کنید.

داده کاوی می‌تواند به شما کمک کند داده های مشتری را از منابع متعدد جمع آوری کرده و آن ها را برای ایجاد پروفایل های آموزنده و کامل جمع آوری کنید. این می تواند دانش ارزشمندی در مورد روندها، ترجیحات، رفتارها، شباهت ها و تفاوت های مشتری به شما بدهد. این نوع اطلاعات به شما کمک می کند تا به طور کلی تجربه مشتری (customer experience) بهتری ارائه دهید و ارتباطات را در تمام نقاط تماس بهبود ببخشید.

در نهایت به شما در افزایش درآمد کمک می کند.

با دانشی که از داده کاوی به دست می آورید، می توانید زمینه های فروش بسیار شخصی سازی شده تری ایجاد کنید، کمپین دیجیتال مارکتینگ بهتری ایجاد کنید و محتوا و توصیه های محصول را بر اساس ترجیحات و رفتارهای شناخته شده مشتری تنظیم کنید.

همچنین می‌توانید روندهایی را در نحوه خرید یا پیمایش مشتریان وب سایت تان پیش‌بینی کنید، بفهمید چه چیزی آن ها را از خرید باز می دارد یا منحرف می کند، بخش های دقیقی برای مخاطب ایجاد کنید و تبلیغات متناسب را ارائه دهید. ناگفته نماند که ایجاد تغییرات بر اساس آنچه دیتا به شما می گوید، می تواند نرخ بازگشت سرمایه را به شکل قابل توجهی افزایش دهد.

تکنیک های دیتا ماینینگ

شما می توانید بدون نیاز به تحلیلگر داده در فهرست کارکنان خود، داده کاوی را شروع کنید. ما با برخی از تکنیک های اساسی شروع می کنیم، سپس به فرآیندهای تخصصی تر می پردازیم:

• استفاده از انبار داده

انبار داده به سیستم هایی اطلاق می شود که شما برای ذخیره تمام داده های کسب و کار خود استفاده می کنید. این می تواند شامل ابزارهایی مثل اکسل، سرورها و نرم افزارهای اختصاصی داده باشد. انبار داده ها ستون فقرات یک فرآیند دیتا ماینینگ قوی هستند.

• پاکسازی و آماده سازی داده ها

این مورد یک از مهم ترین تکنیک های داده کاوی است. اطلاعات ذخیره شده در انبار داده شما باید بدون تکرار و بدون خطا باشد و همچنین باید با فرمت های مختلف سازگار باشد. بالا نگه داشتن کیفیت داده ها در این علم ضروری است، در غیر این صورت در خطر روندها و الگوهای نادرست قرار خواهید گرفت.

• اتحاد در دیتا ماینینگ

اتحاد به فرآیند یافتن همبستگی و حتی علیت بین انواع مختلف داده ها اشاره دارد. به عنوان مثال، اگر مشتریان شما در یک حوزه خاص تقریباً همیشه یک محصول خاص را خریداری می کنند، ارتباط این دو می تواند به شما کمک کند تا بعداً پیشرفت های قوی تری ایجاد کنید. به این ترتیب می توانید از ترکیب data mining و اطلاعاتی که نقشه مسیر مشتری به شما می دهد، نرخ تبدیل را بالا ببرید.

• طبقه بندی داده های استخراج شده

طبقه بندی فرآیند ساده قرار دادن داده ها در دسته های مختلف بر اساس کیفیت ها و ویژگی های مشترک خاص است. چالش برانگیزترین جنبه طبقه بندی، تعیین این است که داده های خود را در کدام دسته قرار دهید.

• رگرسیون

رگرسیون یک تکنیک داده کاوی است که برای پیش بینی یک عدد - به عنوان مثال، قیمت یک کالا - بر اساس عوامل، ویژگی ها یا نقاط داده خاص استفاده می شود. به عنوان مثال، اگر می خواهید قیمت یک خانه را پیش بینی کنید، ممکن است محله، متراژ و موارد دیگر را در نظر بگیرید.

• خوشه بندی داده ها

مشابه طبقه بندی، خوشه بندی فرآیند قرار دادن آزادانه داده ها در دسته های مختلف بر اساس شباهت های آن ها است. تفاوت بین طبقه بندی و خوشه بندی در این است که طبقه بندی به شما نیاز دارد که دسته بندی ایجاد کنید، در حالی که خوشه بندی بیشتر به دنبال یافتن شباهت ها بدون توجه به دسته بندی است.

• هوش مصنوعی در data mining

هوش مصنوعی بیشتر ابزار است تا تکنیک. سیستم های AI می توانند به شما کمک کنند تا از تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی برای جمع آوری اطلاعات از مجموعه داده های بزرگ استفاده کنید و به طبقه بندی و مرتبط کردن آن ها کمک می کند.

• ماشین لرنینگ

در داده کاوی، یادگیری ماشین به فرآیند برنامه نویسی یک نرم افزار یا کامپیوتر برای پیش بینی الگوها و رفتارهای آینده اطلاق می شود، بدون اینکه صراحتاً برای این کار برنامه ریزی شده باشد. یک تحلیلگر داده می تواند از زبان های برنامه نویسی پایتون و R برای استفاده از ماشین لرنینگ در این زمینه استفاده کند.

• آموزش قواعد انجمنی (Association Rule Learning)

تکنیک یادگیری قوانین انجمنی، تکنیک اتحاد و یادگیری ماشین را با هم ترکیب می کند. اگر الگوها مدام اتفاق بیفتند، به آن «قانون انجمن» می گویند.

داده کاوی چگونه انجام می شود؟

داده کاوی ممکن است به نظر کاری باشد که فقط یک شرکت سازمانی می تواند انجام دهد، اما هر شرکتی می تواند آن را انجام دهد. البته تا زمانی که به صورت مرحله ای پیش بروید. برای این کار، توصیه می کنیم از  CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) به معنی فرآیند استاندارد بین صنعتی برای دیتا ماینینگ استفاده کنید. این فرآیند از شش مرحله تشکیل شده است:

1. درک کسب و کار (Business Understanding)

در این مرحله، وظیفه شما این است که بفهمید شرکت شما در تلاش است تا از این پروژه داده کاوی چه چیزی به دست آورد. آیا برای افزایش درآمد است؟ برای رسیدن به چشم انداز بهتر است؟ جذب استعدادهای برتر؟ یا می خواهید کمپین های بازاریابی سودآورتری ایجاد کنید؟ تا زمانی که بتوانید با تجزیه و تحلیل داده ها به پاسخ برسید، این کار می تواند هر دلیلی داشته باشد.

2. درک داده ها (Data Understanding)

در مرحله بعد، وقت آن است که مجموعه داده هایی را که برای پاسخ به سؤال خود نیاز دارید، شناسایی کنید. به عنوان مثال، اگر هدف شما افزایش درآمد است، ممکن است به تعداد فعلی مشتریان، تعداد افرادی که ریزش کرده اند و اندازه متوسط ​​معاملات نیاز داشته باشید.

داده های باکیفیت خود را جمع آوری کرده و در قالبی ذخیره کنید که بتوانید به راحتی به آن دسترسی داشته باشید. اگر به تازگی داده کاوی را شروع کرده اید، ممکن است از ابزاری به سادگی Google Sheets استفاده کنید.

3. آماده سازی داده ها (Data Preparation)

داده ها را پاکسازی کنید، موارد تکراری را حذف کنید و مطمئن شوید که کسب و کار شما را به طور دقیق نشان می دهد. برای جلوگیری از خطا، ممکن است از کمک ابزاری خاص استفاده کنید و این وظیفه را به یک نفر بسپارید. اجازه دادن به چندین نفر برای همکاری در یک مجموعه داده به طور همزمان ممکن است منجر به وجود داده های تکراری و اضافی شود.

4. مدل سازی (Modeling)

در مرحله مدل سازی، از الگوریتم ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ایجاد اتحاد، دسته بندی، رگرسیون و خوشه بندی داده های خود استفاده کنید. اگر یک تحلیلگر داده در کارکنان دارید، ممکن است از زبان های برنامه نویسی R و Python برای اجرای این تکنیک های داده کاوی استفاده کنند. آن ها همچنین ممکن است از نرم افزار دیتا ماینینگ استفاده کنند. اگر تازه شروع کرده اید، می توانید از جداول، فیلتر کردن و ابزارهای تجسم داده در نرم افزار اکسل خود استفاده کنید.

5. ارزیابی (Evaluation)

حالا وقت آن است که به نتایج نگاه کنید. آیا یافته های شما به شما کمک می کند تا به سؤالی که در مرحله اول پرسیده بودید پاسخ دهید؟ اگر نه، وقت آن رسیده است که مرحله چهار را دوباره امتحان کنید. کاملاً طبیعی است که مجبور شوید داده ها را چندین بار قبل از جمع آوری اطلاعات درست، مدل کنید.

6. گسترش (Deployment)

در آخر، باید تمام نتایج خود را در یک ارائه جمع آوری کرده و آن را به سهامداران و رؤسای اصلی ارائه دهید. این ارائه باید طی یک جلسه با اعضای اصلی شرکت توضیح داده شده و تصمیمات بعدی پس از همفکری و در نظر گرفتن داده ها گرفته می شوند.

داده کاوی در رشد کسب و کارها

ما در تیم مارکتینگ اریس معتقدیم بدون استخراج داده های موجود و آنالیز آن ها، پیش بردن یک کسب و کار عمل غیرقابل ممکن است. شما نمی توانید با چشمان بسته حرکت کنید و انتظار داشته باشید که به سلامت به مقصد برسید. داده کاوی چشمان شما در مسیر راه اندازی و رشد کسب و کار هستند. وقتی داده های لازم را در خصوص مشتریان، درآمدها و هزینه ها داشته باشید، بهتر می توانید برای انتخاب استراتژی های دیگر تصمیم بگیرید. همه چیز در نهایت برای گرفتن تصمیم درست به کار می روند.