تحلیل داده چیست و چه کاربردهایی دارد؟

امروزه با رشد تکنولوژی، علم تحلیل داده به یکی از مهم‌ترین و اساسی‌ترین ابزارهای حیاتی دنیای کسب‌وکارها تبدیل شده است. زمانی که دنیای کسب و کار از حالت سنتی به حالت دیجیتال تغییر شکل پیدا کرد، بسیاری از روش‌های بازاریابی مسنوخ و شیوه‌های جدیدی جایگزین شدند. اما دلیل این جایگزینی چه بود؟ روش‌های قدیمی بازاریابی معمولا نفر به نفر و چهره به چهره انجام می‌شدند، این روش سرعت پایین، نرخ تبدیل کم و هزینه زیادی برای کسب‌وکارها داشت برای همین روش‌های جدیدی که بهره‌مند از به‌روزترین تکنولوژی‌های روز بودند وارد گردانه رقابت شدند. یکی از این روش‌های بسیار قدرتمند که علم بازاریابی را دچار انقلابی بزرگ کرد، تحلیل داده بود.

حالا یک سوال بزرگ در ذهن صاحبان کسب و کار شکل می‌گیرد که تحلیل داده چیست و تجزیه و تحلیل داده ها به چه شکل توانایی کمک به رشد کسب و کار را دارد؟ برای پاسخ به سوال تحلیل داده چیست بصورت آکادمیک میتوان گفت به فرایند فهمیدن، پاک‌سازی و آماده سازی داده ها در جهت استخراج اطلاعات ارزشمند برای کسب و کار که در تصمیم‌گیری‌های مهم و استراتژیک و تعیین استراتژی شرکت در بخش‌های بازاریابی، پشتیبانی و فنی به کار می‌رود را تحلیل داده می‌گویند. حالا بصورت ساده‌تر، اطلاعاتی که از کانال‌های مختلف مثل نظر سنجی، مصاحبه، میزان بازدید از سایت و تحلیل رفتار جمع‌آوری می‌شود بصورت خام هستند. علم تحلیل داده این داده‌های خام را به داده‌های ارزشمند تبدیل میکند که توانایی زیر و رو کردن کسب و کار را دارد.

برای مثال شما یک سایت فروشگاهی در حوزه‌ی لوازم خانگی دارید. به تازگی هم اقدام به راه اندازی شرکتی برای سرویس و تعمیر یخچال و فریزر کرده‌اید. حالا قصد دارید که برای افرادی ایمیل بفرستید و خدمات شرکت تعمیر و سرویس خود را معرفی کنید. لحظه سرنوشت‌سازی که تحلیل داده خودنمایی می‌کند دقیقا در این بزنگاه است. اگر شما اقدام به ارسال ایمیل برای تمامی کسانی که از سایت شما دیدن کردند و به فرض خرید هم داشتند کنید، نرخ تبدیل این ایمیل‌ها به مشتری برای خدمات تعمیر و سرویس شاید عددی در حدود ۲درصد باشد. یعنی اگر برای ۱۰۰نفر ایمیل بفرستید احتمالا ۲نفر از خدمات و سرویس شما سفارش می‌دهند، اما راه حل چیست؟

تحلیل داده به شما کمک می‌کند گروهی از مخاطبین خود را که از شما یخچال خریده‌اند یا در سایت شما بیشتر از ۳صفحه مربوط به یخچال‌ها را دیدن کردند جدا کنید و ایمیل معرفی خود را برایشان ارسال کنید. در این فرایند نرخ تبدیل به بالای ۵۰درصد میرسد. حالا دلیل این رشد نرخ تبدیل چیست؟ شما اطلاعات خام را تبدیل به اطلاعات ارزشمند کردید. این کامل‌ترین و در عین حال ساده‌ترین تعریف تحلیل داده است.

نگاه آکادمیک به علم تحلیل داده

تحلیل داده در دسته‌بندی مهارت‌های سخت قرار می‌گیرد و از چند مرحله شکل می‌گیرد که عبارتند از:

• تعریف هدف

در این مرحله باید مشخص کنیم که هدف ما دسترسی به کدام گروه از مخاطبین ما هست. در مثال بالا هدف ما دسترسی به گروهی از مخاطبین بود که از ما یخچال خریداری کرده بودند یا در سایت ما به دنبال یخچالی بودند که چندین صفحه را هم بررسی کردند.

• جمع آوری داده

در این روش باید از تمامی کانال‌های مربوطه اقدام به جمع آوری اطلاعات کنیم. در این مرحله مهم نیست اطلاعات جمع آوری شده تا چه میزان با هدف ما مزتبط هستند. در این مرحله تمرکز فقط روی جمع آوری اطلاعات است.

• سازماندهی داده ها

قبل از شروع فرایند تحلیل داده ما باید داده‌هایی که پیدا کردیم را سازماندهی کنیم. برای مثال بالا ما از اطلاعاتی که از آمار وبسایت و پیج اینستاگرام شرکت استفاده می‌کنیم. به دلیل اینکه این کانال‌های جمع آوری اطلاعات از یکدیگر جدا هستند پس اطلاعات آن‌ها با ساختارهای مختلف جمع‌آوری می‌شوند. در مرحله سازماندهی باید تمامی این اطلاعات را به یک ساختار واحد قابل فهم برای سیستم‌های تحلیل داده تبدیل کنید.

• تحلیل داده

در این مرحله اطلاعات سازماندهی شده را به سیستم‌های تحلیل داده منتقل کرده و هدف را کاملا مشخص می‌کنیم. این ابزارها با توجه به هدف ما نسبت به داده‌ها از الگوریتم های تحلیل داده استفاده می‌کنند و اطلاعات خام را به اطلاعات ارزشمند استفاده تبدیل می‌کنند.

• نتیجه‌گیری و پیش‌بینی

در این مرحله با استفاده از اطلاعات ارزشمند تصمیم‌های راهبردی برای رشد و پیشرفت کسب‌وکار گرفته می‌شود.

روش های تحلیل داده

تحلیل داده چندین روش مختلف دارد که نسبت به هدف و نوع داده‌ها، می‌توانیم از مناسب‌ترین روش استفاده کنیم که عبارتند از:

• داده کاوی

داده کاوی یکی از روش‌های مرسوم تحلیل داده است. در داده کاوی از روش مختلف یادگیری ماشین، روش های آماری ، هوش مصنوعی و پایگاه داده برای کشف الگوهای موجود در شرکت‌های بزرگ استفاده می‌شود. از کاربردهای داده کاوی میتوان به شناسایی ناهنجاری‌ها که باعث کاهش دقت داده کاوی می‌شود، یادگیری عادت‌های خرید مشتریان، دسته بندی خوشه‌ای کاربران و طبقه‌بندی اطلاعات ورودی اشاره کرد.

• تحلیل متن

در این روش تمامی اطلاعاتی که قصد تحلیل آن‌ها را داریم باید متن باشند و اطلاعات ارزشمند از این متن‌ها استخراج می‌شوند.

• هوش تجاری

هوش تجاری فرایندی را پیاده سازی می‌کند تا اطلاعات ارزشمندی که به دست آمده را بصورت عملی پیاده سازی کرد و تیم یا شرکت خود را در جهت آن سازماندهی کنید. برای مثال بالا، شما ایمیلی برای گروهی از کاربران هدف خود فرستادید که شماره تماش شما برای کسب اطلاعات بیشتر در آن موجود است. پس باید تیم پشتیبانی خود را سازماندهی کنید تا بتوانند تمامی این تماس‌ها را پاسخ داده و ثبت سفارش کنند.

اما حرف آخر…

تا اینجا به تحلیل داده و کاربردهای مختلف آن در کسب و کار اشاره داشتیم و بررسی کردیم. اما اگر قصد یادگیری تحیل داده داشته باشیم باید دقیقا چه مسیری را پیش بگیریم؟ ما برای شما مجموعه‌ای بهترین دوره‌های رایگان آموزش تجزیه و تحلیل داده ها را آماده کردیم که می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید.

اگر سوالی دارید که در این مقاله به آن نپرداختیم در بخش نظرات ثبت کنید تا در سریع‌ترین زمان ممکن به سوال شما پاسخ دهم.