آنجایی که فرآیند تجزیه و تحلیل داده ‌های خام برای یافتن روندها و پاسخ به سؤالات است، تعریف تجزیه و تحلیل داده ‌ها دامنه وسیعی از این زمینه را در بر‌می‌گیرد.

فرآیند Data Analytics دارای اجزایی است که می‌تواند به ابتکارات مختلفی کمک کند.

با ترکیب این مؤلفه‌ها، ابتکار موفق در تجزیه و تحلیل داده‌ تصویر واضحی از جایی که هستید، کجا بوده‌اید و کجا باید بروید ارائه می‌کند.

تجزیه و تحلیل داده ‌ها اصطلاح گسترده‌ای است که انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل را در بر‌می‌گیرد.

هر نوع اطلاعاتی را می‌توان در معرض تکنیک‌های Data Analytics قرار داد تا بینشی به دست آورد که می‌تواند برای بهبود موارد مختلف استفاده شود.

تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده ‌ها می‌توانند روندها و معیارهایی را که در غیر این صورت در انبوه اطلاعات گم می‌شوند را نشان دهند.

سپس می‌توان از این اطلاعات برای بهینه‌سازی فرآیندها برای افزایش کارایی کسب و کار یا سیستم استفاده کرد.

با ما در این مقاله همراه باشید تا در خصوص Data Analytics اطلاعات بیشتری به دست آوریم و تعریف و روش‌های آن را مورد بررسی قرار دهیم.

 

چرا به تجزیه و تحلیل داده نیازمند هستیم؟

تجزیه و تحلیل داده ‌ها می‌تواند کمک بسیاری در زمینه تولید به وجود آورد.

شرکت‌های بازی سازی از این نوع تجزیه و تحلیل برای تنظیم برنامه‌های پاداش برای بازیکنان استفاده می‌کنند که اکثر بازیکنان را در بازی فعال نگه دارند.

شرکت‌های تولید محتوا از بسیاری از روش‌های Data Analytics استفاده می‌کنند تا شما را در کلیک کردن، تماشا کردن یا سازماندهی محتوا مشتاق نگه دارند تا مشاهده دیگری یا کلیک دیگری نیز داشته باشید.

به عنوان مثال، شرکت‌های تولیدی اغلب ماشین‌های مختلف را ثبت می‌کنند و سپس داده‌ها را برای برنامه‌ریزی بهتر بارها، تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ماشین‌ها به حداکثر ظرفیت، نزدیک‌تر عمل کنند.

Data Analytics امری بسیار مهم است، زیرا به کسب و کارها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهینه کنند.

 

تحزیه و تحلیل داده

 

پیاده‌سازی آن در مدل کسب‌وکار به این معنی است که شرکت‌ها می‌توانند با شناسایی راه‌های کارآمدتر انجام کسب‌وکار و با ذخیره‌سازی مقادیر زیاد داده، به کاهش هزینه‌ها کمک کنند.

همچنین یک شرکت می‌تواند از تجزیه و تحلیل داده ‌ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر و کمک به تجزیه و تحلیل روندها و رضایت مشتری استفاده کند و می‌تواند در نهایت منجر به محصولات و خدمات جدید و بهتر شود.

 

مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها

داده‌ها این پتانسیل را دارند که ارزش زیادی برای کسب و کارها فراهم کنند، اما برای باز کردن این ارزش، به جزء تجزیه و تحلیل نیاز دارید.

تکنیک‌های تجزیه و تحلیل به کسب و کارها امکان دسترسی به راه‌حل‌هایی را می‌دهد که می‌تواند به کسب و کارها در بهبود عملکردشان کمک کند.

چنین راه‌حلی می‌تواند به شما کمک کند تا دانش خود را از مشتریان، کمپین‌های تبلیغاتی، بودجه و موارد دیگر بهبود بخشید.

همان‌طور که اهمیت تجزیه و تحلیل داده ‌ها در دنیای تجارت افزایش می‌یابد، درک شما از نحوه اجرای آن بسیار مهم می‌شود. برخی از مزایای تجزیه و تحلیل داده ‌ها عبارت است از:

 

بهبود تصمیم‌گیری

شرکت‌ها می‌توانند از بینش‌هایی که از Data Analytics به دست می‌آورند برای اطلاع‌رسانی تصمیمات خود استفاده کنند که منجر به نتایج بهتر می‌شود.

تجزیه و تحلیل داده ‌ها بسیاری از حدس و گمان‌های مربوط به برنامه‌ریزی کمپین‌های بازاریابی، انتخاب محتوا برای ایجاد و توسعه محصولات و موارد دیگر را حذف می‌کند.

چنین امری به شما دید ۳۶۰ درجه‌ای از مشتریانتان می‌دهد، به این معنی که آن‌ها را به طور کامل‌تری درک می‌کنید و به این امکان را به وجود می‌آورد که نیازهای آن‌ها را بهتر برآورده کنید.

به علاوه، با فناوری مدرن Data Analytics، می‌توانید به طور مداوم داده‌های جدید را جمع‎آوری و تجزیه و تحلیل کنید تا درک خود را با تغییر شرایط به روز کنید.

 

انواع روش تجزیه و تحلیل داده بر اساس میزان پیچیدگی

 

بازاریابی موثرتر

هنگامی که مخاطبان خود را بهتر درک کنید، می‌توانید به طور موثرتری برای آن‌ها بازاریابی کنید.

همچنین تجزیه و تحلیل داده ‌ها به شما بینش مفیدی در مورد نحوه عملکرد شرکت می‌دهد تا بتوانید برای نتایج بهینه قوانین خود را بهبود ببخشید.

به طور مثال با استفاده از ابزار Lotame Campaign Analytics، می‌توانید اطلاعات لازم در خصوص اینکه کدام بخش‌ها، مخاطب را بیشتر با یک کمپین در تعامل می‌سازد، به دست آورید.

همچنین می‌توانید از این اطلاعات برای تنظیم معیارهای هدف‌یابی خود به صورت دستی یا از طریق اتوماسیون استفاده کنید، یا از آن برای توسعه پیام‌های مختلف و خلاقانه برای بخش‌های شرکت یا سازمان خود استفاده کنید.

در نهایت بهبود هدف‌گذاری شما منجر به تبدیل بیشتر و ضایعات تبلیغاتی کمتر می‌شود.

 

خدمات بهتر به مشتریان

تجزیه و تحلیل داده ‌ها بینش بیشتری در مورد مشتریان خود به شما ارائه می دهد و به شما این امکان را می دهد که خدمات مشتری را مطابق با نیازهای آنها تنظیم کنید، شخصی سازی بیشتری ارائه دهید و روابط قوی تری با آنها ایجاد کنید.

داده‌های شما می‌تواند اطلاعاتی را درباره ترجیحات ارتباطی مشتریان، علایق، نگرانی‌هایشان و موارد دیگر نشان دهد. داشتن یک مکان مرکزی برای این داده ها همچنین تضمین می کند که کل تیم خدمات مشتری شما و همچنین تیم های فروش و بازاریابی شما در یک صفحه هستند.

 

عملیات کارآمدتر

تجزیه و تحلیل داده می‌تواند به شما در ساده‌سازی فرآیندها، صرفه‌جویی در هزینه و افزایش سود شما کمک کند.

هنگامی که درک بهتری از خواسته‌های مخاطبان خود داشته باشید، زمان کمتری را برای ایجاد تبلیغات و محتوایی که با علایق مخاطبانتان مطابقت ندارد، تلف می‌کنید.

چنین موردی به معنای هدر رفتن پول کمتر و همچنین نتایج بهبود یافته از کمپین‌ها و استراتژی‌های محتوای خوب است.

تحلیل داده‌ها علاوه بر کاهش هزینه‌ها، می‌تواند درآمد شما را از طریق افزایش تبدیل، درآمد تبلیغات یا اشتراک نیز افزایش دهد.

 

تجزیه و تحلیل داده با ابزارهای مختلف

 

چه بینش‌هایی را می‌تواند از Data Analytics به دست آورید؟

با جمع‌آوری انواع داده‌ها از منابع متعدد، می‌توانید بینش‌هایی در مورد مخاطبان و کمپین‌های خود به دست آورید که به شما کمک می‌کند تا هدف خود را بهبود بخشیده و رفتار مشتری را در آینده بهتر پیش‌بینی کنید.

یکی از انواع داده‌های ارزشمند، اطلاعات مربوط به رفتارهای مشتریان است. چنین موردی به داده‌هایی در مورد اقدامات خاصی که کاربر انجام می‌دهد، اشاره دارد.

به عنوان مثال، آن‌ها ممکن است روی تبلیغ خاصی کلیک کنند، خریدی انجام دهند، در مورد یک مقاله خبری نظر دهند یا یک پست از رسانه‌های اجتماعی را دوست داشته باشند.

این مورد و انواع دیگر داده‌ها می‌توانند اطلاعاتی را در مورد تمایلات مشتریان مانند ابراز علاقه یا پیشنهاد به فعالیت‌ها، محصولات، مارک‌ها و موضوعات مختلف نشان دهند.

مشتری ممکن است با ثبت نام در لیست ایمیل شما به برند شما ابراز علاقه کند.

همچنین ممکن است به طور غیرمستقیم به موضوعی با مطالعه در مورد آن، در وب سایت شما ابراز علاقه کنند.

همچنین ممکن است با کلیک بر روی یکی از تبلیغات شما، نسبت به محصولی ابراز علاقه کند.

برخی دیگر از منابع بالقوه داده‌ها، تمایلات مشتری شامل پاسخ‌های نظرسنجی، لایک‌های رسانه‌های اجتماعی و بازدیدهای ویدیویی است.

با ترکیب این داده‌ها با اطلاعات مربوط به جمعیت‌شناسی مشتریان فعلی خود و تجزیه و تحلیل داده، می‌توانید بینش‌های لازم در مورد مشتریانی که به احتمال زیاد به برند، محتوا یا محصولات شما علاقه‌مند هستند، به دست آورید.

اطلاعات جمعیت‌شناختی شامل اطلاعاتی در مورد سن، جنسیت، درآمد، وضعیت تاهل و ویژگی‌های مختلف مشتریان است.

برای مثال، ممکن است از طریق Data Analytics متوجه شوید که افراد بین ۱۸ تا ۳۵ سال بیشترین احتمال خرید محصول شما را دارند.

همچنین ممکن است متوجه شوید که افراد متاهل بیشتر مخاطبان وب‌سایت شما را تشکیل می‌دهند.

با هدف قرار دادن چندین ویژگی، می‌توانید مخاطبان خاص‌تری را ایجاد کنید که احتمال زیادی برای تبدیل شدن به مشتری دائمی دارند.

سپس می توانید از این اطلاعات برای پیش‌بینی رفتار انواع مختلف کاربران استفاده کنید و تبلیغات و محتوای خود را به طور موثرتری هدف قرار دهید.

 

مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل داده

 

فناوری‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها

Data Analytics امر جدیدی نیست. امروزه حجم رو به رشد داده‌ها و فناوری‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل به این معنی است که شما می‌توانید اطلاعات عمیق‌تری را با سرعت بیشتری دریافت کنید.

بینش‌هایی که داده‌های کلان و فناوری‌های مدرن ممکن می‌سازند، بسیار دقیق‌تر هستند. علاوه بر استفاده از داده‌ها برای اطلاع از تصمیمات آینده، می‌توانید از داده‌های فعلی نیز برای تصمیم‌گیری فوری استفاده کنید.

برخی از فناوری‌هایی که تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن را بسیار قدرتمند می‌کنند، عبارت است از:

 

یادگیری ماشینی

هوش مصنوعی (AI) زمینه توسعه و استفاده از سیستم‌های کامپیوتری است که می‌تواند هوش انسانی را برای انجام وظایف شبیه‌سازی کند.

یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که برای تجزیه و تحلیل داده بسیار مهم است و شامل الگوریتم‌هایی است که می‌توانند به تنهایی یاد بگیرند.

یادگیری ماشینی برنامه‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را دریافت کرده و آن‌ها را برای پیش‌بینی نتایج تحلیل کنند.

این امر بدون اینکه کسی به‌صراحت سیستم را برای رسیدن به آن نتیجه برنامه‌نویسی کند، انجام می‌شود.

از این طریق می‌توانید الگوریتم یادگیری ماشینی را روی نمونه کوچکی از داده‌ها آموزش دهید و درنتیجه آن سیستم با جمع‌آوری داده‌های بیشتر به یادگیری ادامه می‌دهد و با گذشت زمان دقیق‌تر می‌شود.

 

مدیریت داده‌ها

قبل از اینکه بتوانید داده ها را تجزیه و تحلیل کنید، باید رویه‌هایی برای مدیریت جریان داده‌ها در داخل و خارج از سیستم خود و سازماندهی داده‌های خود داشته باشید.

همچنین باید این اطمینان را حاصل کنید که داده‌های شما با کیفیت هستند و آن‌ها را در پلتفرم مدیریت داده مرکزی (DMP) جمع‌آوری می‌کنید، جایی که در صورت نیاز برای استفاده، در دسترس سریع است.

ایجاد برنامه مدیریت داده می‌تواند به این اطمینان شما را برساند که سازمان شما در مورد نحوه سازماندهی و مدیریت داده‌ها در مسیر درست در حال حرکت است.

 

داده کاوی

اصطلاح داده کاوی به فرآیند مرتب‌سازی مقادیر زیادی داده برای شناسایی الگوها و کشف روابط بین نقاط داده اشاره دارد.

چنین موردی به شما امکان می‌دهد که مجموعه داده‌های بزرگ را غربال کنید و بفهمید چه چیزی مرتبط است و چه چیزی غیرمرتبط.

سپس می‌توانید از این اطلاعات برای انجام تحلیل و اطلاع‌رسانی تصمیمات خود استفاده کنید.

فناوری‌های داده کاوی به شما این امکان را می‌دهد که وظایف مربوطه را فوق‌العاده سریع انجام دهید.

 

استفاده از روش‌های آماری در تجزیه و تحلیل داده‌ها

 

Data Analytics پیش‌بینی کننده

فناوری تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده نیز به شما کمک می‌کند تا داده‌های تاریخی را برای پیش‌بینی نتایج آینده و احتمال وقوع نتایج مختلف تجزیه و تحلیل کنید.

این فناوری‌ها معمولاً از الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. پیش‌بینی‌های دقیق‌تر به این معنی است که کسب‌وکارها می‌توانند تصمیم‌های بهتری گرفته و در مسیر موفقیت قرار بگیرند.

این روش به آن‌ها اجازه می‌دهد که نیازها و نگرانی‌های مشتریان خود و روندهای آینده را پیش بینی کنند و از سایر رقبا جلوتر بمانند.

 

تجزیه و تحلیل داده در مقابل علم داده

Data Analytics و علم داده ارتباط نزدیکی یا یکدیگر دارند. تجزیه و تحلیل داده ‌ها جزئی از علم داده است که برای درک اینکه داده‌های یک سازمان چگونه به نظر می‌رسد، استفاده می‌شود.

به طور کلی، خروجی Data Analytics، گزارش‌ها هستند. علم داده، خروجی تجزیه و تحلیل را برای مطالعه و حل مسائل شامل می‌شود.

تفاوت بین Data Analytics و علم داده اغلب به عنوان یکی از مقیاس‌های زمانی دیده می‌شود.

Data Analytics وضعیت فعلی یا تاریخی را توصیف می‌کند، در حالی که علم داده از این داده‌ها برای پیش بینی  یا درک آینده استفاده می‌کند.

 

تجزیه و تحلیل داده در مقابل تجزیه و تحلیل کسب و کار

تجزیه و تحلیل کسب و کار زیرمجموعه دیگری از تجزیه و تحلیل داده ‌ها است.

تجزیه و تحلیل کسب و کار از تکنیک‌های Data Analytics، از جمله داده کاوی، تجزیه و تحلیل آماری، و مدل‌سازی پیش بینی، برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده می‌کند.

گارتنر تجزیه و تحلیل کسب و کار را اینگونه تعریف می‌کند: “راه‌حل‌هایی که برای ساخت مدل‌های تحلیل و شبیه‌سازی، برای ایجاد سناریوها، درک واقعیت‌ها و پیش‌بینی وضعیت آینده، استفاده می‌شوند.”

 

Data Analytics در مقابل تحزیه و تحلیل کسب و کار

 

انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها

چهار نوع Data Analytics وجود دارد که در ادامه مورد بحث قرار گرفته است:

 

تجزیه و تحلیل توصیفی

چه اتفاقی افتاده و در حال حاضر چه اتفاقی می‌افتد؟ تجزیه و تحلیل توصیفی از داده‌های تاریخی و فعلی، از منابع متعدد برای توصیف وضعیت فعلی با شناسایی روندها و الگوها استفاده می‎کند.

در تجزیه و تحلیل کسب و کار، حوزه هوش تجاری (BI) بسیار مطرح است.

 

تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی از داده‌ها برای کشف عوامل یا دلایل عملکرد گذشته استفاده می‌کند.

 

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده

احتمال دارد در آینده چه اتفاقی بیفتد؟ تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، تکنیک‌هایی مانند مدل‌سازی آماری، پیش‌بینی و یادگیری ماشینی را در خروجی تجزیه و تحلیل تشریحی و تشخیصی برای پیش‌بینی نتایج آتی به کار می‌برد.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده اغلب نوعی “تحلیل پیشرفته” در نظر گرفته می‌شود و اغلب به یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق بستگی دارد.

 

تجزیه و تحلیل تجویزی

چه کاری باید انجام دهیم؟ تجزیه و تحلیل تجویزی نوعی از تجزیه و تحلیل پیشرفته است که شامل استفاده از آزمایش و تکنیک‌های دیگر برای ایجاد راه‌حل‌های خاص است که نتایج مطلوبی را نیز ارائه می دهد.

در تجارت، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از یادگیری ماشین، قوانین تجاری و الگوریتم‌ها استفاده می‌کند.

 

تجزیه و تحلیل داده ‌ها چگونه در تجارت مورد استفاده قرار می‌گیرد؟

Data Analytics در تجارت برای کمک به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تحقیقات بازار، تحقیقات محصول، موقعیت‌یابی، بررسی مشتریان، تجزیه و تحلیل احساسات، یا هر موضوع دیگری که داده‌ها برای آن وجود دارد، تجزیه و تحلیل داده بینش‌هایی را ارائه می‌دهد که سازمان‌ها برای انتخاب صحیح به آن‌ها نیاز دارند.

امروزه تجزیه و تحلیل داده برای کسب‌وکارها بسیار مهم است، زیرا انتخاب‌های مبتنی بر داده تنها راه برای اطمینان واقعی در تصمیم‌گیری‌های تجاری هستند.

برخی از کسب‌وکارهای موفق ممکن است به صورت پیش‌فرض ایجاد شوند، اما تقریباً همه انتخاب های تجاری موفق مبتنی بر داده‌ها هستند.

 

یک متخصص Data Analytics

 

چگونه تجزیه و تحلیل داده ‌ها را برای سازمان خود کارآمدتر کنیم

می‌دانید که هدف اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها، اتخاذ تصمیم‌های تجاری است که توسط داده‌ها پشتیبانی می‌شوند، پس چرا اجازه می‌دهید این فرآیند آنقدر طولانی شود که بینش‌ها تا زمانی که آن‌ها را دریافت می‌کنید، قدیمی شوند؟

روش‌های سنتی Data Analytics زمان‌بر هستند، تا جایی که با گذشت زمان از ارزش آن‌ها کاسته می‌شود. به همین دلیل است که امروزه Web Data Integration را ایجاد شده است.

یکپارچه‌سازی داده‌های وب تمامی مراحل تجزیه و تحلیل داده را به صورت خودکار انجام می‌دهد و به شما امکان می‌دهد تا زمانی که داده‌ها تازه هستند، بینش‌هایی جدید از داده‌ها دریافت کنید.

به‌جای اطلاعات منسوخ شده به‌عنوان پایه‌ای برای تصمیم‌گیری‌های مهم تجاری‌، می‌توانید از اطلاعات آماری داده‌ها، به سرعت استفاده کنید.

یکپارچه‌سازی داده‌های وب نه تنها سریع‌تر از تجزیه و تحلیل داده های به روش سنتی هستند، بلکه دقیق‎تر و قابل اعتمادتر نیز هستند.

یکپارچه‌سازی داده‌های وب به جای استفاده از قوانین دستی کدگذاری شده برای استخراج داده‌های وب، دارای کنترل کیفی داخلی نیز هستند، بنابراین داده‌ها همیشه کامل، دقیق و قابل اعتماد خواهند بود.

با حذف فرآیندهای ناکارآمد، تجزیه و تحلیل داده ‌ها را برای سازمان خود کارآمدتر کنید. اطلاعات بینش داده را در چند دقیقه به جای ساعت، روز، هفته یا ماه دریافت کنید.