کمپانی‌ها و کسب و کارهای مختلف، روز به روز بزرگ‌تر می‌شوند و هم‌زمان تعداد مشتریان‌شان هم افزایش پیدا می‌کند. به این ترتیب، دنبال کردن فعالیت‌ها و همچنین خواسته‌های مشتریان سخت و دشوار می‌شود. اگر ابزاری داشته باشیم که بتوانیم الگوهای رفتاری مشتریان را بشناسیم و تصمیم‌گیری‌های خود را بر اساس این الگوها انجام دهیم، به طور قطع شاهد افزایش موفقیتمان خواهیم بود.
تحلیل و بررسی این حجم از داده توسط انسان تقریباً غیرممکن است. اینجاست که پلتفرم‌های تحلیل مشتریان (Customer Analytics) به ما کمک می‌کنند. اما تحلیل مشتریان چیست و دقیقاً چگونه کار می‌کند؟ و مهم‌تر این که چرا اهمیت دارد؟ در این مقاله سعی می‌کنیم تا به پاسخ این سوالات بپردازیم.
تحلیل مشتریان چیست؟
به پروسه‌ی دریافت، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های مشتریان با هدف حفظ مشتریان فعلی و جذب مشتریان جدید، تحلیل مشتریان یا (Customer Analytics) گفته می‌شود. داده‌های مشتریان می‌تواند از طریق کانال‌های ارتباطی مختلف که مشتری از طریق آن‌ها با برند تعامل دارد، جمع آوری شود. پلتفرم‌ها و نرم‌افزارهای زیادی در این زمینه وجود دارند که می‌توانند داده‌های تمامی مشتریان را جمع آوری کنند و آن‌ها را به آمار و ارقامی تبدیل کنند که بتوان از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌ها و تعیین استراتژی استفاده کرد. پلتفرم داده مشتریان دیپین نیز یکی از همین پلتفرم‌ها محسوب می‌شود.
کمپانی‌ها با استفاده از نتایج تحلیل داده‌های مشتریان می‌توانند تغییرات مثبتی در نحوه بازاریابی، توسعه محصول و از همه مهم‌تر، میزان فروش به وجود آورند. با استفاده از تکنیک‌های مختلف تحلیل مشتریان، کسب و کارها قادر خواهند بود تا تجربه یکتا و دلخواهی به مشتریان خود ارائه دهند. ارائه یک تجربه شخصی‌سازی‌شده (Personalized) از فاکتورهای اصلی و تعیین کننده حفظ مشتری است.
چرا تحلیل مشتریان اهمیت دارد؟
کمپانی‌ها در موارد بسیار زیادی به دیتای مشتریان نیاز دارند؛ مواردی مانند قیمت گذاری، نحوه تبلیغات و مدیریت. بدون داشتن معلومات لازم از نحوه رفتار مشتریان، نمی‌توانند استراتژی‌های موثری برای کمپانی خود تعیین کنند.
با استفاده از تحلیل مشتریان، می‌توان به دو هدف مهم رسید که هر کدام اهمیت ویژه‌ای برای کسب و کارها دارند:
- جذب مشتری جدید: تحلیل رفتار مشتریان فعلی، به شما کمک می‌کند تا متوجه شوید که چه گروه یا گروه‌هایی از افراد، می‌توانند مشتری شما باشند. به این ترتیب، سیاست‌های بازاریابی و استراتژی‌های فروش خود را به گونه‌ای تنظیم می‌کنید که همین گروه‌ها را هدف قرار دهند. هدف قرار دادن گروه‌های خاص در بازاریابی، ضمن کاهش هزینه‌های آن، نرخ تبدیل (conversion ratio) را نیز افزایش می‌دهد.
- حفظ مشتریان فعلی: با تحلیل داده مشتریان، شما می‌توانید بهتر خواسته‌ها و نیازهای آن‌ها را درک کنید. سپس بر اساس این خواسته‌ها، تجربه‌ای خاص برایشان رقم می‌زنید و به این ترتیب، ریسک از دست دادن مشتری، تا حد بسیار زیادی کاهش می‌یابد.
تحلیل مشتریان چگونه کار می‌کند؟
تحلیل مشتریان سه مرحله اصلی دارد:
- جمع آوری دیتا
- اعتبارسنجی دیتا
- تحلیل دیتا
۱. جمع آوری دیتا
مشتریان می‌توانند از طریق کانال‌های ارتباطی مختلف با برند ارتباط داشته باشند. بهترین نوع جمع آوری دیتا، نوعی است که تمامی داده‌ها را از تمامی این کانال‌های ارتباطی جمع آوری کند. کانال‌های ارتباطی می‌تواند شامل موارد زیر باشد:
- وبسایت و اپلیکیشن: تمامی داده‌های رفتاری کاربران در وبسایت و اپلیکیشن جمع آوری می‌شود. فرقی هم نمی‌کند که کاربر از چه نوع دستگاهی (لپتاپ، تبلت، موبایل و غیره) استفاده کند.
- شبکه‌های اجتماعی: شبکه‌های اجتماعی هم یکی از کانال بسیار مهم ارتباطی میان برند و مشتریان هستند. از طریق شبکه‌های اجتماعی شما می‌توانید اطلاعات فردی بیشتری از کاربران به دست بیاورید و نظرات و علاقه‌مندی‌های آن‌ها را بدانید.
- بازخورد مشتریان: این مورد یکی از مستقیم‌ترین انواع جمع آوری داده مشتریان است. یعنی جایی که کمپانی بعد از فروش محصول یا خدمت خود به مشتری از وی نظرخواهی می‌کند و می‌خواهد که نظراتش را در مورد ابعاد مختلف محصول بداند و بفهمد که رضایتش تا چه حد است و دلایل رضایت یا عدم رضایت احتمالی‌اش چیست.
۲. اعتبار سنجی دیتا
یکی از مهم‌ترین مراحل در تحلیل مشتریان، اعتبارسنجی داده‌های جمع شده است. بدون اعتبارسنجی صحیح، تحلیل دیتا می‌تواند بی‌ثمر باشد.
در هر کمپانی و کسب و کار، باید یک مکانسیم دقیق برای اعتبارسنجی دیتاها وجود داشته باشد. ضمن این که باید اطمینان حاصل شود که دیتاها کامل هستند و هیچ نقصی در آن وجود ندارد. پلتفرم‌های معروف و معتبر، با شرح کامل پروسه و ارائه مدارک کافی، به شما اطمینان می‌دهند که دیتای جمع آوری شده، بدون اشکال است.
۳. تحلیل دیتا
با استفاده از دیتای به دست آمده، می‌توان رفتار مشتریان را تحلیل کرد و آن‌ها در دسته‌بندی‌های مختلفی قرار دارد. به طور مثال شما می‌توانید مشتریان را بر اساس سن، شغل، جنسیت، وضعیت تاهل، مکان زندگی و مواردی از این قبیل، دسته‌بندی کنید و تلاش کنید که میان این ویژگی‌ها و الگوهای رفتاری‌شان، ارتباطی برقرار کنید.
البته تحلیل داده‌ها و پیدا کردن ارتباط معنادار بین آن‌ها، هیچگاه کار ساده‌ای نیست و به همین خاطر، در بیشتر موارد در این مرحله از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) استفاده می‌شود. با استفاده از این فناوری‌ها، می‌توانید الگوهای پنهان در حجم عظیمی از دیتا را بیابید.
انواع مختلف تحلیل مشتریان
تحلیل داده‌های مشتریان می‌تواند به چند صورت مختلف و با اهداف متفاوتی انجام شود. در این قسمت، به معرفی چند نوع معروف و پرکاربردِ تحلیل مشتریان می‌پردازیم:
- تحلیل توصیفی: این نوع تحلیل، تا حدی زیادی صرفاً به دیتا وابسته است و همانطور که از نامش پیداست، بیشتر هدف توصیفی دارد. مثلاً این که کاربران بیشتر چه ویژگی‌هایی دارند و به کدام صفحات سر زده‌اند و چه محصولاتی را بیش از بقیه خریداری کرده‌اند. خارج کردن این آمارها در ذیل تحلیل توصیفی قرار می‌گیرد.
- تحلیل تشخیصی: در این نوع تحلیل بیشتر به دنبال پاسخ به سوالاتی هستیم که در مورد نحوه رفتار کاربران وجود دارد. مثلاً این که چرا کاربران به فلان صفحه یا محصول بیشتر اقبال نشان داده‌اند یا بر عکس، چرا به صفحه دیگری که خیلی برایمان مهم بوده، علاقه‌ای نشان نداده‌اند.
- تحلیل پیشگویانه: تحلیل پیشگویانه یا پیش‌بینی‌کننده، تلاش می‌کند تا با بررسی الگوهای رفتاری کاربران و همچنین الگوهای عملکردی خود کسب و کار، عملکرد کسب و کار را در آینده پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها با استفاده از مدل‌سازی‌های آماری انجام می‌شوند و طبعاً هیچکدام به طور قطعی و صد درصد رخ نخواهند داد. اما هر چه داده‌های ما بیشتر باشد و تحلیل به صورت دقیق‌تری انجام شود، می‌توان امیدوار بود که پیش‌بینی انجام شده به واقعیت نزدیک‌تر است.
در پایان باید بار دیگر تأکید کرد که امروزه دیتا نقش بسیار مهمی را در کسب و کارها ایفا می‌کند. موفق‌ترین کسب وکارها آن‌هایی هستند که نقش دیتا را جدی می‌گیرند و به این وسیله، از رقبای خود پیش می‌افتند. در مقابل آن‌هایی که اعتنایی به دیتا و اهمیت آن ندارند، از رقابت حذف می‌شوند.