با گسترش داده های سنتی برای دربرگرفتن داده های بزرگ، داده های ساخت یافته و داده های بدون ساختار مانند رسانه های اجتماعی، لاگ‌ های مرورگر با داده های حسگر و استفاده از تحلیل شناسی متن و دیگر ابزارها، شرکت ها در حال حاضر قادر به درک بهتر مشتریان خود و رفتار و اولویت‌های آن‌ها هستند.
هدف بزرگ، در بسیاری از موارد، ایجاد مدل‌های پیش بینانه است. بسیاری از خرده فروشان بزرگ از جمله زنجیره مواد غذایی، ارایه دهندگان خدمات مخابراتی و بانک‌های سرمایه‌گذاری شکلی از تحلیل شناسی پیش بینانه را به کار می‌گیرند تا در شرایط رقابتی پرش‌های رو به جلو داشته باشند.
به یاد بیاورید مدل پیش بینی کننده بارداری فروشگاه خرده فروشی آمریکایی Target، هشدار می‌دهد احتمالا کسی که ترکیب خاصی از 25 محصول را خریداری کرده است، باردار است. علوم اجتماعی نشان داده است که بیشتر مردم تصمیم گیری خرید خود را بر اساس عادت می‌گیرند نه بر اساس انتخاب؛ به ویژه برای محصولات فروخته شده توسط Target. هنگامی که شخصی از یک سوپر مارکت بازدید می کند، انواع مختلف و وزن آن‌ها را ارزیابی نمی‌کند؛ بلکه معمولا آنچه را که همیشه استفاده می‌کند، خرید می‌کند.برای اطلاع از قیمت دیجیتال مارکتینگ بر مبنای هوش مصنوعی کلیک کنید.
گاهی اوقات ممکن است تحت تأثیر محصول جدیدی که ارایه شده است قرار بگیرد، اما معمولا چیزی را که همیشه خریداری می‌کرده است، خرید می‌کند. با این حال، دوره‌های کوتاه مدتی در زندگی فرد وجود دارد که روال‌ها و عادات قدیمی را کنار می‌گذارد و رفتار خریدش در حالت تغییر است. بارداری یکی از آن دوره‌ها است. در واقع Target در لحظه آگاه است تا بتواند رفتار خرید را بقاپد، زمانی که تولد یک کودک نزدیک است، زمانی که پدر و مادر خسته و دستپاچه شده‌اند. آن‌ها همچنین می‌دانند که زمان بندی بسیار مهم است. زمانی که نوزاد متولد شده است، تأمین پدر و مادر به عنوان مشتری خیلی دیر است، زیرا دقیقه‌ای که کودک متولد می‌شود، در واقع تولد بخشی از رکورد عمومی می‌شود و پدر و مادر سیلی از پیشنهادها و مشوق‌های مرتبط با مجموعه محصولات کودک را دریافت می‌کنند.
پس آنچه که Target و بسیاری از شرکت های بزرگ دیگر انجام می‌دهند، ایجاد یک مدل پیش بینانه برای شناسایی بارداری قبل از هر کس دیگری است؛ از جمله، نمونه ذکر شده درباره پدر عصبانی یک دختر 15 ساله.

هدف قرار دادن و درک بهتر مشتریان

با بررسی داده ها، Target قادر به تشخیص یک الگو یا مجموعه ای از رفتارهای خرید است که به لحاظ آماری احتمال می‌دهند فرد باردار باشد. مواردی مانند تغییر گرایش به سوی محصولات بدون عطر، خرید یک کیف دستی بزرگ برای حمل پوشک و متعلقات کودک، ویتامین های خاص و مکمل ها و لباس‌های زنان و زایمان، باعث تحریک مدل پیش بینانه می‌شود و اجازه می‌دهد Target ( هدف ) محصولات مربوط به نوزاد را به مادر پیشنهاد کند. اگر یک مادر باردار محصولات مرتبط با نوزاد را در دراز مدت تا زمان تولد دریافت کند، به ویژه اگر آن‌ها در میان سایر پیشنهادها به صورت تصادفی و نه هدف گذاری شده قرار داده باشند، او به احتمال زیاد از فروشگاه بازدید می‌کند و از کوپن برای خرید محصولات استفاده خواهد کرد. هنگامی که در فروشگاه حاضر شود، با احتمال بیشتری به خرید موارد دیگر نیز مبادرت می ورزد.
زمانی که برخی از جزئیات برنامه تحليل Target ( هدف ) توسط چارلز داهیک روزنامه نگار نیویورک تایمز فاش شد، ( هدف )  Target سرزنش‌های زیادی دریافت کرد. اما حقیقت این است که بیشتر خرده فروشان بزرگ این کار را انجام می‌دهند.رابین هوش اولین شرکت دیجیتال مارکتینگ برمبنای هوش مصنوعی برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید.
شاید در سال 2002 که Target  ( هدف )  تازه کار خود را آغاز کرد، خیلی از فروشگاه‌ های رقیب این کار را انجام می‌دادند. اگر مشتریان از یک معامله بهتر، شرایط بهتر، محصولات ارزان‌تر یا پیشنهادهای تخفیف در مواردی که می‌خواهند و نیاز دارند، بهره مند شوند، مطمئنا یک چیز خوب، هم برای مشتری و هم برای کسب و کار است.

هدف قرار دادن و درک بهتر مشتریان

به گفته مک کینزی، خرده فروشان مایل به استفاده از تحلیل شناسی داده های بزرگ برای افزایش سود های حاشیه‌ای تا 60 درصد هستند. در صنایعی که روی سود های حاشیه‌ای ناچیز کار می‌کنند، تحلیل شناسی داده های بزرگ، مزیت بزرگی است.
به یاد داشته باشید شرکت مخابراتی، با استفاده از تحلیل شناسی داده های بزرگ برای ایجاد یک مدل پیش بینانه، قادر به درو کردن مزایای تجاری بزرگ از داده های خود برای کمک به پیش بینی بهتر و مدیریت ریزش مشتری شدند. در صنعت مخابرات، ریزش یک مسأله جدی است، چون بیشتر مردم به دنبال بهترین گوشی‌های تلفن، دایما بين ارایه دهندگان مختلف در حال جابه جایی هستند.
طبعا، این شرکت می‌خواست وفاداری مشتریان خود و آنچه را که می‌تواند برای جلوگیری از رویگردانی آن‌ها انجام دهد، درک کند.با استفاده از خدمات دیجیتال مارکتینگ برمبنای هوش مصنوعی شرکت رابین هوش می‌توانید به کسب و کار خود رونق بخشید.
آن‌ها می‌دانستند که داده های عظیمی را در اختیار دارند و می‌توانند تحلیل را روی برخی از آن داده ها اجرا کنند، اما هرگز این موضوع را در نظر نگرفتند که چگونه مردم با یکدیگر حرف می‌زدند. برای مثال نمی‌دانستند که مشتریان آن‌ها عمدتا از تماس های داخلی یا خارجی استفاده می‌کنند. آن‌ها نمی‌دانستند. مشتریان در طول روز چه میزان مکالمه دارند. با کاوش داده ها و استفاده از تحلیل شناسی، دریافتند که یک الگوی خاص تماس، بسیار بیشتر از بقیه شکل می‌گیرد.
این اطلاعات برای یک شرکت مخابراتی حکم طلا دارد، چرا که تمام شرکت‌های مخابراتی در حال تلاش برای جذب مشتریان از یکدیگر و حفضا آن‌ها هستند. اما آن‌ها واقعا نمی‌دانند آیا نوع خاصی از مشتریان وجود دارند که بیشتر از انواع دیگر مایل به جدایی از شرکت فعلی خود هستند. تحلیل داده ثابت کرد که این نوع از مشتریان وجود دارند و آن‌ها قادر به شناسایی آن دسته از مشتریان هستند که شرکت فعلی خود را به احتمال زیاد ترک می‌کنند؛ پس آن‌ها می‌توانند این بخش از بازار را با پیشنهادهای خاص هدف گذاری کنند.
از طريق تحليل داده های ساخت یافته سنتی، البته به شیوه‌ای متفاوت، آن‌ها قادر به استخراج بینش های تجاری قابل توجه بودند که ریزش را کاهش می‌دهند و موجب افزایش سود می‌شوند.

سازمان های خدمات مالی از داده های استخراج شده از تعاملات مشتری برای برش زنی و قطعه بندی کاربران خود به بخش های کوچک‌تر استفاده می‌کنند. این فرآیند، نهادهای مالی را برای ایجاد پیشنهادهای به شدت مرتبط و پیچیده توانمند می‌سازد. اگر می‌خواهید برای تبلیغ کسب وکارتان در شبکه های اجتماعی از رقبایتان پیشی بگیرید روی ارتباط سریع با سلبریتی ها کلیک کنید.
شرکت های بیمه نیز از تحلیل شناسی داده ها برای درک بهتر مشتریان خود و ارایه راه‌حل های بیمه مناسب‌تر بر اساس رفتار مشتری واقعی استفاده می‌کنند. مانند همه بخش‌ها، بیمه نیز همیشه به دنبال فرصت‌هایی است که در شرایط رقابتی باقی بماند.
سایت های مقایسه قیمت، ماهیت بیمه را تغییر داده‌اند و آن‌ها باید پرسش های هوشمند را راجع به پایگاه مشتری خود طراحی کنند. درک بازار و انواع مردمی که به دنبال بیمه هستند (نه فقط درک محصولات خود) منجر به مجموعه داده های جدید و نوآوری محصول می‌شود. به عنوان مثال، رانندگان جوان می‌توانند با داشتن یک جعبه سیاه مجهز (یا با استفاده از یک برنامه تلفن هوشمند) که رانندگی آن‌ها را پایش و تخصص و توانایی فردی آن‌ها را ارزیابی می‌کند، هزینه حق بیمه خود را کاهش دهند، یعنی به گونه‌ای که پرداخت حق بیمه فقط مبتنی بر فرضیات مربوط به سن نباشد.

شرکت‌ های بیمه همچنین از تحلیل شناسی داده های بزرگ استفاده می‌کنند برای دیدن این که کدام یک از بیمه های خانگی می‌تواند بلافاصله پرداخت شود و کدام یک نیاز به اعتبارسنجی شخص و بازدید از محل توسط یک عامل پایشی دارند.
کسب و کار مبتنی بر وب در حال توسعه محصولات اطلاعاتی هستند که ترکیبی از داده های جمع آوری شده از مشتریان، برای ارایه توصیه‌های جذاب تر و برنامه های تخفیف کوپنی موفق‌تر هستند. نهادهای تبلیغاتی و بازاریابی نیز در حال پیگیری رسانه های اجتماعی برای درک پاسخ دهی به کمپین های تبلیغات و دیگر رسانه های تبلیغاتی هستند.
هتل ها نیز از تحلیل برای درک بهتر مشتریان خود و چگونگی بهبود خدمات خود استفاده می‌کنند. من با تعدادی از هتل های زنجیرهای همکاری داشته‌ام که می‌خواهند از نظر سنجی های داخلی سنتی که پر هزینه و پرسش برانگیز هستند، فاصله بگیرند و به استفاده از رسانه های اجتماعی برای تحلیل آنچه که مردم در مورد هتل می‌گویند و ارسال می‌کنند، روی بیاورند.
با اجرای تحلیل احساسات در پست های Facebook توییت ها و غیره و نظرات ارسال شده در TripAdvisor و استفاده از آن علاوه بر داده‌های موجود، هتل‌ها به اطلاعات بسیار قابل اطمینان‌تری دست می‌یابند که می‌توانند با توجه به آن‌ها اقدام کنند.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌ی تحلیل داده کلیک کنید.

هدف قرار دادن و درک بهتر مشتریان