ການຕະຫຼາດຖານຂໍ້ມູນກ່ຽວຂ້ອງກັບການເກັບກໍາ, ເກັບຮັກສາ, ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນລູກຄ້າເພື່ອສ້າງຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດປະສິດທິພາບຫຼາຍ. ດ້ວຍການຂະຫຍາຍຕົວຂອງແພລະຕະຟອມດິຈິຕອລແລະຈຸດປະຕິສໍາພັນຂອງລູກຄ້າ, ທຸລະກິດໃນປັດຈຸບັນສາມາດເຂົ້າເຖິງປະລິມານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ, ຕັ້ງແຕ່ປະຫວັດການຊື້ໄປຫາຮູບແບບການຊອກຫາອອນໄລນ໌. ຂໍ້ມູນນີ້ໃຊ້ເປັນພື້ນຖານສໍາລັບການຄາດຄະເນພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າແລະຄວາມມັກ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການວິເຄາະຕ່າງໆ – ເຊັ່ນ: ການແບ່ງສ່ວນ, ການແບ່ງກຸ່ມ, ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ – ບໍລິສັດສາມາດກໍານົດແນວໂນ້ມແລະຮູບແບບໃນພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າ. ຄວາມເຂົ້າໃຈເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ນັກກາລະຕະຫຼາດຍ້າຍອອກໄປຈາກວິທີການຫນຶ່ງຂະຫນາດທີ່ເຫມາະສົມແລະແທນທີ່ຈະອອກແບບການໂຄສະນາການຕະຫຼາດທີ່ກໍາຫນົດເອງທີ່ດຶງດູດລູກຄ້າສະເພາະ.
ປະເພດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຄາດເດົາຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າ ບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນໃນກ
ເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ທຸລະກິດອີງໃສ່ທັງຂໍ້ມູນທຸລະກໍາແລະພຶດຕິກໍາ. ນີ້ແມ່ນການເບິ່ງທີ່ໃກ້ຊິດຢູ່ໃນປະເພດຂອງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້:
- ຂໍ້ມູນທຸລະກໍາ : ນີ້ປະກອບມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການຊື້ຂອງລູກຄ້າ, ຄວາມຖີ່, ຈໍານວນເງິນທີ່ໃຊ້, ແລະຄວາມມັກຂອງຜະລິດຕະພັນ. ຂໍ້ມູນທຸລະກໍາໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈໂດຍກົງກ່ຽວກັບນິໄສການຊື້ຂອງລູກຄ້າ.
- ຂໍ້ມູນພຶດຕິກຳ : ຂໍ້ມູນພຶດຕິກຳຕິດຕາມການພົວພັນຂອງລູກຄ້າກັບຍີ່ຫໍ້ຜ່ານຊ່ອງທາງຕ່າງໆ. ມັນປະກອບມີການເຂົ້າຊົມເວັບໄຊທ໌, ການຄລິກ, ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນຫນ້າເວັບຕ່າງໆ, ແລະການຕອບສະຫນອງຕໍ່ການໂຄສະນາດິຈິຕອນຫຼືອີເມວ. ຂໍ້ມູນປະເພດນີ້ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວ ລາຍຊື່ອີເມວຂອງປະເທດ າມສົນໃຈຂອງລູກຄ້າ ແລະພຶດຕິກໍາທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນອະນາຄົດ.
- ຂໍ້ມູນປະຊາກອນ : ຂໍ້ມູນປະຊາກອນເຊັ່ນ: ອາຍຸ, ເພດ, ສະຖານທີ່, ແລະລະດັບລາຍຮັບໃຫ້ຂໍ້ມູນພື້ນຖານແຕ່ສໍາຄັນເພື່ອແບ່ງກຸ່ມລູກຄ້າ ແລະຄາດຄະເນຄວາມມັກຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ລູກຄ້າທີ່ມີອາຍຸຕໍ່າກວ່າອາດມີທ່າອ່ຽງຕໍ່ກັບການແກ້ໄຂທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີ, ໃນຂະນະທີ່ລູກຄ້າເກົ່າອາດຈະມັກວິທີການສື່ສານແບບດັ້ງເດີມ.
- Psychographic Data : ນີ້ປະກອບມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການດໍາລົງຊີວິດຂອງລູກຄ້າ, ຄຸນຄ່າ, ແລະຄວາມສົນໃຈ. Psychographics ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ທາງເລືອກຂອງລູກຄ້ານອກເຫນືອຈາກປະຊາກອນແລະຂໍ້ມູນການເຮັດທຸລະກໍາ.
ເຕັກນິກການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາໃນການຕະຫຼາດຖານຂໍ້ມູນ
ເມື່ອຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນໄດ້ຖືກລວບລວມ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາເພື່ອຄາດຄະເນພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າໃນອະນາຄົດ. ການສ້າງແບບຈໍາ ບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນໃນກ ລອງການຄາດເດົາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທາງສະຖິຕິ ແລະເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບໃນອະນາຄົດ. ບາງເຕັກນິກການຄາດເດົາທົ່ວໄປປະກອບມີ:
- ການວິເຄາະການຖົດຖອຍ : ເຕັກນິກນີ້ຊ່ວຍກໍານົດຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແປທີ່ຂຶ້ນກັບ (ຕົວຢ່າງ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຊື້) ແລະຫນຶ່ງຫຼືຫຼາຍຕົວແປເອກະລາດ (ຕົວຢ່າງ, ອາຍຸ, ລາຍໄດ້, ຫຼືການຊື້ທີ່ຜ່ານມາ).
- ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ : ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃ ຄວາມເຂົ້າໃຈການຕະຫຼາດຖານຂໍ້ມູນ ຈທໍາລາຍຂະບວນການການຕັດສິນໃຈທີ່ຊັບຊ້ອນອອກເປັນກົດລະບຽບງ່າຍດາຍ, ເຂົ້າໃຈໄດ້. ເຕັກນິກນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການແບ່ງສ່ວນຂອງລູກຄ້າ, ຍ້ອນວ່າມັນຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດເຂົ້າໃຈປັດໃຈທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ການຕັດສິນໃຈຊື້ຂອງລູກຄ້າ.
- ເຄືອຂ່າຍ neural : ໄດ້ຮັບການດົນໃຈຈາກສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ເຄືອຂ່າຍ neural ໃຊ້ຊັ້ນຂໍ້ມູນເຊື່ອມຕໍ່ກັນເພື່ອຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະເຮັດການຄາດເດົາ. ເຕັກນິກນີ້ມັກຈະຖືກໃຊ້ໃນແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາທີ່ກ້າວຫນ້າແລະສາມາດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າ.
- ການກັ່ນຕອງຮ່ວມມື : ຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປໃນລະບົບ ໃນການຕະຫຼາດຖານຂໍ້ມູນ ການແນະນໍາ, ການກັ່ນຕອງຮ່ວມມືວິເຄາະຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນລູກຄ້າເພື່ອແນະນໍາຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການທີ່ລູກຄ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັນໄດ້ມັກຫຼືຊື້. ເຕັກນິກນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນການຕັ້ງຄ່າ e-commerce.
ຜົນປະໂຫຍດຂອງການຄາດເດົາຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າ
ໂດຍການໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າ, ທຸລະກິດສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍຢ່າງ:
1. ການໂຄສະນາການຕະຫຼາດສ່ວນບຸກຄົນ ບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນໃນກ
ດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ໄດ້ຮັບຈາກຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ, ທຸລະກິດສາມາດສ້າງແຄມເປນກາລະຕະຫຼາດແບບ hyper-targeted ທີ່ເວົ້າໂດຍກົງກັບຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມປາຖະຫນາຂອງລູກຄ້າສ່ວນບຸກຄົນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ຮ້ານຄ້າປີກເສື້ອຜ້າອາດຈະສົ່ງໂປຣໂມຊັນທີ່ປັບແຕ່ງໂດຍອີງຕາມປະຫວັດການຊື້ຜ່ານມາຂອງລູກຄ້າ ຫຼືພຶດຕິກໍາການຊອກຫາ.
2. ການຮັກສາລູກຄ້າເພີ່ມຂຶ້ນ
ໂດຍການເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ລູກຄ້າມີມູນຄ່າຢ່າງແທ້ຈິງ, ທຸລະກິດສາມາດເພີ່ມຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າແລະປັບປຸງອັດຕາການເກັບຮັກສາໄວ້. ການສະເຫນີຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າເພີ່ມຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຊື້ຄືນ.
3. ການສະເຫນີຜະລິດຕະພັນທີ່ດີທີ່ສຸດ
ຂໍ້ມູນເຈາະເລິກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນຍັງຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດປັບປຸງການສະເຫນີຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາ. ໂດຍການກໍານົດທ່າອ່ຽງແລະຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການໃນອະນາຄົດ, ທຸລະກິດ ຂໍ້ມູນປະເທດຫວຽດນາມ ສາມາ ໃນການຕະຫຼາດຖານຂໍ້ມູນ ບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນໃນກ ດປັບສາຍຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາເພື່ອໃຫ້ກົງກັບຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າທີ່ດີກວ່າ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຂົາຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ພັດທະນາຂອງຜູ້ຊົມເປົ້າຫມາຍຂອງພວກເຂົາ.
4. ປັບປຸງການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນ
ການວິເຄາະການຄາດເດົາເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດຈັດສັນຊັບພະຍາກອນການຕະຫຼາດໄດ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ໂດຍການເຂົ້າໃຈວ່າລູກຄ້າສ່ວນໃຫຍ່ຈະຕອບສະຫນອງຕໍ່ແຄມເປນສະເພາະ, ບໍລິສັດສາມາດຊີ້ນໍາຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຂົາຕໍ່ລູກຄ້າທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງ, ຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອແລະຜົນຕອບແທນສູງສຸດຂອງການລົງທຶນ.