كيفية تصميم عملية تحليل بيانات B2C فعالة

تمكن عملية تحليل البيانات الإنتاجية فرق التسويق من قياس أدائها بشكل صحيح ، سواء الحالي أو التاريخي ، بالإضافة إلى عمل تنبؤات موثوقة وتحسين الاستراتيجيات وفقًا لذلك.

لقد كان هذا عاملاً رئيسيًا في نجاح أفضل العلامات التجارية B2C مثل Amazon و Netflix و Walmart. مع استمرار المستهلكين في استكشاف السبل الرقمية لتلبية احتياجاتهم اليومية ، يدرك المسؤولون التنفيذيون للتسويق في B2C في جميع الصناعات أهمية تحليل البيانات لتقديم تجارب عالية الجودة للعملاء وتعزيز عائد الاستثمار.

سيناقش هذا الدليل أهمية وجود إعداد لتحليل البيانات ، بالإضافة إلى إرشادك خلال عملية تصميمه وتنفيذه في شركتك.

صعود تعقيد رحلة العميل

تأتي الحاجة إلى إعداد تحليل بيانات شامل من التعقيد المتزايد باستمرار لرحلة العميل وتوقعات العملاء بشأن تجربة مخصصة.

في الواقع ، يرى 71٪ من العملاء التفاعلات الشخصية كمعيار ، بينما يشعر 76٪ بالإحباط عندما لا يحصلون عليها. العلامات التجارية التي تفشل في التخصيص تخاطر بفقدان 38٪ من عملائها ، وفقًا لدراسة أجرتها مؤسسة Gartner. دعنا نكسرها أكثر.

في الولايات المتحدة وأجزاء كثيرة من أوروبا ، يمكن للأسرة العادية الوصول إلى ما لا يقل عن 7 أجهزة متصلة ، يمكن استخدام الكثير منها للتفاعل مع العلامات التجارية من خلال البحث والبريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي ، من بين أشياء أخرى. في حين أن هذا يوفر لشركات B2C فرصًا للوصول إلى المزيد من العملاء ، إلا أنه يجعل التسويق والمبيعات أكثر صعوبة واستهلاكًا للوقت.

من مرحلة الاكتشاف إلى التحويل ، يقطع العميل شوطًا طويلاً ، وعادةً ما يبلغ متوسط ​​ثماني نقاط اتصال. تخيل أن 92٪ من العملاء يزورون المتاجر عبر الإنترنت دون نية مبدئية لإجراء عملية شراء. في الواقع ، يزور 25٪ من هؤلاء العملاء لمقارنة أسعار وميزات المنافسين ، بينما يزور 45٪ لمعرفة المزيد عن منتجات وخدمات معينة. تستمر أنشطة التسويق حتى خارج المتجر عبر الإنترنت - على وسائل التواصل الاجتماعي ومواقع المقارنة ومحركات البحث والأنظمة الأساسية الأخرى. حتى بعد اكتمال عملية الشراء ، تستمر رحلة العميل ، ويتوق هؤلاء الأشخاص إلى التوصيات والعروض الشخصية.

ومع ذلك ، فإن التسويق للعملاء عبر نقاط اتصال متعددة يأخذ ويولد كميات هائلة من البيانات. تحتوي هذه البيانات على معلومات حول سلوكيات المستهلك في مراحل مختلفة من رحلة التحويل ، واحتياجاتهم الفريدة ، وكيفية إنشاء عروض مخصصة من شأنها أن تروق لهم على الأرجح.

قد تكون معالجة كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة مستهلكة للوقت ومكلفة وعرضة للخطأ. غالبًا ما ينتهي الأمر بالشركات ببيانات منعزلة ومنخفضة الجودة ، مما يقلل من جودة الخبرات التي تقدمها لعملائها. وهذا بدوره يؤدي إلى خسارة حوالي 4.7 تريليون دولار من مبيعات المستهلكين العالمية.

لكسر الحلقة ، تحتاج الشركات إلى الاستفادة من التقنيات الحديثة وممارسات إدارة البيانات.

العمليات القائمة على البيانات: إمكانية الوصول إلى البيانات والبيانات النظيفة

في ندوة عبر الإنترنت بواسطة InfoTrust and Forrester ، قال كبير المحللين ريتشارد جويس: "ستؤدي زيادة إمكانية الوصول إلى البيانات بنسبة 10٪ فقط إلى تحقيق دخل صافٍ إضافي يزيد عن 65 مليون دولار لشركة نموذجية من شركات Fortune 1000".

تتعلق إمكانية الوصول إلى البيانات بجعل البيانات متاحة للاستخدام داخل المؤسسة. وهذا يعني أن الأشخاص من مختلف الإدارات ولديهم خبرات مختلفة في معالجة البيانات يعرفون أين وكيف يمكنهم الوصول إلى البيانات أو طلبها والحصول عليها في حالة قابلة للاستخدام.

تعد إمكانية الوصول إلى البيانات النظيفة أحد الجوانب الأساسية لشركة B2C القائمة على البيانات. إنه يمكّن الإدارات التي تواجه العملاء من الاستفادة من الرؤى المهمة للمهمة ، مما يؤدي إلى تحويلات أعلى وزيادة صافي الربح ، كما هو مذكور أعلاه. تشمل الفوائد العديدة لإمكانية الوصول إلى البيانات أيضًا ما يلي.

تحسين صنع القرار

عندما يمكن الوصول إلى البيانات واستخدامها من قبل المديرين التنفيذيين من مختلف الإدارات ، يكون من السهل على كل قائد فهم أداء الأعمال العام للشركة وكيف تساهم أنشطة فريقهم في تحقيق الهدف النهائي.

هذه المعلومات ضرورية لمساعدتهم على اتخاذ القرارات وتنفيذ الاستراتيجيات التي تؤدي إلى نتائج إيجابية مع تقريب الشركة من أهدافها. من المهم التأكيد على أنه لا ينبغي أبدًا تجاهل جودة البيانات المستخدمة في صنع القرار.

وفقًا لـ Gartner ، تخسر الشركات ما معدله 15 مليون دولار سنويًا بسبب القرارات التي تستند إلى بيانات منخفضة الجودة.

تعرف على كيفية قياس جودة البيانات وتحسينها

جودة البيانات المحسنة

تعتبر الصوامع السبب الرئيسي في انخفاض جودة البيانات في الشركات. عندما يتم عزل البيانات في أقسام مختلفة ، لا بد أن تحدث التكرارات وعدم الاتساق ، ويصبح من الصعب بناء رؤية شاملة لعملاء الشركة وشركائها ومنتجاتها. وفقًا لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، يمكن أن تؤدي البيانات منخفضة الجودة إلى خسارة الشركة من 15٪ إلى 25٪ من إيراداتها.

ومع ذلك ، عندما يصبح الوصول إلى البيانات ، يتغير الوضع. تحصل الفرق على بيانات أكثر حداثة ، ويتم التخلص من المعلومات المكررة وغير المتسقة ، ويتم إنشاء رؤى أفضل ، وتحقق الشركة المزيد من الأرباح.

تخصيص ميزانية أكثر فعالية

عندما يكون لديك وصول إلى البيانات المنظمة بشكل صحيح ، يصبح من الممكن تحديد القنوات والاستراتيجيات التي تحقق أفضل النتائج. ستسمح لك معرفة ذلك بتبرير كل حساب وتخصيص المزيد من الميزانية للمناطق عالية الأداء.

تجربة عملاء أفضل

يمكّن التلقيح المتبادل لبيانات المستهلك بين الفرق التي تواجه العملاء مختلف الإدارات من الحصول على رؤى أعمق حول كيفية تصرف العملاء واحتياجاتهم الفريدة في كل خطوة من خطوات رحلتهم. هذا مفيد في إنشاء محتوى تمكين المبيعات وإنشاء عروض مخصصة وإنشاء علاقات أفضل مع العملاء.

تصميم عملية تحليل البيانات لشركات B2C

تتضمن تحليلات البيانات ست مراحل رئيسية ، يشار إليها على نطاق واسع بدورة حياة تحليلات البيانات.

سيناقش هذا القسم كيفية بناء عملية تحليلات B2C باستخدام المراحل المختلفة لدورة حياة تحليلات البيانات.

الاكتشاف والتحضير

تركز مرحلة الاكتشاف على احتياجات عملك أكثر من التركيز على البيانات نفسها. هنا ، ستحتاج إلى تحديد أهداف واضحة لفريقك ووضع إستراتيجية حول كيفية تحقيق ذلك. ستحتاج إلى فحص الاتجاهات في مجال عملك وإجراء تقييم للموارد المتاحة ومتطلبات التكنولوجيا.

بعد ذلك ، ستحدد مصادر بيانات شركتك والقصة التي تريد أن ترويها بياناتك. تمر هذه البيانات عادةً من خلال اختبار فرضية ، حيث تقوم بحل احتياجات عملك بناءً على سيناريوهات السوق الحالية.

بعد مرحلة الاكتشاف ، تبدأ مرحلة الإعداد. هنا ، ينتقل التركيز من أهداف العمل إلى متطلبات البيانات. يتضمن إعداد البيانات التقاط ومعالجة وتنظيف بيانات الأعمال الواردة من المصادر الداخلية والخارجية. يمكن أن تكون البيانات المجمعة منظمة (لها أنماط محددة) أو شبه منظمة أو غير منظمة.

كعلامة تجارية B2C ، قد تشمل مصادر البيانات الخاصة بك Amazon Advertising و Facebook Ads و Shopify.

نموذج التخطيط والبناء

الآن بعد أن التقطت البيانات التي تحتاجها ، ستكون الخطوة التالية هي تحميل البيانات وتحويلها. هذا ما تدور حوله مرحلة تخطيط النموذج.

هناك العديد من الأساليب التي يمكنك استخدامها لتحميل بياناتك في وضع الحماية للتحليلات. النوعان الرئيسيان هما:

1. الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL): يستخرج هذا الإجراء البيانات ويحولها باستخدام قواعد العمل المحددة مسبقًا قبل تحميلها في آلية تحديد الصلاحيات.
2. الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT): هنا ، تقوم بتحميل البيانات الأولية في صندوق الحماية وتحويل البيانات بعد ذلك.

اقرأ دليل المبتدئين لدينا لعمليات ETL

يمكن تصفية البيانات المتسخة أو إزالتها بالكامل في هذه المرحلة. تتضمن الأساليب الأخرى التي قد تستخدمها تجميع البيانات وتكاملها وتنقيتها.

تتضمن مرحلة البناء تطوير مجموعات البيانات لأغراض التدريب والإنتاج. هنا ، ستعتمد على تقنيات مثل أشجار القرار ، والانحدار اللوجستي ، والشبكات العصبية. تغطي هذه المرحلة أيضًا تنفيذ النموذج المصمم ، ويتم تحديد طبيعة بيئة التنفيذ وإعدادها بحيث يكون من الأسهل توسيعها إذا كانت هناك حاجة إلى بيئة أكثر قوة.

نتائج الاتصال

تتضمن هذه المرحلة جعل نتائج تنفيذ النموذج الخاص بك معروفة لأصحاب المصلحة داخل الشركة. سيقوم أصحاب المصلحة بفحص تقريرك لتحديد ما إذا كان يفي بمعايير العمل المنصوص عليها في مرحلة الاكتشاف. يتضمن ذلك تحديد النتائج الهامة من التحليل ، وقياس أهداف العمل المرتبطة بالنتائج ، وإنشاء ملخص سهل الفهم لأصحاب المصلحة في الشركة.

التفعيل

تتضمن هذه المرحلة نقل البيانات من الصندوق الرمل وتنفيذ النموذج في بيئة واقعية. تتم مراقبة البيانات وتحليلها باستمرار لضمان إرجاع النماذج التي تم إنشاؤها إلى النتائج المتوقعة. يمكنك دائمًا العودة لإجراء تعديلات إذا لم تكن النتائج كما هو متوقع.

أتمتة تحليل البيانات مع Improvado

يمكن أن يكون إنشاء خطوط أنابيب البيانات وإدارتها يدويًا عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتستهلك موارد كثيرة ومعرضة للخطأ ، خاصة بالنسبة للشركات على مستوى المؤسسة التي تحتوي على بيتابايت من البيانات.

في المتوسط ​​، يقضي مهندسو البيانات في الشركات على مستوى المؤسسات 40٪ من يوم عملهم في إصلاح البيانات السيئة وخطوط أنابيب البيانات المعطلة.

تزداد الطبيعة المعرضة للخطأ في ETL اليدوي سوءًا بسبب الوتيرة البطيئة التي يكتشف بها مهندسو البيانات الحوادث داخل خط الأنابيب. وفقًا لـ Wakefield ، يستغرق المهندسون أربع ساعات في المتوسط ​​لاكتشاف الأخطاء وحوالي تسع ساعات لإصلاحها.

وهذا يؤدي إلى تكرار حدوث بيانات سيئة ، والتي بدورها تؤثر على 26٪ من إيرادات هذه الشركات. للحد من خطر البيانات السيئة ، تحتاج الشركات إلى الاستفادة من منصات ETL الآلية مثل Improvado.

إن الارتجال هو عبارة عن نظام أساسي لبيانات الإيرادات يعمل على أتمتة تحليلات التسويق متعدد القنوات وإعداد التقارير على نطاق واسع. تعمل المنصة على أتمتة المجالات الحاسمة لدورة حياة تحليلات البيانات الخاصة بشركتك (التجميع والتحويل والتطهير) ، وتقديم بيانات نظيفة وجاهزة للتحليل إلى المستودع الذي تريده أو ذكاء الأعمال أو التحليلات أو أداة التصور.

يوفر هذا ما يصل إلى 90٪ من وقت إعداد التقارير ، ويمنحك مزيدًا من التحكم في بيانات شركتك ، ويعزز عائد الاستثمار في النهاية.

التقدم في المنحنى

مع ازدياد تعقيد المشهد الاستهلاكي يومًا بعد يوم ، واصلت المنظمات التي تعتمد على البيانات البقاء في الصدارة من خلال تعزيز مجموعة التحليلات الخاصة بها من خلال منصات الإيرادات متعددة القنوات الآلية وترك ETL اليدوي وراءها.

يمكّنهم ذلك من مركزية البيانات الموجودة ، وتوسيع نطاقها باستخدام مصادر البيانات الجديدة ، والتركيز على الكشف عن الرؤى المؤثرة والموجهة نحو النمو.

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيف يمكن أن يساعد برنامج الارتجال في إنشاء عملية تحليل بيانات قوية وقابلة للتطوير لشركتك ، فلا تتردد في التواصل معنا. سنكون سعداء للمساعدة!