تا 55 درصد از داده‌های جمع آوری شده توسط شرکت‌ها برای تجزیه و تحلیل استفاده نمی‌شود. این بخش بزرگی از بینش‌هایی است که شرکت‌ها از دست می‌دهند. در این بخش از آموزش‌های، نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها و همچنین چرایی ضروری بودن آن را خواهید آموخت. همچنین خواهید فهمید که از کدام تکنیک‌ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها برای انواع مختلف داده‌ها استفاده کنید.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند تمیز کردن، تجزیه و تحلیل، تفسیر و تجسم داده‌ها با هدف کشف بینش‌های ارزشمند و اتخاذ تصمیمات تجاری هوشمندانه است. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌های کسب و کار استفاده می‌شود و به تسهیل فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک می‌کند. اغلب اصطلاح تجزیه و تحلیل داده ها را در تجارت می‌شنوید، که علم یا رشته‌ای است که کل فرآیند مدیریت داده را در بر می‌گیرد.

تجزیه و تحلیل داده‌ها نه تنها شامل خود تجزیه و تحلیل داده ها می‌شود، بلکه شامل جمع‌آوری داده‌ها، سازماندهی، ذخیره‌سازی، و ابزارها و تکنیک‌های مورد استفاده برای بینش عمیق در داده‌ها، و همچنین آنهایی است که برای برقراری ارتباط با نتایج استفاده می‌شود. به عنوان مثال، ابزار تجسم داده‌ها. از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل داده ها بر فرآیند تبدیل داده‌های خام به آمار، اطلاعات و توضیحات مفید متمرکز است.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

به طور خلاصه، داده‌های تجزیه و تحلیل شده بینش‌هایی را نشان می‌دهد که به شما می‌گوید کجا باید تلاش خود را متمرکز کنید. داده‌ها همه جا هستند: در صفحات گسترده، خط لوله فروش شما، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعــی، نظرسنجی‌های رضایت مشتری، بلیط‌های پشتیبانــی مشتری و موارد دیگر. در عصر اطلاعات مدرن ما، با سرعت چشمگیری ایجاد می‌شود و زمانــی که داده‌ها به درستی تجزیه و تحلیل شوند، می‌تواند با ارزش‌ترین دارایــی یک شرکت باشد.

این می‌تواند به کسب و کارها کمک کند تا جنبه‌های خاص محصولات و خدمات خود و همچنین تصویر کلــی برند و تجربه مشتری خود را بهبود بخشند. برای مثال، تیم‌های محصول اغلب بازخورد مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بفهمند مشتریان چگونه با محصولشان تعامل دارند، از چه چیزی نا امید شده‌اند، و دوست دارند کدام ویژگی‌های جدیدی را ببینند. سپس، آنها این بینش را به بهبودهای UX، ویژگی‌های جدید و عملکردهای پیشرفته ترجمه می‌کنند. از طریق تجزیه و تحلیل داده ها، شما همچنین می‌توانید نقاط ضعف و قوت رقابت خود را شناسایــی کنید و فرصت‌های بهبود را کشف کنید.

6 تکنیک برتر تجزیه و تحلیل داده‌ ها

تعدادی از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده مفید وجود دارد که می‌توانید از آنها برای کشف بینش در همه انواع داده‌ها و روندهای تحلیل داده‌های نوظهور استفاده کنید که می‌تواند به شما کمک کند از رقبای خود جلوتر بیافتید.

انواع تحلیل داده‌ها

• تجزیه و تحلیل متن
• تحلیل توصیفــی
• تحلیل استنباطــی
• آنالیز تشخیصــی
• تجزیه و تحلیل پیش‌بینــی
• تجزیه و تحلیل تجویزی

1. تجزیه و تحلیل متن

تجزیه و تحلیل متن یا متن کاوی، از یادگیری ماشینــی با پردازش زبان طبیعی (NLP) برای سازماندهی داده‌های متنی بدون ساختار استفاده می‌کند تا بتوان آن‌ها را برای بینش‌های ارزشمند به درستی تجزیه و تحلیل کرد. تجزیه و تحلیل متن شکلی از تحلیل کیفی است که به چیزی بیش از آمار و مقادیر عددی مربوط می شود.

با تبدیل زبان انسان به داده های قابل خواندن توسط ماشین، ابزارهای تجزیه و تحلیل متن می توانند متن را بر اساس موضوع مرتب کنند، کلمات کلیدی را استخراج کنند و برای احساسات و قصد بخوانند. به عنوان داده‌های خاص و اغلب ذهنی به ما می‌گوید “چه اتفاقی می‌افتد”. دیدگاه‌های عمیق‌تر و هدفمندتری در مورد اینکه چرا ممکن است اتفاقی بیفتد، یا چرا اتفاقی افتاده است، ارائه می‌کند.

برای مثال می توانید از تجزیه و تحلیل متن برای شناسایی موضوعات در بازخورد مشتری استفاده کنید و بفهمید که کدام جنبه از برند شما برای مشتریان شما مهم است.

تحلیل احساسات یکی دیگر از روش‌های تحلیل متن است که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و مرتب‌سازی آن‌ها به صورت مثبت، منفی یا خنثی استفاده می‌شود تا دانش عمیقی در مورد احساس مشتریان نسبت به هر جنبه کسب کند.

این تحلیلگر احساسات را در زیر امتحان کنید تا ایده ای از نحوه عملکرد تحلیل متن بدست آورید:
با متن خودت تست کن
همه چیز عالی کار می کرد اما ناگهان پیام هایی با نام کاربری متفاوت ظاهر شد. من نمی خواهم مشتریانم فکر کنند که من هک شده ام. لطفا کمک کنید.
نتایج
برچسب اعتماد
منفی 98.1%

2. تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل داده های توصیفی “چه اتفاقی افتاده؟” را ارائه می دهد. هنگام تجزیه و تحلیل داده های کمی این ابتدایی ترین و رایج ترین شکل تجزیه و تحلیل داده است که به توصیف، خلاصه کردن و شناسایی الگوها از طریق محاسبات داده های موجود، مانند میانگین، میانه، حالت، درصد، فراوانی و دامنه مربوط می شود.

تحلیل توصیفی معمولاً مبنایی است که تحلیل داده های دیگر از آن آغاز می شود. بدون شک برای تولید مواردی مانند گزارش درآمد و داشبورد KPI بسیار مفید است. با این حال، از آنجایی که فقط به تجزیه و تحلیل آماری و اعداد مطلق می پردازد، نمی تواند دلیل یا انگیزه ای برای چرایی و چگونگی توسعه آن اعداد ارائه دهد.

3. تحلیل استنباطی

تحلیل استنباطی درباره «چه اتفاقی افتاده؟» تعمیم یا فرضیه می‌دهد. با مقایسه آمار از گروه های کل جمعیت: جمعیت یک کو

متداول ترین روش ها برای انجام آمار استنباطی، آزمون فرضیه ها و تئوری های تخمین است.

تحلیل استنباطی به طور گسترده در تحقیقات بازار برای مقایسه دو متغیر در تلاش برای رسیدن به نتیجه استفاده می شود: برای مثال، پولی که توسط مشتریان زن در مقابل مردان یا در بین گروه های سنی مختلف خرج می شود. یا می توان از آن برای بررسی یک مجموعه نمونه از جامعه در تلاش برای برون یابی اطلاعات در مورد کل جمعیت استفاده کرد. در این مورد لازم است که برای نمونه ای نماینده از جامعه به درستی محاسبه شود.

4. آنالیز تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی که به عنوان تجزیه و تحلیل علت ریشه نیز شناخته می شود، با هدف پاسخ به “چرا “X” اتفاق افتاد؟ از بینش‌های حاصل از تجزیه و تحلیل آماری استفاده می‌کند تا با شناسایی الگوها یا انحرافات در داده‌ها، علت یا دلیل پشت آمار را درک کند تا به دلیل آن پاسخ دهد.

تجزیه و تحلیل تشخیصی می تواند برای درک رفتار مشتری مفید باشد، به عنوان مثال، دریابید که کدام کمپین های بازاریابی واقعاً فروش را افزایش می دهند. یا فرض کنید متوجه کاهش ناگهانی شکایات مشتریان شده اید: چرا این اتفاق افتاد؟

شاید کارمند خاصی را اخراج کردید یا کارمند جدیدی را استخدام کردید. شاید یک رابط آنلاین جدید داشته باشید یا ویژگی محصول خاصی را اضافه کرده باشید. تجزیه و تحلیل تشخیصی می تواند به محاسبه همبستگی بین این علل احتمالی و نقاط داده موجود کمک کند.

5. تجزیه و تحلیل پیش بینی

تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های شناخته شده برای فرضیه‌سازی رویدادهای آینده استفاده می‌کند. مربوط به “آنچه که احتمال دارد اتفاق بیفتد” است. که در تجزیه و تحلیل فروش استفاده می شود، اغلب داده های جمعیت شناختی و داده های خرید را با سایر نقاط داده ترکیب می کند تا اقدامات مشتریان را پیش بینی کند.

به عنوان مثال، با تغییر جمعیت شناسی یک منطقه خاص، این امر بر توانایی برخی مشاغل برای وجود در آنجا تأثیر می گذارد. یا با افزایش حقوق یک مشتری خاص، از نظر تئوری، آنها می توانند محصولات بیشتری از شما بخرند.

اغلب حدس و گمان های برون سنجی زیادی در تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده وجود دارد، اما هر چه نقاط داده ای بیشتری در مورد یک مشتری خاص یا جمعیتی داشته باشید، احتمالاً پیش بینی دقیق تر خواهد بود.

6. تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی پیشرفته ترین شکل تجزیه و تحلیل است، زیرا تمام داده ها و تجزیه و تحلیل های شما را با هم ترکیب می کند، سپس نسخه ای مدل را به دست می دهد: چه اقدامی باید انجام شود. تجزیه و تحلیل تجویزی برای تجزیه و تحلیل سناریوهای متعدد، پیش بینی نتیجه هر یک و تصمیم گیری بهترین اقدام بر اساس یافته ها کار می کند.

هوش مصنوعی نمونه ای از تجزیه و تحلیل تجویزی است که در لبه برش تجزیه و تحلیل داده ها قرار دارد. هوش مصنوعی امکان تجزیه و تحلیل تجویزی را فراهم می‌کند که می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را دریافت و تجزیه کند و به طور مؤثر نحوه استفاده از اطلاعات و تصمیم‌گیری آگاهانه خود را آموزش دهد.

هوش مصنوعی به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز داشت که اجرای آن را برای مشاغل دشوار می کرد. با این حال، با ظهور ابزارهای پیشرفته تر تجزیه و تحلیل داده ها، گزینه های هیجان انگیز زیادی در دسترس هستند.

موارد استفاده تجزیه و تحلیل داده ها

می توان گفت که تجزیه و تحلیل داده ها حداقل به حدود 5000 سال قبل از سرشماری جمعیت سومری برمی گردد، اما تا همین اواخر بیشتر به داده های کمی مربوط می شد. با این حال، با ابزارهای پیشرفته و کامپیوتری، کسب‌وکارها اکنون می‌توانند داده‌های کیفی را برای بینش قوی‌تر تجزیه و تحلیل کنند. نگاهی به این کاربردهای دنیای واقعی تحلیل داده بیندازید.

برخی از برنامه های کاربردی برتر برای تجزیه و تحلیل داده ها:

• تجزیه و تحلیل خودکار پاسخ های نظرسنجی با تجزیه و تحلیل متن
• بلیط های پشتیبانی مشتری را تجزیه و تحلیل کنید و به طور خودکار آنها را مسیریابی کنید
• مشتریان بالقوه را دسته بندی کنید
• موفقیت کمپین های بازاریابی را بررسی کنید
• ریزش مشتری را پیش بینی کنید

تجزیه و تحلیل خودکار پاسخ های نظرسنجی

تجزیه و تحلیل متن به شما امکان می دهد تا نظرسنجی هایی را با هدف نتایج کیفی، فراتر از سوالات ساده بله/خیر یا چند گزینه ای انجام دهید. می توانید سؤالات باز بپرسید، آنها را بر اساس موضوع یا موضوع سازماندهی کنید و به طور خودکار برای نظر و احساس پاسخ دهنده تجزیه و تحلیل شود.

Anstice، یک مشاوره تحقیقاتی و بازاریابی، 12000 پاسخ چند پاراگراف را با راه حل تحلیل متن MonkeyLearn تجزیه و تحلیل کرد تا به عنوان مثال، افکار عمومی را در مورد ساخت یک پروژه زیرساختی بزرگ ارزیابی کند.

این کار نه تنها باعث صرفه جویی در صدها ساعت کارمند آنها شد، بلکه Anstice توانست بینش قدرتمندی ارائه دهد که تصمیمات تجاری را شکل داد.

تیم های محصول اغلب نظرسنجی های درون برنامه ای را برای دریافت بازخورد فوری از کاربران ارسال می کنند. منجر به هزاران پاسخ بسته و باز. در حالی که تجزیه و تحلیل داده های کمی ساده است، شما باید پاسخ های باز را با استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل متن مانند تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه تجزیه و تحلیل کنید. به این ترتیب، تیم‌های محصول می‌توانند به سرعت ویژگی‌های جدیدی را که مشتریان درخواست می‌کنند و مشکلاتی که با محصول دارند (اشکالات، UX، قابلیت اطمینان و غیره) کشف کنند تا بتوانند به سرعت پاسخ دهند.

بیاموزید که چگونه داده های نظرسنجی، هم از نظر کمی و هم کیفی، برای بینش عمیق تجزیه و تحلیل کنید. یا، درخواست یک نسخه نمایشی شخصی، خاص مورد استفاده شما.
بلیط های پشتیبانی مشتری را تجزیه و تحلیل کنید و به طور خودکار مسیریابی کنید. ابزارهای پیشرفته تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند به‌طور خودکار بلیط‌های پشتیبانی مشتری را بخوانند، چه از ربات‌های چت، ایمیل، تماس‌های تلفنی و غیره، آن‌ها را برای فوریت رتبه‌بندی کنند و به‌طور خودکار آنها را به بخش یا کارمند خاص هدایت کنند.

Archer، یک شرکت خدمات مالی مبتنی بر فناوری، به دلیل ماهیت حساس به زمان، نیاز داشت تا به سؤالات مشتریان به سرعت پاسخ دهد. آرچر با آموزش یک مدل طبقه بندی موضوعی مطابق با نیازهای دقیق خود، توانست زمان پاسخگویی اولیه را تا 65 درصد افزایش دهد و حجم بلیط هر کارمند را تا 20 درصد افزایش دهد.

مشتریان بالقوه را دسته بندی کنید

با استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل مشتری، مانند تجزیه و تحلیل نظرسنجی، تجزیه و تحلیل استنباطی و تشخیصی، و گوش دادن اجتماعی (تحلیل داده های اجتماعی در زمان واقعی)، می توانید مشتریان فعلی خود را شناسایی و درک کنید. سپس آنها را به زیر گروه تقسیم کنید، شناسایی کنید که چگونه محصولات شما نیازهای آنها را برآورده می کند و از داده ها برای ایجاد مدل های تجزیه و تحلیل تجویزی و پیدا کردن مشتریان بالقوه جدید استفاده کنید.

ابزارهای تجزیه و تحلیل متن، مانند استخراج کلمات کلیدی، می‌توانند بینش‌های دقیقی درباره پایگاه مشتریان شما داشته باشند تا موضوعات و مضامین را دنبال کنند و موضوعات جدید را درست به محض ظهور کشف کنند.

موفقیت یا شکست کمپین های بازاریابی را بررسی کنید

از تجزیه و تحلیل تشخیصی برای درک اینکه چرا برخی از کمپین های بازاریابی کار می کنند و برخی دیگر کار نمی کنند و از تجزیه و تحلیل متن برای دنبال کردن واکنش های بلادرنگ به کمپین های خود در رسانه های اجتماعی یا بررسی های آنلاین استفاده کنید.

کلمات کلیدی مورد استفاده برای توصیف برند و محصولات شما چیست و چگونه در طول زمان تغییر می کنند؟ بلیط های خدمات مشتری خود را تجزیه و تحلیل کنید تا بفهمید چگونه ممکن است با کمپین های فردی مرتبط باشند. یا رسانه های اجتماعی را برای به حداکثر رساندن تعامل با مشتری رصد کنید.

ریزش مشتری را پیش بینی کنید

از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای محاسبه ریزش مشتری با تجزیه و تحلیل اطلاعات جمعیتی و خرید استفاده کنید. آیا مشتریان اصلی شما از برند شما پیر می شوند؟ یا آیا جمعیت شناسی در منطقه جغرافیایی که کسب و کار شما بالا است در حال تغییر است؟ وقتی از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنید تا دائماً مشتریان خود را زیر نظر داشته باشید، می‌توانید کسب‌وکار خود را برای جلوگیری از انحراف یا پیدا کردن یک مکان جدید بالقوه برای رشد، تغییر دهید.

چگونه داده های خود را تجزیه و تحلیل کنیم

شما باید یک فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را پیاده سازی کنید تا بیشترین بهره را از داده های خود ببرید. در حالی که انجام تجزیه و تحلیل داده ها می تواند پیچیده باشد، بسته به نوع داده ای که تجزیه و تحلیل می کنید، قوانین سخت و سریعی وجود دارد که می توانید از آنها پیروی کنید. آنها شامل تعیین اهداف، جمع آوری، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل داده ها، سپس تجسم آن ها در داشبوردهای چشمگیر برای شناسایی الگوها و روندها هستند.

7 مرحله‌ برای تجزیه و تحلیل داده های خود

1. اهداف خود را تعریف کنید

تعیین اهداف واضح کلیدی است و به تعیین نوع داده‌هایی که باید جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنید کمک می‌کند.

2. داده‌های خود را جمع‌آوری کنید

داده‌ها در همه جا وجود دارند، و شما می‌خواهید همه آن‌ها را در یک مکان آماده برای تجزیه و تحلیل بیاورید. اگر در حال جمع‌آوری داده‌های کمی یا کیفــی باشید، اکسل یک پلتفرم عالی برای ذخیره داده‌های شما است، یا می‌توانید منابع داده را مستقیماً از طریق APIها و ادغام‌ها به ابزارهای تحلیل خود متصل کنید.

3. داده‌های خود را پاک کنید

این احتمال وجود دارد که داده‌های بدون ساختار قبل از تجزیه و تحلیل برای به دست آوردن نتایج دقیق‌تر، باید پاک شوند. از شر نویزهایی مانند کاراکترهای خاص، علائم نگارشــی، کلمات توقف (و همچنین، او، آنها)، تگ‌های HTML، موارد تکراری و غیره خلاص شوید.

4. یکپارچه‌سازی ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها

اکثر ابزارها به راحتــی می‌توانند از طریق APIها و ادغام‌های یک کلیک یکپارچــه شوند. اگر از یک API استفاده می‌کنید، ممکن است برای تنظیم آن به کمک یک توسعه‌دهنده نیاز داشته باشید. پس از اتصال، داده‌های شما می‌توانند آزادانه از طریق ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها اجرا شوند.

5. داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید

اکنون که ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها را به هم متصل کرده اید، باید نوع تحلیلی را که می خواهید انجام دهید (که احتمالاً در مرحله اول تعریف کرده اید) انتخاب کنید.

6. داده های خود را تجسم کنید

داشبوردها راهی عالی برای جمع آوری داده های شما هستند و تشخیص روندها و الگوها را آسان می کنند. برخی از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها دارای داشبورد داخلی هستند یا می توانید به ابزارهای BI موجود خود متصل شوید.

7. نتیجه گیری کنید

با کندوکاو در داده های خود از هر زاویه، بینش عملی به دست آورید و تصمیمات مبتنی بر داده بگیرید.

نتیجه

با تجزیه و تحلیل داده ها شروع کنید. تقریباً هیچ پایانــی برای احتمالات تجزیه و تحلیل داده ها وجود ندارد وقتی که بدانید چگونه آن را به درستی انجام دهید. چه کمی و چه کیفی، تعدادی راه حل و مسیر تحلیلــی برای به دست آوردن بینش واقعی از داده‌های شما وجود دارد. انجام تجزیه و تحلیل متن بر روی داده‌های متنــی بدون ساختار می‌تواند مزایا و پیشرفت‌های بالقوه‌ای را برای شرکت شما ارائه دهد، خواه از نظرسنجی‌ها، رسانه‌های اجتماعــی، بلیط‌های خدمات مشتری باشد. انبوهی از اطلاعات برای جمع‌آوری از داده‌های متنــی وجود دارد که ممکن است حتی به آن فکر نکرده باشید.

منبع:

monkeylearn.com

guru99.com