آمازون و شرکت‌های وابسته‌اش سال پیش هزاران آگهی در خصوص موقعیت شغلی تحلیل داده منتشر کرده‌اند. فهرست مهارت‌های مورد نیاز این شرکت‌ها را می‌توان در سه حوزه تقسیم کرد:
۱. تجزیه و تحلیل الگوهای خرید مشتری:
تجزیه و تحلیل الگوهای خرید مشتری یک عبارت کلی است ومی‌توان آن را به سه بخش تقسیم می‌شود:
- تحلیل دوره‌های خرید مشتری (Purchase Cycle Analysis)
این تحلیل به بررسی فاصله زمانی بین خریدهای متوالی یک مشتری یا گروهی از مشتریان می‌پردازد. با بررسی این دوره‌ها، می‌توانیم الگوهای خرید فصلی، ماهانه یا هفتگی را شناسایی کنیم.
برنامه اشتراک Prime: آمازون با تحلیل دوره‌های خرید مشتریان Prime متوجه شده است که این مشتریان به طور متوسط هر ماه چندین بار خرید انجام می‌دهند. این اطلاعات به آن‌ها کمک کرده تا برنامه‌های اشتراک متنوع‌تری را ارائه دهند و مزایای بیشتری برای مشتریان وفادار در نظر بگیرند.
یا یک فروشگاه لباس ممکن است با تحلیل دوره‌های خرید مشتریان خود متوجه شود که اکثر مشتریان در فصل‌های بهار و پاییز خرید بیشتری انجام می‌دهند. با این اطلاعات، فروشگاه می‌تواند کمپین‌های تبلیغاتی خود را در این فصول تقویت کند و تخفیفات ویژه ارائه دهد.
- تحلیل سبد خرید مشتری (Basket Analysis)
تحلیل سبد خرید به بررسی محصولات یا خدماتی می‌پردازد که مشتریان به طور هم‌زمان خریداری می‌کنند. با تحلیل سبد خرید، می‌توانیم ارتباط بین محصولات مختلف را شناسایی کرده و از این اطلاعات برای پیشنهاد محصولات مکمل، ایجاد بسته‌های محصول و طراحی کمپین‌های فروش ترکیبی استفاده کنیم.
پیشنهاد محصولات مکمل: آمازون با تحلیل سبد خرید مشتریان متوجه شده است که مشتریانی که یک کتاب خاص را خریداری می‌کنند، اغلب به دنبال خرید کتاب‌های مشابه یا محصولات مرتبط مانند Kindle هستند. بر اساس این اطلاعات، آمازون محصولات مکمل را به مشتریان پیشنهاد می‌دهد
یک فروشگاه زنجیره‌ای با تحلیل سبد خرید مشتریان خود متوجه می‌شود که مشتریانی که شیر می‌خرند، اغلب نان هم خریداری می‌کنند. با این اطلاعات، سوپرمارکت می‌تواند این دو محصول را در کنار هم قرار دهد یا تخفیفات ویژه برای خرید ترکیبی آن‌ها ارائه دهد.
- تحلیل دموگرافیک تصمیمات خرید مشتری (Demographic Analysis of Purchase Decisions)
این تحلیل به بررسی تأثیر عوامل دموگرافیک مانند سن، جنسیت، درآمد، تحصیلات و محل سکونت بر تصمیمات خرید مشتریان می‌پردازد. با تحلیل این عوامل، می‌توانیم بازار هدف خود را دقیق‌تر تعریف کرده و پیام‌های بازاریابی خود را متناسب با هر گروه از مشتریان تنظیم کنیم.
آمازون با تحلیل داده‌های دموگرافیک مشتریان، تبلیغات خود را به صورت هدفمند نمایش می‌دهد. به عنوان مثال، تبلیغات محصولات کودکانه به مادران جوان نمایش داده می‌شود.
یک شرکت تولیدکننده محصولات آرایشی با تحلیل دموگرافیک تصمیمات خرید مشتریان خود متوجه می‌شود که محصولات مراقبت از پوست بیشتر توسط زنان بین ۲۵ تا ۴۵ سال خریداری می‌شود. با این اطلاعات، شرکت می‌تواند کمپین‌های تبلیغاتی خود را بر روی این گروه سنی متمرکز کند و محصولات جدید خود را متناسب با نیازهای آن‌ها طراحی کند.
۲.پیش‌بینی آمادگی به اقدام خرید
آمادگی به خرید یا Purchase Propensity به احتمال و تمایل یک فرد برای خرید یک محصول یا خدمت خاص در یک بازه زمانی مشخص اشاره دارد. این مفهوم در بازاریابی بسیار مهم است، زیرا به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مشتریان بالقوه را شناسایی کرده و تلاش‌های بازاریابی خود را بر روی آن‌ها متمرکز کنند.
چرا آمادگی به خرید مهم است؟
- بهینه سازی هزینه‌ها: با شناسایی مشتریانی که احتمال خرید بالاتری دارند، کسب‌وکارها می‌توانند هزینه‌های بازاریابی خود را کاهش داده و بازده سرمایه‌گذاری (ROI) را افزایش دهند.
- شخصی‌سازی تجربه مشتری: با درک نیازها و علایق مشتریانی که آماده خرید هستند، می‌توان تجربه خرید شخصی‌سازی شده‌ای را برای آن‌ها فراهم کرد.
- افزایش نرخ تبدیل: با ارائه پیشنهادات و تخفیفات مناسب به مشتریانی که آمادگی خرید دارند، می‌توان نرخ تبدیل را افزایش داد.
۳.اندازه‌گیری اثرات تأخیری (Lagged Effect)
اثر تاخیری یا Lagged Effect به تاخیری اشاره دارد که بین یک رویداد یا تغییر در یک متغیر و تأثیر آن بر متغیر دیگری وجود دارد. به عبارت دیگر، تغییرات در یک متغیر ممکن است بلافاصله بر متغیر دیگر تأثیر نگذارند، بلکه با گذشت زمان این تأثیر مشاهده شود. این مفهوم در بسیاری از حوزه‌ها، از جمله اقتصاد، مالی، علوم اجتماعی و تحلیل سری‌های زمانی بسیار مهم است.
در مارکتینگ، از مفهوم Lagged Effect برای مدل‌سازی روابط بین متغیرها با در نظر گرفتن تاخیر زمانی استفاده می‌شود. این کار به دلایل زیر اهمیت دارد:
- کشف روابط پیچیده‌تر: با در نظر گرفتن تاخیر زمانی، می‌توانیم روابط پیچیده‌تری بین متغیرها را کشف کنیم که ممکن است با تحلیل‌های ساده‌تر قابل شناسایی نباشند.
- بهبود دقت پیش‌بینی: استفاده از متغیرهای مستقل با تاخیر زمانی می‌تواند دقت مدل‌های پیش‌بینی را بهبود بخشد.
- درک بهتر دینامیک سیستم‌ها: با مطالعه تاخیر زمانی، می‌توانیم درک بهتری از دینامیک سیستم‌ها و نحوه واکنش آن‌ها به تغییرات مختلف به دست آوریم.
مثال‌هایی از اثر تاخیری در بازاریابی:
- تبلیغات تلویزیونی: تبلیغ تلویزیونی احتمالا بلافاصله پس از پخش، سبب افزایش تعداد تماس‌های تلفنی می‌شود. اما تأثیر اصلی آن ممکن است در افزایش آگاهی از برند و تغییر نگرش مشتریان نسبت به محصول باشد که این تغییرات می‌تواند در طول زمان منجر به افزایش فروش شود.
- کمپین‌های ایمیل مارکتینگ: کمپین ایمیل مارکتینگ ممکن است در ابتدا به نرخ کلیک بالایی منجر شود، اما تبدیل این کلیک‌ها به خرید ممکن است با تأخیر زمانی رخ دهد. مشتریان ممکن است چندین ایمیل را دریافت کنند یا به وب‌سایت مراجعه کنند تا تصمیم به خرید بگیرند.
- فعالیت‌های در شبکه‌های اجتماعی: افزایش فالوورها و لایک‌ها در شبکه‌های اجتماعی ممکن است به افزایش آگاهی از برند منجر شود، اما تبدیل این آگاهی به خرید ممکن است نیاز به زمان و فعالیت‌های بازاریابی تکمیلی داشته باشد.