تجزیه و تحلیل داده‌ها در تحقیقات بازار شامل فرایند جمع‌آوری، سازماندهی و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها برای کشف بینش در مورد رفتار مصرف‌کننده، عملکرد محصول و سایر جنبه‌های بازار است. در نهایت همه این اطلاعات جمع‌آوری می‌شوند تا برای تصمیم‌گیری آگاهانه و ایجاد استراتژی‌های توسعه کسب‌وکار استفاده شوند. تا پایان این مقاله در مورد روش‌های داده کاوی در تحقیقات بازار با ما در راهبر بازار همراه باشید.

تجزیه و تحلیل داده‌ها در تحقیقات بازار به چه معناست؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها در یک پروژه تحقیقات بازار مرحله‌ای است که داده‌های کیفی، داده‌های کمی یا ترکیبی از هر دو، گرد هم می‌آیند تا بررسی شوند. سپس این نتیجه‌گیری‌ها، بینش‌های کلیدی را برای پروژه تحقیقاتی، استراتژی‎‌های توسعه کسب‌وکار و هر گونه گزارشی ارائه می‌کنند. روش‌های داده کاوی در تحقیقات بازار، به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا رفتار مشتری را درک کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.

همچنین می‌توان از آن برای شناسایی روندها در ترجیحات مشتری، تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری و شناسایی نحوه تعامل مشتریان با محصولات استفاده کرد. در نهایت تجزیه و تحلیل داده‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا استراتژی‌های خود را برای دستیابی به اهداف خود توسعه دهند.

چرا تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم است؟

قبل از اینکه به تفصیل در مورد دسته‌بندی‌های تجزیه و تحلیل به همراه روش‌ها و تکنیک‌های آن بپردازیم، باید پتانسیل‌هایی را که تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند برای سازمان شما به ارمغان بیاورد را درک کنید.

تصمیم‌گیری آگاهانه

از دیدگاه مدیریت، می‌توانید از تجزیه و تحلیل داده‌های خود برای تصمیم‌گیری بر اساس واقعیت به جای فرضیات بهره‌مند شوید. به عنوان مثال، می‌توانید بفهمید منابع را کجا سرمایه‌گذاری کنید، فرصت‌های رشد را شناسایی کنید، درآمدتان را پیش‌بینی کنید یا با موقعیت‌های غیرمعمول قبل از تبدیل شدن به مشکل مقابله کنید. به این ترتیب، می‌توانید بینش‌های مرتبط را از تمام حوزه‌های سازمان خود استخراج کنید و اطلاعات را به صورت حرفه‌ای و تعاملی به ذی‌نفعان مختلف ارائه دهید.

کاهش هزینه‌ها

یکی دیگر از مزایای بزرگ استفاده از داده کاوی، کاهش هزینه‌ها است. با کمک فناوری‌های پیشرفته مانند پیش‌بینی نتیجه، کسب‌و‌کارها می‌توانند فرصت‌ها، روندها و الگوهای بهبود را در داده‌های خود تشخیص دهند و استراتژی‌های خود را بر اساس آن برنامه‌ریزی کنند. با گذشت زمان، این به شما کمک می‌کند تا در هزینه‌ها و منابع برای اجرای استراتژی‌های اشتباه صرفه جویی کنید. علاوه بر این، با پیش‌بینی سناریوهای مختلف مانند فروش و تقاضا می‌توانید تولید و عرضه را نیز برنامه ریزی کنید.

مشتریان را بهتر هدف قرار دهید

مسلما مشتریان مهم‌ترین عنصر در هر کسب‌وکاری هستند. با استفاده از داده کاوی برای به دست آوردن یک دید ۳۶۰ درجه از تمام جنبه‌های مرتبط با مشتریان خود، می‌توانید بفهمید که آن‌ها از کدام کانال‌ها برای برقراری ارتباط با شما استفاده می‌کنند و چه علایق، عادات، رفتارهای خریدی دارند. این در دراز مدت، موفقیت را به سمت استراتژی‌های بازاریابی شما سوق می‌دهد، به شما امکان می‌دهد مشتریان بالقوه جدید را شناسایی کنید و از هدر دادن منابع برای هدف قرار دادن افراد اشتباه یا ارسال پیام اشتباه جلوگیری کنید. همچنین می‌توانید رضایت مشتری را با تجزیه و تحلیل نظرات مشتری یا عملکرد بخش خدمات مشتری خود پیگیری کنید.

کاربردهای داده کاوی

در عصر اطلاعات امروز، تقریباً هر بخش، صنعت، و شرکتی می‌تواند از داده کاوی در تحقیقات بازار استفاده کند. این یک فرایند مهم است و تا زمانی که مجموعه‌ای از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل وجود داشته باشد، کاربردهای مختلفی دارد.

فروش

هدف نهایی یک شرکت کسب درآمد است و داده کاوی، استفاده هوشمندانه‌تر و کارآمدتر از سرمایه را برای افزایش درآمد تسهیل می‌کند. ثبت سفارش در یک برند تولیدکننده لباس را در نظر بگیرید، این برند زمان ثبت سفارش، میزان آن، نوع لباس، محدوده قیمتی، رده سنی خریداران و … را ثبت می‌کند که با استفاده از این اطلاعات، می‌تواند خط تولید خود را به صورت استراتژیک ایجاد کند.

بازاریابی

هنگامی که برند لباس از ترکیب ایده‌آل خود مطلع شد، زمان اعمال تغییرات رسیده است. با این حال، برای مؤثرتر کردن تلاش‌های بازاریابی خود، برند می‌تواند از داده‌کاوی استفاده کند تا بفهمد مشتریانش کجا تبلیغات را می‌بینند، چه اطلاعات جمعیتی را هدف قرار دهد، کجا تبلیغات دیجیتالی قرار دهد و از چه نوع محتوایی و با چه لحنی آن‌ها را مورد هدف قرار دهد. این شامل همسوسازی کمپین‌های بازاریابی، پیشنهادات تبلیغاتی، پیشنهادات فروش متقابل و برنامه‌ها با استفاده از یافته‌های داده کاوی است.

ساخت

برای شرکت‌هایی که کالاهای خود را تولید می‌کنند، داده‌کاوی نقش مهمی در تجزیه و تحلیل هزینه‌های مواد اولیه، موادی که به بهترین شکل استفاده می‌شوند، نحوه صرف زمان در طول فرایند تولید و اینکه چه تنگناهایی بر فرایند تأثیر منفی می‌گذارد، ایفا می‌کند. داده کاوی کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که جریان تولید و عرضه کالاها بدون وقفه و کم هزینه است.

تشخیص تقلب

قلب داده کاوی، یافتن الگوها، روندها و همبستگی‌هایی است که نقاط داده را به یکدیگر مرتبط می‌کند. بنابراین، یک شرکت می‌تواند از داده کاوی برای شناسایی خطاهای احتمالی یا همبستگی‌هایی که نباید وجود داشته باشند، استفاده کند. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است جریان نقدی خود را تجزیه و تحلیل کند و یک تراکنش تکراری به یک حساب ناشناخته را بیابد. اگر این غیرمنتظره باشد، ممکن است شرکت بخواهد در خصوص سوء مدیریت تحقیق کند.

منابع انسانی

منابع انسانی اغلب دارای طیف وسیعی از داده‌ها برای پردازش است که شامل داده‌های مربوط به حفظ، ارتقاء، دامنه حقوق، مزایای شرکت و استفاده از آن مزایا و نظرسنجی‌های رضایت کارکنان می‌شود. داده‌کاوی می‌تواند این داده‌ها را به هم مرتبط کند تا درک بهتری از چرایی ترک کار کارکنان و آنچه که افراد را همراه می‌کند، به دست آورد.

رضایت مشتری

رضایت مشتری ممکن است به دلایل مختلفی ایجاد شود یا از بین برود. دلایل زیادی می‌تواند وجود داشته باشد که مشتریان از شما ناراضی باشند، زمان ارسال طولانی کالا، پشتیبانی ضعیف، کیفیت محصول پایین‌تر از حد انتظار  تنها چند نمونه هستند. اینجاست که می‌توانید از داده کاوی استفاده کنید تا نحوه تعامل مشتریان با برند و محصولات را زیر ذره بین قرار دهید. این به شما کمک می‌کند تا تمام نقاط ضعف و قوت خود را شناسایی کرده و به اصلاح و ارتقا آن‌‌ها بپردازید.

روش‌های داده کاوی در تحقیقات بازار

امروزه بیش از صدها متد داده کاوی وجود دارد که پرداختن به همه آن‌ها ممکن نیست، بنابراین بیایید به مهم‌ترین و متداول‌ترین روش‌های داده کاوی در تحقیقات بازار بپردازیم:

• تحلیل توصیفی

تحلیل توصیفی به این می‌پردازد که چه اتفاقی افتاده است. روش تحلیل توصیفی نقطه شروع هر تأمل تحلیلی است و هدف آن پاسخ به این سوال است که شرایط در حال حاضر چگونه است؟ این نوع تحلیل، با جمع‌آوری، تغییر و تفسیر داده‌های خام از منابع مختلف انجام می‌شود تا آن‌ها را به بینش ارزشمندی برای سازمان شما تبدیل کند.

انجام تجزیه و تحلیل توصیفی ضروری است، زیرا به ما امکان می‌دهد بینش خود را به شیوه‌ای معنادار ارائه کنیم. اگرچه ذکر این نکته ضروری است که این تجزیه و تحلیل به خودی خود امکان پیش‌بینی نتایج آینده یا دلیل وجود شرایط فعلی را نمی‌دهد.

• تجزیه و تحلیل اکتشافی

این روش به چگونگی کشف روابط داده‌ها می‌پردازد و همانطور که از نام آن پیداست، هدف اصلی تحلیل اکتشافی، کاوش است. بدون تجزیه و تحلیل اکتشافی، مفهومی از رابطه بین داده‌ها و متغیرها وجود نخواهد نداشت. هنگامی که داده‌ها بررسی می‌شوند، تجزیه و تحلیل اکتشافی شما را قادر می‌سازد تا ارتباطات را بیابید و فرضیه‌ها و راه‌حل‌هایی برای مشکلات خاص ایجاد کنید.

• تجزیه و تحلیل تشخیصی

به زبان ساده، این نوع تجزیه و تحلیل به این می‌پردازد که “چرا اتفاق افتاد”. به طور دقیق‌تر، تجزیه و تحلیل داده‌های تشخیصی، درک زمینه‌ای محکم از چرایی اتفاق، به تحلیلگران و مدیران می‌دهد. اگر بدانید که چرا اتفاقی افتاده و همچنین “چگونه اتفاق افتاده است”، می‌توانید راه‌های دقیق مقابله با آن موضوع یا چالش را مشخص کنید. این روش که برای ارائه پاسخ‌های مستقیم و عملی به سؤالات خاص طراحی شده است، یکی از مهم‌ترین روش‌های پژوهشی در جهان است.

• تحلیل پیش‌بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده، همانطور که از نامش پیداست با پاسخ به این سوال که “چه اتفاقی خواهد افتاد”، شرایط پیش‌رو را مشخص خواهد کرد. برای انجام این کار، علاوه بر یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی (AI) از نتایج تحلیل‌های توصیفی، اکتشافی و تشخیصی که قبلا ذکر شد استفاده می‌شود. به این ترتیب، می‌توانید روندهای آینده، مشکلات یا ناکارآمدی‌های احتمالی و اختلالات را در داده‌های خود کشف کنید. اگر درک کنید که چرا یک روند، الگو یا رویداد اتفاق افتاده است، می‌توانید پیش‌بینی آگاهانه‌ای از چگونگی اتفاقات ممکن در حوزه‌های خاص کسب‌وکار ایجاد کنید.

• تجزیه و تحلیل تجویزی

در نهایت تجزیه و تحلیل تجویزی را داریم که به این سوال می‌پردازد: “چگونه اتفاق خواهد افتاد؟” در این متد شما باید همه نتایج حاصل از سایر روش‌های داده کاوی در تحقیقات بازار را با هم ترکیب کنید. گاهی اوقات نمی‌توان مسئله را با یک روش تحقیقی حل کرد، بنابراین نیاز است تا از ترکیب چند روش، یعنی همان تجزیه و تحلیل تجویزی استفاده شود. همچنین استفاده از آن به عنوان یک راه حل قدرتمند برای مشکلات نوظهور در تعدادی از زمینه‌های کلیدی، از جمله بازاریابی، فروش و تجزیه و تحلیل لجستیک می‌تواند مفید باشد.

کسب و کارهای مدرن توانایی جمع آوری اطلاعات در مورد مشتریان، محصولات، خطوط تولید، کارکنان و ویترین فروشگاه‌ها را دارند. این اطلاعات تصادفی ممکن است داستانی را بیان نکنند، اما استفاده از تکنیک‌ها، برنامه‌ها و ابزارهای داده کاوی کمک می‌کند تا اطلاعات را در کنار هم قرار دهند تا ارزش ایجاد کنند. هدف نهایی فرایند داده کاوی، گردآوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل نتایج و اجرای استراتژی‌های عملیاتی بر اساس نتایج داده کاوی است.

جمع بندی

به دست آوردن درک بهتر از تکنیک‌ها و روش‌های مختلف در تحقیقات کمی و همچنین بینش‌های کیفی، به تلاش‌های تحلیلی شما جهت مشخص‌تری می‌دهد، بنابراین ارزش آن را دارد که زمان بگذارید و در آن غوطه‌ور شوید. علاوه بر این، شما قادر خواهید بود یک گزارش تحلیلی جامع ایجاد کنید که تجزیه و تحلیل شما را به اوج برساند. برای کمک گرفتن و دریافت مشاوره بیشتر در ارتباط با این موضوع، می توانید با راهبر بازار در ارتباط باشید.