علم داده یکی از واژه‌هایی است که این روزها بر سر زبان‌ها افتاده و توانسته است نظر صاحبان کسب‌وکار را به خود جلب کند. همه ما خیلی خوب می‌دانیم که استفاده از فناوری‌های به روز دنیا چقدر می‌تواند کسب‌وکارمان را بهینه کند و بازگشت سرمایه‌گذاری‌مان را دو چندان نماید. اگرچه سابقه استفاده از دیتا در دنیای کسب‌وکارها به چندین سال قبل بازمی‌گردد اما در طول چند سال اخیر محبوبیت آن رشد تصاعدی داشته است. حالا دیگر کسب‌وکارهایی برنده خواهند بود که بتوانند از قدرت داده برای متمایز ساختن خود استفاده کنند و پیشنهادهایشان را سفارشی‌سازی نمایند. علم داده و تکنیک‌های داده‌کاوی در صنایع مختلفی به کار می‌روند. از آنجا که این علمِ منحصربه فرد هنوز جایگاه ویژه‌ای در ایران پیدا نکرده است تصمیم گرفتم در این سلسله از مقالات به بررسی کاربردش در صنایع مختلف بپردازم. در این مقاله قرار است با هم کاربردهای علم داده در صنعت خرده‌فروشی را کند و کاو کنیم و ببینیم چگونه می‌توانیم از آن در کسب‌وکارهایمان بهره ببریم.

چرا به علم داده نیاز داریم؟

قبل از اینکه به سراغ کاربردهای دیتاساینس در خرده‌فروشی برویم باید ببینیم چرا اصلاً به چنین علمی نیاز داریم؟ ما که روند طبیعی و سنتی کسب‌وکارمان را داریم، با مشتریان‌مان رابطه خوبی برقرار کرده‌ایم و در حال حاضر نیازی به تغییر وضعیت نمی‌بینیم.

بله همه این حرف‌ها درست و منطقی است اما امروزه علم داده به یکی از پرطرفدارترین فناوری‌های دنیا تبدیل شده است. به کمک این علم می‌توانید جریان کاری‌تان را مدیریت کنید و درآمدتان را به گونه‌ای افزایش دهید که رقبا نتوانند به گرد پایتان برسند. اگر تا به حال از سایت‌های خارجی مثل آمازون یا نتفلیکس استفاده کرده باشید حتماً با عبارت‌هایی مثل« محصولات پیشنهادی برای شما» یا «کاربران این محصولات را هم خریده‌اند» مواجه شده‌اید.

چنین پیشنهادهای سفارشی‌سازی‌ شده‌ای تنها از عهده علم داده بر می‌آید. شاید باور نکنید اما بیش از 30 درصد درآمد آمازون از همین پیشنهادهای ویژه تامین می شود که پشتش الگوریتم‌های قدرتمند داده کاوی جا خوش کرده‌اند. رفتار مشتریان ما در طول چند سال اخیر دستخوش تغییرات فراوانی شده است.

حالا دیگر نمی‌توانید مثل گذشته پیام‌های انبوه بفرستید و منتظر جواب بنشینید. خودتان را به عنوان مثال در نظر بگیرید. دوست ندارید وقتی وارد سایتی شدید یا زمانی که از فروشگاهی بازدید کردید با پیام‌هایی که مخصوص خودتان است روبرو شوید؟

معلوم است که دوست دارید! همه ما انسان‌ها عاشق توجه هستیم و به دنبال برندهایی می‌رویم که پیشنهادهای ویژه و منحصربه‌فردی برایمان تدارک دیده‌اند. اینجاست که پای علم داده به میدان باز می‌شود و همانند یک جادوگر کسب‌وکارمان را متحول می‌کند.

 

کاربردهای واقعی علم داده در خرده فروشی

 

خوب حالا که تا حدودی با علم داده و اهمیت آن آشنا شدیم بهتر است وقت را تلف نکنیم و ببینیم استفاده از این علم چه دستاوردی می‌تواند برایمان داشته باشد.

 

سفارشی سازی منحصربه‌فرد؛ تنها گوشه‌ای از افتخارات علم داده

 

اولین و مهم‌ترین کاری که دیتاساینس می‌تواند برایتان به ارمغان بیاورد سفارشی‌سازی است. بیایید این موضوع را با یک مثال بررسی کنیم. فرض کنید شما فروشگاه اینترنتی پوشاک دارید که در آن به افراد مختلفی همچون کودکان، زنان، مردان خدمات رسانی می‌کنید. یک روز با خودتان می‌گویید چه می‌شد اگر می‌توانستم مشتریانم را با چند پیشنهاد ویژه خوشحال کنم! در این شرایط یکی از دوستان‌تان که از قضا دستی بر آتش دارد و با داده‌ها سر و کله می‌زند به دادتان می‌رسد و پیشنهادی جذابی به شما می‌دهد.

او داده‌هایی که از مشتریان جمع آوری کرده‌اید را بررسی می‌کند و مشتریان را بر اساس سابقه خرید، مقدار خرید و زمان خرید از هم جدا می‌کند. ما به این جداسازی خوشه بندی یا همان کلاسترینگ می‌گوییم. حالا شما دسته‌هایی از مشتریان مشابه را دارید که می‌توانید برای هر کدام‌شان پیشنهادهای خاصی ارائه دهید.

آن‌هایی که مشتری وفادارتان هستند را با یک کد تخفیف ویژه خوشحال کنید و افرادی که چند وقتی است فراموش‌تان کرده‌اند را دوباره به سمت خودتان بکشید. همه این‌ها با سفارشی‌سازی پیشنهادها امکان پذیر است. شگفت انگیز نیست؟

 

استفاده از رسانه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی ترندها

 

همه ما خیلی خوب می‌دانیم که مشتریان‌مان در شبکه‌های اجتماعی حضور دارند و درباره تجربیات‌شان با دیگران صحبت می‌کنند. حالا چه می‌شد اگر می‌توانستید از این صحبت‌ها آن‌هایی که به درد کسب‌وکارتان می‌خورد را بیرون بکشید؟

نگران نباشید اینجا هم علم داده به سراغ‌تان می‌آید و شگفت‌زده‌تان می‌کند. به کمک فرآیندهایی مثل پردازش زبان طبیعی می‌توانید حرف‌های مشتریان‌تان را به زبان قابل فهم رایانه تبدیل کنید و از آن ترندهای بی‌نطیری بیرون بکشید.

فرض کنید می‌خواهید محصول جدیدی خلق کنید و به دنبال ایده هستید. با الگوریتم‌های NLP به سراغ شبکه‌های اجتماعی بروید و ببینید مردم درباره چه چیزهایی صحبت می‌کنند. آن‌ها چه نیازی دارند که می‌توانید برطرف کنید؟ محصولی که به دنبالش هستند چه ویژگی‌هایی دارد؟

علاوه بر رسانه‌های اجتماعی، سایت‌هایی همچون دیجی کالا هم منبع بی‌نظیری از صحبت‌های کاربران هستند و در دل خود حرف‌های نهفته زیادی برای کسب‌وکارها دارند. در کنار این قابلیت قدرتمند، می‌توانید رسانه‌های اجتماعی رقبایتان را بررسی کنید و ببینید چه فاکتورهایی باعث موفقیت‌شان شده است. به عنوان مثال، فاکتورهایی همچون تعداد فالوور، زمان ارسال پست، تعداد لایک‌ها، تعداد کامنت‌ها و نوع محتوایی که منتشر می‌کنند را به ویژگی (فیچر)تبدیل کنید و ببینید کدام یک از این ویژگی‌ها نقش بسزایی در موفقیت صفحه‌شان ایفا کرده است(البته برای استفاده از این روش باید رقبای خوب و قدرتمندی داشته باشید).

 

سیستم‌های توصیه گر و کاربران مشتاق

 

سیستم‌های توصیه گر یا همان recommendation engines جزء مواردی هستند که اگر به درستی اجرا شوند تاثیر بی‌نظیری بر روی کسب‌وکارهای آنلاین و حتی آفلاین می‌گذارند. بیشتر کسب‌وکارها اطلاعات خرید مشتریان را جمع آوری می‌کنند. این اطلاعات به کمک علم داده تبدیل به موتوری می‌شود که قادر است به هر کاربری پیشنهاد خاص و ویژه خودش را ارائه کند. بحث سیستم‌های توصیه گر بسیار گسترده است و سعی می‌کنم در ویدئوها و مقالات بعدی توضیح بیشتری راجع به آن ارائه کنم.

 

بهینه‌سازی قیمت‌ها

 

این روزها بیشتر افراد به دنبال محصولاتی می‌گردند که در کنار کیفیت قیمت معقولی هم داشته باشد. علم داده در این مسیر هم کنار شما قرار می‌گیرد و کمک‌تان می‌کند بهترین قیمت را بر اساس فاکتورهای مختلف ارائه کنید.

 

آنالیز سبد خرید

 

تا به حال از خودتان پرسیده‌اید مشتریان شما چه محصولاتی را بیشتر می‌خرند؟ چگونه می‌توانید قبل از همه محصولاتی را به آن‌ها پیشنهاد کنید که عاشقش هستند؟ می‌خواهید ذهن مشتری را بخوانید؟

خوب دیتا ساینس برایتان برنامه ویژه‌ای دارد( 🙂 ) . این علم منحصربه‌فرد به کسب‌وکارها کمک می‌کند خرید بعدی مشتری را پیش بینی کنند و در پیشنهادهایشان پیش دستی نمایند.

 

تحلیل احساسات مشتری

 

مشتری ولی نعمت ماست. این حرف‌ را زیاد از قدیمی‌های بازار شنیده‌ایم. اگر نتوانید احساسات مشتری نسبت به محصول یا خدمات‌تان را بسنجید چگونه می‌توانید نیازهایش را برآورده کنید؟ پردازش زبان طبیعی اینجا هم به دادتان می‌رسد و به شما کمک می‌کند از بین کامنت‌ها و نظرات مخاطبان به نتایج خاصی برسید. در این شرایط تنها کاری که باید انجام دهید اجرای نظرسنجی، جمع آوری کامنت‌های مشتریان از شبکه‌های اجتماعی و تحلیل داده‌هاست.

 

پیش بینی تقاضای مشتریان

 

خرده‌فروشان همیشه به  دنبال پیش بینی تقاضای مشتریان خودشان هستند و دوست دارند به مواردی دست یابند که رقیبان‌شان از آن بی‌اطلاع هستند. با جمع آوری اطلاعات خرید، اطلاعات دموگرافیک مشتریان و ترندهای فصلی و سالانه می‌توانید بفهمید مشتریان در چه بخش‌هایی دنبال محصول یا خدمت هستند و در چه بازه‌هایی از سال بیشتر خرید می‌کنند.

 

پیدا کردن محل جدید برای افتتاح فروشگاه

 

پیدا کردن موقعیت فروشگاه‌های فیزیکی از جمله مواردی است که بیشتر کسب‌وکارها ساده از کنارش رد می‌شوند. یادتان باشد اگر بهترین محصول یا خدمت را در موقعیتی که مشتری هدف‌تان در آن نیست ارائه کنید تنها هزینه‌هایتان را به هدر داده‌اید.

علم داده در این بخش هم به کمک‌تان می‌آید و در یافتن بهترین موقعیت فروشگاه یاری‌تان می‌کند. کافیست به دنبال جمع آوری اطلاعات مدنظر باشید و ببینید چه فاکتورهایی در سود فروشگاه‌تان دخیل هستند.

 

پیش بینی ارزش طول عمر مشتری

 

در صنعت خرده‌فروشی پیش بینی ارزش طول عمر مشتری (CLV) از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است. کسب‌وکارها به دنبال مشتریانی هستند که بیشترین سود را برایشان به ارمغان بیاورد و مدت زمان بیشتری در کنارشان بماند. به کمک مدل CLV می‌توان اطلاعات مربوط به خرید، رفتار و ترجیحات مشتری را جمع آوری و فیلتر کرد و ارزش هر مشتری را محاسبه نمود.

 

سایر کاربردهای علم داده در صنعت خرده‌فروشی

 

1. پیش بینی ریزش مشتریان: به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانید مشتریانی که ممکن است شرکت شما را در آینده نزدیک ترک کنند پیش بینی کنید و جلوی این اتفاق را به کمک استراتژی‌های درست بازاریابی بگیرید.
2. ارزش گذاری مشتریان فروشگاه: ارزش‌گذاری مشتریان یک فروشگاه به کمک روش‌هایی همچون کلاسترینگ و RFM انجام می‌شود و نتایج فوق‌العاده‌ای در پی دارد.
3. پیش بینی و بهینه سازی کیفیت محصولات: همانطور که قبلاً هم گفتم الگوریتم‌های علم داده به کمک تکنیک‌های مختلف می‌توانند کیفیت محصولات‌تان را بهینه کنند.
4. شناسایی تقلب: گاهی از اوقات شناسایی تقلب در فروشگاه‌ها به یک موضوع حیاتی تبدیل می‌شود. به کمک علم داده به راحتی می‌توان جلوی چنین تقلب‌هایی را گرفت.

 

 شرکت‌های بزرگی که از علم داده بهره می‌برند

 

در این بخش می‌خواهم چند نمونه از شرکت‌های خارجی که از دیتاساینس استفاده کرده‌اند را برایتان مثال بزنم. بدون شک الگو گرفتن از این شرکت‌ها و ایده یابی از کارهایی که کرده‌اند مسیر کسب‌وکار شما را هم تحت تاثیر قرار می‌دهد.

 

شرکت نتفلیکس

 

نتفلیکس یکی از شرکت‌های پیشرو در زمینه ارائه فیلم‌ها و ویدئوهای مختلف است. این شرکت به ترجیحات و عادت‌های بازدید کاربران دسترسی دارد. نتفلیکس با آنالیز این داده‌ها محتوایی سفارشی به مخاطب پیشنهاد می‌کند و به او کمک می‌کند فیلم‌هایی که دوست دارد و برایش جذاب است را تماشا کند( سیستم توصیه گر)

 

شرکت آمازون

 

حتماً می‌دانید که آمازون یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های خرده‌فروشی در دنیاست. این شرکت با کمک الگوریتم‌های پیشرفته علم داده سعی می‌کند پیشنهادهای ویژه‌ای به مخاطب بدهد و او را به سمت محصولاتی که دوست دارد سوق دهد. اینجا هم نقش سیستم توصیه پر بسیار پر رنگ است.

 

شرکت استارباکس

 

شاید از خودتان بپرسید استارباکس چگونه از دیتا بهره می‌برد؟ این شرکت به کمک متخصصان علم داده ، اطلاعات مشتریان را آنالیز می‌کند و از این اطلاعات برای یافتن موقعیت فروشگاه، پیشنهاد محصول به مشتری و جلب نظر او بهره می‌برد.

 

 شرکت تارگت

 

تارگت هم یکی از شرکت‌های خرده فروشی بزرگ به حساب می‌آید که توانسته است علم داده را با آغوش باز پذیرا باشد. این شرکت داده‌های مشتریان خود را به کمک الگوریتم‌های طبقه بندی بررسی کرده است و زنانی که ممکن است باردار باشند را شناسایی نموده است. بعد از اجرای الگوریتم‌های طبقه بندی، پیشنهادهای ویژه‌ای به زنان باردار ارسال کرده است. زنان باردار معمولاً از نظر بازاریابی در دسته افرادی قرار دارند که حساسیت زیادی بر روی قیمت‌گذاری‌ها ندارند و بیشتر به فکر سلامت خود و فرزندشان هستند.

 

شرکت بیگ بسکت(bigbasket)

 

این شرکت یکی از فروشگاه‌های مواد غذایی فعال در هند است که قدرت علم داده را باور کرده است. تا به حال برایتان پیش آمده است که وارد فروشگاه مواد غذایی شوید، صفحاتی را زیر و رو کنید و بعد یادتان برود دنبال چه محصولاتی بودید که به سبد خرید اضافه کنید؟ مشتریانی که به دنبال خرید مواد غذایی هستند در هر سفارش خود محصولات متنوع و البته متعددی را سفارش می‌دهند. گاهی از اوقات افراد فراموش می‌کنند همه آیتم‌ها را به سبد خرید اضافه کنند و همین امر مشکلات مختلفی برایشان ایجاد می‌کند.

شرکت بیگ بسکت به کمک الگوریتم‌های علم داده قابلیتی به نام اسمارت بسکت(Smart basket) را ایجاد کرده است که آیتم‌های مدنظر مشتری را پیش بینی می‌کند و به او پیشنهاد می‌دهد.

 

حرف آخر

کاربرد علم داده در صنعت خرده‌فروشی به مواردی که گفتیم ختم نمی‌شود. علم داده یکی از حوزه‌های منحصربه فرد و البته شگفت‌انگیزی است که استفاده درست از آن می‌تواند مزایای بی‌شماری برای کسب‌وکارها به همراه داشته باشد. شما دوست دارید در کسب‌وکارتان از کدام جنبه علم داده استفاده کنید؟ داده‌ی کافی برای اجرای چنین ایده‌هایی دارید؟