تحلیل کلان‌داده‌های رفتار مشتری چگونه تبلیغات دیجیتال را دقیق‌تر می‌کند؟

فرض کنید یک فروشگاه اینترنتی برای معرفی محصول جدید خود تبلیغ می‌کند. هزاران نفر تبلیغ را می‌بینند، بخشی روی آن کلیک می‌کنند و تعداد کمتری خرید انجام می‌دهند. اگر مدیر بازاریابی فقط تعداد نمایش یا کلیک را بررسی کند، نمی‌تواند تشخیص دهد کدام مخاطبان به خرید نزدیک‌تر بوده‌اند و هزینه صرف‌شده برای تبلیغات تا چه اندازه اثربخش بوده است.

تحلیل کلان‌داده‌های رفتار مشتری کمک می‌کند اطلاعات پراکنده‌ای مانند بازدید صفحات، جست‌وجوهای داخل سایت، خریدها و واکنش به کمپین‌ها کنار هم بررسی شوند. در این روش، هدف صرفا جمع‌آوری حجم بیشتری از اطلاعات نیست؛ بلکه شناسایی الگوهایی است که به انتخاب مخاطب، طراحی پیام و ارزیابی تبلیغات کمک می‌کنند.

پلتفرم‌های تبلیغاتی هوشمند می‌توانند از این تحلیل‌ها برای پیشنهاد گروه مخاطب یا زمان مناسب نمایش تبلیغ استفاده کنند. بااین‌حال، کیفیت اطلاعات و رعایت حریم خصوصی در نتیجه تعیین‌کننده‌اند.

کلان‌داده‌های رفتار مشتری چیست و چرا برای تبلیغات اهمیت دارد؟

هر بار که کاربری با یک وب‌سایت یا اپلیکیشن تعامل می‌کند، ممکن است داده‌ای درباره آن تعامل ثبت شود؛ مانند مشاهده محصول، اضافه‌کردن کالا به سبد خرید یا تکمیل سفارش. وقتی این اطلاعات از بخش‌های مختلف و در حجم بالا جمع شوند، بررسی دستی آن‌ها دشوار می‌شود.

کلان‌داده (Big Data) به مجموعه داده‌هایی گفته می‌شود که حجم، سرعت تولید یا تنوع آن‌ها به ابزارهای پردازشی مناسب نیاز دارد. تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics) نیز فرایند آماده‌سازی و بررسی این اطلاعات برای پیدا کردن الگوها و پشتیبانی از تصمیم‌گیری است.

برای مثال، مشاهده چندباره یک محصول ممکن است نشانه علاقه باشد، اما الزاما به خرید منجر نمی‌شود. اگر این رفتار همراه با داده‌های دیگری مانند موجودی کالا، زمان بازدید و سابقه سفارش بررسی شود، تیم بازاریابی می‌تواند برداشت دقیق‌تری از رفتار مخاطبان داشته باشد.

داده‌های رفتاری به‌تنهایی نمی‌توانند نیاز واقعی هر مشتری را به‌طور قطعی مشخص کنند؛ بلکه صرفا نشانه‌هایی برای تصمیم‌گیری در اختیار سازمان قرار می‌دهند.

بیشتر بخوانید:

۷ مزیت مهم نرم‌افزارهای مدیریت ارتباط با مشتری

داده‌های رفتار مشتری از کجا به دست می‌آیند؟

اطلاعات موردنیاز تبلیغات داده‌محور ممکن است از وب‌سایت، اپلیکیشن، سامانه فروش و ارتباطات مشتری با کسب‌وکار به دست بیاید. ارزش این داده‌ها زمانی بیشتر می‌شود که مشخص باشد هر داده با چه هدفی جمع‌آوری شده و چگونه می‌توان از آن استفاده کرد.

داده‌های مستقیم و تعاملات مشتری

داده‌های دست‌اول (First-party Data) اطلاعاتی هستند که یک کسب‌وکار از تعامل مستقیم کاربران با خدمات خودش جمع می‌کند؛ برای مثال، تاریخچه خرید یا ترجیحات ثبت‌شده در حساب کاربری. استفاده تبلیغاتی از آن‌ها به اطلاع‌رسانی و رعایت الزامات حریم خصوصی نیاز دارد.

اطلاعات تعامل نیز ممکن است شامل کلیک روی پیشنهاد، جست‌وجوی کالا یا رها کردن سبد خرید باشد. ترک سبد خرید همیشه نشانه گرانی نیست؛ شاید کاربر در حال مقایسه باشد.

کنار هم گذاشتن داده‌های پراکنده

گاهی اطلاعات فروش در یک سامانه ثبت می‌شود و آمار تبلیغات در سامانه‌ای دیگر قرار دارد. اگر این اطلاعات با روشی معتبر به یکدیگر متصل نشوند، تیم بازاریابی فقط بخش‌های جداگانه‌ای از فعالیت مشتری را مشاهده خواهد کرد.

پیش از تحلیل، داده‌ها باید از نظر تکراری‌بودن، زمان ثبت و یکسان‌بودن تعریف شاخص‌ها بررسی شوند. نباید داده افراد مختلف را به اشتباه به یک مشتری نسبت داد.

IBM در توضیح تحلیل کلان‌داده بر جمع‌آوری، آماده‌سازی، پاک‌سازی و تحلیل اطلاعات تأکید می‌کند. این مراحل کمک می‌کنند تصمیم‌ها بر پایه داده‌های قابل‌اعتمادتر گرفته شوند، نه انبوهی از رکوردهای نامرتب.

بیشتر بخوانید:

تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی؛ پلی به رضایت و وفاداری مشتری!

تحلیل رفتار مشتری چگونه تبلیغات را هوشمندتر می‌کند؟

شناسایی گروه‌های مخاطب

همه مشتریان به یک پیشنهاد واکنش مشابهی ندارند. ممکن است گروهی بیشتر به قیمت توجه کنند و گروهی دیگر تنوع محصول یا زمان تحویل برایشان مهم‌تر باشد. بخش‌بندی مشتریان کمک می‌کند مخاطبان دارای رفتارهای نسبتا مشابه در گروه‌های مشخصی دسته‌بندی شوند.

فرض کنید فروشگاه لوازم ورزشی متوجه شود برخی بازدیدکنندگان بیشتر کفش دویدن را بررسی می‌کنند و گروه دیگری سراغ تجهیزات بدنسازی می‌روند. این الگوها می‌توانند به طراحی پیام‌های مرتبط‌تر کمک کنند، بدون اینکه لازم باشد درباره ویژگی‌های شخصی یا حساس افراد حدس زده شود.

بیشتر بخوانید:

تحلیل رفتار مصرف‌کننده با یادگیری ماشین

شخصی‌سازی پیام و زمان نمایش

پلتفرم تبلیغاتی می‌تواند بر اساس اطلاعات مجاز و الگوهای رفتاری، مشخص کند چه نوع پیامی برای هر گروه از مخاطبان مناسب‌تر است. برای مثال، به کاربران علاقه‌مند به دسته‌ای از محصولات، تبلیغ همان دسته نمایش داده شود.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در برخی سامانه‌ها برای پیدا کردن الگوها یا پیش‌بینی احتمال واکنش به تبلیغ به کار می‌روند. بااین‌حال، شخصی‌سازی بیش از حد ممکن است برای مخاطب ناخوشایند باشد. تبلیغ مرتبط باید مفید به نظر برسد، نه اینکه احساس نظارت دائمی ایجاد کند.

اصلاح کمپین بر اساس نتیجه

تحلیل داده تنها پیش از انتشار تبلیغ کاربرد ندارد. پس از شروع کمپین نیز می‌توان عملکرد پیام‌ها، گروه‌های مخاطب و محل‌های نمایش را بررسی کرد و بودجه را با احتیاط جابه‌جا کرد.

برای مثال، اگر یک آگهی کلیک زیادی دریافت کند ولی سفارش کمی ایجاد شود، شاید مشکل در صفحه محصول یا تناسب پیام با مخاطب باشد. افزایش فوری بودجه آن آگهی، بدون بررسی مسیر خرید، لزوما نتیجه را بهتر نمی‌کند.

چطور اثربخشی واقعی تبلیغات را اندازه بگیریم؟

تعداد نمایش، نرخ کلیک و تعداد خرید شاخص‌های مفیدی هستند، اما هر کدام فقط بخشی از نتیجه را توضیح می‌دهند. نرخ تبدیل نشان می‌دهد چه سهمی از کاربران اقدام مورد نظر را انجام داده‌اند؛ اما خرید پس از نمایش، لزوما نتیجه خود تبلیغ نیست.

راهنمای IAB تأکید می‌کند که برای سنجش موفقیت تبلیغات، فقط نباید تعداد کلیک‌ها یا فروش‌های ثبت‌شده پس از نمایش تبلیغ را بررسی کرد. باید مشخص شود تبلیغ تا چه اندازه بر رفتار مشتری تأثیر گذاشته است. برای این کار، نتایج حاصل از گروهی از مخاطبان که تبلیغ را دیده‌اند، با نتایج گروه مشابهی که تبلیغ را ندیده‌اند، مقایسه می‌شود. به این ترتیب، می‌توان فهمید چه میزان از خریدها واقعا به دلیل تبلیغ اتفاق افتاده و چه تعداد از مشتریان حتی بدون دیدن تبلیغ هم خرید می‌کردند. این تفاوت، همان اثر افزایشی تبلیغات (Incrementality) است.

یکی از روش‌های ممکن، مقایسه گروهی از مخاطبان است که تبلیغ را دیده‌اند، با گروه مشابهی که در معرض آن قرار نگرفته‌اند. طراحی چنین آزمونی باید دقیق باشد تا تفاوت گروه‌ها نتیجه را منحرف نکند. در پروژه‌های بزرگ‌تر، روش‌های آماری دیگری نیز ممکن است مناسب باشند.

هزینه تبلیغ باید کنار فروش افزایشی و حاشیه سود بررسی شود. کمپینی که فروش بیشتری نشان می‌دهد لزوما سودآورتر نیست، به‌خصوص اگر تخفیف‌ها و هزینه جذب مشتری در محاسبه دیده نشده باشند.

بیشتر بخوانید:

۵ مزیت اصلی تصمیم‌گیری مبتنی‌بر داده برای کسب‌وکارها

همکاری داده‌ای و حریم خصوصی چه نقشی دارند؟

در بعضی کمپین‌ها، تبلیغ‌دهنده و پلتفرم نمایش تبلیغ هرکدام اطلاعات جداگانه‌ای دارند. همکاری داده‌ای می‌تواند به سنجش بهتر کمپین کمک کند، اما این همکاری به معنای مجاز بودن تبادل آزاد اطلاعات شخصی مشتریان نیست.

راهنمای IAB به استفاده از محیط‌هایی مانند اتاق پاک داده (Data Clean Room) برای همکاری میان کسب‌وکارها در تحلیل اطلاعات اشاره می‌کند. در این روش، دو یا چند سازمان می‌توانند داده‌های خود را برای بررسی و مقایسه در یک محیط کنترل‌شده به کار بگیرند، بدون اینکه لزوما به اطلاعات خام و شخصی یکدیگر دسترسی داشته باشند. البته استفاده از چنین محیطی به‌تنهایی به معنای تضمین امنیت اطلاعات یا رعایت کامل الزامات حریم خصوصی نیست.

پیش از شروع همکاری، سازمان‌ها باید مشخص کنند چه اطلاعاتی قرار است استفاده شود، چه کسانی به نتایج دسترسی دارند و داده‌ها تا چه زمانی نگهداری می‌شوند. همچنین باید قوانین و مقررات مربوط به محل فعالیت خود را در نظر بگیرند؛ زیرا چارچوب‌ها و توصیه‌های بین‌المللی لزوما در کشور ما همان اعتبار و الزام قانونی را ندارند.

در بسیاری از موارد، برای تحلیل رفتار مشتری نیازی به دسترسی به اطلاعات شخصی افراد وجود ندارد. برای مثال، دانستن تعداد خریدهای انجام‌شده در هر گروه محصول می‌تواند برای بررسی عملکرد یک کمپین کافی باشد. بنابراین، بهتر است سازمان فقط به اندازه‌ای از اطلاعات دسترسی داشته باشد که برای تحلیل و تصمیم‌گیری به آن نیاز دارد.

بیشتر بخوانید:

اعتماد دیجیتال چیست؟ نقش امنیت API در ایجاد اعتماد در سازمان‌ها

چالش‌های تحلیل کلان‌داده در پلتفرم‌های تبلیغاتی

مهم‌ترین چالش این است که اطلاعات زیاد الزاما به معنای شناخت بهتر مشتری نیست. اگر رویدادها اشتباه ثبت شوند یا دو ابزار برای «تبدیل» تعریف متفاوتی داشته باشند، گزارش نهایی ممکن است تصویری گمراه‌کننده از عملکرد کمپین ارائه دهد.

موضوع دیگر، محدودیت دید نسبت به مسیر کامل مشتری است. فرد ممکن است تبلیغ را در یک دستگاه ببیند و با دستگاه دیگری خرید کند. در چنین شرایطی، اتصال قطعی همه تعاملات همیشه امکان‌پذیر نیست؛ بنابراین، باید محدودیت‌ها و میزان عدم‌قطعیت گزارش‌ها را در نظر گرفت.

مدل‌های تحلیلی نیز ممکن است بر اساس داده‌های گذشته نتیجه‌گیری کنند، درحالی‌که رفتار مشتری با تغییر قیمت، فصل یا شرایط بازار عوض شده است. بنابراین، بخش‌بندی مخاطب و پیش‌بینی عملکرد باید در دوره‌های مشخص بازبینی شوند.

هدف‌گیری دقیق نمی‌تواند ضعف پیام یا صفحه فرود را جبران کند. تحلیل داده باید کنار شناخت بازار و بررسی کیفیت تجربه مشتری قرار بگیرد.

چگونه تحلیل داده‌های مشتری را وارد برنامه تبلیغاتی کنیم؟

شروع مناسب، انتخاب یک پرسش مشخص است؛ مثلا اینکه چرا کاربران پس از ورود به صفحه محصول خرید را کامل نمی‌کنند یا کدام گروه از مشتریان به یک پیشنهاد تازه واکنش بهتری دارند. برای پاسخ به این پرسش، لازم نیست ابتدا تمام داده‌های سازمان در یک سامانه بزرگ جمع شوند.

در مرحله بعد، تیم بازاریابی و فناوری اطلاعات باید مشخص کنند چه رویدادهایی ثبت می‌شوند و آیا اطلاعات برای تحلیل معتبر هستند. تعریف یکسان شاخص‌ها و کنترل داده‌های ناقص از انتخاب الگوریتم پیچیده مهم‌تر است.

پس از آماده‌شدن داده‌ها، می‌توان یک کمپین محدود با گروه‌های مخاطب مشخص اجرا کرد. بهتر است پیش از شروع، معیار موفقیت و روش مقایسه مشخص شوند تا پس از اجرای کمپین، شاخص‌ها صرفا بر اساس مطلوب‌بودن نتایج انتخاب نشوند.

در پایان، نتیجه باید از دو زاویه بررسی شود: آیا تبلیغ به هدف کسب‌وکار کمک کرده و آیا روش استفاده از داده برای مشتری شفاف و قابل دفاع بوده است؟ پاسخ این دو پرسش مسیر توسعه کمپین‌های بعدی را روشن‌تر می‌کند.

بیشتر بخوانید:

نقشه راه آمادگی سازمان برای تحول دیجیتال؛ از زیرساخت تا فرهنگ‌سازی

کلام آخر

تحلیل کلان‌داده‌های رفتار مشتری به کسب‌وکارها کمک می‌کند از گزارش‌های پراکنده عبور کنند و تصمیم‌های تبلیغاتی خود را بر اساس الگوهای قابل بررسی بگیرند. بخش‌بندی مخاطبان، انتخاب پیام مرتبط و سنجش اثر واقعی کمپین از مهم‌ترین کاربردهای این رویکرد هستند.

بااین‌حال، تبلیغات هوشمند فقط به داشتن حجم زیادی از اطلاعات وابسته نیست. کیفیت داده، نحوه اندازه‌گیری، احترام به حریم خصوصی و شناخت نیاز مخاطب تعیین می‌کنند که تحلیل‌ها تا چه اندازه مفید باشند.

برای کسب‌وکارهایی که می‌خواهند شیوه‌های ارتباط هدفمند با مخاطبان را بررسی کنند، سرویس پیامک هدفمند مبتنی بر مکان ایرانسل یکی از خدمات قابل بررسی است. این سرویس با موضوع تحلیل رفتار مشتری ارتباط دارد، اما به‌تنهایی یک پلتفرم جامع برای تحلیل کلان‌داده یا شخصی‌سازی تبلیغات بر اساس رفتار خرید نیست؛ بلکه ابزاری برای اجرای تبلیغات هدفمند بر اساس موقعیت مکانی مخاطبان به شمار می‌رود.

چنانچه برای بررسی راهکارهای ارتباط هدفمند با مشتریان یا انتخاب خدمات متناسب با برنامه تبلیغاتی سازمان خود به مشاوره نیاز دارید، می‌توانید از خطوط ایرانسل کد دستوری *3# را شماره‌گیری کنید یا درخواست خود را به آدرس ایمیل EB@mtnirancell.ir ارسال فرمایید.

منابع

https://www.ibm.com/think/topics/big-data-analytics

https://www.iab.com/guidelines/retail-media-advanced-measurement-and-data-collaboration/

https://www.iab.com/guidelines/retail-media-advanced-measurement-and-data-collaboration/