صفحه اصلی > داده کاوی و علم داده : خوشه بندی در داده کاوی برای مدیریت ارتباط با مشتری

خوشه بندی در داده کاوی برای مدیریت ارتباط با مشتری

خوشه بندی در داده کاوی برای مدیریت ارتباط با مشتری

داده کاوی کاربردهای متفاوتی در روابط عمومی و ارتباط با مشتری دارد. از داده کاوی می‌توان در بخش‌های مختلف ارتباط با مشتری بهره برد، خوشه بندی در داده کاوی یکی از کاربردهای مهم این علم است.

در داده کاوی هدف پیدا کردن یک الگوی کلی و قابل استفاده از بین جمع زیادی از داده‌ها است. خوشه بندی در داده کاوی از بین داده‌ها، آن‌هایی که با هم شباهت بیشتری دارند را جدا کرده، از جنبه‌های مختلف بررسی می‌کند و در دسته‌های متفاوت قرار می‌دهد. به طوری که داده‌های هر خوشه با هم خوشه‌ای‌های خود بیشترین شباهت و با خوشه‌های دیگر تفاوت داشته باشند.

موضوع مهم و نقطه تفاوت در خوشه بندی با سایر روش‌های داده کاوی در این است که برچسب اولیه‌ای تعیین نمی‌شود. در واقع در سایر روش‌ها بر اساس ویژگی‌های اولیه‌ای که تعیین می‌شود، دسته بندی و طبقه بندی صورت می‌گیرد. در صورتیکه در خوشه بندی، بدون تعیین فاکتورهای اولیه و بر اساس ویژگی‌های داده‌ها طبقه‌بندی صورت می‌گیرد.

بیشتر بخوانید: ۵ کاربرد ماشین لرنینگ در دیجیتال مارکتینگ

 

مدیریت ارتباط با مشتری چیست؟

مدیریت ارتباط با مشتری یا CRM به مجموعه‌ی فعالیت‌هایی گفته می‌شود که کمک می‌کنند تا بین سازمان و مشتری ارتباط موفقی شکل گیرد. مجموعه اقدامات، تلاش‌ها و فناوری‌هایی که در این راه استفاده می‌شوند، به جلب رضایت مشتری و ساخت یک مشتری وفادار کمک می‌کنند.

از مزایای مدیریت ارتباط با مشتری، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • بهبود خدمات مشتری
  • افزایش فروش
  •  کمک به ارتباط بهتر با مشتری
  •  کمک به پیشرفت با تحلیل و بررسی
  • افزایش کارایی

کمپانی‌هایی که از CRM استفاده می‌کنند به خوبی این موضوع را دریافته‌اند که حفظ مشتری فعلی، مقرون به صرفه‌تر از جذب مشتری جدید است. در مدیریت ارتباط با مشتری، از سوابق و اطلاعات قبلی تجربه کسب می‌شود تا در آینده و برای ارتباط بهتر با مشتری و پیشرفت سازمان از آن‌ها کمک گرفته شود. و به همین دلیل، داده کاوی می‌تواند در این بخش مفید واقع شود.

خوشه بندی در داده کاوی برای مدیریت ارتباط با مشتری

از کاربردهای داده کاوی در سازمان‌ها پیش بینی شرایط آینده برای بهترین تصمیم‌ها و واکنش‌هاست. از همین ویژگی می‌توان برای پیش بینی درخواست‌های مشتری هم بهره برد. در واقع به کمک خوشه بندی در داده کاوی برای مدیریت ارتباط با مشتری، داده‌های گذشته‌ای که تیم CRM داشته جمع آوری می‌شود و با استفاده از خوشه بندی در دسته‌ها (خوشه‌ها) با ویژگی‌های مشابه تقسیم بندی می‌شود تا نتیجه‌ای سودمند استخراج شود.

به این دو مثال توجه کنید

        ۱) شرکتی را فرض کنید که دفترچه‌ی راهنمایی برای محصول خود طراحی کرده است، اما اگر در ارتباط با مشتری، سوالاتی مداوم درباره‌ی بخشی از نحوه‌ی عملکرد دستگاه وجود داشته باشد، از طریق خوشه بندی، می‌توان این بخش را شناسایی کرد. این موضوع نشان‌دهنده‌ی مبهم بودن بخشی از دفترچه‌ی راهنماست که با بررسی و تحلیل داده‌ها به دست آمده است. اصلاح این مشکل به رضایت بیشتر مشتری منجر می‌شود.

        ۲) شرکتی که خدمات اینترنتی ارائه می‌دهد در بخش‌هایی از شهر به دلیل ترافیک بالا و حجم زیاد کاربران نیازمند افزایش ظرفیت است. این شرکت می‌تواند از مجموعه تماس‌هایی که از مشتریان داشته، نقاطی از شهر که با مشکلات بیشتر مواجه هستند را شناسایی و در جهت بهبود و ارتقا سیستم‌های آن مناطق اقدام کند.

خوشه بندی روش‌های متفاوتی دارد، اما بطور کلی کیفیت یک خوشه بندی با الگوهایی که از بین داده‌ها استخراج می‌کند، سنجیده می‌شود. این الگوها عموما برای انسان ناشناخته هستند. بنابراین از یک خوشه بندی با کیفیت در مدیریت ارتباط با مشتری انتظار می‌رود بتواند رفتارهای مشتری را به عنوان داده دریافت کند، الگوهایی از بین آن‌ها استخراج کند تا تیم CRM بتواند از آن الگوها برای آشنایی با نیازهای فعلی مشتری و همچنین پیش‌بینی نیازهای او استفاده کند و بهترین بازدهی را داشته باشد.

اما خوشه بندی در داده کاوی برای ارتباط با مشتری علاوه بر مواردی که در بالا ذکر شد، فواید دیگری هم دارد. داده‌های مشتری اطلاعات بسیار سودمندی از تقاضا و انتظارات آن‌ها در اختیار سازمان می‌گذارد. فرقی ندارد که کسب و کار فروشنده‌ی کالا است یا خدمات، این روش اطلاعات مفیدی از محصولات یا خدماتی که در آینده باید به لیست خود اضافه کنید در اختیار شما می‌گذارد.

بیشتر بخوانید: ۱۸ ابزار رصد روابط عمومی آنلاین | ابزارهای PR برای رصد فضای مجازی

برای CRM در سازمان خود برنامه‌ریزی کنید

همانطور که توضیح داده شد، خوشه بندی یکی از روش‌های داده کاوی است. از مزیت‌های استفاده از خوشه بندی در داده کاوی برای مدیریت ارتباط با مشتری، می‌توان به گزینه‌های زیر اشاره کرد:

  • کاهش هزینه ناشی از خطاها
  • تصمیم‌گیری بهتر برای چالش‌ها
  • بالا بردن سرعت برای ارائه خدمات و ایجاد محصولات

فعالیت شما هرچه باشد، ارائه خدمات خوب و ارتباط موفق با مشتری به پیشرفت و بقای کسب و کار کمک می‌کند. در نتیجه بهتر است از تکنولوژی روز برای درک نیازهای مشتری بهره ببرید.

دیتاک مجموعه‌ای ایرانی است که در حوزه داده کاوی و بیگ دیتا فعالیت دارد و با ارائه راهکارهای مناسب به شما کمک می‌کند تا از بین دیتاهای خود الگویی معنادار استخراج کنید. از این الگوها در بخش‌های مختلف از جمله مدیریت ارتباط با مشتری می‌توان بهره برد تا خدماتی بهتر ارائه داد. استخراج الگوهای معنادار و کاربردی از دیتا نیازمند تجربه، علم و تخصص‌های خاصی است. به همین دلیل عموما استفاده از بیگ دیتا برونسپاری می‌شود تا اطلاعات دقیقی از آن استخراج گردد.

برای آشنایی بیشتر با راهکارهای دیتاک در این زمینه با کارشناسان ما در دیتاک در تماس باشید.

[button color=”orange” size=”big” link=”https://dataak.com/%d8%a7%d8%b1%d8%aa%d8%a8%d8%a7%d8%b7-%d8%a8%d8%a7-%d8%af%db%8c%d8%aa%d8%a7%da%a9/” icon=”” target=”true” nofollow=”false”]ارتباط با دیتاک[/button]

هدی حسام‌الدینی

من هدی حسام‌الدینی دانشجوی کارشناسی ارشد مدیریت کسب و کار هستم، به موضوعات تولید محتوا، بازاریابی محتوایی و دیجیتال مارکتینگ علاقه دارم. یادگیری رو دوست دارم و انتقال تجربیات رو بیشتر. این روزها در دیتاک با یه تیم قوی کار می‌کنم برای توسعه‌ی کسب و کار.
مقالات مرتبط

گزارش دیتاک از صنعت لوازم خانگی در ایران

کلان‌داده شبکه اجتماعی درباره نگرش ایرانیان به برندهای لوازم خانگی ایرانی و…

واکاوی نگرش ایرانیان به اتباع افغان بر اساس داده‌کاوی شبکه‌های اجتماعی (افکارسنجی و رسانه‌سنجی)

موضوع حضور مهاجران یا اتباع افغان در ایران در یکی دو سال گذشته تبدیل به یک بحران اجتماعی شده و بخش بزرگی از جامعه ایران و مهاجران را درگیر خود کرده است.

دیدگاهتان را بنویسید