Как аналитика данных влияет на ваш бизнес
Привет всем! Давно не писал, хочу поделиться своим опытом о том, как анализ данных может способствовать росту вашего бизнеса, конечно, при наличии качественных данных. Мы, наверное, знакомы с понятием "ориентированность на данные", "анализ социальных медиа" или чем-то еще, что пересекается с аналитикой данных. Любые вопросы, связанные с увеличением дохода вашего бизнеса, требуют более глубокого анализа ваших данных. Аналитика данных поможет вам выявить неоднозначности в ваших данных, оценить производительность вашей компании, проверить отсутствующую информацию и попытаться исправить это с помощью данных! Итак, это некоторые способы анализа ваших внешних или внутренних данных для сравнения с другими компаниями или вашими конкурентами.
"Без аналитики больших данных компании слепы и глухи, блуждают по Интернету, как олени на автостраде." - Джеффри Мур, американский консультант по управлению и автор
Анализ социальных медиа
В первом разделе я хочу поделиться, как получить внешние данные из Twitter, Instagram, трендов в Google, а также привести пример того, как эти данные должны быть собраны в анализе. Давайте посмотрим, как это сделать!
Парсинг Twitter и Instagram
В этом разделе вы можете собирать данные социальных медиа-платформ, которые у вас есть (например, Twitter или Instagram), чтобы узнать, насколько известен ваш бренд или насколько хорошо ваша компания и продукт известны потребителям. Вот как получить ваши данные.
Twint - это продвинутый инструмент для парсинга Twitter, написанный на Python, который позволяет собирать твиты из профилей Twitter без использования API Twitter — Документация Twint
Instascrape - это легкая библиотека на Python, которая предоставляет выразительный и гибкий API для парсинга данных Instagram — Документация Instascrape
С помощью twint и instascrape вам не нужны ключи API для сбора всех данных, которые вам нужны. JSON-файл, который вы получаете, содержит информацию о том, упоминается ли ваш бренд или компания, есть ли лайки или ретвиты от пользователей в Twitter и много других данных. Данные Instagram, которые вы получаете, такие как пользователи, лайки постов, поиск хэштегов и т.д. Все данные, которые вам нужны в обоих пакетах, вы можете более подробно изучить в их документации. Я приложу источник документации пакета.
После получения данных, вот моя идея для получения некоторых идей с помощью этих данных.
- Анализ профилей пользователей (если они имеют описание в своем профиле). Таким образом, вы можете группировать профили клиентов, которым нужен ваш продукт.
- Анализ того, насколько известен ваш бренд или продукт по сравнению с конкурентами. Общее количество подписчиков, среднее количество лайков на пост, среднее или общее количество упоминаний, общее количество ретвитов, тренд вашего продукта в Google Trends. Вы можете искать и анализировать тренды поиска вашего продукта клиентами на платформе Google Trends.
- Анализ комментариев и твитов, чтобы узнать о потребностях пользователей, о том, что они говорят о нашем продукте или услугах, это хорошо или плохо, возможно, вы сможете узнать, насколько пользователям нравится ваш продукт или нет. Если вас это заинтересовало, вы можете изучить анализ тональности, который я уже написал по этой ссылке.
Внутренний анализ данных
Второй раздел посвящен внутренним данным, которыми вы располагаете в своей компании или бизнесе. Вам может быть интересно, с какими данными вам следует работать для проведения анализа. Вот примеры данных, которые можно более детально проанализировать.
- Данные о транзакциях
Данные о транзакциях помогут вам рассчитать прибыль от розничных продаж (например, сколько транзакций у вас было за неделю или месяц) и определить самый популярный продукт. Вы можете создать отчеты о данных о транзакциях в виде информационной графики.
- Данные о клиентах
Профилирование клиентов очень важно. Благодаря профилированию клиентов компания или бизнес могут нацеливаться на потребителей в соответствии с проведенной сегментацией. Если вам нужны сведения о сегментации клиентов, вы можете получить доступ по этой ссылке.
Вот два примера, которые вы можете более детально проанализировать на основе внутренних данных, чтобы получить больше информации из ваших данных. Вы также можете создать модель машинного обучения (при необходимости), чтобы придать вашему бизнесу смысл и провести предсказательный анализ. Данные о транзакциях могут быть использованы для создания правил ассоциации для каждой транзакции, рекомендации продукта, прогнозирования продаж на несколько месяцев, анализа настроений (если у вас есть отзывы для каждой транзакции о продукте) и многого другого. Данные о клиентах могут быть проанализированы путем создания сегментации клиентов, сегментации продуктов, нацеливания на определенных клиентов и разработки маркетинговой стратегии для продвижения вашего продукта и бизнеса.
Заключение
Как скомпилировать внешние и внутренние данные? И что можно сделать с ними? Мой ответ - это стратегический холст. Вы можете создать стратегический холст для анализа наших конкурентов. После того, как у нас есть внешние и внутренние данные, попробуйте определить факторы, которые мы будем сравнивать. Вот пример анализа стратегического холста продукта конкурента на основе внешних и внутренних данных.
Стратегические холсты предоставляют простой способ визуализации того, как ваши конкуренты привлекают клиентов и/или как ваши клиенты выбирают продукт или услугу в вашей категории. Это позволяет вам отличиться, выбрав другую комбинацию факторов, на которых вы будете конкурировать. - strategiccoffee.chriscfox.com
Факторы, которые будут сравниваться, - это бренд, цена, услуги, качество продукта, наличие товара и реклама. После этого попробуйте присвоить оценку каждому фактору, просто помните, что вы можете предположить оценку на основе имеющихся данных. Например, для фактора бренда ваш конкурент имеет 50 тыс. подписчиков в Instagram, в среднем 5000 лайков за одну публикацию и 1500 посещений Instagram за 6 часов. Вы можете сравнить это с вашими внешними данными, создав взвешенную матрицу оценок и попытавшись ее рассчитать.
Конечно, в этом шаге есть много предположений для взвешивания матрицы оценок, но мы можем узнать с помощью этой матрицы, какой фактор ваша компания упускает в сравнении с конкурентом. Ваш бренд побеждает в факторе цены, а остальные факторы - это то, что вам следует исправить. Совместное обсуждение с соответствующим отделом даст лучшую стратегию для решения всех факторов, которые вы проигрываете конкуренту. Вы можете принимать лучшие решения для развития вашего бизнеса и разработки продукта с помощью анализа данных, который был проведен. Создайте отличный отчет для визуализации каждого вашего представления в другом отделе. Таким образом, у вас, вашей команды и "данных" будет большой мастер-план для победы над конкурентом.
Это все от меня, надеюсь, вы сможете извлечь пользу из этого обсуждения. В каждом анализе, который я делаю, все еще есть много ошибок и недостатков. Этот анализ далеко не идеален, и я не очень хорош в маркетинге. Есть еще много маркетинговых инструментов, которые можно объединить или сотрудничать с данными, которые у нас есть. Возможно, это обсуждение станет одним из ваших источников информации.
Для получения более подробной информации об этом обсуждении, коде и дополнительной визуализации вы можете посетить мой GitHub по следующей ссылке https://github.com/Anugrahn. Не стесняйтесь задавать вопросы, и давайте начнем обсуждение, ребята!
Спасибо, надеюсь, вам понравилось. Увидимся в следующих историях. Хорошего дня! :)
источник: