ما هو علم تحليل البيانات ؟ وكيف تستخدم تحليل البيانات في توسيع أعمالك التجارية؟ || 97

إذا كنت تتابع العالم الرقمي، ربما قد سمعتَ بالحديث عن مصطلح علم البيانات – بالانكليزية Data Science – وكذلك المصطلحات Machine Learning أو الذكاء الصناعي، Big Data أو أي مصطلح آخر شبيه.

كسبت هذه الكلمات الرئيسية الكثير من التألق في أخبارنا اليومية ، في كل يوم تطلق الشركات التكنولوجية مستجداتٍ في السوق.

يتواجد الذكاء الاصطناعي في الكثير من هذه المستجدات مثل السيارات المستقلة ذاتية القيادة، والتي يمكنها أن تقوم بالرحلات من دون أن يكون بداخلها سائق. مثال آخر على ذلك: روبوتات التنظيف التي تمسح الغبار وتنظّف المنازل من دون أي مساعدة بشرية.

ما يعلمه القليل من الناس هو أن المبادئ التقنية الرئيسية التي تساعد في تطوير هذه السيارات المستقلة يمكن استخدامها أيضاً في تحسين الأعمال التجارية، خصوصاً الأعمال الرقمية.

هناك نقطة أخرى يلاحظها القلة من الناس، وهي أن استخدام هذه التقنيات سهل جداً أكثر مما يبدو، لكن قبل الانطلاق إلى الأمثلة العملية من المهم أن نفهم بشكل أعمق معنى (علم البيانات).

ماذا يعني المفهوم Data Science ؟

هو مصطلح باللغة الإنكليزية يعني علم البيانات. هو مجال من الدراسة يستخدم طرقاً علمية للحصول على المعارف عن طريق البيانات، لتقديم الدعم اللازم لاتخاذ القرارات.

تستخدم الشركات بشكل عام تقنيات data science في تحليل البيانات واتخاذ القرارات التي تساعد على توسيع الأعمال التجارية.

لا يُعتبر اتخاذ القرارات الأكثر إصابة للهدف مهمة سهلة دوماً، ولهذا السبب يعتبر علم البيانات مجالاً تعليمياً متنوعاً ومتعدد الفروع، ويضم المعارف في مجال الرياضيات، الإحصاءات، الحاسوب وتجارة الأعمال.

مجالات علم البيانات data science المتنوعة

هناك نقطة جيدة، وهي أن التقدم التقني قد ساهم في منح الديمقراطية لعلم البيانات. واليوم توجد الكثير من الأدوات التي يمكنها أن تساعد أناساً عاديين على استخدام Data Science في مجال الأعمال، حتى من دون إتقان تقنيات الإحصاء والرياضيات.

في هذه التدوينة سوف نقدم بعض الأمثلة العملية التي تشرح كيف يستخدم الناس هذه التقنيات في اتخاذ أفضل القرارات، وزيادة المبيعات وتوسيع الأعمال.

لكن، كيف تعمل Data Science من الناحية العملية ؟

بعيداً عن الناحية النظرية، إن الخطوة الأولى للبدء في استخدام علم البيانات في أية أعمال هي أن نفهم بشكل عملي آلية عمل Data Science، ونتعرف على المراحل الضرورية التي تساعد على اتخاذ أفضل القرارات.

ملخص المراحل التي تساعد على اتخاذ القرارات

ليس هناك إجماع على وجود طريقة محددة وملائمة للعمل باستخدام علوم البيانات ، لكن تنقسم العملية بشكل عام إلى 7 مراحل:

المراحل التي يقوم عليها تطبيق علم البيانات data science

1. طرح التساؤلات

تبدأ عملية Data Science عادةً بسؤالٍ يجب الإجابة عنه. ومن ثم ننظم قائمة مكونة من 10 تساؤلات أكثر شيوعاً يتم توجيهها إلى مَن يتعامل مع المنتجات الرقمية :

1- كم ستبلغ أرقام المبيعات خلال الأشهر المقبلة ؟

2- ماذا سيحدث لو قمت بتغيير تصميم صفحة المنتَج كلياً ؟

3- ما هو الأوان المناسب للتوجه إلى العميل وتقديم المنتَج؟

4- ما هي الخصائص التي تحدد مدى نجاح المسوق بالعمولة في بيع المنتَج؟

5- ما هو المقدار المالي الذي ينبغي استثماره في مجال الحركة الشبكية للحصول على النتائج المحددة؟

6- ما هو السعر المثالي للمنتَج؟

7- متى يمكن تقديم منتَج جديد إلى العميل؟

8- ما عدد الرسائل الإلكترونية التي يجب تقديمها إلى lead قبل تقديم المنتَج له؟

9- ما هي الصيغة الأفضل لتسويق المحتويات؟ مقالات في مدونة أم عن طريق الفيديوهات؟

10- ما هو الشهر الأفضل للقيام بأحداث إطلاق للمنتجات launch؟ وما هو التوقيت المثالي للبدء بالبيع؟

2. جمع البيانات

بعد ذلك من الضروري البحث عن البيانات التي يمكن أن تساعد في الإجابة على هذه التساؤلات. يمكن أن تأتي هذه البيانات من مصادر مختلفة، مثلاً:

• الأنظمة والتطبيقات.
• عمليات البحث على الإنترنت.
• بيانات المنظمات والشركات.
• الأبحاث.

الحقيقة هي أنه توجد مصادر لا حصر لها للبيانات، ومن المهم كثيراً العثور على مصدر يقدّم المعلومات بطريقة موثوق بها ومنظمة. إليك بعض الأمثلة:

• للتنبؤ بأرقام المبيعات خلال الأشهر المقبلة، قد يكون مفيداً تحليل المصادر التي تتحقق من أرقام المبيعات حتى اللحظة. لهذا، سوف تحتاج إلى استخراج سجلّ المبيعات لديك. من ناحية أخرى، إذا كنت تلاحظ أن نتيجة مبيعاتك تتعلق مباشرة بحجم الحركة الشبكية لموقعك، يمكن أن تعثر على البيانات الضرورية للإجابة على هذا السؤال من خلال استخدام أداة تحليلية كالأداة Hotmart Analytics !!

• إحدى الطرق لاكتشاف اللحظة المثالية التي يمكن التوجه خلالها إلى العميل وتقديم منتَجك هي تحليل جميع الإجراءات التي قمتَ بها مع الزبائن القدامى. يمكن القيام بذلك سواء مَع مَن اشتروا منتَجك أم مع مَن لم يقوموا بذلك، محاولاً أن تفهم الأسباب التي قادت العملاء إلى الشراء، أو جعلته يتراجع عن ذلك.
• إذا كان التساؤل هو عن صيغة المحتوى التي تحقق أفضل النتائج – إذا كانت تدوينات أم فيديوهات – سوف تحتاج إلى مقارنة بيانات تفاعل العملاء المحتملين leads الذين قرأوا مقالات المدونة مع بيانات تفاعل leads الذين شاهدوا الفيديوهات. هذه البيانات تقدمها لك الأداة Youtube Analytics.

3. معالجة وتنظيم البيانات

من خلال البيانات التي تم جمعها، من المهم جداً القيام بعملية تنظيف، تنسيق، معالجة وتنظيم المعلومات. يحدث هذا لأنه غالباً ما تعاني البيانات الناتجة من عدم توافق قد يؤثر سلباً على التحليل واتخاذ القرارات الخاطئة.

عندما يتم تنظيم البيانات ومعالجتها يمكن البدء بعملية التحليل.

4. تحليل البيانات

توجد عدة أنواع من التحليلات. وتتنوع من البسيطة إلى العمليات غاية في التعقيد. لكن من المهم أن تتذكر أنه في أغلب الحالات يؤدي تحليل البيانات الأساسية إلى نتيجة قيّمة جداً لأعمالك.

والسبب بسيط جداً: من خلال وجود الكثير من الناس والشركات التي لا تتمتع بعادة النظر إلى الأرقام، فإن مَن يبدأ بإجراء تحليل للبيانات (حتى لو كان بشكل بسيط) عادة يتقدم عن المنافسين لديه.

5. تطوير النماذج والخوارزميات

في الحالات التي يصبح فيها تحليل البيانات أمراً معقداً، أو يثير تساؤلات جديدة أكثر مما يقدمه من إجابات على السؤال الرئيسي، قد يكون الوقت قد حان لإعداد نماذج إحصائية و خوارزمية للعثور على الحل الذي سيحقق أكبر قيمة ممكنة لأعمالك.

تعد هذه النماذج والخوارزميات ضرورية باعتبار أن “العقل البشري” لا يمكنه العثور على أفضل النماذج لحل المشكلة أو عندما يعثر على حل للمشكلة قد يستغرق الكثير من الوقت…

يمكن استخدام خوارزمية لإيجاد نماذج يغفل البشر عن إدراكها، أو حتى لتحليل ملايين السيناريوهات في دقائق معدودة، مما يقود إلى قرار أكثر إصابة للهدف خلال فترة قصيرة من الزمن.

في المثال أدناه يمكن لنا أن نفهم بشكل أفضل آلية عمل ذلك.

لنفترض أنه لديّ قاعدة تتضمن 5000 زبون محتمل leads، و قمت بإرسال 7 رسائل إلكترونية في الشهر على مدى الـ 4 سنوات الأخيرة، وكان هناك أكثر من 1,6 مليون حدث يجب أن يخضعوا للتحليل لكي أحاول العثور على نموذج قياسي يشرح سلوك العملاء المحتملين leads.

حتى لو وحّهتُ كامل تركيزي على هذا التحليل، ربما سأستغرقُ الكثير من الوقت كي أعثر على النماذج القياسية التي يمكن لخوارزمية واحدة اكتشافها في غضون ثوانٍ.

إذا رغبتُ أن أفهم أفضل طريقة للإعلان على فيسبوك، يمكن لي أن أحلل 50 مؤشراً مختلفاً لكل إعلان من الإعلانات قمتُ بإعداده.

لكن كيف يمكن اكتشاف أي مؤشرات تعتبر هامة من أجل جمهوري؟

إذا رغبتُ في اختبار تفاصيل التصميم في صفحتي والتي تؤدي إلى زيادة فرص شراء الزوار لمنتَجي سوف أحتاج إلى:

• توليد العديد من الصفحات المختلفة.
• فصل مجموعات المستخدمين الذين سيدخلون إلى كل صفحة من هذه الصفحات.
• إيجاد طريقة لضمان دخول المستخدم من مجموعة محددة إلى صفحة وحيدة فقط إلى أن أنتهي من تقييم نتائج الصفحات المختلفة.

وهذا يعتبر أمراً معقداً بعض الشيء، لكن يمكن القيام به بطريقة بسيطة من خلال بعض التطبيقات.

6. معاينة البيانات

بعد استخدام النماذج والخوارزميات سيكون ضرورياً تحليل النتائج مرئياً لضمان أن تكون النتائج التحليلية متوافقة مع هدف الدراسة.

هذا التحليل المرئي يتم اعتماداً على الرسوم البيانية، والتي تسهل عملية التحقق من النماذج وتساعد على اتخاذ القرارات.

7. اتخاذ القرارات

بعد أن أصبحت هذه البيانات جاهزة للتحليل، نصل إلى اللحظة الأكثر أهمية: اتخاذ القرارات الاستراتيجية من أجل أعمالك.

بالتحقق من النماذج التي تم العثور عليها، يمكنك أن تلاحظ ما يحقق نتائج جيدة، واكتشاف الجوانب التي تحتاج إلى تحسينات. وهذا يتيح لك أن تطبق إجراءات جديدة و اختبارات للارتقاء بنتائجك.

سوف تعتمد بالطبع هذه القرارات على نوع  الأعمال التجارية، وعلى المظهر الذي يعد بحاجة إلى تحسينات.

من المهم قبل تحديد إجراء ما ليتم اتخاذه، أن تحلل البيانات التي لديك، لكي تختار القرار الأنسب لأعمالك.

كيف يمكن تطبيق Data Science للتوسع في أعمالي؟

كون هذا المجال هو مجال متعدد الزوايا التعليمية، يمكن تطبيق علم البيانات في جميع التحديات التي تواجه الأعمال الرقمية من الناحية العملية.

إليك بعض الأمثلة الشائعة على استخدام data science في توليد النتائج من الأعمال التجارية الرقمية:

• تحليل التحويلات في قموع المبيعات Sales Funnel.
• تحليل بيانات سلوك الزوار في صفحاتك.
• تسعير المنتجات.
• التحري عن السلوكيات غير الشائعة و الاحتيالية.
• تحليل مشاعر المتابعين على شبكات التواصل.
• أنظمة إرشاد المنتجات من أجل الزبائن.
• التنبؤ بالزمن الذي سوف يتوقف خلاله الزبون عن دفع اشتراك ما (معدل تشورن أو تنبؤ تشورن).
• إغناء وتصنيف leads بهدف منح الأولوية.
• التنبؤ بمعدل المبيعات الإجمالي.
• تصنيف العملاء حسب سلوك الشراء لديهم.
• تحسين سلة المشتريات من خلال إضافة المزيد من المنتجات وتشكيل مجموعات من المنتجات.

أخيراً، إليك نصيحتين من الناحية العملية كي تبدأ باستخدام Data Science في أعمالك حالاً:

نصيحة 1: كيف يمكن استخدام Web Analytics للتحري عن نماذج سلوكيات الزوار في صفحاتك والبيع أكثر؟

إن إحدى المزايا الرئيسية لعمل تجاري 100% رقمي عندما يتم مقارنته بعمل خارج الإنترنت، هي كمية المعلومات التي يمكن الحصول عليها عبر الإنترنت.

عندما تقوم بتنصيب أداة تحليلية في موقعك، تبدأ فوراً بكسب العديد من المعلومات التي يمكن تحليلها لتوليد نتائج أفضل من أجل أعمالك.

بعض الأمثلة عن المعلومات الهامة التي يتم الحصول عليها عن طريق هذه الأدوات، هي:

• منشأ الزيارة: من أين أتى العميل؟ أو على أي رابط نقر للوصول إلى صفحتك؟
• الزمن الوسطي الذي قضاه الزوار في صفحتك.
• الصفحات والمنتجات التي زارها.
• معدل التخلي: يمثل النسبة المئوية للزوار الذين تركوا صفحتك من دون أن ينقروا على أي رابط آخر.
• وسائط الروابط التي نقر عليها الزائر: الوسيط UTMs و SRC وكذلك SCK .
• عدد الزوار الذين نفذّوا إجراءاً محدداً في موقعك (مثال: نقروا على الرابط في checkout أو قاموا بتسجيل الدخول). في مثل هذه الحالات، سوف تحتاج إلى إعداد هذه الإجراءات من خلال الأداة التحليلية).

الأداة التحليلية الأكثر شهرة والمستخدمة كثيراً هي Google Analytics ، لكن توجد عدة معدات أخرى تكميلية، و اختيار الأداة الأفضل يعتمد على الخصائص المميزة لكل عمل تجاري.

فالأداة التحليلية Hotmart Analytics مثلاً تحتوي على سلسلة من الموارد المخصصة لمَن يعمل في مجال بيع المنتجات الرقمية على الإنترنت.

بعد تنصيب الأداة يتم جمع المقاييس ولديك البيانات التي تحتاج لها في اتخاذ  القرارات.

نصيحة 2 – كيف تمنح الأولوية للـ leads بالاعتماد على إغناء البيانات وتصنيف leads؟

إحدى أفضل الطرق لتحقيق المزيد من المبيعات على الإنترنت هي تصنيف طرق التواصل communication مع كل زبون.

إن تقديم منتَج في اللحظة الملائمة التي يكون فيها الـ lead مستعداً للشراء يعتبر أفضل الطرق لزيادة النتائج، لكي لا يتم اعتبارك أنك تمارس spam تعرض بيع المنتجات طوال الوقت.

للقيام بهذا النوع من التحليل وفهم الأوان الملائم لمنتَجك، ستحتاج بشكل أساسي إلى أداتين:

الأولى هي أداة للتسويق عبر البريد الإلكتروني أو email marketing ، مثال: mail chimp و LeadLovers. أو أدوات أخرى.

بعد ذلك يجب عليك استخدام الأداة ListBoss وهي أداة هوت مارت التي تتيح إجراء التكامل بين المنصة الرقمية هوت مارت وخدمة التسويق عبر البريد الإلكتروني التي تم اختيارها.

بعد إجراء التكامل، يمكنك إعداد أداتك المختارة في التسويق لاستلام الأحداث والإشعارات في كل مرة يقوم فيها أحد الـ leads بأحد الإجراءات التالية:

• إصدار الفاتورة.
• التخلي عن سلة المشتريات.
• إلغاء عملية الشراء.
• عملة شراء تتعرض إلى عملية chargeback.
• عملية شراء يتم قبولها.
• عملية شراء تتعرض لشكوى.
• عملية شراء يتم إعادة المال منها.
• عملية شراء منتهية الصلاحية.
• عملية شراء مكتملة.
• تحميل منتَج ما.
• التسجيل في Hotmart Club (منطقة العضوية الخاصة باستضافة الدورات التعليمية الرقمية).
• تقييم المنتَج.

هذه هي النقطة الأولى لكي تقرر الأوان الملائم لإرسال بريد إلكتروني يهدف إلى استعادة المبيعات التي لم تتحقق.

أحد الزبائن زار صفحة Checkout وتخلى عن سلة المشتريات (عربة المشتريات) يكون أمامه فرص أعلى بكثير لشراء المنتَج من زبون لا يعلم حتى أنه لديك منتَج معروض للبيع.

إذاً تُعتَبر هذه المعلومات حاسمة لكي تحدد اللحظة التي ترسل خلالها بريداً إلكترونياً جديداً إلى هذا العميل.

من خلال جميع هذه المعلومات التي تخضع للتسجيل عبر أداة email marketing، يمكنك البدء بوضع الإجراءات لكل حالة من الحالات المذكورة.

مثال:

يمكنك إرسال بريد إلكتروني ترحيبي حالما يقوم الزبون بتنصيب المنتَج الرقمي، أو حتى شكره عندما يقوم بتقييم ما قام بشرائه. تساعدك هذه الإجراءات على بناء علاقة أكثر قرباً من عميلك وزيادة الثقة بين المشترين.

حلل بياناتِك

إن النصائح التي قدمناها فيما سبق تتناول بعض الحالات، لكن هناك أعداد لا تُحصى من الاحتمالات الأخرى لاستخدام هذه الأرقام وتوسيع أعمالك التجارية.

ويميل التعقيد في تحليل البيانات إلى الظهور عندما يبدأ نشاط أعمال تجارية بالنضج كثيراً وبالتالي تتشكل لدينا كميات كبيرة من المعلومات.

لكن الأهم هو أن تبدأ بجمع البيانات.. لدينا الكثير من النصائح المفيدة التي تساعد منتجي المحتويات الرقمية على استخدام المقاييس للحصول على أفضل النتائج. لا تتردد في قرائتها والتعرف عليها!

المصدر