Faradars Discount
۵۰٪ تخفیف تخفیف فرادرس ویژه روز دانشجو کد تخفیف: AZAR97
Faradars Discount
فرصت باقیمانده تخفیف ویژه

کاربردهای داده کاوی و هوش تجاری در زندگی واقعی — راهنمای کاربردی

با توجه به افزایش اهمیت «تحلیل داده»، کسب‌و‌کارها هر روز کاربردهای جدیدی از «داده‌کاوی» و «هوش تجاری» (Business Intelligence) را پیدا می‌کنند. در ادامه نگاهی به برخی از کاربردهای داده کاوی و هوش تجاری در زندگی واقعی شده است.

سوپرمارکت‌ها

سوپرمارک‌ها مثال خوبی از کاربردهای داده‌کاوی و هوش تجاری در عمل هستند. یکی از اهداف اصلی برنامه‌های «کارت مشتریان وفادار» معمولا گردآوری داده پیرامون مشتریان برای استفاده در داده‌کاوی محسوب می‌شود. یکی از مثال‌های قابل توجه از این امر، خرده‌فروشی آمریکایی «تارگت» (Target) است. این شرکت به عنوان بخشی از پروژه داده‌کاوی خود، قوانینی را برای پیش‌بینی آنکه آیا احتمال باردار بودن مشتریان وجود دارد یا خیر توسعه دادند. این شرکت خرده‌فروشی با بررسی محتوای «سبد خرید» مشتریان، می‌توانست مشتریانی که احتمال می‌داد به پوشک، پنبه و دیگر موارد نیاز پیدا کنند را تشخیص دهد و برای آن‌ها تبلیغات مرتبط ارسال کند. پیش‌بینی تارگت چنان دقیق بود که ارسال تبلیغات برای خانواده‌هایی که هنوز نمی‌دانستند فرزندی در راه دارند توسط آن‌ها به موضوعی خبرساز مبدل شد.

تجارت الکترونیک

احتمالا یکی از شناخته شده‌ترین کاربردهای داده‌کاوی و تحلیل داده مربوط به وب‌سایت‌های «تجارت الکترونیکی» (E-Commerce) است. بسیاری از شرکت‌های تجارت الکترونیکی از داده‌کاوی و هوش تجاری برای پیشنهاد دادن «فروش مکمل» (Cross-Selling) و «پیش‌فروش» (Upselling) در وب‌سایت‌های خود استفاده می‌کنند. یکی از معروف‌ترین وب‌سایت‌هایی که از این روش استفاده کرده، شرکت «آمازون» (Amazon) است که از روش‌های کاوش پیچیده برای اجرای طرح «افرادی که آن محصول را دیده‌اند این را نیز می‌پسندند» استفاده کرده است.

خرده‌فروشی

مثال دیگری از کاربرد هوش تجاری و داده‌کاوی مربوط به بخش خرده‌فروشی است. خرده‌فروشان مشتریان خود را در گروه‌های «تکرار، تازگی و پول‌سازی» (Recency ،Frequency ،Monetary | RFM) بخش‌بندی می‌کنند و تبلیغات متفاوتی را برای هر گروه ارسال می‌کنند. بر همین اساس، با مشتری که خرج کمتری کرده اما اخیرا خرید انجام داده نسبت به کسی که هزینه زیادی را صرفا برای یک بار انجام داده متفاوت برخورد می‌شود. برای مثال، مشتریان قدیمی‌تر ممکن است پیشنهادهای وفاداری، پیش‌فروش و فروش مکمل دریافت کنند در حالیکه مشتری‌های اخیر پیشنهادهای win-back دریافت می‌کنند.

ارائه‌دهندگان خدمات

تامین‌کنندگان خدمات موبایل و شرکت‌های خدمات و تجهیزات موبایل یکی از ذینفعان اصلی تحلیل داده و داده‌کاوی به شمار می‌آیند. این شرکت‌ها از داده‌کاوی و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی «ریزش» (churn | رویگردانی) مشتریان (یعنی تعداد مشتریانی که شرکت کنونی را به منظور دریافت خدمات/تجهیزات از دیگر خدمات‌دهندگان ترک کرده‌اند) استفاده می‌کنند. آن‌ها از گردآوری اطلاعات قبض‌ها، تعامل‌های واحد خدمات مشتریان، بازدیدهای وب‌سایت و دیگر سنجه‌ها برای دادن یک امتیاز احتمال به مشتریان استفاده می‌کنند و سپس پیشنهادات انگیزشی به مشتریانی که احتمال ریزش آن‌ها بیشتر است ارائه می‌کنند.

سازمان‌های جنایی

استفاده از داده‌کاوی و هوش تجاری صرفا برای شرکت‌های بزرگ کاربردی نیست، بلکه در بسیاری از سازمان‌های کوچک، متوسط و در زمینه‌های متنوع کاربرد دارد. از جمله این موارد می‌توان به سازمان‌های پیشگیری از جرم اشاره کرد که از تحلیل و داده‌کاوی برای تبیین موضوعات داغ و گرایش‌ها در میان حجم انبوه داده‌ها استفاده می‌کنند و از نتایج حاصل از تحلیل‌ها برای استقرار تیم پلیس گرفته (احتمال وقوع جرایم در کجا و چه زمانی است) تا به دنبال چه کسانی باشند (بسته به سن، نوع خودرو، سن و سال‌های اشتغال، تاریخ خروج از کشور و دیگر موارد) و بسیاری از دیگر موارد بهره می‌برند.

اگر نوشته بالا برای شما مفید بوده، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

یک ستارهدو ستارهسه ستارهچهار ستارهپنج ستاره (No Ratings Yet)
Loading...

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *