أهمية تجزئة البيانات خلال عملية التنقيب عن البيانات

إنّ تقسيم البيانات هو عملية تحليلية لتصنيف العملاء إلى قطاعات حصرية وشاملة بشكل جماعي يمكن ترتيب أولوياتها وفقًا للأهداف الاستراتيجية، وفي عالم الأعمال اليوم نمت الحاجة إلى تقسيم البيانات لتصبح حيوية ولمساعدة المؤسسات على تحقيق أقصى إمكاناتها وسواء كانت شركة صغيرة أو كبيرة، فإنّ استراتيجية تقسيم البيانات لها تأثير كبير من التسويق وتطوير المنتجات إلى المبيعات والاحتفاظ بالعملاء.

ما المقصود بعملية تجزئة البيانات

تجزئة البيانات: هو تقسيم البيانات المتعلقة بالحساب من خلال معايير مختلفة وتنظيمها إلى فئات محددة لجعلها أكثر قابلية للتنفيذ لاستراتيجيات التسويق والمبيعات، والبيانات غير المقسمة لديها القدرة على إلقاء فرق تطوير الأعمال الجديدة في حالة من الفوضى.

إنّ تجزئة البيانات يجعل من السهل جمع وتأهيل ودمج بيانات العملاء التي يمكن استخدامها لصياغة ملفات تعريف العملاء المثالية الدقيقة (ICP) وتشترك بيانات العملاء الجزئية والاستهداف في جذر مماثل ولكن لها أغراض مختلفة جدًا ويستخدم الاستهداف لتحديد أفضل التقنيات للترويج لشركتك وعلامتك التجارية ومنتجك لعملائك المثاليين، حيث يأتي التقسيم من قبل ويمكن حتى الإشارة إليه على أنّه الآلية الكامنة وراء الاستهداف الفعال.

أهمية تجزئة البيانات أثناء التنقيب عن البيانات

تسمح تجزئة البيانات في التنقيب عن البيانات للأعمال التجارية بفهم المتطلبات والتفضيلات والتركيبة السكانية لعملائها بشكل أفضل، حيث إنّ فهم مطالب المستهلكين سيجعل من السهل جدًا الاستجابة لاحتياجاتهم بطريقة مخصصة وكما يجب أن تبدأ أي شركة ترغب في أخذ التخصيص على محمل الجد وزيادة المبيعات بتجزئة البيانات.

فوائد عملية تجزئة البيانات

• إنشاء قوالب رسائل مخصصة لجماهير محددة.

• العمل مع رؤى أعمق للمتابعة المخصصة.

• صياغة قوائم حسابات الهدف (TAL) بمستويات مختلفة.

• خطط للخطوات المستقبلية من خلال تحديد الفرص الجديدة.

• تقليل تكلفة الحملات ذات الطابع الشخصي الشامل.

• تحسين رضا العملاء بسبب الإدارة الشخصية.

• رفع عائد الاستثمار (ROI) من خلال استهداف جهة الاتصال المناسبة في الوقت المناسب.

ما هي تحديات عملية تجزئة البيانات

• اكتساب رؤية ذات مغزى بسرعة كافية.

• وجود بيانات كثيرة جدًا أو غير كافية للعمل معها.

• الثقة في مصادر البيانات غير الدقيقة.

• الأدوات المناسبة لتقسيم البيانات مفقودة.

• دمج العمليات الحديثة في سير العمل التقليدي.

أنواع تقنيات تجزئة البيانات

يمكن أن يكون تسويق تجزئة البيانات سهلاً للغاية ويعود الأمر كله إلى نوع بيانات الجمهور ذات القيمة الحقيقية لعملك وما تختار استخدامه من أجله، وعلى الرغم من أنّ بعض الشركات تستفيد من العديد من تقنيات التجزئة فمن المهم فهم التطبيقات والآثار المترتبة على كل منها قبل أن تقرر دمجها في العمليات.

1. تحديد سمات العملاء

يُعد تصنيف العملاء هو أبسط تقنية في هذه القائمة ويعتمد بشكل كبير على تحليل الخصائص الديموغرافية والسلوكية لإنشاء ملف تعريف عميل أساسي، حيث يأخذ البيانات الأساسية التي يمكنك جمعها من هدفك وعلى سبيل المثال العمر والجنس والموقع والدخل وما إلى ذلك ويدفعها من خلال التنميط التحليلي والتشغيلي، ودراسات التوصيف التحليلي التي قام بها العميل (بشكل رئيسي رقمية) ومطابقتها مع المعلومات الديموغرافية التي تم جمعها.

وبمجرد تسجيل نتيجة التفاعل الذي أجرته الشركة مع العميل، يمكن للمحللين تأكيد تكتيكات تجزئة بيانات العملاء الأكثر صلة ومن ناحية أخرى يركز التنميط التشغيلي على إنشاء دليل خطوة بخطوة حول كيفية استهداف ملف تعريف العميل المحدد وإشراكه للرجوع إليه في المستقبل، يمكن أن يوفر مزيج نهج التنميط لفرق مبيعات وتسويق بدليل قياسي ولكنّه مفيد حول الملفات الشخصية التي تميل إلى الاستجابة بشكل جيد.

2. النمذجة التنبؤية

تتضمن التقنية الثانية ربط طبقات مختلفة من نقاط البيانات التي تُظهر بالفعل نمطًا سلوكيًا وتحليل النتائج المحتملة للعديد من سيناريوهات اتخاذ القرار خلال فترة زمنية معينة، وسيكون تقسيم بيانات العملاء قادرًا على تحديد المتغيرات المسؤولة عن تغيير النتيجة، وحتى عندما لا تكون التكنولوجيا قادرة بشكل كامل على خلق تنبؤات لا تشوبها شائبة فمن الممكن تحديد الوقت الذي يكون فيه العميل المحتمل أكثر انفتاحًا للرد على مكالمة هاتفية أو فتح بريد إلكتروني أو قبول اجتماع.

3. متجه حالة العميل

تعزز تقنية تجزئة البيانات هذه تغطية شاملة لجميع تفاعلات العميل مع منتجات وخدمات الشركة وتركز تلك المعلومات التي تم جمعها من أقسام اكتساب العملاء المعنية، ويعبر متجه الحالة مصادر بيانات الجمهور أثناء تجميع الرؤى الأكثر صلة في دفعات محددة قابلة للتنفيذ مثل:

• نشاط المعاملات.

• بيانات الاستجابة.

• خفض نسبة المعلومات.

• تاريخ الاتصال.

من خلال معالجة البيانات المركزية من التفاعلات الكاملة مع العلامة التجارية ستكون المنظمة القائمة على البيانات قادرة على تصميم نماذج متطورة يمكنها التنبؤ بالنتائج الإحصائية من برامج المقارنات الدولية المماثلة داخل قائمة حسابات مستهدفة معينة.

4. التسويق المدفوع بالأحداث

يتضمن نهج التقسيم هذا تحليل لحظات معينة حدثت داخل مسار المبيعات والتعرف على الآثار الإيجابية والسلبية التي مروا بها على طول الطريق وإطلاق مثل هذه الأحداث، ويمكن تقسيم هذه اللحظات إلى أحداث ضوضائية وأحداث كامنة وشير النوع الضوضائي إلى الحالات المتطرفة لمرة واحدة أو الإجراء العشوائي الظاهر أو القرارات غير ذات الصلة التي يمكن الإشارة إليها بسهولة بواسطة أنظمة المعاملات ومحركات الكشف.