تستفيد المؤسسات من التحليلات المتقدمة باستخدام التقنيات الواردة أدناه:

تنقيب البيانات

يعمل التنقيب عن البيانات على استخراج معلومات مفيدة من أجزاء كبيرة من البيانات الخام للوصول إلى الاتجاهات المحددة، وتخطيط استراتيجيات عمل جديدة، وزيادة الإيرادات، وخفض التكاليف، وتقليل المخاطر، وتعزيز العلاقات مع العملاء. كما يؤسس العلاقات ويجد الأنماط والارتباطات لاكتشاف المخاطر وعمليات الاحتيال وتحقيق ربح من الأعمال التجارية.

تحليل المشاعر (تنقيب الآراء)

تستخدم الشركات تقنية التحليل العاطفي للكشف عن المشاعر أو الآراء في البيانات النصية. تصنف نغمة الكتابة على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. تستفيد المنظمات من نواح كثيرة من خلال المساعدة في منع الأزمات وفهم وتحليل آراء العملاء حول منتجاتهم أو خدماتهم الخاصة. تراقب الشركات المحادثات عبر الإنترنت للتعرف على أذواق العملاء واحتياجاتهم وتوقعاتهم.

تساعد الأدوات المؤتمتة بالكامل في تحليل مشاعر الشركات في استخراج المعلومات من المواد غير المنظمة الموجودة على الإنترنت، مثل منشورات المدونات والبريد الإلكتروني ومحادثات الويب وقنوات التواصل الاجتماعي والتعليقات.

التحليل التجميعي

إنها تقنية شائعة لاستخراج البيانات تتطابق مع أجزاء البيانات غير المهيكلة بناءً على القواسم المشتركة المكتشفة فيما بينها. يعد التحليل التكتلي مفيدًا للشركات لتحديد مجموعات المستهلكين المختلفة ومعاملات المبيعات أو اكتشاف الاحتيال. يتم استخدامه في التعلم الآلي، وتحليل الصور، والتعرف على الأنماط، واسترجاع المعلومات، وضغط البيانات، والمعلوماتية الحيوية، ورسومات الكمبيوتر.

يعد التحليل المجموعاتي أداة قوية لاستخراج البيانات لأي شركة تريد التعرف على المجموعات المنفصلة من المستهلكين أو معاملات المبيعات أو أنواع السلوكيات والأشياء الأخرى. تستخدم شركات التأمين التحليل التكتلي لتحديد المطالبات الاحتيالية، وتستخدمه البنوك لتسجيل الائتمان.

تحليل الاستبقاء

تُعرف دراسة تحليلات المستخدم لتحديد كيف ولماذا يتضارب المستهلكون بإسم تحليل الاحتفاظ (أو تحليل الاستبقاء). يعد تحليل الاستبقاء أمرًا بالغ الأهمية لتعلم كيفية الحفاظ على قاعدة عملاء مربحة عن طريق زيادة الاحتفاظ واكتساب مستخدمين جدد.

يعد الاحتفاظ بالعملاء ممارسة مهمة في كل عمل؛ يمكن للشركات أن تخفض معدلات التغيير السريع وتزيد من رضا العملاء من خلال تتبع سلوك العملاء والاستفادة منه.

تحليل الأحداث المعقدة

تحليلات البيانات المعقدة هي تطبيق مناهج حسابية معقدة لمعالجة كميات ضخمة من البيانات غير المهيكلة بشكل فعال. تقوم أجهزة الكمبيوتر بتحليل البيانات؛ تم ذلك بشكل أساسي من خلال آلات فردية تعمل على هياكل بيانات محددة جيدًا في الماضي. تستخدم هذه الطريقة تقنية للتنبؤ بالأحداث عالية المستوى التي من المحتمل أن تحدث بسبب سلسلة من العوامل منخفضة المستوى.

التحليل التنبؤي

التحليل التنبؤي هو تقنية تستخدم لتحليل البيانات والتنبؤ بإمكانية حدوث حدث ما في المستقبل، مما يسمح للشركات بالتخطيط. فيستخدم البيانات التاريخية جنبًا إلى جنب مع النمذجة الإحصائية وتقنيات استخراج البيانات والتعلم الآلي للتنبؤ بالمخاطر والفرص. يستخدم التحليل التنبئي نهجًا علميًا للتنبؤ بالمستقبل بدرجة عالية من الدقة.

التعلم الآلي

يعد التعلم الآلي جزءًا مهمًا من مجموعة فرعية من التحليلات المتقدمة للذكاء الاصطناعي. تستخدم هذه الأداة التحليلية المتقدمة مناهج حسابية للعثور على أنماط في البيانات. ثم يستخدمها لبناء نماذج إحصائية يمكن أن تؤدي إلى نتائج قوية دون مشاركة بشرية ويقع في الفئات التالية:

التعلم الخاضع للإشراف: النوع الأكثر شيوعًا من التعلم الآلي هو التعلم الخاضع للإشراف، والذي يستخدم مجموعات البيانات المصنفة للسماح لك بالبحث عن أنماط معينة في البيانات. يتطلب مجموعات بيانات ضخمة للعملية؛ كلما زادت كمية البيانات، زادت فرص الحصول على نتائج دقيقة.

التعلم غير الخاضع للإشراف: يستخدم طرقًا مختلفة للعثور على الأنماط والارتباطات في مجموعة فرعية من البيانات. على الصعيد الآخر، لا تستطيع هذه الخوارزميات التعرف على مجموعات بيانات محددة، لكنها تقوم بفرز المعلومات بناءً على أوجه التشابه والاختلاف. ومع ذلك، يتم تطبيقه في الأمن الإلكتروني للعثور على أنماط من البيانات.

التعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف: فهو يجمع بين مزايا مناهج التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. تستخدم هذه التقنية البيانات المصنفة وغير الموسومة لمساعدة الأنظمة على فهم التحدي. ثم يتم استخدام مجموعة البيانات المصنفة للمساعدة في تدريب المنمذج، مع استخدام النتائج لتمييز البيانات المتبقية غير الموسومة. عندما يتم تصنيف جميع البيانات، يتم تدريب النموذج عليها.

التعلم المعزز: تقدم جديد نسبيًا في التعلم الآلي، تتعلم خوارزمية التعلم المعزز وتتطور لتحقيق هدف محدد من خلال التجربة والخطأ. يجرب العديد من الخيارات قبل استخدام المكافآت أو العقوبات لمساعدته على اتخاذ القرار الأفضل لتحقيق الهدف.

تصور البيانات

يُعرف تمثيل البيانات بأسلوب مرئي أو رسومي باسم تصور البيانات. يسمح لصانعي القرار برؤية التحليلات بصريًا، مما يسهل فهم الموضوعات المعقدة أو اكتشاف أنماط جديدة. يساعد تصور البيانات في سرد الحكايات عن طريق تحويل البيانات إلى تنسيق أكثر قابلية للفهم وإظهار الاتجاهات والملاحظات. يروي التصور الجيد قصة عن طريق تقليل الضوضاء من البيانات والتأكيد على الحقائق الأساسية. تشمل الأنواع الشائعة لتصور البيانات المخططات والجداول والرسوم البيانية والخرائط ولوحات المعلومات. يساعد الشركات بالطرق التالية:

التحليل الجماعي

زيادة القيمة الدائمة للعميل: قدرة التحليل الجماعي لمساعدة الشركة في تحسين الاحتفاظ بالعملاء تعمل على تحسين قيمة العملاء الدائمة، وهو إجمالي الأموال التي يولدها النشاط التجاري من العميل طوال علاقته.

علاقات أقوى مع العملاء المخلصين: يساعدك التحليل الجماعي على اكتشاف العملاء الأكثر ولاءً لك، مما يسمح لك باستهدافهم بدقة أكبر ويشجعهم على البقاء معك لأطول فترة ممكنة.

اختبار أفضل للتصاميم الجديدة: في معظم الحالات، لا يمكن للاختبارات التنبؤ بمدى جودة أداء التصميم الجديد للمنتج في السوق. بمساعدة التحليل الجماعي، أنشئ مجموعة تستند إلى التفاعلات مع أحدث تصميم وقارنها بمعدل التحويل لأولئك الذين لم يفعلوا ذلك.

تحليل الانحدار:

إنها طريقة إحصائية قوية تستخدم لتقدير العلاقة بين المتغيرات التابعة (النتيجة) والمستقلة (السمات). الهدف من تحليل الانحدار هو معرفة كيفية تأثير عامل واحد أو أكثر على المتغير التابع لتحديد الاتجاهات والأنماط. إنه أمر بالغ الأهمية لتوقع الاتجاهات المستقبلية وتوليد التنبؤات.

لإجراء تحليل الانحدار، يجب عليك أولاً إنشاء متغير تابع تعتقد أنه يتأثر بعامل مستقل أو أكثر. بعد ذلك، ستحتاج إلى إنشاء مجموعة بيانات شاملة للعمل معها. يعد استخدام الاستطلاعات للحصول على بيانات من المستهلكين المستهدفين طريقة رائعة للبدء. يجب معالجة جميع المتغيرات المستقلة التي تهتم بها في الاستبيان الخاص بك.

استخدمت قطاعات مختلفة مثل البنوك والتأمين وتجارة التجزئة والصيدلة والتجارة الإلكترونية وغيرها تقنيات الانحدار لإنتاج رؤى تجارية قيمة وقابلة للتنفيذ.

تمنح التحليلات المتقدمة الشركات فهماً أكبر لأنماط البيانات والسلوك، مما يسمح لها بالتنبؤ بالإجراءات المستقبلية. يوفر ميزة إستراتيجية كبيرة من خلال الكشف عن آفاق أعمال جديدة وابتكارات محتملة، ووعي عميق بسلوكيات العملاء والموظفين، وطرق جديدة للنظر في المشاكل الحالية، وفرص تحسين التشغيل، وزيادة الإيرادات أو خفض التكاليف. تحلل التحليلات المتقدمة المعلومات من البيانات المختلفة المصادر باستخدام النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي وأتمتة العمليات التجارية.