مقاله داده کاوی و نقش آن در مدیریت ارتباط با مشتری

مقدمه
در سال های اخیر، انباشت بی وقفه داده ها در سازمان ها و کسب وکارها، شکلی تازه از چالش را پیش روی مدیران قرار داده است؛ چالشی که دیگر با گزارش های ساده یا تحلیل های کلاسیک قابل حل نیست. شرکت ها روزانه میلیون ها رکورد اطلاعاتی را در پایگاه های داده خود ذخیره می کنند؛ رکوردهایی که در ظاهر تنها مجموعه ای از اعداد و متون به نظر می رسند، اما در باطن حامل الگوهایی مهم و پیام هایی ارزشمند درباره رفتار مشتریان، عملکرد سازمان و روندهای آینده بازار هستند. هنر اصلی امروز، دیدن همین الگوهای پنهان است و داده کاوی دقیقا در پاسخ به همین نیاز پا به میدان گذاشت.

تا مدت ها تحلیل گران تنها با تکیه بر پرسش های SQL یا گزارش های معمولی تلاش می کردند از داده ها معنا استخراج کنند؛ اما با رشد سرسام آور حجم داده ها، این روش ها کارایی گذشته را از دست دادند. حتی حرفه ای ترین تحلیل گران نیز در برابر میلیون ها رکورد پراکنده دچار سردرگمی می شوند. زمانی که تشخیص رابطه بین چند متغیر ساده نیاز به ساعت ها پردازش دارد، طبیعی است که سازمان ها به دنبال راهکارهایی دقیق تر و سریع تر باشند. داده کاوی دقیقا پاسخی است که علم و فناوری در اختیار کسب وکارها قرار داده تا بدون اتلاف منابع انسانی، اطلاعات ارزشمند را از دل انبوه داده های خام استخراج کنند.

داده کاوی به معنای جست وجو در لایه های عمیق داده هاست؛ جست وجویی هوشمندانه که بر پایه روش های پیشرفته آماری، الگوریتم های یادگیری ماشین، قواعد هوش مصنوعی و مفاهیم پایگاه داده انجام می شود. این تکنیک می تواند اطلاعاتی را آشکار کند که با چشم غیرمسلح یا ابزارهای سنتی هرگز دیده نمی شوند؛ اطلاعاتی مانند الگوهای رفتار خرید مشتریان، عوامل موثر بر ریزش آنها، شاخص های کیفیت خدمات، یا احتمال موفقیت یک کمپین بازاریابی. به همین دلیل، داده کاوی به سرعت به یکی از ارکان اصلی تصمیم گیری در سازمان ها تبدیل شده و در صنایعی همچون مخابرات، بانکداری، بیمه، تولید و حتی خرده فروشی کاربرد گسترده ای پیدا کرده است.

در همین مسیر، مفهوم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) نیز جایگاه ویژه ای پیدا کرده است. در گذشته سازمان ها تنها بر افزایش فروش تمرکز داشتند، اما با توسعه رقابت و تغییر رفتار مشتریان، نگهداری مشتریان فعلی و ایجاد رابطه ای پایدار با آنها به اولویت اصلی تبدیل شد. CRM ابزاری استراتژیک است که به سازمان ها کمک می کند شناخت دقیق تری از مخاطبان خود داشته باشند، تجربه آنها را بهبود دهند و در نهایت درآمد پایدارتری ایجاد کنند. اما یک سوال اساسی وجود دارد: CRM چگونه می تواند چنین تاثیری بر عملکرد سازمان بگذارد؟ پاسخ این سوال در همان نقطه ای شکل می گیرد که داده کاوی و CRM به هم می رسند.

CRM بدون داده های دقیق، تنها یک سیستم ثبت اطلاعات است. آنچه به CRM قدرت تحلیل، پیش بینی و شخصی سازی می دهد، داده کاوی است. زمانی که تکنیک های داده کاوی بر داده های رفتاری، تراکنشی و تعاملات مشتریان اعمال می شود، الگوهایی آشکار می گردد که مسیر تصمیم گیری مدیران را متحول می کند. برای مثال، سازمان ها می توانند بفهمند کدام گروه از مشتریان بیشترین ارزش طول عمر را دارند، چه عواملی باعث ترک مشتری می شود، چه نوع تبلیغاتی بیشترین بازده را خواهد داشت و چگونه می توان خدمات را مطابق نیازهای واقعی هر مشتری تنظیم کرد. به همین دلیل، داده کاوی را می توان قلب تپنده سیستم های CRM دانست.

از سوی دیگر، توسعه وب و استفاده گسترده از پورتال ها، شبکه های اجتماعی و رفتارهای کاربران در فضای آنلاین، اهمیت وب کاوی را افزایش داده است. بسیاری از شرکت ها حجم عظیمی از داده های رفتاری مشتریان را در فضای وب جمع آوری می کنند؛ داده هایی که اگر درست تحلیل شوند، می توانند تصویر شفاف تری از نیازهای کاربران ارائه دهند. وب کاوی یکی از ابزارهای مهم در کنار داده کاوی است که به سازمان ها امکان می دهد رفتار مشتریان آنلاین را بهتر درک کرده و تصمیمات دقیق تری بگیرند.

اهمیت پیوند میان داده کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری در این است که هر دو بر شناخت عمیق مشتری بنا شده اند. بدون شناخت مشتری، بازاریابی هدفمند، فروش هوشمند و خدمات کارآمد امکان پذیر نیست. از سوی دیگر، بدون تحلیل دقیق داده ها و استخراج معنا از میان حجم انبوه اطلاعات، شناخت مشتری سطحی و ناقص خواهد بود. بنابراین، همگرایی این دو حوزه باعث می شود سازمان ها بتوانند روابط بلندمدت و سودآور با مشتریان خود ایجاد کنند و از رقبا پیشی بگیرند.

این مقاله با هدف بررسی دقیق داده کاوی، وب کاوی، اصول مدیریت ارتباط با مشتری و ارتباط بنیادین میان این سه حوزه تدوین شده است. در ادامه، تلاش می شود تصویری جامع از نقش داده کاوی در بهبود فرآیندهای CRM ارائه شود و نشان داده شود که چگونه تحلیل هوشمندانه داده ها می تواند به تصمیم سازی درست، افزایش ارزش مشتریان و موفقیت پایدار سازمان منجر شود.

فهرست مطالب :
چکیده
فصل اول
مقدمه
تاریخچه
فصل دوم داده کاوی
تعریف داده کاوی
تعریف جامع
مراکز داده چیست
برخی از کاربرد های داده کاوی در محیط واقعی
چرخه تعالی داده کاوی
فرآیند داده کاوی
مدل ها ، پروفایل سازی و پیش بینی
پروفایل سازی
متدلوژی
دیگر نظریه ها
وظایف داده کاوی
آماده سازی داده ها
فصل سوم وب کاوی
وب کاوی
روش های وب کاوی
فصل چهارم مدیریت ارتباط با مشتری
تاریخچه
مشتری کیست
مدیریت ارتباط با مشتری
نقش مدیران ارشد در ارتباط با مشتریان
مزایای بکار گیری سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری
چارچوب گارتنر
اندازه گیری رضایت مشتری
تفاوت  CSM و CRM
فصل پنجم ارتباط بین داده کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری
ارتباط بین داده کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری
مدیریت ارتباط با مشتری
نتیجه گیری
منابع و ماخذ