Data mining dla sklepu internetowego

Eksploracja danych może być bardzo czasochłonnym sposobem analizy, ale daje ona też wiele możliwości. Na czym polega data mining? Jak możesz wykorzystać go w swoim sklepie internetowym, nawet jeśli masz tylko małą firmę? Na co należy uważać? Omówimy wszystkie te punkty w poniższym artykule.

blogTitle-data-mining-1v-w680h280

⛏️ Co to jest data mining?

Data mining, znany również jako eksploracja, pozyskiwanie lub wydobywanie danych, to przeszukiwanie danych z nadzieją na znalezienie czegoś, co pomoże Ci ulepszyć Twój biznes. Dzięki niemu sprawdzisz np., czy istnieje korelacja między różnymi produktami, które kupują Twoi klienci.

❓ Jaki jest cel data miningu?

W eksploracji danych przystępuje się do badania lub analizy bez uprzedniego zdefiniowania problemu. Tak naprawdę nie wiesz, co znajdziesz ani czy w ogóle coś znajdziesz. Zwykle przy analizach chcesz wiedzieć np. dlaczego w soboty masz mniej odwiedzin na swojej stronie. Zwykle poszukujesz informacji za pomocą analiz.

Eksploracja danych to w zasadzie znajdowanie odpowiedzi na pytania, o których nie miałeś wcześniej pojęcia.

Celem eksploracji danych nie jest zatem udzielenie odpowiedzi na pytanie, ale odkrycie wzorców w Twoich danych.

💡 Przykłady data miningu

Książka „Making Value With Big Data Analytics” (Verhoef, Kooge i Walk) podaje przykład brytyjskiej sieci supermarketów Tesco. Przyjrzano się zakupom dokonanym z Tesco Club Card i stwierdziono, że gdy klient kupował pieluchy, często w jego koszyku znajdowało się też piwo. Analitycy dowiedzieli się również, że w piątkowe wieczory najczęściej sprzedają się piwo i chipsy.

Uwaga: nie wiadomo, wspomniana sieć to faktycznie Tesco i czy jest to prawdziwa historia, ponieważ ten przykład można znaleźć w innych źródłach jako opowieść o amerykańskim Walmarcie. Ten przykład ma przede wszystkim dać wyobrażenie o tym, co można zrobić z data miningiem.

🧰 Jak rozpocząć eksplorację danych?

Jeśli chcesz zająć się eksploracją danych, to prawdopodobnie chciałbyś być najbardziej efektywny. Problem w tym, że eksploracja danych zajmuje dużo czasu, zwłaszcza jeśli chcesz robić to ręcznie.

Najlepiej jest przejrzeć dane krok po kroku. Na przykład spójrz na wszystkich klientów, którzy kupili więcej niż jeden produkt. Który z nich jest najbardziej popularny? A co z koszykami klientów, którzy kupili więcej niż pięć produktów? Możesz też przyjrzeć się konkretnym kategoriom: jeśli klient kupił coś z działu zabawek, po jakie inne produkty sięga najczęściej?

📚Przeczytaj też: Google Analytics 4 – nowa, inteligentniejsza wersja

Nie zapomnij również spojrzeć na przedziały czasowe w ciągu dnia. Jakie produkty są najbardziej popularne w jakiej porze dnia? Możesz to zrobić nie tylko dla zakupów, ale także stron internetowych: które strony Twojej witryny są najbardziej popularne i kiedy? Porównaj to ze swoją sprzedażą. Czy można zauważyć jakąś korelację?

Warto wiedzieć, że istnieją również narzędzia do data miningu. Są przydatne, jeśli nie masz czasu na robienie wszystkiego ręcznie. Pamiętaj, że dostępnych jest wiele narzędzi, ale wiele z nich jest drogich. Zastanów się więc, czy faktycznie chcesz w nie zainwestować.

🛠️ Czy istnieją narzędzia do data miningu?

Możesz oczywiście umieścić wszystkie dane w pliku Excel i samodzielnie je przeanalizować, ale są też narzędzia, które pomagają.

Uwaga: większość z nich nie jest dostępna w języku polskim.

Wiele narzędzi kosztuje setki złotych miesięcznie, co oczywiście jest nieopłacalne dla małej lub średniej firmy. Dlatego szukaj narzędzi, które nie są zbyt rozbudowane, ale tanie lub nawet darmowe. Pozwala to na rozpoczęcie eksploracji danych przy niewielkim budżecie.

Większość narzędzi możesz też przetestować za darmo.

Robiąc to, możesz sprawdzić, czy to naprawdę coś dla Ciebie.

⚙️Co można zrobić z informacjami z data miningu?

To w dużej mierze zależy od tego, jakie informacje znajdziesz, aby określić, co możesz zrobić z eksploracją danych. Ważna jest promocja. Weźmy przykład pieluch i piwa: gdybyś miał sprzedawać oba produkty w swoim sklepie internetowym, mądrze byłoby ogłosić obniżkę na piwo, na przykład na stronie z pieluchami.

Dodatkowo weź pod uwagę następujący fakt: obecnie wiele osób zamawia w weekend, co oznacza, że pośpiech związany z wysyłką paczek skupia się na jednym momencie. Jeśli chcesz rozciągnąć ten czas, dobrze jest zobaczyć, które produkty sprzedają się bardzo dobrze w weekend i zorganizować promocję na nie w ciągu tygodnia. Ogłaszaj je również z wyprzedzeniem, aby ludzie mogli poczekać kilka dni na dokonanie zakupu.

👎 Jakie są wady lub pułapki eksploracji danych?

Analizy data mining są nieprzewidywalne, ale też czasami trudne do interpretacji. Ponadto może upłynąć dużo czasu, zanim zauważysz jakiś wzór.

Musisz też pamiętać, że nawet jeśli widzisz podobieństwo danych, niekoniecznie oznacza to, że jedne wpływają na drugie. Czasami nie ma żadnego lub jest inne wytłumaczenie tego połączenia. Brzmi to dość skomplikowanie, więc przyjrzyjmy się przykładowi.

Witryna TylerVigen.com ma całą listę danych, które podążają tą samą krzywą, ale ostatecznie nie są ze sobą powiązane. Spójrz na poniższy wykres.

Źródło: TylerVigen.com

Widzimy więc, że stopień rozwodów w Maine jest skorelowany ze spożyciem margaryny na mieszkańca. Czy w takim razie można powiedzieć, że tylko ludzie w Maine, którzy się rozwodzą, jedzą margarynę? A może to tylko przypadek? Albo jeszcze lepiej: ponieważ jedzą margarynę, rozstają się.

Uważaj więc, jak interpretujesz informacje!

Przeglądając dane, weź pod uwagę, jakie miałeś oferty rabatowe, czy oferowałeś klientom lepszą cenę niż konkurencja. Uważaj też na czynniki zewnętrzne, takie jak koronawirus: jeśli nagle zauważysz wzrost liczby sprzedanych gier planszowych, czy ma to związek z Twoimi działaniami, czy z koniecznością siedzenia w domu? A może oba czynniki mają równe znaczenie?

🔄 Podsumowanie

Eksploracja danych może dostarczyć zaskakujących informacji, które z pewnością przydadzą się Twojej firmie. Nawet jeśli prowadzisz małe lub średnie przedsiębiorstwo! Co najważniejsze, znajdź skuteczny sposób analizy danych. Może się zdarzyć, że wpadniesz na złoty pomysł w wyniku data miningu lub że analiza ta tylko potwierdza Twoje podejrzenia. Ponadto upewnij się, że przetwarzasz odpowiedzi we właściwy sposób i nie wyciągasz pochopnych wniosków.

Najlepszą rzeczą w eksploracji danych jest fakt, że nie masz konkretnego problemu, który chcesz rozwiązać. Jeśli więc nic z tego nie wyciągniesz, to wciąż nie ma problemu.

Ta publikacja jest tłumaczeniem artykułu w j. niderlandzkim: Data mining voor jouw webshop (met een klein budget)

0 komentarzy