1. طرح التساؤلات
تبدأ عملية Data Science عادةً بسؤالٍ يجب الإجابة عنه. ومن ثم ننظم قائمة مكونة من 10 تساؤلات أكثر شيوعاً يتم توجيهها إلى مَن يتعامل مع المنتجات الرقمية :
1- كم ستبلغ أرقام المبيعات خلال الأشهر المقبلة ؟
2- ماذا سيحدث لو قمت بتغيير تصميم صفحة المنتَج كلياً ؟
3- ما هو الأوان المناسب للتوجه إلى العميل وتقديم المنتَج؟
4- ما هي الخصائص التي تحدد مدى نجاح المسوق بالعمولة في بيع المنتَج؟
5- ما هو المقدار المالي الذي ينبغي استثماره في مجال الحركة الشبكية للحصول على النتائج المحددة؟
6- ما هو السعر المثالي للمنتَج؟
7- متى يمكن تقديم منتَج جديد إلى العميل؟
8- ما عدد الرسائل الإلكترونية التي يجب تقديمها قبل تقديم المنتَج له؟
9- ما هي الصيغة الأفضل لتسويق المحتويات؟ بوستات انستقرام أم عن طريق الفيديوهات؟
10- ما هو الشهر الأفضل للقيام بأحداث إطلاق للمنتجات؟ وما هو التوقيت المثالي للبدء بالبيع؟
2. جمع البيانات
بعد ذلك من الضروري البحث عن البيانات التي يمكن أن تساعد في الإجابة على هذه التساؤلات. يمكن أن تأتي هذه البيانات من مصادر مختلفة، مثلاً:
- الأنظمة والتطبيقات.
- عمليات البحث على الإنترنت.
- بيانات المنظمات والشركات.
- الأبحاث.
3. معالجة وتنظيم البيانات
من خلال البيانات التي تم جمعها، من المهم جداً القيام بعملية تنظيف، تنسيق، معالجة وتنظيم المعلومات. يحدث هذا لأنه غالباً ما تعاني البيانات الناتجة من عدم توافق قد يؤثر سلباً على التحليل واتخاذ القرارات الخاطئة.
عندما يتم تنظيم البيانات ومعالجتها يمكن البدء بعملية التحليل.
4. تحليل البيانات
توجد عدة أنواع من التحليلات. وتتنوع من البسيطة إلى العمليات غاية في التعقيد. لكن من المهم أن تتذكر أنه في أغلب الحالات يؤدي تحليل البيانات الأساسية إلى نتيجة قيّمة جداً لأعمالك.
والسبب بسيط جداً: من خلال وجود الكثير من الناس والشركات التي لا تتمتع بعادة النظر إلى الأرقام، فإن مَن يبدأ بإجراء تحليل للبيانات (حتى لو كان بشكل بسيط) عادة يتقدم عن المنافسين لديه.
5. تطوير النماذج والخوارزميات
في الحالات التي يصبح فيها تحليل البيانات أمراً معقداً، أو يثير تساؤلات جديدة أكثر مما يقدمه من إجابات على السؤال الرئيسي، قد يكون الوقت قد حان لإعداد نماذج إحصائية و خوارزمية للعثور على الحل الذي سيحقق أكبر قيمة ممكنة لأعمالك.
تعد هذه النماذج والخوارزميات ضرورية باعتبار أن “العقل البشري” لا يمكنه العثور على أفضل النماذج لحل المشكلة أو عندما يعثر على حل للمشكلة قد يستغرق الكثير من الوقت…
يمكن استخدام خوارزمية لإيجاد نماذج يغفل البشر عن إدراكها، أو حتى لتحليل ملايين السيناريوهات في دقائق معدودة، مما يقود إلى قرار أكثر إصابة للهدف خلال فترة قصيرة من الزمن.
6. معاينة البيانات
بعد استخدام النماذج والخوارزميات سيكون ضرورياً تحليل النتائج مرئياً لضمان أن تكون النتائج التحليلية متوافقة مع هدف الدراسة.
هذا التحليل المرئي يتم اعتماداً على الرسوم البيانية، والتي تسهل عملية التحقق من النماذج وتساعد على اتخاذ القرارات.
7. اتخاذ القرارات
بعد أن أصبحت هذه البيانات جاهزة للتحليل، نصل إلى اللحظة الأكثر أهمية: اتخاذ القرارات الاستراتيجية من أجل أعمالك.
بالتحقق من النماذج التي تم العثور عليها، يمكنك أن تلاحظ ما يحقق نتائج جيدة، واكتشاف الجوانب التي تحتاج إلى تحسينات. وهذا يتيح لك أن تطبق إجراءات جديدة و اختبارات للارتقاء بنتائجك.
سوف تعتمد بالطبع هذه القرارات على نوع الأعمال التجارية، وعلى المظهر الذي يعد بحاجة إلى تحسينات.
من المهم قبل تحديد إجراء ما ليتم اتخاذه، أن تحلل البيانات التي لديك، لكي تختار القرار الأنسب لأعمالك.
كيف يمكن تطبيق Data Science للتوسع في أعمالي؟
كون هذا المجال هو مجال متعدد الزوايا التعليمية، يمكن تطبيق علم البيانات في جميع التحديات التي تواجه الأعمال الرقمية من الناحية العملية.
إليك بعض الأمثلة الشائعة على استخدام data science في توليد النتائج من الأعمال التجارية الرقمية:
- تحليل التحويلات في قموع المبيعات .
- تحليل بيانات سلوك الزوار في صفحاتك.
- تسعير المنتجات.
- التحري عن السلوكيات غير الشائعة و الاحتيالية.
- تحليل مشاعر المتابعين على شبكات التواصل.
- أنظمة إرشاد المنتجات من أجل الزبائن.
- التنبؤ بالزمن الذي سوف يتوقف خلاله الزبون عن دفع اشتراك ما (معدل تشورن أو تنبؤ تشورن).
- التنبؤ بمعدل المبيعات الإجمالي.
- تصنيف العملاء حسب سلوك الشراء لديهم.
- تحسين سلة المشتريات من خلال إضافة المزيد من المنتجات وتشكيل مجموعات من المنتجات
التعليقات (1)
محمد هيثم
2021/01/20 | 07:10 PM
يرجى تغيير صورة العرض وإضافة صورة أنسب.