تحلیل‌های هوش تجاری

• الگوهای خرید:

اغلب چرخه عمر محصولات قابل پیش‌بینی و قابل نمودارسازی هستند، اما برخی از الگوهای غیرخطی قابل پیش‌بینی نیستند، به عنوان مثال فروش اسباب‌بازی‌ها در زمان تعطیلات زمستانی. عدم توانایی در شناسایی یک محصول پرطرفدار می‌تواند منجر به عدم توانایی در افزایش تولید برای تأمین تقاضا یا ناتوانی در انتقال محصولات از کارخانه به قفسه‌های فروشگاه شود، که می‌تواند عملاً شانس موفقیت محصول را کاهش دهد. تحلیل رفتار می‌تواند برای شناسایی الگوهای خرید که نشان دهنده روند رشد است استفاده شود و باعث تنظیم واکنش شرکت به تمایلات مشتریان شود.

• فعالیت وب:

در دنیای تجارت الکترونیک، قدرت جذب و حفظ مشتریان در یک وب سایت و سپس تشویق آنها برای خرید محصولات، نه تنها برای موفقیت حیاتی است، بلکه بسیار دشوارتر از انجام همین کار در محیط فیزیکی است. نوع‌های مختلف ارائه محتوا ممکن است منجر به رفتارهای مختلف مصرف‌کنندگان شود. شناسایی الگوهایی که به انجام معاملات متعهد (مانند خرید محصول) منجر می‌شوند، جالب است. ما آن‌ها را “الگوهای موفقیت” می‌نامیم. سپس با شامل کردن بعضی از عناصر سفارشی‌سازی (تحلیل مشتریان)، ارائه محتوا می‌تواند طوری طراحی شود که بازدیدکننده وبسایت را به این الگوهای موفقیت هدایت کند که در نظریه، احتمال انجام فروش را بهبود می‌بخشد.

• تشخیص تقلب و سوء استفاده:

رفتارهای تقلبی (یا سوء استفاده) به طور متداول در الگوها ظاهر می‌شوند. به عنوان مثال، در بسیاری از طرح‌های تقلب در بیمه سلامت، ادعاهایی با هزینه‌های بالا یا تجویز داروها یا روش‌های گرانقیمتی که ممکن است لزومی نداشته باشند، وجود دارد. تحلیل رفتار می‌تواند برای جستجوی الگوهای رفتار مشکوک توسط ارائه‌دهنده، منطقه جغرافیایی، نماینده و غیره استفاده شود.

• انتقال مشتری:

یکی دیگر از مشکلات جدی برای بسیاری از کسب و کارها، از دست دادن مشتریان است؛ زمانی که مشتریان شرکت تصمیم می‌گیرند دیگر تمایلی به ادامه ارتباط با آن شرکت نداشته باشند. در صنایع رقابتی، بسیار ساده‌تر است که قبل از اینکه تصمیم برای ترک شرکت گرفته شود، مشتری را قانع کرده و باقی بماند. به عنوان مثال، ارائه بهترین پیشنهاد به یک مشتری تلفنی برای مکالمات بین‌المللی می‌تواند مشتری را دوباره به خود جذب کند، اما برای شرکت منفعتی ندارد که این پیشنهاد را به مشتریان راضی (با ارزش بالاتر) ارائه کند. بنابراین، شناسایی علائمی که نشان دهنده آمادگی مشتری برای ترک شدن است، بسیار مهم است. این می‌تواند از طریق ارزیابی الگوهای رفتاری قبل از ترک‌های قبلی (مانند تاریخچه شکایات خدمات مشتری) صورت گیرد و سپس این الگوها را برای تحلیل رفتار مشتریان به کار ببریم.

• تحلیل شبکه اجتماعی:

گاهی اوقات شناسایی روابط بین موجودیت‌های خاص در یک سیستم و تحلیل رفتار آن‌ها به عنوان یک گروه بسیار مهم است. به عنوان مثال، یک جزء از اطلاعات جرم و جنایت، پیدا کردن گروه‌هایی از افراد است که رفتار فردی آن‌ها ممکن است غیرمشخص باشد، اما به عنوان یک گروه به طور مشکوک عمل می‌کنند. این نوع پردازش تحلیلی برای نیروهای پلیسی، پایبندی به مقررات (فکر کنید به معاملات داخلی)، بازاریابی (توجه کنید به بازاریابی ویروسی که استراتژی است که افراد را تشویق می‌کند پیام بازاریابی شما را به تمامی مخاطبان خود منتقل کنند) و بهینه‌سازی فروش (با پیدا کردن مسیر تماس افراد برای پیدا کردن مخاطبان مناسب) ارزشمند است.