راهکارها

بپرسیم یک استارتاپ تحقیق بازار و داده های محلی برای ایران است که بر پای یک ایده ساده بنا شده: هر چه مردم در روندِ تصمیم گیری های موسسات خدمات دهنده ی خود بیشتر شرکت کنند، تصمیمات بهتر و موثرتری گرفته خواهد شد.
این مسئله به مردم کمک خواهد کرد تا نظرات و افکارشان در محصولات، خدمات و به طور کلی تمام مواردی که با آن روبرو می‌شوند اعمال شود و یا در نیازسنجی‌ها و بررسی‌های میدانی در نظر گرفته شوند.

این روزها، همه جا پر از داده و اطلاعات است. اطلاعاتی که از طریق تماس یا تجربه کار با سرویس‌های مختلف یا به طور مستقیم تهیه می‌شوند. تقریباً هر تراکنش یا تعاملی با هر سیستم حافظه پذیر مقادیری داده ایجاد کرده که این داده ها جمع آوری و ثبت می‌شوند.

وظیفه ی داده کاوی همانند ترجمه ی عینی «Data Mining» به معنی «کاویدن معادن داده» است. کاویدن و استخراج از منابع عظیم داده است تا اطلاعات گرانبهایی که در حجم انبوهی از اطلاعات سطحی پنهان شده است را استخراج کند. در مقیاس داده های مورد بررسی، اینکه داده ها چه چیزی را به ما نشان می دهند بسیار سخت است. اما داده کاوی به ساده سازی و خلاصه کردن داده ها در چارچوبی که برای ما قابل درک باشد می‌پردازد و به ما اجازه می‌دهد تا با مشاهده الگوها به استنتاج چیزهای مفید از مجموعه داده ها نائل شویم.

در واقع داده کاوی تصمیمات زیانده را کم می کند چون در فضایی شفاف و با اطلاعات مشخص نمی‌توانید احساسی تصمیم بگیرید؛ و با علم به گذشته می دانید کدام تصمیمات زیانده بوده اند. فلسفه ی این کار مبتنی بر آن است که با شناخت درست از گذشته، آینده را پیش بینی کنیم. تفاوت اصلی داده کاوی و علم آمار، در حجم داده های مورد تحلیل، روش مدلسازی داده ها و استفاده از هوش مصنوعی است.

علم آمار به تنهایی برای صاحبان صنایع و شرکت ها بسیار اهمیت دارد. اما اهمیت داده کاوی فراتر از علم آمار می رود و امکاناتی در اختیار شما قرار می دهد که ساز و کارهایی آماری از انجام آنها ناتوان می‌شوند. تفاوت اصلی علم آمار با شاخه ی توسعه یافته ی خود یعنی داده کاوی، در حجم داده های مورد تحلیل و روش مدلسازی داده ها است.

در بیشتر موارد حجم داده های اولیه ی مورد استفاده در داده کاوی آنقدر زیاد است که به یک چالش زمان بر و هزینه بر تبدیل می‌شود. اما مدل‌سازی داده های ورودی و دستیابی به اطلاعات پنهان و ارزشمند موجود در این حجم عظیم داده، با کمک هوش مصنوعی و شیوه های خودکار یادگیری انجام می‌شود که در بررسی های پایه ای آماری خبری از آن نیست.

در زمان کنونی با وجود شرکت‌های بزرگ و کوچک و تلاش برای کسب درآمد بیشتر، شرایط خاصی برای حضور در بازار ایجاد شده که به سادگی گذشته و بدون اتکا به دانش‌های روز راه را برای بسیاری از شرکت‌ها سخت‌تر می‌کند.

ایجاد رقابت تجاربی سازنده بر اساس مکانیزم های کارا و لازم اطلاع رسانی، شناخت صحیح بازار و تعیین دقیق مخاطب، شرکت‌ها را در شناسایی و ایجاد یک ساختار بالنده تجاری که باعث دستیابی به یک بازار داخلی شکوفا، همچنین رقابت در بازار بین المللی شود به خوبی یاری خواهد کرد.

در این زمینه بدون شک دسترسی و بهره گیری از تحقیقات علمی بازاریابی ونقش آن در واحدهای تحقیق و توسعه که بستر حیات آینده شرکتها می باشد، پر اهمیت است. استفاده موثر و بهره گیری از تحقیقات بازاریابی یک ابزار مهم استراتژیک برای شرکتهایی به شمار می آید که برای دستیابی به جایگاهی شایسته و تعیین کننده در دنیای تجارت امروز تلاش بسیاری می‌کنند.
تحقیقات بازاریابی یکی از مهمترین برنامه های شناخت مشتریان و ارایه استراتژِی ها و راهکارهای فروش و بازاریابی اثربخش است در واقع یکی از کاربردهای مهم تحقیقات بازاریابی یافتن راه رسیدن اثربخش به مشتری است.تحقیقات بازاریابی مانند یک قلب عمل می کند

علم بازاریابی می‌طلبد که همواره تجزیه و تحلیلی صحیح از اوضاع اقتصادی در سطح خرد یا کلان صورت گیرد به همین دلیل در صورت توسعه و اجرای مناسب می‌تواند به جریان اطلاعات و حساسیت فزاینده بنگاه نسبت به نیازهای خریداران منجر شده تا در بلند مدت آنها را به مشتریان تبدیل کنند.
تحقیقات بازاریابی یکی از راهکارهای بنیادین افزایش فروش و بهبود امور بازاریابی و فروش است توسط تحقیقات بازاریابی می توان با شناخت خصوصیات مصرف کنندگان و مشتریان و پیش بینی فرایند خرید و فروش نسبت به بهبود فروش اقدامات لازم صورت گیرد. با تحقیقات بازاریابی می توان از فرایند ذهنی مشتری اطلاعات کاملی بدست آورد و با این وسیله براحتی در ذهن مشتری نفوذ کرد در دنیای امروز تحقیقات بازاریابی توانسته است گره های کور فروش و بازاریابی را باز کرده و کابوس هایی که بر سر راه فروشندگان و بازاریابان بوده را برطرف نماید.

تنها، تحلیل عمیق از مشتریان و رفتار آنهاست که می تواند منجر به تعیین استراتژی های مناسب برای هر گروه از مشتریان گردد. تحقیقات بازار با در نظر داشتن این نکته مهم به عنوان یک روش حل مساله موجب فروش بیشتر، ایجاد روابط متقابل با مشتری و تضمین سودآوری شرکت می شود.

بسیاری از پروژه ها برای شروع و یا تصمیم گیری اولیه نیاز به آگاهی بیشتری از پیرامون خود دارند، شاید محصول شما در چارچوب نیازهای کنونی کاربر نباشد و به همین دلیل نیازمند اطلاعاتی در مورد ذهنیت، رفتار و نیازهای احتمالی جامعه هستید. ذهنیت جامعه به شما کمک می‌کند می‌کند تا در دسته بندی‌های مختلف سن، جنسیت، تحصیلات و ... بتوانید دیدگاه و عقاید جامعه را نسبت به یک یا چند موضوع مختلف بررسی کنید و با آگاهی بیشتری تصمیم بگیرید و علاوه بر همه این مسائل هزینه اشتباهات به شدت کاسته خواهد شد.

دیدگاه جامعه به موضوعات مختلف باعث می‌شود تا بتوانید مشتریان خود را بهتر انتخاب کنید و یا با درک علایق و سلایق آنها نظرشان را جلب کنید. موضوعی که در بازاریابی برای محصولات نوظهور و یا ناشناخته امر مهمی تلقی می‌شود.

پژوش‌های ذهنیت سنجی با استفاده ازاطلاعات دموگرافیک نظیر بازه سنی، جنسیت و تاهل و همچنین تطبیق بر اساس جامعه، منبع مستدل و قابل اعتمادی در تمام دنیا محسوب می‌شود.

داده کاوی به شما کمک می کند حجم عظیم مشتری های خود را خوب بشناسید و بصورت خودکار به آن ها پیام دهید که اکنون چه نیازهایی دارند. حتی ممکن است خود آنها نیز فراموش کرده باشند.

فرض کنید که شما صاحب یک بانک هستید. دانستن رفتار مشتری در آینده برای بازپرداخت وام هایی که گرفته است بسیار برای شما اهمیت دارد.

در حالت دیگر داده کاوی به شما کمک می کند نیاز بازار را به خوبی درک کنید بطوری که نظام توزیع محصولات شما به مشکل برخود نکند.

پیش بینی نیاز بازار کمک می کند تا هم از انباشت محصولات کارخانه ی خود در انبار جلوگیری کنید و هم در هنگام تقاضای زیاد با کمبود عرضه ی محصولات خود روبرو نشوید.

داده کاوی در بسیاری جهات می تواند حیاتی نیز باشد. پخش منسجم و هدفمند مواد دارویی در داروخانه ها می تواند جان بسیاری از مردم را نجات دهد و از گران شدن برخی دارو ها جلوگیری کند.

از سوی دیگر با انجام تحقیقات خاص بر روی مشتریان خود می‌توانید آنها را نسبت به خود وفادار یا متعهد کنید، تجمیع اطلاعات مصرفی آنها از محصول یا سرویس شما با اطلاعات عمومی حاصل از نظرسنجی‌ها باعث می‌شود تا عمیقا شناخت بهتری از مشتریان خود داشته باشید که باعث تصمیم گیری های بسیار بهتری خواهد شد.

امروزه برند بخش ارزشمندی از سرمایه و ثروت یک بنگاه اقتصادی به‌شمار می‌آید و کنترل آن جزء فعالیتهای استراتژیک سازمانی می‌باشد. ارزیابی راهکارهای اجرا شده در مقوله مدیریت نام و نشان تجاری (برند) و محاسبه بازگشت سرمایه‌گذاری در این حوزه بسیار حائز اهمیت می‌باشد. اما بررسی وضعیت محبوبیت و ارزش سنجی آن در بین جامعه یا قشر خاص همچون مشتریان آن برند باعث می شود تا فعالیت های آن برند از بازخورد و روند کاری خود مطلع باشند.

نکته کلیدی این است که فقط مردم می‌توانند تداوم یک برند را تضمین کنند، مدیران و به طور کلی مجموعه پشتیبان یک برند باید در مورد تعهدات خود صادقانه عمل کنند و در نقاط حساسی که موجب ایجاد ارزش افزوده و رضایت برای مشتریان می‌شود، روح حیات بدمند.

از سوی دیگر با بررسی نظرات مختلف مردم و دسته بندی آنها می توان به صورت مداوم وضعیت برند را از دیدگاه مردم بررسی کرد و نسبت به آن برنامه ریزی بهتری انجام داد.

کشورها، شهرها و مناطق زیادی را می‌شناسیم که یک برند تازه را با هیاهوی زیادی ارائه داده‌ و فقط شاهد سقوط آزاد برند خود بوده‌اند. سهامداران کلیدی از این برند پشتیبانی لازم را نکرده‌اند؛ چرا که توسعه‌ این برند در پشت درهای بسته و بدون مشورت انجام شده است. حتی بسیاری از این برندها دلیل سقوط خود را به طور دقیق نمی دانند در صورتی که با برند ایندکس می‌توان مدت‌ها قبل از سقوط یا هرگونه تزلزل در جایگاه نظرات منفی را جمع آوری کرد و نسبت به آن واکنش نشان داد.

فلسفه ی داده کاوی این است که آینده بسیار به گذشته شبیه است. اگر گذشته را خوب بشناسید می توانید آینده را پیش بینی کنید. این فرآیند به شما کمک می کند تا رفتار کسب و کار خود را در گذشته دقیقن بشناسید و بر اساس آن آینده را با تقریب بالا پیش بینی کنید.

به عنوان مثال داده کاوی به شما کمک می کند تا حداقل دو مورد اساسی را در بخش فروش کسب و کار خود پیش بینی کنید:
۱. پیش بینی نیاز های یک مشتری خاص در آینده و در نتیجه حفظ آن مشتری
۲. پیش بینی نیاز بازار در زمان ها و مناطق مختلف و در نتیجه ساماندهی نظام توزیع برای آنها

اگر یک صاحب کسب و کار، رفتار و نیازهای مشتری خود را در گذشته به خوبی بشناسد می تواند نیاز های او را در آینده نیز حدس بزند. اما معمولاً تعداد مشتری ها آنقدر زیاد است که مدیریت آن از عهده ی مدیریت خارج می‌شود.

داده کاوی به شما کمک می کند حجم عظیم مشتری های خود را خوب بشناسید و بصورت خودکار به آن ها پیام دهید که اکنون چه نیازهایی دارند. حتی ممکن است خود آنها نیز فراموش کرده باشند.

به طور کلی داده کاوی دارای قابلیت ساخت مدلهای پیش بینی کننده بر اساس تعداد زیادی از متغیرها می باشد.

برای مثال، فیس‌بوک علاقه‌مند است تا سرگرمی های آتی کاربرانش را بر اساس رفتارهای گذشته آنها پیش بینی نماید. و به همین منظور فاکتورهایی مانند مقدار اطلاعات به اشتراک گذاری شده، تعداد عکس های تگ شده، تعداد درخواست های دوستی، تعداد نظرات، تعداد لایک ها و ... می‌توانند به عنوان ورودی های یک مدل باشند.

در طول زمان این مدل می تواند با اضافه کردن متغیرهای جدید، و یا تغییر وزن متغیرهای موجود بر اساس میزان تفاوت پیش بینی با مقادیر واقعی، خود را بهبود دهد. در نهایت نتایج بدست آمده می توانند به عنوان راهنمای طراحی به منظور تشویق رفتارهایی که منجر به افزایش سرگرمی ها در آینده خواهد شد استفاده شوند.

همچنین الگوهای تعیین شده و ساختارهای آشکار شده توسط داده کاوی توصیفی اغلب در ادامه، برای پیش بینی سایر وجوه مورد علاقه در داده ها بکار می روند.

سیستم پیشنهادات آمازون مثال خوبی برای استفاده از داده کاوی توصیفی در پیش بینی می باشد. برای مثال (فرضی) از رابطه بین خرید شکر و چای به همراه بسیاری از رابطه های مشابه دیگر، به عنوان بخشی از یک مدل پیش بینی می‌توان استفاده نمود. بر اساس آنها می توان احتمال اینکه یک کاربر خاص یک خرید خاص را انجام دهد تعیین نمود. این مدل قادر خواهد بود تمامی روابط بدست آمده را با خریدهای قبلی کاربر مقایسه کرده و بر اساس آنها محصولاتی که دارای احتمال بیشتری برای خریده شدن دارند را پیش بینی کند. آمازون بر اساس پیش‌بینی های انجام شده می‌تواند تبلیغات خود را بر مبنای محصولاتی که برای هر کاربر احتمال خرید بیشتری دارد مدیریت کند.

پس از شروع عملیات نظرسنجی و پرسش، با استفاده از ابزارهای مختلف پاسخ ها با را با داده های دیگر متصل می کنیم تا بتوان بهترین نتیجه گیری رسید. درک روند بزرگ و جزئیات ریز از یک بخش یا موضوع تنها با این روش قابل دستیابی است.

گزارش های بپرسیم به صورت زنده قابل دسترسی و مشاهده است و ابزارهایی برای محدود کردن یا بررسی های بیشتر نیز در اختیار گذاشته شده و علاوه بر این در کنار سیستم گزارش زنده، گزارش های سنتی به صورت دوره ای یا در پروژه ای نیز آماده می شود.

در گزارش های بپرسیم موارد زیر را می توانید بیابید:
۱- تحقیقات از بانک اطلاعاتی ما با بیش از ۵۰۰٬۰۰۰ پاسخ که در ایران جمع آوری شده.
۲- داده‌های دموگرافیک افراد نظرسنجی شده و آمار تطبیقی با جامعه.
۳- دسترسی به سایر پاسخ سوالات و اتصال آنها به یکدیگر
۴- استفاده از منابع شخص ثالث، مانند اتحادیه های صنفی، نشریات تخصصی و سازمان آمار.
۵- تجزیه و تحلیل دقیقتر از رفتار کاربر بر اساس پاسخ‌های متوالی در طول زمان