Изучение потребительского поведения с помощью анализа данных
Привет, Хабр!
В этой статье мы разберем принципы потребительского поведения. Понимание потребительского поведения становится не просто важным аспектом, а маст хев элементом стратегии любой компании. Ведь каждый клик, каждый выбор и даже секунды пребывания на сайте рассказывают историю о предпочтениях, желаниях и потребностях клиента.
К примеру зададимся вопросом:»Что заставляет потребителя выбрать именно этот продукт или услугу?» Ответ кроется не только в качестве или цене, но и в глубоких психологических, социальных и личных факторах, которые анализ данных помогает выявить и понять.
Социальные факторы
Мотивация
Мотивация — это внутреннее состояние, которое направляет поведение человека, побуждает к действиям и поддерживает активность в достижении цели. В контексте потребительского поведения, мотивация включает в себя все то, что заставляет покупателя чувствовать необходимость в продукте или услуге.
Внутренняя мотивация: возникает, когда действия человека вызваны личным интересом или удовлетворением.
Внешняя мотивация: связана с внешними стимулами, такими как вознаграждения, социальное признание или избегание негативных последствий.
Факторы, влияющие на мотивацию:
1. Личные потребности (безопасность, удовлетворение, самореализация).
2. Культурные и социальные факторы (влияние общественных норм, семьи, друзей).
3. Экономические факторы (цена, доступность, доход).
Мотивация с сочки бизнес аналитики
Используя методы сбора и анализа данных (опросы, интервью, поведенческие данные), компании могут идентифицировать ключевые мотивации своих клиентов.
Почему покупатели выбирают определенный бренд? Что заставляет их повторно покупать продукт или услугу?
Разделение потребительского рынка на сегменты в зависимости от их мотиваций позволяет более точно нацеливать маркетинговые и рекламные стратегии.
Сегментация на ценителей качества, искателей новизны, экономных покупателей.
Понимание мотиваций помогает предсказывать будущие тенденции потребительского поведения и адаптировать стратегии продаж.
К примеру с помощью машинного обучения:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# Создаем вымышленный датасет
np.random.seed(0)
data = {
'Возраст': np.random.randint(18, 65, size=100),
'Доход': np.random.randint(20000, 120000, size=100),
'Расходы на развлечения': np.random.randint(1000, 10000, size=100),
'Расходы на технику': np.random.randint(500, 15000, size=100),
'Расходы на одежду': np.random.randint(500, 8000, size=100),
}
df = pd.DataFrame(data)
# Используем KMeans для кластеризации данных
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(df)
df['Кластер'] = kmeans.labels_
# Визуализируем данные
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df['Доход'], df['Расходы на развлечения'], c=df['Кластер'], cmap='viridis')
plt.title('Кластеризация потребителей по доходам и расходам на развлечения')
plt.xlabel('Доход')
plt.ylabel('Расходы на развлечения')
plt.colorbar(label='Кластер')
plt.show()На основе вымышленного датасета была проведена кластеризация потребителей с использованием метода KMeans. Датасет содержит информацию о возрасте, доходе и различных категориях расходов (развлечения, техника, одежда). В результате кластеризации потребители были разделены на группы в зависимости от их доходов и расходов на развлечения.
График показывает разделение потребителей на три кластера, что демонстрирует различные уровни доходов и расходов на развлечения. Это может быть полезно для понимания потребительских предпочтений и адаптации маркетинговых стратегий. Например, потребители в кластере с высокими доходами и высокими расходами на развлечения могут быть более заинтересованы в роскошных товарах и услугах, в то время как другие кластеры могут предпочитать более бюджетные варианты.
: Используя данные о мотивациях потребителей, компании могут разрабатывать более персонализированные продукты и услуги, что увеличивает лояльность клиентов и усиливает конкурентные преимущества.
Важно не только идентифицировать мотивации, но и измерять их влияние на бизнес-показатели, такие как продажи, удержание клиентов, частоту повторных покупок.
Восприятие
Восприятие — это процесс, посредством которого индивиды интерпретируют и придают смысл сенсорной информации, формируя свое понимание окружающего мира. В контексте потребительского поведения это включает в себя, как потребители интерпретируют информацию о продукте или услуге.
Факторы, влияющие на восприятие:
1. Психологические факторы: личные убеждения, опыт, ожидания.
2. Социальные и культурные факторы: культурные нормы, социальный статус, влияние окружения.
3. Физические факторы: внешний вид продукта, упаковка, цвет, запах.
Восприятие с точки зрения бизнес аналитики
Сбор данных о том, как потребители воспринимают продукт или услугу, может быть осуществлен через опросы, фокус-группы, анализ отзывов клиентов.
Анализ этих данных помогает понять, какие аспекты продукта наиболее ценны для потребителей и какие вызывают негативные реакции.
Восприятие напрямую влияет на позиционирование продукта и стратегию бренда. Понимание, как потребители воспринимают бренд, позволяет компаниям формировать желаемый образ.
Примеры: использование определенных цветов, дизайна, языка и маркетинговых сообщений для создания определенного восприятия бренда.
Использование данных о восприятии помогает в оптимизации пользовательского опыта, от веб-дизайна до обслуживания клиентов.
Пример: если данные показывают, что потребители ценят простоту и удобство, организация может упростить процесс покупки или навигацию на сайте.
Анализ восприятия потребителей позволяет создавать более целенаправленные и эффективные маркетинговые кампании, ориентированные на удовлетворение конкретных потребностей и ожиданий целевой аудитории:
Понимание восприятия клиентами своих продуктов и услуг позволяет компаниям адаптировать их таким образом, чтобы они лучше соответствовали ожиданиям и предпочтениям потребителей.
Восприятие — это не просто способ видения мира; это то, как потребители определяют и оценивают продукты и услуги, с которыми они взаимодействуют.
Убеждения и отношения
Убеждения потребителей состоят из их субъективных мнений и представлений о продукте или услуге. Эти убеждения могут быть основаны на личном опыте, информации от других людей или маркетинговых сообщениях.
Убеждения могут быть как положительными (например, убеждение в высоком качестве продукта), так и отрицательными (например, предположение о ненадежности бренда).
Отношения отражают долгосрочную тенденцию потребителя реагировать определенным образом на продукт, услугу или бренд. Они более устойчивы и сложны, чем убеждения, и включают эмоциональные, познавательные и поведенческие компоненты.
Отношения формируются на основе серии взаимодействий с брендом и могут сильно влиять на решения о покупке и лояльность к бренду.
Убеждения и отношения с бизнес аналитики
Сбор данных через опросы, отзывы клиентов, социальные медиа и другие каналы помогает понять, какие убеждения и отношения имеют потребители по отношению к продуктам или услугам.
Аналитические инструменты, такие как анализ тональности и семантический анализ, могут использоваться для выявления общих тенденций и взглядов.
Понимание убеждений и отношений позволяет компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии, сообщения и продуктовые предложения, чтобы лучше соответствовать ожиданиям потребителей. Это может включать корректировку рекламных кампаний, улучшение качества продуктов или изменение подхода к обслуживанию клиентов.
Активное управление убеждениями и отношениями помогает формировать и поддерживать положительную репутацию бренда. Это может включать решение проблем клиентов, активное взаимодействие с потребителями и участие в социально значимых инициативах.
Понимание уникальных убеждений и отношений различных сегментов потребителей позволяет создавать более целенаправленные и персонализированные предложения. Это увеличивает вероятность успешных продаж и повышает удовлетворенность клиентов.
Работа над убеждениями и отношениями способствует формированию долгосрочных отношений с клиентами, что важно для устойчивого роста и успеха бизнеса.
Социальные факторы
Культура
Культура включает в себя совокупность ценностей, убеждений, традиций, языка, норм и образов жизни, которые передаются из поколения в поколение и формируют поведение и предпочтения людей.
Культурные ценности и убеждения глубоко влияют на то, что люди считают важным, что в свою очередь формирует их потребительские предпочтения. Например, в некоторых культурах больше ценится коллективизм, в то время как в других — индивидуализм.
Язык и способ общения также являются ключевыми элементами культуры. Способ, которым бренды общаются с потребителями в различных культурных контекстах, может значительно отличаться.
Социальные нормы, принятые в определенной культуре, определяют, какие виды поведения считаются приемлемыми. Это включает в себя и потребительские привычки, например, способы покупки и использования продуктов.
Культура в бизнес аналитике
Понимание культурных особенностей позволяет компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии, чтобы они были более релевантными и эффективными в разных культурных контекстах. Это включает в себя адаптацию рекламных кампаний, продуктового дизайна и даже функциональности продуктов.
Понимание культурных предпочтений позволяет разрабатывать продукты, которые лучше соответствуют нуждам и ожиданиям различных культурных групп. Это может включать в себя разнообразие вкусов, упаковку или даже функциональные особенности.
Для компаний, стремящихся к глобальному расширению, понимание культурных различий имеет особое значение. Ошибки в культурной адаптации могут привести к неудачам на новых рынках.
Культурная чувствительность и уважение к местным традициям и ценностям укрепляют положение бренда на международном уровне. Умение уважать и взаимодействовать с различными культурами помогает создавать долгосрочные отношения с клиентами и партнерами.
Крутые компании часто адаптируют свои маркетинговые стратегии, чтобы соответствовать культурным особенностям различных стран.
McDonald’s:
В Индии, где большая часть населения не употребляет говядину по религиозным причинам, McDonald’s предлагает бургеры на основе курицы и вегетарианские бургеры. Кроме того, они ввели в меню местные блюда, такие как макалу тикки.
В Японии компания выпускает сезонные меню, соответствующие местным праздникам и традициям, например, специальные бургеры во время сакуры.
Coca-Cola:
В Китае, для поддержки культурной традиции обмена подарками на китайский Новый год, Coca-Cola создала специальные бутылки с символами, которые можно было комбинировать, создавая пожелания.
В Рамадан компания часто выпускает специальные рекламные кампании в странах с мусульманским большинством, акцентируя внимание на ценностях семьи и общности.
Nike:
В Европе компания акцентировала внимание на футболе, создавая специализированные товары и рекламные кампании, в то время как в США акцент делался на баскетбол.
IKEA:
В Азии IKEA адаптировала размеры мебели, чтобы соответствовать меньшим размерам жилых пространств в странах, таких как Гонконг или Япония.
В Саудовской Аравии компания адаптировала свой каталог, убрав изображения женщин, чтобы соответствовать местным нормам и ценностям.
KFC:
В Китае KFC включил в меню традиционные китайские блюда, такие как рисовую кашу и соевые бобы.
В Японии KFC превратился в традиционный элемент празднования Рождества, предлагая специальные рождественские меню.
Семья
Семья оказывает влияние на потребительские привычки и предпочтения с самого раннего возраста. Родители и другие члены семьи служат моделями для подражания, передавая свои предпочтения и убеждения детям.
В семье решения о покупках часто принимаются коллективно. Это включает в себя распределение ролей и ответственности, например, кто принимает решения о крупных покупках, ежедневных тратам или покупках для детей.
Потребительские предпочтения и потребности меняются на разных этапах жизненного цикла семьи — от молодых пар без детей до семей с детьми, а затем пожилых пар, чьи дети покинули дом.
Семья в бизнес аналитике
Понимание семейных структур и динамики позволяет компаниям эффективно сегментировать рынок и разрабатывать целенаправленные маркетинговые стратегии. Например, продукты для молодых семей с детьми будут отличаться от продуктов для пожилых пар.
Компании могут разрабатывать продукты и услуги, которые учитывают потребности различных членов семьи. Это может включать в себя упаковку продукта, его функциональность или даже способы продвижения.
Рекламные кампании, ориентированные на семейные ценности или образ жизни, могут оказаться более эффективными, поскольку они резонируют с эмоциональными аспектами решений о покупках внутри семьи.
Семейные традиции и привычки могут способствовать формированию лояльности к бренду. Компании, ориентированные на семейные ценности, часто стремятся создавать многопоколенные связи с клиентами.
Опросы, фокус-группы и анализ данных помогают понять, как различные типы семей принимают решения о покупках, что позволяет
Социальные группы
Социальная группа состоит из двух или более людей, которые взаимодействуют друг с другом, разделяют общие ценности, нормы или интересы и имеют чувство единства и принадлежности.
Типы социальных групп:
1. Первичные группы, такие как семьи и близкие друзья, оказывают непосредственное влияние на поведение человека.
2. Вторичные группы, включая коллег по работе или членов социальных клубов, также могут влиять на решения о покупках, но их воздействие обычно менее сильное.
Социальные группы влияют на восприятие, отношения, убеждения и поведение своих членов. Они могут оказывать давление на человека, стимулируя его совершать определенные покупки или следовать определенным трендам.
В каждой социальной группе есть лидеры мнений, чьи взгляды и поведение могут влиять на других членов группы. Компании часто используют лидеров мнений в качестве части своей маркетинговой стратегии для продвижения продуктов.
Анализ данных в изучении потребительского поведения
Сбор данных
Источники данных
Транзакционные системы: Это включает в себя базы данных заказов, покупок, возвратов и любых других видов транзакций. Данные часто хранятся в реляционных базах данных и требуют тщательного проектирования схемы для эффективного хранения и извлечения данных.
Веб-аналитика: Источники, такие как Google Analytics или Яндекс метрика, предоставляют данные о взаимодействии пользователей с веб-сайтами и приложениями. Это включает в себя метрики, такие как время на сайте, конверсионные пути, клики и просмотры страниц.
Социальные медиа: Данные социальных сетей могут быть собраны через API платформы. Они предоставляют информацию о мнениях, отношениях и поведении пользователей в социальных сетях.
Мобильные приложения: Сбор данных с мобильных устройств включает в себя данные о поведении пользователя, геолокации, использовании функций приложения.
IoT и устройства: Данные от устройств IoT, таких как датчики, носимые устройства, умные часы, предоставляют информацию в реальном времени о состоянии окружающей среды, физической активности пользователей и многом другом.
Сбор данных из различных источников требует их интеграции. Это может включать в себя ETL-процессы (Extract, Transform, Load), которые извлекают данные из разных источников, преобразуют их в унифицированный формат и загружают в хранилище данных.
Для сбора данных из внешних источников, таких как соц сети или другие веб-сервисы, часто используются API или методы веб-скрапинга.
При сборе данных важно учитывать вопросы безопасности и конфиденциальности. Необходимо следовать законодательству, к примеру GDPR в Европе, и применять методы шифрования и анонимизации данных.
Важно обеспечить высокое качество собираемых данных. Это включает в себя проверку на наличие ошибок, пропусков, дубликатов и неконсистентности данных.
Собранные данные необходимо где-то хранить. Варианты могут включать облачные хранилища данных, такие как Amazon S3, Google Cloud Storage, локальные серверы, базы данных SQL или NoSQL.
В зависимости от требований, данные могут собираться в реальном времени или в виде пакетов. Сбор данных в реальном времени обеспечивает более быстрое реагирование на изменения, но может быть более ресурсоемким.
Процесс сбора данных часто автоматизируется для обеспечения эффективности и минимизации ошибок. Используются инструменты автоматизации и планирования задач.
Обработка данных
Перед тем как данные станут готовы к анализу, они должны быть тщательно очищены, трансформированы и структурированы.
Очистка данных
Удаление или коррекция аномалий: Обнаружение и исправление ошибок и аномалий в данных, таких как неправильные форматы, пропущенные значения или нелогичные данные (например, отрицательный возраст).
Обработка пропущенных значений: Пропущенные данные могут быть заполнены средними значениями, медианными или модой, либо удалены, в зависимости от контекста и важности данных.
Идентификация и удаление дубликатов: Дубликаты могут исказить анализ, поэтому необходимо идентифицировать и удалить повторяющиеся записи.
Трансформация данных
Нормализация и стандартизация: Приведение различных масштабов и форматов данных к единому стандарту. Например, преобразование всех дат в один формат или масштабирование числовых значений для унификации диапазонов.
Кодирование категориальных данных: Преобразование номинальных и порядковых категориальных данных в числовой формат с помощью методов, таких как one-hot encoding или label encoding.
Формирование новых переменных: Создание новых полезных переменных (фичей) из существующих данных, например, извлечение возрастной группы из даты рождения.
Интеграция данных
Слияние данных из различных источников: Интеграция данных из разных баз данных, файлов или систем в единое хранилище данных.
Устранение несоответствий: Обработка и устранение противоречий между данными из разных источников, таких как различные форматы или дублирующаяся информация.
Аналитические инструменты
Машинное обучение
Алгоритмы машинного обучения: Включают в себя как обучение с учителем (например, регрессия, классификация), так и без учителя (кластеризация, ассоциативные правила). Эти алгоритмы способны обнаруживать закономерности в данных и делать прогнозы на основе этих данных.
Глубокое обучение: Использует нейронные сети с множеством слоев для анализа сложных шаблонов в данных. Применяется в таких задачах, как распознавание образов, обработка естественного языка, рекомендательные системы.
Инструменты AI для автоматизации решений: Автоматизация процесса принятия решений с использованием алгоритмов ИИ, которые могут анализировать данные и предлагать решения без непосредственного вмешательства человека.
Аналитические платформы и инструменты
BI-платформы: Инструменты визуализации и бизнес-аналитики, такие как Tableau, Power BI, QlikView, позволяют пользователям создавать интерактивные отчеты и панели мониторинга.
SQL и NoSQL базы данных: Реляционные базы данных (например, MySQL, PostgreSQL) и NoSQL-решения (MongoDB, Cassandra) для хранения и анализа данных.
Инструменты для анализа данных: Языки программирования Python и R с богатыми библиотеками (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn) для выполнения сложных аналитических операций.
Хранение и управление данными
Облачные решения: Платформы, такие как AWS, Google Cloud, Azure, предлагают гибкие решения для хранения, обработки и анализа данных в облаке.
Data Warehouse и Data Lake: Системы для централизованного хранения больших объемов данных. Data Warehouse предназначены для структурированных данных, в то время как Data Lake подходят для хранения неструктурированных данных.
Аналитика в реальном времени
Потоковая обработка данных: Инструменты, такие как Apache Kafka и Apache Storm, позволяют обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, что критически важно для задач, требующих немедленного реагирования.
Методы анализа данных в изучении потребительского поведения
Сегментация потребителей
Сегментация потребителей позволяет добиться следующих целей:
Повышение эффективности маркетинга: Понимание специфики каждого сегмента позволяет создавать более целевые маркетинговые кампании, которые говорят на языке, понятном каждой группе потребителей.
Разработка персонализированных продуктов: Сегментация помогает компаниям разрабатывать продукты и услуги, которые наилучшим образом удовлетворяют потребности конкретных групп потребителей.
Эффективное распределение ресурсов: Понимая, какие сегменты являются наиболее прибыльными или перспективными, компании могут более целесообразно распределять свои ресурсы и бюджеты.
Методы сегментации
Демографическая сегментация: Разделение рынка на группы на основе таких факторов, как возраст, пол, семейное положение, образование и доход. Это самый простой и часто используемый метод сегментации.
Географическая сегментация: Сегментация по географическому положению, включая страны, регионы, города или даже районы. Это важно, так как потребительские предпочтения могут значительно варьироваться в зависимости от местоположения.
Психографическая сегментация: Учитывает образ жизни, ценности, мировоззрение, интересы и мнения потребителей. Этот метод пытается понять более глубокие мотивации покупателей.
Поведенческая сегментация: Основана на поведении потребителей, включая их покупательские привычки, лояльность к бренду, частоту покупок и готовность к покупке. Этот метод помогает понять, как потребители взаимодействуют с продуктами и услугами.
Сегментация по преимуществам: Сосредоточение на преимуществах, которые потребители ищут в продукте или услуге. Например, одни потребители могут искать высокое качество, в то время как другие — низкую цену.
Предсказание поведения потребителей
Понимание того, что клиент сделает дальше, позволяет предлагать персонализированные продукты и услуги, что улучшает клиентский опыт и увеличивает лояльность.
Прогнозирование спроса и предпочтений помогает более эффективно управлять запасами и стратегией ценообразования. Понимание будущих трендов и потребностей клиентов позволяет компаниям заранее адаптировать или разрабатывать продукты.
Методы
Анализ исторических данных: Использование данных о прошлых покупках, поведении на веб-сайте и взаимодействиях с брендом для выявления закономерностей и тенденций.
Машинное обучение: Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные закономерности для предсказания будущего поведения потребителей.
Классификационные алгоритмы: Определение вероятности определенных действий, например, вероятности покупки.
Регрессионный анализ: Прогнозирование количественных показателей, например, суммы будущих покупок.
Кластеризация: Группировка клиентов на основе схожих характеристик или поведения.
Анализ временных рядов: Прогнозирование будущих тенденций на основе временных данных, например, сезонные колебания спроса.
Глубокое обучение и нейронные сети: Используются для более сложных задач прогнозирования, таких как выявление невербальных паттернов в данных или прогнозирование трендов на основе изображений.
Анализ путей покупательского пути (customer journey)
Анализ пути покупки помогает понять, как клиенты взаимодействуют с брендом на каждом этапе, что влияет на их решения и какие факторы могут стать препятствиями на пути к покупке. Выявление слабых мест в пути покупки позволяет оптимизировать пользовательский опыт, устраняя проблемы и улучшая взаимодействие с клиентами.
Анализ дает возможность более точно настраивать маркетинговые и рекламные стратегии, фокусируясь на тех аспектах, которые наиболее важны для клиентов.
Этапы пути покупательского пути
Осведомленность (Awareness): Клиент узнает о продукте или бренде. На этом этапе важны реклама, контент-маркетинг, SEO и прочие каналы привлечения внимания.
Рассмотрение (Consideration): Клиент рассматривает продукт как возможный вариант покупки. Здесь ключевую роль играют отзывы, демонстрация продукта, детальная информация о товаре.
Приобретение (Purchase): Процесс совершения покупки. Важны удобство процесса покупки, опции оплаты, поддержка клиентов.
Удержание (Retention): Поддержание интереса к бренду после покупки. Программы лояльности, обратная связь, поддержка клиентов после покупки.
Адвокатство (Advocacy): Клиенты становятся сторонниками бренда, рекомендуя его другим. Влияет на это уровень удовлетворенности клиента и его вовлеченность.
Заключение
Анализ поведенческих факторов помогает компании быть гибкой и адаптироваться под потенциальных потребителей.
В преддверии старта курса «Бизнес-аналитик в IT», хочу порекомендовать вам бесплатные вебинары курса, на которые могут зарегистрироваться все желающие:
