Տվյալների վերլուծությունը հիմնարար դեր է խաղացել էլեկտրոնային առևտրի և ֆինտեխ ծրագրերի աճի գործում: Օգտատերերի վարքագծի մանրամասն ուսումնասիրության միջոցով ընկերությունները կարող են ճշգրիտ սեգմենտավորել իրենց լսարանը, անհատականացնել փոխազդեցությունները և օպտիմալացնել հաճախորդների փորձը: Այս մոտեցումը ոչ միայն նպաստում է նոր օգտատերերի ձեռքբերմանը, այլև նպաստում է առկա օգտատերերի բազայի պահպանմանը և ընդլայնմանը:
Juniper Research-ի կողմից վերջերս անցկացված *2024 թվականի ֆինանսական տեխնոլոգիաների և վճարումների ոլորտի 10 լավագույն միտումները* ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ առաջադեմ վերլուծություններ օգտագործող ընկերությունները զգալի բարելավումներ են գրանցում: Տվյալների վրա հիմնված անհատականացումը կարող է մինչև 5%-ով ավելացնել վաճառքը այն ընկերություններում, որոնք իրականացնում են թիրախային արշավներ: Ավելին, կանխատեսողական վերլուծությունները թույլ են տալիս օպտիմալացնել մարքեթինգային ծախսերը, մեծացնել հաճախորդների ներգրավման արդյունավետությունը և կրճատել ծախսերը:
Այս մոտեցման ազդեցությունը հստակ է։ Տվյալների օգտագործումը մեզ հնարավորություն է տալիս ստանալ օգտատիրոջ վարքագծի համապարփակ պատկերացում, որը թույլ է տալիս իրական ժամանակում կատարել ճշգրտումներ՝ փորձը և գոհունակությունը բարելավելու համար։ Սա հանգեցնում է ավելի արդյունավետ արշավների և օգտատիրոջ կարիքներին համապատասխան զարգացող հավելվածի։ Իրական ժամանակում տվյալների հավաքագրումը և վերլուծությունը թույլ են տալիս անհապաղ բացահայտել հնարավորություններն ու մարտահրավերները՝ ապահովելով, որ ընկերությունները միշտ լինեն մրցակիցներից առաջ։
Անհատականացում և պահպանում՝ հիմնված տվյալների վրա։
Անհատականացումը տվյալների օգտագործման ամենամեծ առավելություններից մեկն է: Օգտատիրոջ վարքագիծը վերլուծելով՝ հնարավոր է բացահայտել զննարկման, գնումների և փոխազդեցության ձևերը՝ հարմարեցնելով առաջարկները յուրաքանչյուր հաճախորդի պրոֆիլին: Այս մոտեցումը մեծացնում է արշավների արդիականությունը, ինչը հանգեցնում է ավելի բարձր փոխակերպման մակարդակի և հաճախորդների հավատարմության:
Appsflyer-ի և Adjust-ի նման գործիքները օգնում են վերահսկել մարքեթինգային արշավները, մինչդեռ Sensor Tower-ի նման հարթակները տրամադրում են շուկայի վերաբերյալ պատկերացումներ՝ մրցակիցների հետ համեմատելու համար կատարողականը: Այս տվյալները ներքին տեղեկատվության հետ համեմատելով՝ ընկերությունները կարող են ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել՝ աճը խթանելու համար:
Ձեռքի տակ ունենալով տվյալները՝ մենք կարող ենք ճիշտ ժամանակին առաջարկել ճիշտ առաջարկություններ ճիշտ հաճախորդին, ինչը մեծացնում է ներգրավվածությունը և հարստացնում օգտատիրոջ փորձը։ Սա բարձրացնում է պահպանման մակարդակը և պահպանում օգտատերերի ակտիվությունն ու հետաքրքրությունը։
Մեքենայական ուսուցումը և արհեստական բանականությունը արագացնում են աճը։
Ֆինտեխ և էլեկտրոնային առևտրի հավելվածների աճի ռազմավարության մեջ առաջատար դիրք են գրավում մեքենայական ուսուցումը (ML) և արհեստական բանականությունը (AI): Դրանք հնարավորություն են տալիս կանխատեսել վարքագիծը, ավտոմատացնել մարքեթինգը և նույնիսկ հայտնաբերել խարդախությունը իրական ժամանակում, ինչը հանգեցնում է ավելի մեծ արդյունավետության և անվտանգության:
Այս գործիքները օգնում են կանխատեսել օգտատիրոջ գործողությունները, ինչպիսիք են հրաժարման հավանականությունը կամ գնման նախատրամադրվածությունը, թույլ տալով միջամտություններ կատարել նախքան հաճախորդը հրաժարվի գործարքից։ Սա ապահովում է ավելի արդյունավետ ռազմավարությունների իրականացումը, ինչպիսիք են՝ ճիշտ ժամանակին ակցիաների կամ անհատականացված առաջարկությունների առաջարկը։ Ավելին, արհեստական բանականությունը ավտոմատացնում է մարքեթինգային գործընթացները, օպտիմալացնելով արշավները և մեծացնելով ներդրումների եկամտաբերությունը։
Անվտանգություն և գաղտնիություն. տվյալների օգտագործման մարտահրավերներ։
Ֆինտեխ և էլեկտրոնային առևտրի հավելվածներում տվյալների օգտագործումը, թեև օգտակար է, բայց նաև մարտահրավերներ է առաջացնում գաղտնիության և անվտանգության հետ կապված: Զգայուն տեղեկատվության պաշտպանությունը և այնպիսի կանոնակարգերի պահպանումը, ինչպիսիք են LGPD-ն (Բրազիլիայի տվյալների պաշտպանության ընդհանուր օրենքը) և GDPR-ը (Տվյալների պաշտպանության ընդհանուր կանոնակարգը), կարևոր են տվյալների ամբողջականությունն ու օգտատերերի վստահությունն ապահովելու համար:
Խնդիրը չի սահմանափակվում միայն տվյալների պաշտպանությամբ։ Ընկերությունները պետք է նաև ապահովեն, որ օգտատերերը հասկանան, թե ինչպես է օգտագործվում իրենց տեղեկատվությունը, և թափանցիկությունը հիմնարար նշանակություն ունի վստահության կառուցման համար։ Անվտանգության ամուր գործելակերպը և համաձայնությունների ուշադիր կառավարումը կարևոր են հարթակների շարունակական և անվտանգ աճն ապահովելու համար։
Տվյալների և նորարարության միջև հավասարակշռություն
Չնայած տվյալների վերլուծության կարևորությանը, կարևոր է հավասարակշռել քանակական վերլուծությունների օգտագործումը որակական մոտեցման հետ։ Տվյալների վրա չափազանց կենտրոնացումը երբեմն կարող է խեղդել նորարարությունը, իսկ սխալ մեկնաբանությունը կարող է հանգեցնել սխալ որոշումների։
Հետևաբար, կարևոր է համատեղել տվյալների վերլուծությունը օգտագործողների կարիքների խորը ըմբռնման հետ։ Սա թույլ է տալիս կայացնել ավելի վճռական և նորարարական որոշումներ՝ ապահովելով, որ ռազմավարությունները համընթաց լինեն շուկայի միտումներին և մնան հարմարվողական։
Այս հավասարակշռության դեպքում տվյալների օգտագործումը դառնում է ոչ միայն աճի գործիք, այլև նորարարության և մրցակցային տարբերակման ամուր հիմք։
