Уеб майнингът е процес, при който се извлича важна информация от различни уебсайтове. Използва се в различни мащаби и за различни цели. Като цяло, уеб майнингът е терминът, използван за дейта майнинг на информация, извлечена от глобалната мрежа. Това технологично постижение предлага на бизнеса интересни възможности, особено що се отнася до онлайн търговията и предприемачество.
Не е тайна, че в Интернет има огромно количество информация. Годишният интернет трафик се оценява на около 1 зетабайт годишно. Ако се чудите какво количество информация е това, представете си, че чашата с кафе на вашето бюро е равна на 1 гигабайт. В сравнение с нея, зетабайтът е обемът на Великата китайска стена.
Внимателно таргетираното извличане на данни може да доведе до важна информация. За съжаление, източниците на данни са далеч от каквато и да било хомогенност. Ето тук уеб майнингът помага, за да трансформира наличните данни в полезни такива.
Разбира се, би било глупаво, ако един онлайн бизнес не анализира внимателно данните, генерирани от собствените уебсайтове и домейни. Тук идва резонният въпрос, как data analytics може да помогне на онлайн търговците да бъдат по-успешни?
Сегментация на групи потребители за маркетингови цели
Разделянето на онлайн потребителите в групи е ключов елемент при оформянето на т.нар. целеви аудитории. То помага много на маркетинг експертите да бъдат по-продуктивни и успешни, що се отнася до възвръщаемостта на инвестицията в маркетингов бюджет. Аналитичното прогнозиране и уеб майнингът могат да са особено полезни тук. Включително прогностични задачи, предлагащи потенциални нива на конверсиите. Надеждна прогноза в това отношение ще означава, че ще знаете доколко успешна ще бъде подобна кампания. Така елиминирате неизвестността при инвестиране на маркетинг средствата и можете да създадете разумно и устойчиво планиране.
Сегментацията е и стъпка в борбата с високото ниво на неустановеност в даден сет от данни. Вместо да управляваме огромна група от потенциални клиенти, аналитичната задача може да даде решение под формата на разумен брой сегменти. Подходящото сегментиране намалява отклоненията в големите данни, като в същото време запазва важните особености. Тази стъпка може да бъде приложена дори без човешка намеса, което я превръща в атрактивна възможност за автоматизирано вземане на решения.
Класификация на клиенти
Чрез класификацията на съществуващите клиенти, онлайн бизнесите могат да идентифицират най-ценните си купувачи. Те могат да бъдат таргетирани със създадени специално за тях предложения и промоции. Класификацията е следваща стъпка в процеса на взимане на решения и за щастие, тя също може да се осъществи при високо ниво на автоматизация.
Подобрено обслужване на клиенти
Уеб майнингът е безценен инструмент за извличане на информация що се отнася до клиентските предпочитания за продукти и услуги. Това позволява на онлайн търговците да приложат специфичен подход на ниво отделен клиент, като така могат да увеличат стойността на покупките му, да го задържат за повече време и така да го стимулират към нови покупки. В тази област се увеличава броя на автоматизираните системи, които оптимизират взаимодействието между бизнес и клиенти, както на ниво сегмент, така и на индивидуално ниво.
Корелации между събития и продукти/услуги
Аналитичното прогнозиране и уеб майнингът могат да открият взаимовръзки. Например, анализът на потребителската кошница може да открие продукти, между които няма видима връзка, но по една или друга причина се купуват заедно относително често. Информацията от потребителските интернет сесии може да бъде източник за корелации в потребителското поведение и те да бъдат основа за създаване на по-удобна потребителска пътека.
Анализ на маркетингови кампании
Успехът е измерима стойност в онлайн предприемачеството. Същото се отнася и за маркетинговите кампании. Добрите data analytics експерти могат да препоръчат продължителност, таргет, послания, най-добри лендинг страници, инвестиция, разположения и т.н. за една кампания. Когато най-ефективната комбинация бъде идентифицирана, този модел може да бъде скалиран при нови продукти, пазари, бюджети и целеви аудитории.
Анализ на продуктово портфолио
Планирането на нов продукт/услуга и оценката на съществуващи такива е ключов инструмент за по-добри резултати в бъдеще. Бостънската матрица е сред възможните подходи в тази посока. Дори и тя да не е ракетна наука сама по себе си, матрицата може ясно да акцентира върху предложенията с най-голям принос към дадено продуктово портфолио. Бостънската матрица също така показва кои продукти/услуги трябва да бъдат оттеглени, както и да подчертае предложенията с нереализиран потенциал.
Предотвратяване на измами
Идентифицирането на необичайно потребителско поведение и извеждане пред скоби на изключително редки сценарии помагат за събирането на още повече информация, която може да бъде трансформирана в онлайн резултати. Извлечени чрез уебмайнинг и с откриването на изключения, предотвратяването на измами е възможно с изчисляването на различни параметри като медиани, количества, вероятности и т.н. В миналото, системите за установяване на измами са били изградени като експертни такива – с предварително дефинирани правила. В наши дни обаче, наличието на огромно количество исторически данни предлага възможността да обучим аналитични модели за предотвратяване на измами и те да оценят вероятността поведението на даден потребител да бъде зловредно.
