تقسیم بندی داده ها چیست؟

تقسیم بندی داده ها چیست؟

کسب‌وکارها به لطف تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها، می‌توانند مشتریان بالقوه خود را با نرخ موفقیت بهتری هدف قرار دهند. طبق گزارش HubSpot، بازاریابان مورد بررسی که داده‌های مصرف‌کننده را برای تبلیغات خود جدا می‌کنند شاهد افزایش درآمد تا 760 درصد بوده‌اند.

Mailchimp تأیید کرده است که کمپین های بازاریابی ایمیلی بخش بندی شده نسبت به کمپین هایی که بخش بندی نشده اند، 23 درصد نرخ باز و 49 درصد نرخ کلیک بیشتر دارند. با این حال، بخش بندی داده ها بسیار بیشتر از اثربخشی بازاریابی ایمیلی است.

راهنمای زیر شما را با اصول تقسیم بندی داده ها و نحوه اعمال آن در شرکت خود آشنا می کند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

تقسیم بندی داده ها چیست؟

یک مفهوم کاربردی از تقسیم‌بندی داده‌ها، تجزیه داده‌های مرتبط با حساب با استفاده از معیارهای مختلف و ترتیب آن در دسته‌های خاص برای قابل استفاده‌تر کردن آن برای ابتکارات بازاریابی و فروش است.

تقسیم‌بندی داده‌ها، جمع‌آوری، واجد شرایط بودن و ادغام داده‌های مشتری را آسان‌تر می‌کند که ممکن است برای ایجاد پروفایل‌های مشتری ایده‌آل دقیق (ICP) که برای موتورهای بازاریابی مبتنی بر حساب مفید هستند، استفاده شوند.

تکنیک های تقسیم بندی داده ها

همه چیز در فرآیند تقسیم‌بندی داده‌ها به تعیین اینکه کدام نوع از داده‌های مخاطبان واقعاً به شرکت شما مرتبط هستند و چگونه می‌خواهید از آنها استفاده کنید خلاصه می‌شود.

حتی اگر برخی از کسب‌وکارها از برخی یا همه روش‌های تقسیم‌بندی فهرست‌شده در زیر بهره‌مند شوند، مهم است که قبل از اجرای آن‌ها، کاربردها و پیامدهای هر کدام را درک کنید.

پروفایل مشتری

ساده ترین استراتژی در این لیست، پروفایل مشتری است. برای ساختن یک پروفایل مصرف کننده جامد، شما در درجه اول به تجزیه و تحلیل ویژگی های جمعیتی و رفتاری تکیه می کنید. از ابتدایی ترین اطلاعاتی که می توانید در مورد هدف خود به دست آورید، مانند سن، جنسیت، مکان، درآمد و غیره استفاده می کند و آن را از طریق پروفایل های تحلیلی و عملیاتی اجرا می کند.

پروفایل تحلیلی رفتارهای مشتری (اغلب دیجیتال) را بررسی می کند و آنها را با داده های جمعیت شناختی به دست آمده مقایسه می کند. پس از ثبت نتیجه تعامل شرکت با مشتری، تحلیلگران می توانند تعیین کنند که کدام استراتژی داده های تقسیم بندی مشتری مرتبط ترین بوده است.

مدل سازی پیش بینی کننده

روش دوم، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، پیوند دادن لایه‌های زیادی از نقاط داده است که قبلاً یک الگوی رفتاری را منعکس می‌کنند و نتایج سناریوهای مختلف تصمیم‌گیری را در یک دوره زمانی ارزیابی می‌کنند.

تقسیم‌بندی داده‌های مشتری، متغیرهایی را که باعث تغییر در نتیجه می‌شوند، شناسایی می‌کند. حتی اگر فن‌آوری در انجام پیش‌بینی‌های بی‌نقص به خوبی عمل نکند، می‌توان انتظار داشت زمانی که مشتری احتمال بیشتری دارد تلفن را برمی‌دارد، ایمیلی را بررسی می‌کند یا یک جلسه را می‌پذیرد.

برای تقسیم مجموعه داده به مجموعه های آموزشی و آزمایشی و انجام تجزیه و تحلیل اطلاعات پیشرفته، یک تیم متخصص داده داخلی یا یک شریک داده برون سپاری و یک ابزار تجسم داده مورد نیاز است.

بردار دولت مشتری

این تکنیک تقسیم‌بندی داده تضمین می‌کند که تمام تعاملات مشتری با کالاها و خدمات شرکت از همه زوایا پوشش داده می‌شود و اطلاعات به‌دست‌آمده از بسیاری از بخش‌های جذب مشتری را متمرکز می‌کند.

یک شرکت مبتنی بر داده‌ها می‌تواند مدل‌های پیچیده‌ای ایجاد کند که ممکن است نتایج آماری را از ICPهای قابل مقایسه در یک فهرست حساب هدف خاص با تجزیه و تحلیل داده‌های تلفیقی از همه مخاطبین با نام تجاری پیش‌بینی کند.

بازاریابی رویداد محور

این تکنیک تقسیم‌بندی داده‌ها مستلزم تجزیه و تحلیل رویدادهای خاصی است که در یک قیف فروش رخ داده‌اند، در مورد تأثیرات خوب و منفی آنها در طول مسیر یاد می‌شود و عمداً رویدادهای مشابه را به نفع تبدیل فعال می‌کند.

دو نوع وقوع در چنین مواقعی رخ می دهد: آشکار و پنهان. نوع آشکار به ناهنجاری‌های یک‌باره، اقدامات تصادفی یا تصمیم‌های غیرمرتبط اشاره دارد که سیستم‌های تراکنش و موتورهای تشخیص ممکن است به سرعت کشف کنند.

روندها در رویدادهای نهفته بیشتر است. بسته به حجم داده های پردازش شده و طول یک بازه زمانی، ممکن است مشاهده تکرار این اعمال دشوار باشد (به ویژه برای تصمیم گیرندگان سطح بالا B2B)، اما ممکن است از ابزارهای پیشرفته تری تجزیه و تحلیل کلان داده برای کشف الگوهای رویداد محور مرتبط استفاده شود.

تصمیم گیری در زمان واقعی

انتخاب های بلادرنگ بر اساس داده های تاریخی، جمعیتی، رفتاری و لحظه ای مشتری است و می توان با ادغام این عناصر با داده های سایر سیستم ها از طریق سرویس های وب تصمیم گرفت. این با بردار وضعیت مشتری قابل مقایسه است زیرا ارتباطات هماهنگ و ساده تر را در تمام کانال ها در زمان واقعی امکان پذیر می کند.

این امر به ویژه زمانی مهم است که یک نماینده مرکز تماس بتواند مناسب‌ترین پیشنهاد را از طریق تلفن به مشتری ارسال کند، یا زمانی که مشتری بالقوه در حال مرور وب با فرم مناسب بیمه برای نیازهای فعلی‌اش ارائه می‌شود.

چرا تقسیم بندی داده ها مهم است؟

مزایای ایجاد بخش های داده به خوبی تعریف شده ممکن است در سراسر سازمان دیده شود. هر روز، تیم‌های فروش و بازاریابی شما بر داده‌ها تکیه می‌کنند تا به آن‌ها کمک کنند تصمیم بگیرند با چه کسی تماس بگیرند و چگونه با آنها ارتباط برقرار کنند. اگر کارکنان شما بدانند بزرگترین مشتریانشان چه کسانی هستند، به چه چیزی اهمیت می دهند و چه نوع ارتباطی را ترجیح می دهند، می توانند از زمان خود به طور موثرتری استفاده کنند. همچنین می‌توانید از نتایج خود برای ارزیابی سرنخ‌ها و اولویت‌بندی حساب‌هایی در خط لوله خود که واجد شرایط هستند استفاده کنید.

تقسیم بندی داده ها به امنیت سایبری نیز کمک می کند. با محدود کردن تعداد بخش‌های شبکه که ممکن است به کش داده‌های شما دسترسی داشته باشند، مانعی در اطراف آنها ایجاد می‌کند. با دسترسی بخش های کمتری به داده ها، هکرها درگاه های ورودی کمتری برای برداشتن هر چیزی ارزشمند خواهند داشت. با محدود کردن دسترسی و اجرای سیاست های امنیتی محلی، خطر از دست دادن و سرقت داده ها را کاهش می دهید.

مزایای تقسیم بندی داده ها

داده ها باید نه تنها بر اساس موارد استفاده و انواع اطلاعات، بلکه بر اساس حساسیت اطلاعات و میزان مجوز لازم برای دسترسی به آن دسته بندی شوند. تنظیمات مختلف امنیتی کلان داده و قوانین احراز هویت باید بر اساس بخش داده در دست پس از تقسیم بندی تعریف شوند.

هدف از تقسیم‌بندی داده‌ها، دسته‌بندی داده‌های شما، جداسازی حیاتی‌ترین داده‌ها از بقیه و تعیین آن‌ها به عنوان سطح محافظتی شما، و سپس اجرای اقدامات امنیتی اضافی در اطراف هر سطح محافظتی است که پیدا کرده‌اید. حتی اگر نقضی وجود داشته باشد، حساس ترین اطلاعات شما اکنون با سطوح حفاظتی اضافی محافظت می شود.

کاهش تهدیدات امنیت سایبری

شرکت ها به طور مداوم در معرض خطرات امنیت سایبری خارجی و داخلی قرار دارند. بسیاری از کسب و کارها برای جبران بخشی از آسیب های احتمالی، به سمت سیاست ها و معماری اعتماد صفر یا سیاست های مبتنی بر اصل “به هیچ کس اعتماد نکنید و همه چیز را اعتبار بخشیدن” می کنند.

یکی از اولین و حیاتی ترین وظایف در ساخت یک شبکه با اعتماد صفر، پارتیشن بندی داده ها است. این روش به شما کمک می کند تا داده های خود را ترسیم کنید و تعیین کنید که چه کسی به دسترسی نیاز دارد، به چه چیزی نیاز دارد، چه زمانی نیاز به دسترسی دارد و چگونه باید بتواند به آن داده ها دسترسی داشته باشد. بخش بندی داده ها داده ها را سازماندهی و ایمن می کند، کل سطح حمله شبکه شما را کاهش می دهد و از آن در برابر حملات داخلی یا خارجی، غیرعمدی یا هدفمند محافظت می کند.

اینترنت اشیا (IoT) و امنیت Edge

دستگاه های بیشتری، به ویژه اینترنت اشیا و دستگاه های Edge، اکنون می توانند داده های شبکه را ذخیره و پردازش کنند. با این حال، آنها اغلب فاقد ویژگی های امنیتی و احراز هویت موجود در مراکز داده ابری هستند. اگر یک بازدیدکننده یا دستگاه ناخواسته از طریق اینترنت اشیا یا دستگاه‌های Edge از فایروال شما عبور کند، تقسیم‌بندی داده‌های شما درجه‌ای از محافظت از داده‌های شما را فراهم می‌کند که رابط‌های اینترنت اشیا و دستگاه Edge به تنهایی قادر به ارائه آن نیستند.

حفاظت از داده های شخصی

حتی در خارج از شبکه‌های تجاری، تکنیک‌های تقسیم‌بندی داده‌ها الزامات میکرو محیطی و احراز هویت را در مورد داده‌های شخصی ایجاد می‌کنند، به این معنی که اگر یک شبکه گسترده به خطر بیفتد، به احتمال زیاد اقدامات احتیاطی بیشتری برای محافظت از داده‌های شخصی شما انجام می‌شود. بانک‌ها، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی و شرکت‌های کارت‌های اعتباری تنها تعداد کمی از بسیاری از مشاغلی هستند که از تقسیم‌بندی داده‌ها برای محافظت از حریم خصوصی و امنیت مشتریان خود استفاده می‌کنند.

بهبود استراتژی بازاریابی

تقسیم‌بندی داده‌ها مزایای زیادی در بازاریابی دارد. به شما این امکان را می دهد که با مخاطبان خود ارتباط موثرتری برقرار کنید. شما ممکن است به جای ارائه یک پیام کلی به همه مشتریان، یک پیام را برای مشتریان شخصی خود سفارشی کنید. استفاده از داده‌های افزوده برای تقسیم‌بندی پایگاه مصرف‌کننده‌تان یک مثال ساده از این موضوع است. تقسیم‌بندی داده‌ها به شما کمک می‌کند تا علاوه بر رویکرد متمرکزتر، مخاطبان مختلف را به طور مؤثرتری هدف‌گیری کنید. پیام شما بیشتر مرتبط و متناسب با افرادی خواهد بود که برای شما مهم هستند.

بازاریابی تقسیم‌بندی داده‌ها ممکن است به شرکت شما کمک کند تا مؤثرتر شود. شما می توانید بفهمید که کدام اقلام و خدمات برای مشتریان شما ایده آل هستند اگر از جمعیت آنها مطلع باشید.

چالش های تقسیم بندی داده ها

آنهایی که داده‌های تقسیم‌بندی مشتری را با موفقیت شناسایی و حفظ می‌کنند، می‌توانند مزیت رقابتی را از پیاده‌سازی تجربه مشتری شخصی‌شده به دست آورند. با این حال، برخی از ایرادات وجود دارد که ممکن است کارایی یک برنامه تقسیم‌بندی مشتری را کاهش دهد.

حتی با وجود تمام پیشرفت‌های شخصی‌سازی، این فرآیند بدون مشکل نیست. بر اساس تحقیقات اخیر، 94 درصد از پاسخ دهندگان با مشکلات شخصی سازی مواجه هستند. سخت ترین جنبه این است که به زودی درک را به دست آورید. سپس اطلاعات کافی و داشتن اطلاعات اشتباه وجود دارد.

داشتن داده های کافی

تردید وجود دارد که در اکثر شرایط داده های کافی برای تفکیک وجود نداشته باشد. تقسیم‌بندی داده‌ها ممکن است بینش‌های بسیار شخصی‌شده را در گروه‌های مشتری حتی با مجموعه داده‌های کمتر ارائه دهد.

سازمان‌های کوچک‌تر با داده‌های کمی از مشتری می‌توانند ارتباطات فروش بسیار شخصی‌شده را با تقسیم‌بندی فهرست‌های احتمالی B2B یا B2C فراهم کنند. به طور مشابه، داشتن داده های زیاد مانع از تقسیم بندی آن نمی شود. با داده های تقسیم بندی مشتری، اگر مجموعه داده با هر اندازه ای داشته باشید، مطمئناً ممکن است بینش های مهمی پیدا کنید.

نمی توان از داده ها بینش به دست آورد

با وجود این واقعیت که داده های بیشتری نسبت به قبل وجود دارد، اکثریت قریب به اتفاق کسب و کارها هنوز ارزش کامل بینش داده های بهبود یافته را درک نکرده اند. PwC و Iron Mountain اخیرا یک نظرسنجی برای تعیین اینکه چگونه کسب و کارهای موفق از داده ها ارزش می گیرند، انجام دادند. یافته‌ها شکاف قابل‌توجهی را بین اطلاعات در دسترس کسب‌وکارها و بینش واقعی برگرفته از آن نشان داد.

ممکن است تبدیل داده‌ها به بینش‌های مفید فرآیندی سازمان‌یافته باشد. خوشبختانه، راه‌های زیادی برای کمک به متخصصان در حرکت از نیازمندی‌های داده به بینش‌های معنادار وجود دارد. بازاریابان باید معیارهایی را برای برخورد موفقیت آمیز با داده ها، مشابه طرح یک معمار تعیین کنند.

به دست آوردن بینش به سرعت کافی

یک تکنیک تقسیم‌بندی داده‌ها بر اساس مدل‌سازی آماری انسانی نمی‌تواند صدها فیلد و ردیف را که از منابع داده‌های مختلف می‌آیند، پیدا کند. ماشین‌ها در مواردی که می‌توانند مکانیزه شوند، از انسان‌ها بهتر عمل خواهند کرد. آنها می توانند پیچیدگی بیشتری را جمع آوری کنند، آن را به یک قالب مصرفی متراکم کنند و فرآیندهای خود را به راحتی تکرار کنند. علاوه بر این، سیستمی که به صورت خودکار به صدها فیلد داده متکی است، عموماً فاقد شفافیت لازم برای هدایت تصمیم‌گیری است.

استفاده از یادگیری ماشین در تقسیم بندی داده ها

در سال‌های اخیر، یادگیری ماشین یا الگوریتم‌های هوش مصنوعی که نظم‌های آماری را در داده‌ها تشخیص می‌دهند، آن را ساده‌تر کرده‌اند. مدل‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری مورد استفاده قرار داد، که سپس می‌توان از آن برای شناسایی روندهای مکرر در طیف وسیعی از عوامل استفاده کرد.

تحلیلگران بازاریابی می توانند از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای کشف زیرگروه های مشتری استفاده کنند که تشخیص آنها با استفاده از شهود و تجزیه و تحلیل داده های انسانی دشوار است. یادگیری ماشینی ابزاری عالی برای داده های تقسیم بندی مصرف کننده و به طور کلی بازاریابی است. تقریباً به طور قطع هرگز نمی‌تواند جایگزین شهود و تصمیم‌گیری انسان شود، اما می‌تواند به انسان‌ها در رسیدن به اهدافی که قبلاً دست نیافتنی بودند کمک کند.

امنیت بخش بندی داده ها

بر اساس مقاله استراتژی اعتماد صفر که در ماه سپتامبر توسط دفتر مدیریت و بودجه منتشر شد، آژانس‌ها مجبور می‌شوند شبکه‌های خود را به شیوه‌ای دقیق‌تر تقسیم کنند زیرا به پارادایم اعتماد صفر تغییر می‌کنند.

تقسیم‌بندی داده‌ها، علاوه بر فناوری‌ها و ابزارهای تشخیص و پاسخ نقطه پایانی برای به دست آوردن بینش عمیق‌تر در مورد شبکه‌ها، می‌تواند نقش مهمی در نحوه واکنش آژانس‌ها به حوادث امنیت سایبری ایفا کند. بخش‌بندی، وسعت احتمالی نفوذ اولیه را با جلوگیری از چرخش مهاجمی که یک سیستم در یک بخش را به خطر می‌اندازد، به سایر بخش‌های شبکه کاهش می‌دهد.

صرف نظر از میزان داده های حساس در سیستم های خود، هر شبکه باید از تقسیم بندی داده ها استفاده کند. سایر داده‌های حساس، مانند مشتریان برتر B2B، تعامل با مشتریان، و حتی تخفیف اجاره ساختمان اداری شما، علاوه بر PII و PHI استاندارد، ممکن است در دستان اشتباه به اطلاعات حساس و مخرب تبدیل شوند.

نه تنها برای تقاضاهای پیش بینی شده و پیش بینی نشده امنیت سایبری، بلکه برای درک بهتر برنامه های بازاریابی ورودی و خروجی خود، تقسیم بندی داده ها ضروری است.

نتیجه گیری

کسب و کارها می توانند از تقسیم بندی داده ها به نفع خود استفاده کنند. این شما را قادر می سازد خط تولید خود را گسترش دهید، از تکنیک های داده کاوی خود پشتیبانی کنید، بازاریابی خود را شخصی سازی کنید و شانس خود را برای تعامل با مشتریان و توسعه تجارت خود افزایش دهید. همچنین امنیت شما را بهبود می بخشد و از شما در برابر نفوذ کامل سایبری محافظت می کند و سطح حفاظتی بیشتری را به شبکه شما اضافه می کند.

اگرچه این فرآیند می‌تواند دشوار باشد، اما قطعاً ارزش آن را دارد که برای پیش‌بینی و رفع موانع تلاش کنید.

مقاله های مرتبط:

1-  10 تفاوت اصلی بین مشاغل B2B و B2C – کلیک کنید

2- روش های جمع آوری داده های کیفی

3- 10 نرم افزار برتر مدیریت داده در سال 2024

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

download tableau desktop