استراتژی‌های بازاریابی موفق در ایران
جهان صنعت – با رشد سریع تجارت الکترونیک و ظهور روند جدید خرده‌فروشی یعنی ادغام آنلاین و آفلاین، شناسایی بازار هدف و پاسخ‌گویی به نیازهای متنوع مشتریان از طریق تحلیل رفتار جست‌وجوی آنلاین آنها اهمیت ویژه‌ای یافته است. بر همین اساس، در این مطالعه چند شرکت اینترنتی در ایران مورد بررسی قرار گرفته‌اند. این شرکت‌ها براساس نوع محصول در پنج‌دسته تقسیم‌بندی شده‌اند: موادغذایی، لوازم آرایشی و کالاهای لوکس، کالاهای صنعتی و لوازم‌جانبی آنها، کالاهای بهداشتی و شوینده‌ها و پوشاک.
سپس داده‌های معاملاتی این شرکت‌ها در یک بازه زمانی مشخص تحلیل شده است. داده‌های این تحقیق شامل سوابق تراکنش مشتریان در بازه سال‌های۲۰۱۸ تا ۲۰۱۹ است که پس از حذف داده‌های ناقص و ناپایدار، تعداد ۳۴۹ رکورد معتبر برای هر شرکت باقی مانده است. براساس استعلام از وزارت صنعت، معدن و تجارت، در کشور ۵۱۳۰۷سایت خرید و خدمات اینترنتی و ۳۶۲۰۰۰۰۰ خریدار اینترنتی وجود دارد.
خوشه‌بندی، درک بهتری از نیازهای مشتریان فراهم می‌کند و در شناسایی مشتریان بالقوه بسیار موثر است. تقسیم‌بندی مشتریان به بخش‌های مختلف همچنین باعث افزایش درآمد شرکت می‌شود. این دیدگاه وجود دارد که حفظ مشتریان موجود از یافتن مشتریان جدید مهم‌تر است؛ برای مثال، شرکت‌ها می‌توانند با به‌کارگیری استراتژی‌های بازاریابی ویژه برای یک خوشه مشخص، مشتریان را حفظ کنند.
در این مطالعه ابتدا تحلیل RFM روی داده‌های تراکنش انجام شده و سپس الگوریتم خوشه‌بندی k-means برای گروه‌بندی مشتریان به کار گرفته شده است. در نهایت نتایج به‌دست‌آمده از این روش‌ها با یکدیگر مقایسه شده‌اند.
هدف اصلی این مطالعه چیست و چرا اهمیت دارد؟
هدف اصلی این مطالعه، استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی مانند الگوریتم خوشه‌بندی K-Means و تحلیل RFM برای بخش‌بندی بازار مصرف‌کنندگان آنلاین در ایران است. این امر اهمیت دارد زیرا به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا:
– نیازهای مشتریان را بهتر درک کنند
– مشتریان بالقوه را شناسایی کنند
– استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه کنند
– و در نهایت، مشتریان فعلی را حفظ کرده و درآمد شرکت را افزایش دهند، خصوصا در بازار رو به رشد تجارت الکترونیک در ایران.
تحلیل RFM چیست و چگونه در این مطالعه استفاده شده است؟
تحلیل RFM یک روش بخش‌بندی مشتریان است که بر سه عامل کلیدی تمرکز دارد:
– Recency (تازگی خرید): آخرین خرید مشتری چه زمانی انجام شده است؟
– Frequency (تکرار خرید): مشتری چند بار خرید انجام داده است؟
-Monetary (ارزش پولی): مجموع مبلغی که مشتری خرج کرده چقدر است؟
در این مطالعه، RFM روی داده‌های تراکنش‌های مشتریان اعمال شده است تا مشتریان باارزش را شناسایی کند. به هر مشتری براساس این سه متغیر امتیاز داده شده و این امتیازات برای پیش‌بینی الگوهای خرید آینده و هدف‌گذاری بازاریابی استفاده شده است.
الگوریتم خوشه‌بندی K-Means چگونه کار می‌کند و چرا در این مطالعه انتخاب شده است؟
الگوریتم K-Means داده‌ها را به K خوشه تقسیم می‌کند، به‌طوری‌که هر نقطه داده به نزدیک‌ترین مرکز خوشه (Centroid) تعلق دارد. این فرآیند به‌صورت تکراری انجام می‌شود تا مجموع مربعات خطا درون هر خوشه حداقل شود.
این الگوریتم به‌دلیل مزایای زیر در این مطالعه استفاده شده است:
– کارایی محاسباتی بالا و عملکرد مناسب روی مجموعه داده‌های بزرگ
– سادگی و دقت بالا در خوشه‌بندی
– نیاز به تنها یک پارامتر ورودی تعداد خوشه‌ها (K) که آن را مناسب برای بخش‌بندی مشتریان در تجارت الکترونیک می‌کند.
چه نوع داده‌هایی در این مطالعه استفاده و از کجا جمع‌آوری شده است؟
مطالعه از سوابق تراکنش مشتریان در شرکت‌های اینترنتی ایران استفاده کرده که مربوط به سال‌های ۲۰۱۸ تا ۲۰۱۹ بوده است (در برخی منابع، ۲۰۲۲-۲۰۲۳ نیز ذکر شده است).
داده‌های مورد استفاده شامل:
اطلاعات دموگرافیک مشتریان مانند جنسیت متغیرهای RFM (تازگی، تکرار و ارزش پولی خرید.)
این داده‌ها از منابع اولیه جمع‌آوری شده و شامل نمونه‌ای از ۳۴۹ شرکت اینترنتی ایرانی بوده است.
چه دسته‌بندی‌هایی از شرکت‌های اینترنتی در این مطالعه بررسی شده‌اند؟
شرکت‌های اینترنتی ایرانی براساس نوع محصولات به پنج دسته اصلی تقسیم شده‌اند:
۱- مواد غذایی
۲- لوازم آرایشی و کالاهای لوکس
۳- کالاهای صنعتی و لوازم جانبی آنها
۴- محصولات بهداشتی و شوینده‌ها
۵- پوشاک
یافته‌های کلیدی مطالعه، به‌ویژه در مورد روش‌های K-Means و RFM، چه بوده است؟
– الگوریتم K-Means توانسته است بهینه‌ترین خوشه‌بندی را ارائه دهد و داده‌ها را به شکل موثری تفکیک کند.
– K-Means عملکرد بهتری نسبت به روش‌های دیگر براساس معیارهای Sum of Squared Error (SSE) و شاخص Davies-Bouldin (DBI) داشته است.
– روش RFM زمانی که برای تمام مشتریان همه شرکت‌ها اعمال شد، تنها یک خوشه تولید کرد و برای تفکیک مشتریان به پنج خوشه مناسب نبود.
– تحلیل RFM اما برای بررسی مشتریان یک شرکت خاص بسیار ارزشمند بود زیرا الگوهای خرید و ترجیحات مشتریان را به خوبی نشان داد.
– نتایج نشان داد که باارزش‌ترین مشتریان عمدتا مرد بودند، در حالی که انتظار می‌رفت مشتریان زن ارزش بیشتری داشته باشند.
چگونه کسب‌وکارهای تجارت الکترونیک ایران می‌توانند از نتایج این مطالعه برای بهبود فروش و بازاریابی خود استفاده کنند؟
یافته‌ها می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند تا استراتژی‌های خود را هدفمندتر کنند، از جمله:
– هدف‌گذاری دقیق‌تر تبلیغات و پیشنهادهای ویژه برای هر بخش از مشتریان.
– افزایش تنوع محصولات در دسته‌هایی که برای مشتریان خاص جذاب‌تر هستند. مثلا غذا برای مردان، لوازم آرایشی برای زنان.
– ارائه تخفیف‌های مناسبتی برای گروه‌های خاص مشتریان؛ مثلا زنان در روزهای خاص.
– ارائه خدماتی مانند ارسال رایگان برای مشتریان باارزش.
– تمرکز بر حفظ مشتریان باارزش از طریق ارائه خدمات ویژه.
این مطالعه چگونه به ادبیات پژوهشی در زمینه بخش‌بندی مشتریان و تجارت الکترونیک کمک می‌کند؟
این مطالعه یک شکاف در پژوهش‌های پیشین را پوشش می‌دهد، زیرا:
– به‌طور خاص بر بازار خرید آنلاین ایران متمرکز است، در حالی که مطالعات کمی در این زمینه وجود دارد.
– از تحلیل RFM و الگوریتم K-Means برای انواع مختلف شرکت‌های اینترنتی استفاده کرده است، در حالی که بسیاری از پژوهش‌های قبلی روی یک بخش خاص از بازار تمرکز داشتند.
– بینش‌هایی درباره اثربخشی این روش‌ها برای پیش‌بینی رفتار مشتریان در ایران ارائه کرده است.
خاطره خراسانی، منصور زارع‌نژاد، قنبر امیرنژاد، علی کنگرانی فراهانی
