تبادل میان خریدار و فروشنده به‌نوعی می‌تواند یک محاوره باشد؛ با این تفاوت که کلمات جای خود را به‌پول و کالا می‌دهند. بنابراین سازندگان هر محصولی از جمله خودروها باید بازخورد مشتریان خود را نیز در ساخت محصولاتشان لحاظ کنند. اما مشکل این‌جا شروع می‌شود که می‌بینیم شمار مشتریان و بازخورد آن‌ها بسیار زیادتر از حد مدیریت و توان یک فرد یا گروه چندنفره تحلیلگر است.

تعریفی ساده از دیتا ماینینگ

به‌زبان ساده می‌توان دیتا ماینینگ را این‌گونه توصیف کرد که حلاجی کردن کوهی از اطلاعات و یافتن داده‌های مفید و پنهان است. روند یافتن الگوهای مشخص و بازیابی نکات مشترک در مجموعه بزرگ داده‌ها که با تکیه بر فناوری‌های امروزی چون ماشین‌لرنینگ، ایجاد پایگاه داده و نمودارهای تحلیلی انجام می‌شود، یکی از اصلی‌ترین شالوده‌های دیتاماینینگ را شکل می‌دهد.

تصور کنید یک جعبه پر از سنگ‌ریزه روبه‌روی شما قرار دهند و از شما بخواهند، جواهرات کوچک میان آن‌ها را پیدا کنید؛ دیتا ماینینگ همین کار را با اطلاعات انجام می‌دهد.

اگر از دنبال‌کنندگان اخبار دنیای خودرو باشید، حتما اخبار معرفی نسل تازه خودروهای مرسدس AMG، فراری، تسلا و... به‌گوشتان خورده که با معرفی هر مدل جدید، فناوری تازه‌ای را به‌شکلی متفاوت دردسترس خریداران خود قرار می‌دهند.

هرچه این برند مانند فراری، پاگانی یا کونیگ‌زگ خاص‌تر باشد، توجه بیشتری به خواسته مشتریانش دارد. در سوی دیگر، خودروسازان بزرگی چون تویوتا و فولکس‌واگن هم برای فروش بیشتر و مطمئن‌تر در بازار پرتلاطم، نیازمند دریافت بازخورد مشتریان خود هستند که شامل میلیون‌ها نفر در سراسر جهان می‌شود.

بنابراین هر مجموعه برای رسیدن به‌هدفی خاص نیازمند این داده‌های ارزشمند است. مهندسان و متخصصان این شرکت‌ها برای دستیابی به این داده‌های مفید و ارزنده، به فن دیتاماینینگ روی می‌آورند. این سیستم که هر سال نسبت‌ به‌سال گذشته ارزشمندتر می‌شود، اطلاعات را از طریق منابع گوناگونی چون تاریخچه خرید، جمعیت‌شناسی مشتریان، حسگرهای خودرو، پیشینه خدمات و حتی پست‌های شبکه‌های اجتماعی گردآوری می‌کند.

اهداف مشترک با صنعت‌خودرو

سازندگان خودروها با تجزیه، تحلیل و طبقه‌بندی کردن بازخوردها به‌وسیله دیتا ماینینگ، به درک درست‌تری از نیاز بازار می‌رسند. از جمله بخش‌های استفاده از این روش می‌توان به‌چند مورد اشاره کرد.

دیتا ماینینگ به‌خودروساز کمک می‌کند با درک نیاز خریداران، محصولی را مطابق همان نیاز به بازار عرضه کند؛ به این‌ترتیب هدفگذاری بهتری انجام می‌شود و احتمال فروش محصول افزایش می‌یابد.

داده حسگرهای خودرو برای پیش‌بینی وضعیت خودروها و احتمال خرابی آن‌ها گردآوری می‌شود و به‌خودروساز می‌گوید باید تا چه حد برای ارائه خدمات پس ‌از فروش مناسب تلاش کند. آن‌ها برای تولید قطعات لازم و حتی ارائه خدمات دوره‌ای برنامه‌ریزی می‌کنند و به این ترتیب، به‌حفظ ایمنی و سرمایه مشتری خود کمک می‌کنند.

مشخصا شرکت با دانستن علاقه خریدارانش می‌تواند محصولی را برای آینده آن‌ها طراحی کند. تحلیل رفتار بازار و واکنش عموم به‌محصول تازه، الگوهایی را ایجاد می‌کند که به‌کمک دیتا ماینینگ به بازخوردی مفید برای خودروساز تبدیل می‌شود تا خودرو آینده خود را مطابق آن تغییر دهد.

پروسه‌ای برای افزایش بهره‌وری اطلاعات

هرچند روند دقیق این کار امری تخصصی به‌شمار می‌رود و بسته به‌موضوع تغییر می‌کند، اما کلیت این کار به این صورت است که برند محبوب برای بقای خود در عصری که همه نام مشتری‌مداری را بر دوش می‌کشند، مجبور است گروهی را موظف به‌تحقیق در این زمینه کند تا موقعیت مشتریان، رقبا و خود شرکت را در بازار هدف، به‌درستی معین کنند.

سپس داده‌های انتخاب‌شده، پردازش و براساس هدف اولیه تحقیق، دسته‌بندی می‌شوند. داده‌های دسته‌بندی‌شده سپس از طریق دیتا ماینینگ به الگوهایی معین، نمودارها و پایگاه داده تبدیل می‌شوند که درک و تفسیر آن‌ها برای مسئولان و متخصصان شرکت مفیدتر و بیشتر قابل‌ درک‌ خواهد بود. به‌این ترتیب، داده‌ها به‌دانش شرکت تبدیل می‌شوند و مجموعه خودروسازی با تکیه بر آن‌ها به‌خریدارانش پاسخ می‌دهد و مشکلات مهم را رفع می‌کند.

بررسی رفتار مشتریان

از روش‌های عینی دیتا ماینینگ می‌توان به سرمایه‌کاوی اشاره کرد. این تکنیک که بیشتر توسط نمایندگی‌ها به‌کار گرفته می‌شود، می‌تواند خریدارانی را که برای تهیه مدل جدید، خودرو قبلی‌شان را کنار می‌گذارند، مشخص کند.

دیتا ماینینگ در این بخش، از اطلاعات در دسترس نمایندگی استفاده می‌کند تا احتمال معامله دوباره مشتری را تخمین بزند.

از جمله این داده‌ها می‌توان به‌وام خودرو و نرخ بهره آن، اطلاعات خودرو خریدار به‌همراه فاکتورهای مهم آن مانند کارکرد، سابقه خریدهای مشتری از آن نمایندگی و میزان وفاداری او به برند و تاثیر تورم بر قیمت خودروهای جدید و دست‌دوم اشاره کرد.

مورد عینی دیگر دیتا ماینینگ، بررسی داده‌های حسگر خودرو محسوب می‌شود که سبک و روش رانندگی مالکان را زیر ذره‌بین قرار می‌دهد. از این داده‌ها در توسعه سیستم‌های ایمنی، دستیارهای رانندگی و حتی بهبود جاده‌های عمومی استفاده می‌شود.

بومی‌سازی دیتا ماینینگ

بی‌شک صنعت‌خودرو داخلی هم از این روش استفاده می‌کند. تولید خودروهای مرتفع بیشتر و خروج سدان‌های بی‌خاصیتی همچون پراید، ۴۰۵، سمند و پارس از خط‌تولید، بیانگر این نکته است که روند دیتا ماینینگ در شرکت‌های داخلی هم انجام می‌شود.

با این همه، حجم بازخوردهای منفی نسبت ‌به‌محصولات داخلی همچنان چشمگیر است. از کیفیت پایین خودروها و مشکلات آن‌ها گرفته تا شرایط فروش غیرمنصفانه. اما چاره آن است که مسئولان و متولیان امر به‌تجربیات کشورهای صنعتی و پیشرفته در این راستا توجه بیشتری داشته باشند و از اتلاف انرژی در بحث‌های مرتبط با آزمون و خطا جدا پرهیز کنند.