تحليل البيانات التسويقية هو أحد أهم الأدوات التي يعتمد عليها المسوقون في العصر الحديث لاتخاذ قرارات مبنية على حقائق وأرقام دقيقة، بدلاً من الاعتماد على التخمين أو التجارب غير الموثوقة. تجربتي في تحليل البيانات التسويقية كانت غنية ومعقدة، حيث تنقلت بين مراحل مختلفة من التعلم والتطبيق.  سأشارككم تفاصيل هذه الرحلة بشكل مفصل.
1. البداية: فهم البيانات المتاحة: عندما بدأت أول مرة التعامل مع البيانات التسويقية، كان التحدي الأول هو معرفة ما هي أنواع البيانات المتاحة وكيف يمكن استخدامها، البيانات التسويقية تأتي من مصادر متعددة مثل:
- وسائل التواصل الاجتماعي: عدد التفاعلات، التعليقات، الإعجابات، والمشاركات.
- المواقع الإلكترونية: حركة الزوار، الصفحات الأكثر زيارة، وقت البقاء على الصفحة.
- البريد الإلكتروني: نسب الفتح، نسب النقر، معدلات التحويل.
- المبيعات: بيانات الشراء، السلوك الشرائي للعملاء، العائد على الاستثمار.
كان من الضروري في البداية معرفة طبيعة البيانات وتصنيفها، سواء كانت بيانات كمية (كأعداد الزوار أو الإيرادات) أو بيانات نوعية (مثل التعليقات أو المراجعات).
 2. جمع البيانات: الأدوات والطرق: في بداية الأمر، استخدمت أدوات بسيطة مثل Excel لجمع البيانات الأولية وتحليلها، لكن مع ازدياد حجم البيانات وتعقيدها، انتقلت إلى أدوات أكثر تطوراً مثل:
- Google Analytics لتحليل حركة المرور على الموقع الإلكتروني.
- HubSpot و Mailchimp لتحليل أداء حملات البريد الإلكتروني.
- Facebook InsightsوTwitter Analytics لتحليل أداء وسائل التواصل الاجتماعي.
هذه الأدوات ساعدتني في الحصول على رؤى أولية حول أداء الحملات، مثل أكثر المنشورات اجتذاباً للتفاعل أو الرسائل البريدية التي حققت أعلى معدلات تحويل.
3. تنظيف البيانات: مرحلة ضرورية قبل التحليل ومن أهم الخطوات التي تعلمتها هي تنظيف البيانات. البيانات الخام غالبًا ما تحتوي على معلومات غير دقيقة أو متكررة، مثل:
- القيم المفقودة .
- البيانات المكررة.
- القيم المتطرفة التي تؤثر على نتائج التحليل.
في هذه المرحلة، بدأت في استخدام Python مع مكتبات مثل Pandas لتنظيف البيانات بفعالية، كانت هذه الأدوات ضرورية لتنظيم البيانات وجعلها جاهزة للتحليل.
 4. التحليل: البحث عن الأنماط والرؤى: بعد تنظيف البيانات، بدأت مرحلة تحليل البيانات، حيث كان الهدف الرئيسي في هذه المرحلة هو اكتشاف الأنماط الخفية وفهم سلوك العملاء. استخدمت العديد من الأساليب، من بينها:
- التحليل الوصفي: لاستخلاص المعلومات الأساسية حول متوسط التفاعلات أو المبيعات.
- التحليل الاستكشافي: لفهم العلاقات بين المتغيرات، مثل تأثير الوقت على معدل التحويل.
- تحليل الاتجاهات: من خلال عرض الرسوم البيانية باستخدام Matplotlib و Seaborn، تمكنت من رؤية الاتجاهات الطويلة الأمد في سلوك العملاء، مثل زيادة المبيعات خلال أوقات معينة من العام.
5. تطبيق نماذج تنبؤية: استشراف المستقبل بعد أن أصبحت متمرسًا في تحليل البيانات الوصفية
 والاستكشافية، انتقلت إلى النماذج التنبؤية باستخدام تقنيات مثل:
- تحليل الانحدار: لتحديد العلاقة بين متغيرات معينة مثل الميزانية الإعلانية والمبيعات.
- التصنيف: لمعرفة أي نوع من العملاء من المحتمل أن يقوم بشراء منتج معين.
- التجزئة: تقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على سلوكياتهم الشرائية.
استخدام الخوارزميات التنبؤية ساعدني في تحسين الحملات المستقبلية عبر توقع سلوك العملاء بشكل أدق، مما أدى إلى تحسين العائد على الاستثمار.
 6. قياس الأداء: مقارنة النتائج مع الأهداف بعد تطبيق التحليل والنماذج التنبؤية، يأتي دور قياس الأداء، كانت هذه المرحلة حاسمة في تقييم مدى نجاح الحملات التسويقية، استخدمت مؤشرات الأداء الرئيسية  مثل:
-  نسبة النقر إلى الظهور.
- معدل التحويل.
- التكلفة لكل اكتساب عميل.
- العائد على الاستثمار.
أظهرت هذه المؤشرات مدى فعالية التحليل الذي قمت به، وساعدتني في تحسين استراتيجيات الحملات التسويقية.
 7. الدروس المستفادة والتحديات المستمرة من خلال هذه التجربة:
- البيانات ليست كل شيء: بدون الفهم الاستراتيجي والتحليل العميق، البيانات لن تكون فاعلة.
- التعلم المستمر: تحليل البيانات مجال متطور باستمرار، ويحتاج إلى مواكبة أحدث التقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- التركيز على العميل: البيانات تساعد في فهم سلوك العميل، لكن يجب دائمًا النظر إلى الصورة الأكبر وفهم العوامل النفسية والاجتماعية التي تؤثر على قراراتهم.

تحليل البيانات التسويقية هو أحد أهم الأدوات التي يعتمد عليها المسوقون في العصر الحديث لاتخاذ قرارات مبنية على حقائق وأرقام دقيقة، بدلاً من الاعتماد على التخمين أو التجارب غير الموثوقة. 

بقلم طالب التسويق الإلكتروني
تامر انس جوزيف عويس