لماذا يجب عليك استخدام SQL في تحليلات التسويق

هل أنت محترف تسويق تتطلع إلى فهم أفضل لنتائج جهودك التسويقية؟ هل تريد طرقًا أفضل لإثبات وجهة نظرك وإثبات القيمة التي تخلقها؟ هل لديك الكثير من بيانات التسويق ، لكنك لا تمتلك المهارات اللازمة لاستخدامها؟

قد ترغب في تعلم SQL! SQL هي لغة تحليل بيانات قوية بسبب بساطتها وشعبيتها الواسعة. إذا كانت شركتك تمتلك قاعدة بيانات تسويقية ، فإن تعلم كيفية التنقل فيها يمكن أن يكون ذا قيمة لا تقدر بثمن بالنسبة لك وفريقك وعملك.

في هذه المقالة ، ستتعلم كيف تستخدم تحليلات التسويق تحليلات البيانات وتحديدا SQL لتكوين رؤى أفضل. نعرض لك العديد من الحالات العملية التي تسمح لك بالإجابة على أسئلة التسويق ببضعة أسطر من SQL.

سنشارك أيضًا الموارد حتى تتمكن من تعلم SQL بسرعة مع وضع نتائج أعمال محددة في الاعتبار.

هل تريد معرفة المزيد عن تحليل البيانات في التسويق؟ واصل القراءة!

تحليل البيانات في مجال تحليلات التسويق

يهدف تحليل التسويق إلى إطلاعك على أفضل الطرق للوصول إلى العملاء المحتملين. فيما يلي اقتباس من كتاب ممتاز بعنوان "تحليلات التسويق: أدوات صنع القرار المستندة إلى البيانات الأساسية" بقلم راجكومار فينكاتيسان:

تتعلق تحليلات التسويق باستخدام البيانات التي يمكنك الحصول عليها من قرارات العملاء لتحديد كيفية استخدام الشركة لأموالها التسويقية لتحقيق أفضل النتائج المثمرة.

هذا ليس اتجاهًا جديدًا ، لكن الظهور الأخير لتحليلات البيانات قدّم إمكانيات جديدة وتحديات جديدة.

يحتوي تحليل التسويق على العديد من المجالات ، تمامًا مثل تنوع التسويق نفسه. فيما يلي قائمة بأهمها:

• اكتساب العملاء وتحليل رحلة العميل.
• تحليل السوق والمنافسة.
• تحليل الوسائط.
• تحليل المنتجات والخدمات.

لقد أدى ظهور الرقمنة والإنتاج المتسارع لبيانات التسويق إلى تغيير الطريقة التي يمكنك بها التحقق من هذه المجالات. أصبحت العملية التحليلية أكثر اعتمادًا على البيانات ومهدت الطريق لاستخدام أساليب كمية ونوعية أكثر تقدمًا.

لقد أصبح هذا الاتجاه بارزًا لدرجة أن بعض العلماء دعاوا إلى إدخال مبادئ هندسية في عملية تحليل التسويق:

هندسة التسويق: نهج منظم لتسخير البيانات والرؤى لدفع عملية اتخاذ القرارات التسويقية الفعالة وتنفيذها من خلال اتخاذ قرارات تفاعلية مدعومة بالتكنولوجيا والنماذج.

يوضح هذا الاقتباس من كتاب مبادئ هندسة التسويق والتحليلات الموقف جيدًا. وهو ليس مجرد اتجاه مجرد. إذا كنت تعمل في مجال التسويق ، فله تأثير مباشر على وظيفتك.

ينتج عن تفاعلك الرقمي مع العملاء وجهودك التسويقية بيانات تحتوي على رؤى قيمة. إذا كانت لديك المعرفة والمهارات اللازمة لتحليلها ، يمكنك أن تكون أكثر كفاءة وقيمة ، وحتى تجد فرصًا أفضل.

لهذا السبب من المهم بشكل خاص امتلاك المهارات اللازمة للاستفادة من بيانات التسويق واكتساب الأفكار. والوسيلة الرئيسية لتحقيق ذلك هي لغة SQL!

SQL هي الأداة الأكثر شيوعًا لتحليل البيانات وكانت أداة موثوقة للغاية لعقود. سيساعدك التعرف على ذلك في الحصول على إجابات لأسئلتك التسويقية اليوم ، وأيضًا على أي مشكلات تتعلق بتحليل البيانات في المستقبل.

"يبدو الأمر جيدًا" ، قد تفكر ، "ولكن كيف يبدو استخدام SQL؟"

هذا سؤال جيد ومهم. يشعر الكثير من الناس بالخوف من تعلم مهارات تقنية جديدة. تبدو "فنية" أو "معقدة" للغاية.

في بقية هذه المقالة ، نعرض العديد من الأمثلة العملية لاستخدام SQL لاشتقاق رؤى تسويقية من البيانات. كما سترى ، فإن بناء جملة SQL منظم بشكل منظم ويستخدم مصطلحات إنجليزية مألوفة ، بحيث يمكنك البدء في إنشاء استعلامات بسيطة بسهولة تامة.

هل انت متحمس؟ انطلاق !

تقارير SQL لتحليلات التسويق: أمثلة

في هذا القسم ، سترى عدة أمثلة لإنشاء تقارير SQL للإجابة على أسئلة تحليلات التسويق.

لقد جمعنا أمثلة في المجالات التالية لتحليل التسويق:

• تحليل سلوك العميل
• فئات الزبائن
• تحليل قناة التسويق

تغطي هذه المجالات قضايا التسويق الشائعة. لذلك هناك فرصة جيدة لأنك ستواجه مشاكل مماثلة في عملك التسويقي.

هذه الأمثلة تحاكي مشاكل الحياة الواقعية.

تحليل سلوك العميل

الهدف من تحليل سلوك العملاء هو الحصول على نظرة ثاقبة لما يفعله عملاؤنا وكيف يتصرفون. نريد أن نفهم كيفية تفاعلهم مع عروضنا وقنواتنا الإعلامية.

لنبدأ بمثال بسيط. لنفترض أنك تدير متجرًا وتريد معرفة عدد العملاء الجدد الذين اشتركوا فيه هذا الأسبوع.

يمكنك الحصول على هذه المعلومات بسرعة عن طريق كتابة استعلام SQL قصير وأساسي. تأخذ جدول العملاء الخاص بك ، وتصفيته على الأسبوع الحالي ، وحساب عدد معرفات العملاء.

هنا نستخدم وظيفة DATE_TRUNC () للعثور على بداية الأسبوع والحصول على عدد التسجيلات للأسبوع الحالي. تظهر النتيجة أنه كان لدينا ثلاثة عملاء مسجلين هذا الأسبوع.

ربما تفكر في نفسك أنه يمكنك القيام بذلك بسهولة في Excel. ولكن ماذا لو لم يكن لديك 3 تسجيلات فقط ، ولكن ، على سبيل المثال ، 2،000،000؟ هل يمكن لجدول البيانات الخاص بك التعامل معها؟ للأسف لا. لكن بضعة أسطر من استعلام SQL تؤدي الغرض.

قد ترغب في رؤية نظرة عامة على التسجيلات بمرور الوقت. باستخدام الاستعلام التالي ، يمكنك حساب جميع العملاء الجدد الذين سجلوا في عام 2017. يمكنك أخذ نفس بيانات العميل ، وتجميعها ، وتصفيتها حسب التاريخ:

ينتج عن تنفيذ استعلام SQL هذا التقرير التالي عن السجلات الشهرية. تمنحك النتيجة فكرة عامة عن عدد التسجيلات التي يمكنك توقعها كل شهر وتحدد الاتجاهات وتغييرات النقاط. هذه نظرة عامة قوية لمساعدتك على التخطيط لأنشطتك في المستقبل.

ربما تريد معرفة العملاء الذين طلبوا أكثر من متجرك. في الاستعلام التالي ، تقوم بدمج بيانات العميل والطلب وتجميعها حسب اسم العميل.

يُظهر تقرير SQL الناتج العملاء الذين حصلوا على أكبر مبلغ إجمالي للطلب. يمكن أن يساعدك التحليل الأعمق لعملائك الأكثر نشاطًا في تحديد نقاط القوة في عملك والاستفادة منها بشكل أكبر في المستقبل.

في هذا المثال ، قمت أيضًا بالاستفادة من مجال آخر ذي قيمة لتحليلات التسويق: تقسيم العملاء. سوف ندرسها بمزيد من التفصيل في القسم التالي!

فئات الزبائن

من خلال تقسيم عملائك إلى مجموعات ، يمكنك تحديد احتياجاتهم المختلفة وتزويدهم بقيمة أكبر.

هذا ما فعله مثال تحليل سلوك العميل السابق. ولكن يمكنك تقسيم العملاء حسب أبعاد أخرى ذات مغزى ، وليس فقط من خلال مبلغ الطلب.

مرة أخرى ، نبدأ بمثال بسيط. لنفترض أنك تريد معرفة مكان عملائك. باستخدام الاستعلام التالي ، يمكنك أن ترى بسرعة عدد العملاء في كل مدينة.

يمكنك القيام بذلك عن طريق تجميع بيانات العملاء حسب المدينة وحساب عدد معرفات العملاء في كل مجموعة. يمكنك أيضًا طلب المجموعة الناتجة حسب عدد العملاء لمعرفة المدن التي لديها أكبر عدد من العملاء.

في هذه الحالة ، لديك عميلان في دالاس ، بينما يوجد في المدن الأخرى عميل واحد فقط لكل منهما. يوضح التقرير أن هناك ثلاثة عملاء ليس لديك معلومات عن المدينة. يبدو أن المدينة ليست أفضل بُعد لتجميع عملائك.

تتمثل مهمة التجزئة الشائعة الأخرى في تجميع العملاء بناءً على القناة التسويقية التي اتصلوا من خلالها. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد القناة التي يجب استخدامها للوصول إلى عملائك.

باستخدام الاستعلام أدناه ، ترى القنوات التي اكتسبت منها عملاءك كل أسبوع. يمكنك القيام بذلك عن طريق توصيل جداول العملاء والقنوات ، وتجميعها حسب السنة والأسبوع والقناة ، ثم حساب عدد الاشتراكات في كل فئة.

يوضح التقرير أن لديك عددًا قليلاً من العملاء المسجلين من كل قناة ، ولكن "البحث المجاني" يبدو استثنائيًا. يمكن أن تعني هذه النظرة العامة الكثير من الأشياء ، لكنها تقترح إلقاء نظرة فاحصة على قنوات التسويق الخاصة بك.

سترى بعد ذلك أمثلة للحصول على هذا النوع من المعلومات.

تحليل قناة التسويق

إذا كنت تستخدم قنوات تسويق متعددة ، فقد ترغب في تركيز مواردك على أكثرها فائدة. للحصول على نظرة عامة أفضل ، يمكنك إجراء تحليل لقناة التسويق.

لنفترض أنك تريد معرفة القناة التسويقية التي حصلت على أكبر مبلغ إجمالي للطلب. للقيام بذلك ، تحتاج إلى الانضمام إلى جداول متعددة (العملاء والأوامر والقنوات) ، وتجميع النتائج حسب القناة ، ثم حساب المبلغ الإجمالي الذي ينفقه كل منها.

يوضح تقريرنا أنك تحصل على أكبر عدد من الطلبات من العملاء المكتسبة من خلال البحث العضوي. إنها تولد أكثر من خمسة أضعاف كمية الطلبات من القناة "المباشرة" ، التالية في الترتيب.

ومع ذلك ، يتأثر إجمالي مبلغ الطلب في كل قناة بعاملين: عدد العملاء الذين تم الوصول إليهم من خلال هذه القناة ومبلغ الطلب لكل عميل.

للحصول على فكرة أفضل ، دعنا نقسم هذا التقرير إلى أبعد من ذلك. نعرض عدد العملاء الذين وصلت إليهم كل قناة ومتوسط ​​مبلغ الطلب.

للقيام بذلك ، نضيف سطرين إضافيين من التعليمات البرمجية إلى استعلامنا السابق:

يوضح تقرير SQL الناتج أنك وصلت إلى معظم العملاء من خلال البحث العضوي ، وهو السبب الرئيسي لارتفاع مبلغ الطلب الإجمالي. ومع ذلك ، فإن العملاء الذين تم الوصول إليهم من خلال وسائل التواصل الاجتماعي والعملاء الذين تم الوصول إليهم مباشرة لديهم متوسط ​​مبالغ طلبات أعلى. بناءً على هذه الملاحظة ، يمكنك تعزيز تواجدك على وسائل التواصل الاجتماعي!

لقد وصلنا إلى نهاية العرض التوضيحي الخاص بنا لتقارير SQL في تحليلات التسويق. لقد رأيت كيف يمكنك الحصول بسرعة على رؤى قيمة لأنشطتك التسويقية من خلال بعض مهارات SQL الأساسية.

بالطبع ، استخدام SQL بشكل جيد يتطلب التدريب. تتجاوز استخدامات SQL إلى حد بعيد ما قمنا بتغطيته هنا. إذا كنت تتساءل أين وكيف تبدأ تعلم SQL ، فلدينا بعض النصائح لك!

إنشاء تقارير تسويقية في SQL!

أحد التحديات الشائعة في تعلم SQL هو محاولة تعلمها بنفسك. تحتاج إلى إنشاء قاعدة بيانات والتنقل خلالها. ومع ذلك ، فإن إنشاء بيئة قاعدة بيانات وإدارتها ليست مهام شائعة للمحلل. مهمتك هي تشغيل الاستعلامات على قاعدة البيانات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ!

ناقشه مع متخصص في مواهب.