Data Mining: интеллектуальный анализ данных на службе у бизнеса

Желание быть первым и обеспечить своим клиентам лучшие условия приводят бизнес к применению самого загадочного инструмента науки на сегодняшний день — Data Mining, интеллектуальному анализу данных.

 

Интеллектуальный анализ данных, или Data Mining, — это процесс поиска неожиданных тенденций и закономерностей в любой статистике и других данных. В основном в Data Mining применяются методы работы искусственного интеллекта и статистики.

Поиск ответов на бизнес-вопросы в Data Mining происходит следующим образом:

• сначала загружается база данных, с которой необходимо будет проводить процесс интеллектуального анализа данных,
• ставится задача — вопрос, на которой в базе данных нужно найти ответ,
• производится выбор метода анализа,
• проводится анализ и прогнозирование при помощи найденных данных.

Маркетинговые стратегии и Data Mining

Маркетинговые стратегии — это план компании по коммуникации с клиентами на некоторый промежуток времени. В этот план входит все: от правил работы PR с общественностью до принципов взаимодействия продавцов, консультантов или менеджеров с клиентами.

Как маркетолог может использовать интеллектуальный анализ данных Data Mining в работе:

• для работы с клиентской базой для повышения их лояльности (например, чтобы понять какой категории клиентов предлагать один товар, а какой — другой),
• для анализа целевой аудитории и ее поведения в будущем по статистике из соцсетей,
• для получения нескольких сценариев рекламной кампании в результате анализа рынка, компании и продукта.

Методы интеллектуального анализа данных

Data Mining использует методы, основанные на разработках в области искусственного интеллекта:

К Data Mining различные источники относят разный набор методов, однако классически — это следующие шаблоны закономерностей:

• классификация — это разбиение множества объектов на группы (например, применяется при оценки кредитоспособности заемщиков, определения лояльности клиентов),
• кластеризация — та же классификация, но с разбиением на изначально неопределенное ни количество, ни свойство групп,
• ассоциация — поиск закономерностей между несколькими событиями, происходящих одновременно,
• последовательность или последовательная ассоциация — поиск закономерностей между несколькими событиями, происходящими друг за другом,
• регрессия или прогнозирование — собственно прогнозирование на основе имеющихся данных.

Подобные сложные, зачастую математические инструменты сейчас доступны и широкому кругу пользователей, в том числе маркетологам, часто не владеющим дополнительно и техническим образованием. Такая легкость в использовании Data Mining заключается в применении big data для анализа больших данных, современных отчетно-аналитических систем, во многом нацеленных на представление информации в графическом виде. Это значительно упрощает считывание выводов и подведение итогов.