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.

Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

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.

Цифры о нас

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными – находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.

За это время мы разработали и внедрили решения для различных отраслей и направлений бизнеса:

• анализ продаж,
• прогнозирование эффективности промо-акций,
• отслеживание воронки продаж по конкретной кампании с показателями конверсии на каждом этапе,
• сегментация по различным методам: ABC, RFM и т.д.,
• ключевые показатели интернет-маркетинга,
• анализ товара на складах,
• аналитика для отдела кадров (карточки сотрудников, обучение, анализ KPI и т.д.),
• анализ финансовых показателей
• и многое другое.

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?