raccolta dei dati utilizzando la tecnologia informatica è esistito dal 1960. Le grandi società di raccolta dei dati utilizzati per il calcolo dei profitti e dei ricavi . Lo sviluppo di banche dati informatiche più sofisticate nel 1980 ha permesso di vendita per essere suddivisi in regioni e mesi. Elaborazione analitica in linea ha permesso di vendita per essere suddivisi in città . L'attuale evoluzione dei dati di calcolo dei risultati da algoritmi informatici avanzati caratterizzati software predittivo in grado di calcolare le vendite future .
Process
maggior parte delle aziende a mantenere gli elenchi informatizzati (database ) di informazioni sui clienti . Se una compagnia telefonica vuole scoprire la sua demografico più redditizia , sarà estrarre i dati utilizzando una serie di computer per scoprire che questi clienti hanno in comune . Un algoritmo di computer specializzato ( formula ) ordinerà attraverso enormi quantità di informazioni dei clienti al fine di trovare il mercato più redditizio. Se i clienti più redditizi per una compagnia telefonica sono a New York, con un range di età di 35 a 40 , la compagnia telefonica può eseguire gli annunci che fanno appello direttamente a questo mercato.
Vantaggi
con negozi al dettaglio
utilizzano il data mining per identificare i prodotti che non stanno vendendo bene , permettendo loro di fare spazio per altri prodotti che i clienti vogliono . Di prevedere quante unità di un prodotto sarà venduto al giorno , negozi al dettaglio possono rifornirsi meno scorte . Identificando i clienti abituali , le aziende possono upselling di prodotti o offrire prodotti simili che si rivolge a clienti .
Tipi
aziende concentrarsi su particolari aree di data mining quando migliorando il loro approccio . Segmentazione del mercato consente alle aziende di determinare il loro target di riferimento . Customer churn identifica quale i clienti sono suscettibili di andare oltre ad un concorrente. L'analisi delle tendenze aiuta le aziende a determinare il futuro potenziale di vendita . Direct marketing fornisce informazioni su ciò che i clienti hanno un alto tasso di risposta al direct mailing . Le imprese utilizzano i dati di rilevamento delle frodi per determinare quali tipi di transazioni hanno la più alta probabilità di essere fraudolenti .
Privacy
mining presenta un problema di privacy , perché la rapida diffusione del personal informazioni su Internet e l' uso di carte di credito . Le informazioni personali possono essere venduti da un'azienda a terzi per scopi di marketing . Poiché i sistemi informatici diventano più avanzati , essi saranno in grado di tracciare correlazioni tra estremamente grandi database di informazioni , permettendo alle aziende di mettere insieme un profilo molto più dettagliato di consumatori .
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