Mi az a CRM adatbányászat?

Ügyfélkapcsolat -menedzsment (CRM) Az adatbányászat az ügyfélkapcsolat -adatbázisok keresésére és az összegyűjtött ügyfelek viselkedésével kapcsolatos adatok elemzésére utal.Ezek az adatok segítenek a marketingszakembereknek jobban összpontosítani kampányaikat, ami megnöveli az ügyfelek megtartását és értékesítését.A CRM adatbányászat adatkutatásnak és tudásfedezésnek is nevezik.Két fő kategória kapcsolódik az adatbányászathoz: leíró elemzés és prediktív modellezés.Az ügyfelek csoportosíthatók a nem, az életkor, a faj és más kategóriák szerint.A szegmens fő célja az, hogy a marketingszakértőnek hasonló ügyfelek csoportját biztosítsák annak érdekében, hogy az adatok hatékonyabb bányászhassanak a hasznos betekintés érdekében.Minden klaszter kölcsönösen kizárja, és az előre meghatározott jellemzők sorozata jellemzi.Például egy klaszter belefoglalhat 18-25 éves nőket, akik 2010. december utolsó két hetében vásároltak egy bizonyos körömlakkot. Ez a kvalitatív módszer példa a CRM adatbányászatra.Elemzés: Az ügyfelek viselkedésének egy meghatározott halmaza teljesen új viselkedéskészlethez vezet.Például egy ügyfélcsoport jelentős összeget költhet a gyógyfürdő -szolgáltatásokra, de nem költött sok pénzt a kapcsolódó szolgáltatásokra, például a hajra és a szalonápolásra.Az ilyen típusú CRM -adatbányászat fejlettebb statisztikai elemzést igényel, mint az alapszegmentáció.Megméri a két ügyfél viselkedési tényező és a korreláció statisztikai megbízhatóságának korrelációjának mértékét.A prediktív modellt egy adatbányászati alkalmazás felhasználásával építették fel, amely pontszámokat hozzárendel az egyes ügyfelekhez, jelezve annak valószínűségét, hogy az ügyfél a jövőben ugyanúgy viselkedik.Például, a modell segíthet a marketingszakértőnek annak valószínűségének meghatározásában, hogy a gyermekekkel 31 és 42 év közötti házas férfi ügyfél a következő hat hónapban vásárol egy adott fűnyírót.

A specifitás nagyon fontos a CRM adatokbanbányászat prediktív modellek felhasználásával.Erre a célra többféle módszert alkalmaznak.Egy egyváltozós modell összehasonlítja az egyetlen változót több más változóval, hogy meghatározzuk a kapcsolatot a legmagasabb korrelációval.A chi-négyzet alakú automatikus interakció-detektálási elemzés (CHAID), valamint az osztályozási és regressziós fák (CART) modellek a döntési fákat jelenítik meg, ahol egy változó egy vagy több változó példányát okozza.A többváltozós regressziós modell több változót tesztel egymással szemben a lehetséges korrelációk értékelésére.