CRM 데이터 마이닝이란 무엇입니까?

CRM (고객 관계 관리) 데이터 마이닝은 고객 관계 데이터베이스를 검색하고 수집 된 고객 행동에 대한 데이터 분석 프로세스를 말합니다.이 데이터는 마케팅 담당자가 캠페인에 더 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이로 인해 고객 유지 및 판매가 증가합니다.CRM 데이터 마이닝은 데이터 탐색 및 지식 발견이라고도합니다.데이터 마이닝과 관련된 두 가지 주요 범주의 설명 분석 및 예측 모델링.고객은 성별, 연령, 인종 및 기타 범주에 따라 그룹화 할 수 있습니다.세그먼트의 주요 목표는 유용한 통찰력을 위해 데이터를보다 효과적으로 채굴하기 위해 마케팅 담당자에게 유사한 고객 그룹을 제공하는 것입니다. 클러스터링은 세그먼트 그룹을 집계합니다.각 클러스터는 상호 배타적이며 미리 정해진 특성 세트로 특징 지어집니다.예를 들어, 클러스터에는 2010 년 12 월 마지막 2 주 동안 특정 매니큐어를 구입 한 18 세에서 25 세 사이의 여성이 포함될 수 있습니다. 이것은 질적 방법 CRM 데이터 마이닝의 예입니다.분석, 특정 고객 행동 세트는 완전히 새로운 행동 세트로 이어집니다.예를 들어, 고객 그룹은 스파 서비스에 상당한 돈을 쓸 수 있지만 헤어 및 살롱 케어와 같은 관련 서비스에 많은 돈을 쓰지 않을 수 있습니다.이 유형의 CRM 데이터 마이닝은 기본 세분화보다 고급 통계 분석이 필요합니다.그것은 두 고객 행동 요소와 그 상관 관계의 통계적 신뢰성 사이의 상관 관계 정도를 측정합니다.예측 모델은 각 고객에게 점수를 할당하는 데이터 마이닝 애플리케이션을 사용하여 구축되며, 이는 고객이 향후 같은 방식으로 행동 할 가능성을 나타냅니다.예를 들어,이 모델은 마케팅 담당자가 31 세에서 42 세 사이의 결혼 한 남성 고객이 향후 6 개월 이내에 특정 브랜드의 잔디 모어를 구매할 확률을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. crm 데이터에서 특이성이 매우 중요합니다.예측 모델을 사용한 채굴.이 목적을 위해 사용 된 여러 유형의 방법이 있습니다.일 변량 모델은 가장 높은 상관 관계와의 관계를 결정하기 위해 단일 변수를 다른 여러 변수와 비교합니다.카이 제곱 자동 상호 작용 탐지 분석 (CHAID) 및 분류 및 회귀 트리 (CART) 모델은 의사 결정 트리를 표시합니다. 여기서 하나의 변수는 하나 이상의 변수의 인스턴스를 유발합니다.다변량 회귀 모델은 가능한 상관 관계를 평가하기 위해 서로에 대해 여러 변수를 테스트합니다.