Was ist CRM Daten-Bergbau?

Kunden-Verhältnis-Management (CRM)datenbergbau bezieht den auf Prozess des Suchens durch Kunden-Verhältnis-Datenbanken und des Analysierens von Daten bezüglich des erfassten Kundenverhaltens. Diese Daten helfen Marketingspezialisten, Fokus zu verbessern ihre Kampagnen, der zu erhöhtes Kundenzurückhalten und -verkäufe führt. CRM Datenbergbau ist alias Datenerforschung und Wissensentdeckung. Es gibt zwei Hauptkategorien, die mit Datenbergbau verbunden sind: beschreibende Analyse und vorbestimmtes Modellieren.

Beschreibende Analyse verwendet Segmentation und das Sammeln, um ein Satzverhaltensmuster unter einer bestimmten Gruppe Kunden besser zu analysieren. Kunden können entsprechend Geschlecht, Alter, Rennen und anderen Kategorien gruppiert werden. Das Hauptziel eines Segments ist, den Marketingspezialisten mit einer Gruppe ähnlichen Kunden zu versehen, um die Daten nach nützlichen Einblicken effektiv zu gewinnen.

Sammelnde Gesamtheiten segmentieren Gruppen. Jeder Block ist gegenseitig - Exklusives und gekennzeichnet durch einen Satz vorbestimmte Eigenschaften. Zum Beispiel könnte ein Block Fraualter 18 bis 25 einschließen, wer einen bestimmten Nagellack während der letzten zwei Wochen des Dezember 2010 kaufte. Dieses ist ein Beispiel des qualitativen Datenbergbaus der Methode CRM.

In den nicht-ausschließenden Segmenten führt eine andere Form der beschreibenden Analyse, ein bestimmter Satz Kundenverhalten zu einen vollständig neuen Satz Verhalten. Zum Beispiel könnte eine Gruppe Kunden einen bedeutenden Geldbetrag auf Badekurortdienstleistungen aufwenden, aber, viel Geld nicht für in Verbindung stehende Services wie Haar und Salon auszugeben interessieren. Diese Art des CRM Datenbergbaus erfordert vorgerücktere statistische Analyse als grundlegende Segmentation.

Das vorbestimmtes Modellieren ist der zwei CRM Datenbergbaukategorien das populärere. Es misst den Grad von Wechselbeziehung zwischen zwei Kundenverhaltenfaktoren und der statistischen Zuverlässigkeit dieser Wechselbeziehung. Das vorbestimmte Modell errichtet using eine Datenbergbauanwendung, die Kerben jedem Kunden zuweist und anzeigt die Wahrscheinlichkeit n, die der Kunde ebenso zukünftig benimmt. Z.B. kann das Modell einem Marketingspezialisten helfen, die Wahrscheinlichkeit festzustellen, der ein verheirateter männlicher Kunde zwischen dem Alter von 31 und von 42 mit Kindern eine bestimmte Marke des Rasenmähers innerhalb der folgenden sechs Monate kauft.

Besonderheit ist im CRM Datenbergbau using vorbestimmte Modelle sehr wichtig. Es gibt einige Arten Methoden, die zu diesem Zweck angewendet. Ein univariate Modell vergleicht eine einzelne Variable mit einigen anderen Variablen, um das Verhältnis zur höchsten Wechselbeziehung festzustellen. Interaktionsabfragungsanalyse des Chi-Squared anzeigen Baummodelle der automatischen (CHAID) und der Klassifikation (CART) und der Rückbildung Entscheidungsbäume n, in denen eine Variable den Fall einer oder mehrerer Variablen verursacht. Vorbildliche Tests einer multivariate Rückbildung einige Variablen gegeneinander, zum der möglichen Wechselbeziehungen auszuwerten.