3 Практични примери за користење Data Mining во компании

Data Mining е процес на откривање шаблони (повторувања или patterns), врски и корисни информации од големи датотеки на податоци користејќи различни алгоритми и техники. Неговата примарна цел е да извлече имплицитни, претходно непознати и потенцијално корисни информации од податоците.

Анализата на податоците (data analysis) се фокусира на толкување и разбирање на постоечките податоци за непосредна употреба, data mining се занимава со откривање на скриени обрасци, шаблони и информации, што може да се искористат за предвидливо моделирање и идно донесување одлуки. И двата процеса играат клучна улога во добивањето многу подобра слика од податоците, но тие се разликуваат по нивните цели, опсег и методологии.

Како понов концепт, data mining е се уште ретко застапен во компаниите, но освен тоа, многу компании не знаат како може да им користи во секојдневното работење и токму затоа не го имплементираат.

За да добиете подобра слика како се користи data mining во компании, подготвивме 3 практични примери преку кои подобро ќе се запознаете со користа од data mining.

1. Осигурителна компанија

Осигурителните компании може да го користат техниките на data mining за да добиваат корисни информации од внатрешни и надворешни извори на податоци. 

Од внатрешни извори може да се користи за:

• Податоци од побарувања: Анализирање на историјата на побарување може да помогне да се најдат одредени повторувања поврзани со френфенцијата, оштетувањето и активности поврзани со измама.
• Податоци од корисници: Наоѓајки ги податоците за демографија, историја на полисите и слично, може да помогнат на компанијата да ги разбере преференците на корисниците, нивното однесување и нивото на задоволство.

Од надворешни извори може да се користи за:

• Податоци од пазарот: Интегрирањето на надворешните податоци од пазарот како економски индикатори, индустриски трендови, анализа на конкуренција, овозможува донесување многу побрзи и поквалитетни одлуки.
• Социјални податоци: Спојувањето на надворешните податоци од трендови на социјалните мрежи, повратните информации од потрошувачите како и сентиментот на пазарот, дава можност да се откријат нови потенцијални пазари и групи на потрошувачи.

2. Фитнес центар или Спа центар

Ваквите бизниси може да го користат процесот на data mining за да ги разберат преференците на нивните членови, колку често и колку време ги посетуваат центрите, какви програми за вежбање користат или какви спа третмани добиваат. Преку добивање на тие податоци, бизнисите ќе можат да понудат специјални програми кои се поисплатливи и попрофитабилни. Освен тоа, со data mining може да се открие кој период од денот е најбавен, а кој најфрекфентен, која опрема најмногу, а која најмалку се користи и слично.

3. Онлајн продавница – E-commerce бизнис

Сегментација на клиенти: Со data mining на податоците за клиентите, како што се историјата на купување, однесувањето на прелистувањето и демографските информации, бизнисот за е-трговија може да ја сегментира својата база на клиенти во различни групи.

Оваа сегментација му овозможува на бизнисот да прилагоди маркетинг кампањи, да ги персонализира препораките за производи и да ги приспособува промотивните понуди врз основа на специфичните преференци и потреби на различни сегменти на клиенти.

Освен тоа, со data mining ќе може да извлечете информации за најпродаваните производи во одредена држава или на светско ниво. Потоа тие податоци да ви користат да донесете подобра одлука кои нови производи да ги нарачате и со тоа да имате поголема продажба. 

Примената на data mining е широка и се повеќе застапена, прашањето е кои бизниси навреме ќе ја препознаат можноста и ќе инвестираат во својот тим да ги научи новите техники на работење.

Унапредете ги вашите вештини за кариера во Data Mining и Data Analysis или за подобрување на вашиот бизнис, преку 4 месечниот Bootcamp што го организира SMX, во кој ќе имаме и 1 месец работа на реален проект.