Hva er CRM Data Mining?

August 20  by Eliza

Customer Relationship Management (CRM) data mining refererer til prosessen med å søke gjennom kundeforhold databaser og analysere data om kundeatferd samlet. Denne informasjonen hjelper markedsførere å bedre fokusere sine kampanjer, noe som fører til økt kundelojalitet og salg. CRM data mining er også kjent som data leting og kunnskap funn. Det er to hovedkategorier forbundet med data mining: beskrivende analyse og prediktiv modellering.

Deskriptiv analyse benytter segmentering og clustering å bedre analysere et sett mønster av atferd blant en bestemt gruppe av kunder. Kunder kan grupperes i henhold til kjønn, alder, rase, og andre kategorier. Hovedmålet med et segment er å gi markedsfører med en gruppe med lignende kunder for å mer effektivt utvinne dataene for nyttig innsikt.

Clustering aggregater segmentgrupper. Hver klynge er gjensidig utelukkende, og er preget av et sett med forhåndsbestemte egenskaper. For eksempel kan en klynge inkludere kvinner i alderen 18 til 25 som har kjøpt en viss neglelakk i løpet av de to siste ukene av desember 2010. Dette er et eksempel på kvalitativ metode CRM data mining.

I ikke-ekskluderende segmenter, en annen form for beskrivende analyse, et bestemt sett av kundeatferd fører til et helt nytt sett av atferd. For eksempel kan en gruppe av kunder bruke en betydelig sum penger på spa-tjenester, men ikke bruke masse penger på relaterte tjenester som hår og salong omsorg. Denne typen CRM data mining krever mer avansert statistisk analyse enn grunnleggende segmentering.

Prediktiv modellering er den mest populære av de to CRM-data mining kategorier. Den måler graden av korrelasjon mellom to kundeatferd faktorer og den statistiske påliteligheten av at korrelasjon. Den prediktive modellen er bygget ved hjelp av en data mining program som tildeler poeng til hver kunde, noe som indikerer sannsynligheten for at kunden vil oppføre seg på samme måte i fremtiden. For eksempel, kan modellen hjelpe en markedsfører å fastslå sannsynligheten for at en gift mannlig kunde i alderen 31 og 42 med barn vil kjøpe et bestemt merke av gressklipper i løpet av de neste seks månedene.

Spesifisitet er svært viktig i CRM data mining bruker prediktive modeller. Det finnes flere typer av metoder som benyttes for dette formål. En univariate modellen sammenligner en enkelt variabel til flere andre variabler for å bestemme forholdet med den høyeste korrelasjon. Chi-Squared automatisk interaksjon deteksjon analyse (CHAID) og klassifisering og regresjon trær (CART) modeller skjerm beslutningstrær, hvor en variabel forårsaker forekomsten av en eller flere variabler. En multivariat regresjonsmodell tester flere variabler mot hverandre for å vurdere mulige sammenhenger.