Co je to těžba dat CRM?

Dolování dat pro správu vztahů se zákazníky (CRM) se týká procesu vyhledávání prostřednictvím databází vztahů se zákazníky a analýzou údajů o shromažďovaném chování zákazníků. Tato data pomáhají obchodníkům lépe se zaměřit na jejich kampaně, což vede ke zvýšení udržení a prodeje zákazníků. Dolování dat CRM je také známá jako průzkum dat a objevování znalostí. S těžbou dat jsou spojeny dvě hlavní kategorie: popisná analýza a prediktivní modelování.

Deskriptivní analýza využívá segmentaci a shlukování k lepší analýze stanoveného vzorce chování mezi konkrétní skupinou zákazníků. Zákazníci mohou být seskupeni podle pohlaví, věku, rasy a dalších kategorií. Hlavním cílem segmentu je poskytnout obchodníkovi skupinu podobných zákazníků, aby efektivněji těžila data pro užitečné poznatky. Každý klastr se vzájemně vylučuje a je charakterizován sadou předem stanovených charakteristik. ProPostoj, shluk může zahrnovat ženy ve věku 18 až 25 let, které během posledních dvou týdnů v prosinci 2010 zakoupily určitý lak na nehty. Toto je příklad kvalitativní metody dolování dat CRM. Například skupina zákazníků by mohla utratit značné množství peněz za lázeňské služby, ale ne utrácet mnoho peněz za související služby, jako jsou vlasy a péče o vlasy. Tento typ dolování dat CRM vyžaduje pokročilejší statistickou analýzu než základní segmentace.

Prediktivní modelování je populárnější ze dvou kategorií těžby dat CRM. Měří stupeň korelace mezi dvěma faktory chování zákazníků a statistickou spolehlivostí této korelace. Prediktivní model je vytvořen pomocí aplikace pro těžbu dat, která přiřadí SCORes pro každého zákazníka, což ukazuje na pravděpodobnost, že se zákazník v budoucnu bude chovat stejným způsobem. Například model může pomoci obchodníkovi určit pravděpodobnost, že vdaného mužského zákazníka ve věku 31 a 42 let s dětmi koupí konkrétní značku sekačky na trávu během příštích šesti měsíců.

Specifičnost je velmi důležitá u dolování dat CRM pomocí prediktivních modelů. K tomuto účelu se používá několik typů metod. Univariační model porovnává jednu proměnnou s několika dalšími proměnnými, aby se určil vztah s nejvyšší korelací. Analýza detekce automatické interakce chi-kvadrát (CHAID) a modely klasifikace a regresní stromy (CART) zobrazují rozhodovací stromy, kde jedna proměnná způsobuje instanci jedné nebo více proměnných. Multivariační regresní model testuje několik proměnných proti sobě k vyhodnocení možných korelací.