Was sind die verschiedenen Arten von Data Mining-Technologie?
Es gibt viele verschiedene Arten von Data Mining-Technologien, die beim Abrufen von Informationen aus Rohdaten verwendet werden. Jede dieser Technologietypen wird aus einer Vielzahl von Gründen eingesetzt, darunter Marketing, Sicherheit und das Sammeln allgemeiner Informationen. Die Data-Mining-Technologie wird häufig zum Testen von Datenproben anstelle ganzer Inhaltsbereiche verwendet, sodass Analysten Muster in den Informationsblöcken überprüfen und validieren können. Viele Unternehmen haben sich auf die Entwicklung dieser Data Mining-Tools für bestimmte Unternehmen oder den allgemeinen Gebrauch spezialisiert.
Ein gängiges Data-Mining-Verfahren wird von der Versicherungsbranche verwendet, um Standardrisikoraten für ihre Kunden zu ermitteln. Die Schaden- und Unfallwirtschaft leidet unter einer schwindenden Gewinnreserve, da der Markt das alte Geschäftsmodell der Versicherungsunternehmen nicht unterstützt. Um eine rentable Rendite zu gewährleisten, prüfen die Unternehmen mit einem Data-Mining-Tool, ob es sich um einen wahrscheinlichen Betrugsfall handelt. Dies spart der Branche jedes Jahr enorme Geldsummen.
Einzelhändler und Kundendienstunternehmen verwenden eine Data Mining-Technologie, mit der versucht wird, die Attribute der besten Kunden zu ermitteln. Indem sie bestimmte Anzeigen und die Struktur des Einzelhandelsumfelds mit den besten Kundenmodellen verknüpfen, können sie sicherstellen, dass diese Verbraucher das bestmögliche Erlebnis erhalten. Darüber hinaus ist die Data Mining-Technologie so konzipiert, dass die Anzahl dieser profitablen Kunden mit denselben Techniken steigt. Zusätzliche Informationen können den Unternehmen Informationen zur Identifizierung der endgültigen Reaktion des Kundenstamms auf Änderungen und Marketingansätze liefern. Dies hilft, die Gesamtstrategie des Unternehmens voranzutreiben und gleichzeitig die Rentabilität zu steigern.
Eine als Abnutzungsmodellierung bekannte Data-Mining-Technik funktioniert für alle Arten von Branchen, um Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich zu anderen Lieferanten oder Einzelhändlern wechseln. Diese Data Mining-Technologie optimiert Informationen, um die Kundenbindung zu optimieren und potenzielle Verluste proaktiv zu vermeiden. Mithilfe von Informationen, die von bestehenden Kunden gesammelt wurden, die derzeit mit einem Unternehmen Geschäfte tätigen, liefert die Technologie Daten zu den Kunden, die am ehesten Up- und Cross-Selling akzeptieren, um zusätzliche Einnahmen zu erzielen. Es richtet sich auch an Kunden, die traditionell aus verschiedenen Gründen von Lieferant zu Lieferant wechseln, sodass das Unternehmen das Potenzial hat, entweder mit diesen Kunden zusammenzuarbeiten oder sie gehen zu lassen. Unabhängig von der Verwendung für die Data Mining-Technologie tragen diese Techniken zum finanziellen Wachstum und zur Rechenschaftspflicht bei.