CRMデータマイニングとは何ですか？

顧客関係管理（CRM）データマイニングとは、顧客関係データベースを検索し、収集された顧客行動に関するデータの分析プロセスを指します。このデータは、マーケティング担当者がキャンペーンの集中を改善するのに役立ち、顧客の維持と販売の増加につながります。 CRMデータマイニングは、データ探索と知識の発見としても知られています。データマイニングに関連する2つの主要なカテゴリがあります。説明分析と予測モデリングです。

記述分析では、セグメンテーションとクラスタリングを利用して、特定の顧客グループ間の行動パターンをよりよく分析します。顧客は、性別、年齢、人種、その他のカテゴリに従ってグループ化できます。セグメントの主な目標は、有用な洞察のためにデータをより効果的にマイニングするために、マーケティング担当者に同様の顧客のグループを提供することです。

クラスタリング集約セグメントグループ。各クラスターは相互に排他的であり、所定の特性のセットによって特徴付けられます。 inスタンスには、2010年12月の最後の2週間に特定のマニキュアを購入した18〜25歳の女性が含まれます。これは、定性的方法CRMデータマイニングの例です。たとえば、顧客グループはスパサービスにかなりのお金を費やすことができますが、ヘアやサロンケアなどの関連サービスに多くのお金を費やすことはできません。このタイプのCRMデータマイニングには、基本的なセグメンテーションよりも高度な統計分析が必要です。

予測モデリングは、2つのCRMデータマイニングカテゴリの中でより一般的です。 2つの顧客行動要因とその相関の統計的信頼性との相関度を測定します。予測モデルは、SCOを割り当てるデータマイニングアプリケーションを使用して構築されています各顧客にresすることで、顧客が将来同じように振る舞う可能性を示します。たとえば、このモデルは、マーケティング担当者が31歳から42歳までの既婚男性の顧客が、今後6か月以内に特定のブランドの芝刈り機を購入する可能性を判断するのに役立ちます。

特異性は、予測モデルを使用したCRMデータマイニングで非常に重要です。この目的に使用される方法にはいくつかの種類があります。単変量モデルは、単一の変数を他のいくつかの変数と比較して、最高の相関との関係を決定します。カイ二乗自動相互作用検出分析（CHAID）および分類および回帰ツリー（CART）モデルは、1つの変数が1つ以上の変数のインスタンスを引き起こす決定ツリーを表示します。多変量回帰モデルは、可能な相関を評価するために互いにいくつかの変数をテストします。