Wat zijn de verschillende soorten dataminingtechnologie?
Er zijn veel verschillende soorten dataminingtechnologie die wordt gebruikt bij het ophalen van informatie uit onbewerkte gegevens. Elk van deze soorten technologie wordt om verschillende redenen gebruikt, waaronder marketing, beveiliging en het verzamelen van algemene informatie. Dataminingtechnologie wordt vaak gebruikt om steekproeven van gegevens te testen in plaats van hele reeksen inhoud, waardoor analisten patronen binnen de blokken informatie kunnen verifiëren en valideren. Veel bedrijven zijn gespecialiseerd in het ontwikkelen van deze dataminingtools voor specifieke bedrijven of algemeen gebruik.
Een veel voorkomende dataminingtechniek wordt door de verzekeringssector gebruikt om standaardrisico's voor zijn klanten te bepalen. De schadeverzekeringssector lijdt aan een dalende winstreserve omdat de markt het oude bedrijfsmodel dat traditioneel door verzekeringsmaatschappijen wordt gebruikt, niet ondersteunt. Om winstgevende rendementen te garanderen, gebruiken de bedrijven een dataminingtool om elke claim te controleren als deze binnenkomt of het een waarschijnlijk geval van fraude is. Dit bespaart de industrie elk jaar veel geld.
Detailhandelaren en klantenservicebedrijven gebruiken een dataminingtechnologie die probeert de kenmerken van zijn beste klanten te identificeren. Door bepaalde advertenties en de structuur van de winkelomgeving te koppelen aan de beste klantmodellen, kunnen ze ervoor zorgen dat deze consumenten de best mogelijke ervaring krijgen. Bovendien is de dataminingtechnologie ontworpen om het aantal van deze winstgevende klanten met dezelfde technieken te laten groeien. Aanvullende informatie kan de bedrijven informatie verschaffen over het identificeren van de uiteindelijke reactie van het klantenbestand op veranderingen en marketingbenaderingen. Dit helpt de algemene strategie van het bedrijf te sturen en tegelijkertijd de winstgevendheid te vergroten.
Een dataminingtechniek, bekend als attritiemodellering, werkt voor alle soorten industrieën om klanten te identificeren die waarschijnlijk naar andere leveranciers of detailhandelaren verhuizen. Deze dataminingtechnologie optimaliseert informatie die de beste manier biedt om loyaliteit met een klantenbestand op te bouwen en potentiële verliezen op proactieve schaal te voorkomen. Met behulp van informatie afkomstig van de bestaande klanten die momenteel zaken doen met een bedrijf, levert de technologie gegevens over degenen die waarschijnlijk up-selling en cross-selling accepteren om extra inkomsten te genereren. Het zal zich ook richten op die klanten die traditioneel om verschillende redenen van leverancier naar leverancier springen, waardoor het bedrijf het potentieel heeft om met die klanten te werken of ze te laten gaan. Ongeacht het gebruik voor dataminingtechnologie helpen deze technieken bij de financiële groei en verantwoording.