Hva er de forskjellige typene data mining technology?
Det er mange forskjellige typer data mining technology som brukes i prosessen med å hente informasjon fra rå data. Hver av disse teknologiene brukes av mange forskjellige grunner, inkludert markedsføring, sikkerhet og generell informasjonsinnsamling. Databehandlingsteknologi brukes ofte til å teste prøver av data i stedet for hele innholdsstrøk, slik at analytikere kan verifisere og validere mønstre i informasjonsblokkene. Mange selskaper spesialiserer seg på å utvikle disse data mining verktøyene for spesifikke virksomheter eller generell bruk.
En vanlig teknikk for data mining brukes av forsikringsbransjen for å bestemme standard risiko for kundene. Eiendoms- og havaribransjen lider av en avtagende reserve av overskudd da markedet ikke klarer å støtte den gamle forretningsmodellen som tradisjonelt brukes av forsikringsselskaper. For å sikre lønnsom avkastning, bruker selskapene et data mining-verktøy for å sjekke hvert krav når det kommer inn om det er sannsynlig tilfelle av svindel. Dette sparer industrien store mengder penger hvert år.
Forhandlere og kundeservicevirksomheter bruker en data mining-teknologi som prøver å identifisere attributtene til de beste kundene. Ved å knytte visse annonser og strukturen i detaljhandelsmiljøet til de beste kundemodellene, kan de sikre at disse forbrukerne får en best mulig opplevelse. I tillegg er data mining-teknologien designet for å få antallet av disse lønnsomme kundene til å øke ved hjelp av de samme teknikkene. Ytterligere informasjon kan gi selskapene informasjon om å identifisere kundenes endelige respons på endringer og markedsføringsmetoder. Dette bidrar til å drive den overordnede strategien til selskapet, samtidig som det øker lønnsomheten.
En data mining-teknikk kjent som slitemodellering fungerer for alle typer bransjer for å identifisere kunder som sannsynligvis vil flytte til andre leverandører eller forhandlere. Denne data mining-teknologien optimaliserer informasjon som gir den beste måten å bygge lojalitet med et kundegrunnlag og unngå potensielle tap i en proaktiv skala. Ved å bruke informasjon hentet fra eksisterende kunder som nå driver forretninger med et selskap, gir teknologien data om de som mest sannsynlig vil godta oppsalg og kryssalg for å øke inntektene. Det vil også målrette mot de kundene som tradisjonelt hopper fra leverandør til leverandør av forskjellige grunner, slik at virksomheten potensialet til å enten samarbeide med disse kundene eller la dem gå. Uansett bruk for data mining-teknologi, hjelper disse teknikkene til økonomisk vekst og ansvarlighet.