Hva er CRM Data Mining?

CRM (Data Relationship Management) CRM (data mining) refererer til prosessen med å søke gjennom databaser for kundeforhold og analysere data om innsamlet kundeoppførsel. Disse dataene hjelper markedsførere med å fokusere kampanjene sine bedre, noe som fører til økt kundebeholdning og salg. CRM data mining er også kjent som datautforskning og kunnskapsfunn. Det er to hovedkategorier assosiert med data mining: deskriptiv analyse og prediktiv modellering.

Beskrivende analyse benytter seg av segmentering og gruppering for bedre å analysere et angitt atferdsmønster hos en bestemt gruppe kunder. Kunder kan grupperes etter kjønn, alder, rase og andre kategorier. Hovedmålet med et segment er å gi markedsføreren en gruppe lignende kunder for å mer effektivt gruve dataene for nyttig innsikt.

Clustering aggregater segmentgrupper. Hver klynge er gjensidig eksklusiv og er preget av et sett med forhåndsbestemte egenskaper. For eksempel kan en klynge omfatte kvinner i alderen 18 til 25 år som kjøpte en viss neglelakk i løpet av de to siste ukene av desember 2010. Dette er et eksempel på kvalitativ metode for CRM-datautvinning.

I ikke-ekskluderende segmenter, en annen form for beskrivende analyser, fører et bestemt sett med kundeatferd til et helt nytt sett med atferd. For eksempel kan en gruppe kunder bruke en betydelig sum penger på spatjenester, men ikke bruke mye penger på relaterte tjenester som hår- og salongpleie. Denne typen CRM data mining krever mer avansert statistisk analyse enn grunnleggende segmentering.

Prediktiv modellering er den mer populære av de to kategoriene for gruvedrift av data. Den måler graden av korrelasjon mellom to kundeatferdsfaktorer og den statistiske påliteligheten til den korrelasjonen. Den prediktive modellen er bygd ved hjelp av en data mining-applikasjon som tildeler score til hver kunde, noe som indikerer sannsynligheten for at kunden vil oppføre seg på samme måte i fremtiden. For eksempel kan modellen hjelpe en markedsfører med å bestemme sannsynligheten for at en gift mannlig kunde mellom 31 og 42 år med barn vil kjøpe et bestemt merke gressklipper i løpet av de neste seks månedene.

Spesifisitet er veldig viktig i CRM-data mining ved hjelp av prediktive modeller. Det er flere typer metoder som brukes til dette formålet. En univariat modell sammenligner en enkelt variabel med flere andre variabler for å bestemme forholdet til den høyeste korrelasjonen. Chi-Squared automatisk interaksjonsdeteksjonsanalyse (CHAID) og klassifiserings- og regresjonstrær (CART) -modeller viser beslutningstrær, der en variabel forårsaker forekomsten av en eller flere variabler. En multivariat regresjonsmodell tester flere variabler mot hverandre for å evaluere mulige korrelasjoner.