O que é mineração de dados do CRM?
Gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) A mineração de dados refere -se ao processo de pesquisa nos bancos de dados de relacionamento com o cliente e análise de dados sobre o comportamento do cliente reunidos. Esses dados ajudam os profissionais de marketing a concentrar melhor suas campanhas, o que leva ao aumento da retenção e vendas de clientes. A mineração de dados do CRM também é conhecida como exploração de dados e descoberta de conhecimento. Existem duas categorias principais associadas à mineração de dados: análise descritiva e modelagem preditiva. Os clientes podem ser agrupados de acordo com sexo, idade, raça e outras categorias. O principal objetivo de um segmento é fornecer ao profissional de marketing um grupo de clientes semelhantes, a fim de extrair com mais eficácia os dados para obter informações úteis. Cada cluster é mutuamente exclusivo e é caracterizado por um conjunto de características predeterminadas. Para inA postura, um cluster pode incluir mulheres de 18 a 25 anos que compraram um certo esmalte durante as últimas duas semanas de dezembro de 2010. Este é um exemplo de mineração de dados de CRM do método qualitativo. Por exemplo, um grupo de clientes pode gastar uma quantia significativa de dinheiro em serviços de spa, mas não gastar muito dinheiro em serviços relacionados, como cuidados com cabelos e salões. Esse tipo de mineração de dados de CRM requer análise estatística mais avançada do que a segmentação básica.
A modelagem preditiva é a mais popular das duas categorias de mineração de dados de CRM. Ele mede o grau de correlação entre dois fatores de comportamento do cliente e a confiabilidade estatística dessa correlação. O modelo preditivo é construído usando um aplicativo de mineração de dados que atribui SCORes para cada cliente, indicando a probabilidade de o cliente se comportar da mesma maneira no futuro. Por exemplo, o modelo pode ajudar um profissional de marketing a determinar a probabilidade de que um cliente casado entre 31 e 42 anos de idade compre uma marca específica de cortador de grama nos próximos seis meses.
A especificidade é muito importante na mineração de dados de CRM usando modelos preditivos. Existem vários tipos de métodos usados para esse fim. Um modelo univariado compara uma única variável a várias outras variáveis, a fim de determinar a relação com a maior correlação. Análise de detecção de interação automática do qui-quadrado (CHAID) e os modelos de árvores de classificação e regressão (CART) exibem árvores de decisão, onde uma variável causa a instância de uma ou mais variáveis. Um modelo de regressão multivariado testa várias variáveis entre si para avaliar possíveis correlações.