O que é mineração de dados do CRM?
A mineração de dados de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) refere-se ao processo de pesquisa nos bancos de dados de relacionamento com o cliente e análise de dados sobre o comportamento do cliente coletado. Esses dados ajudam os profissionais de marketing a focar melhor suas campanhas, o que resulta em maior retenção de clientes e vendas. 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.
A análise descritiva utiliza segmentação e clustering para analisar melhor um padrão definido de comportamento entre um grupo específico de clientes. 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 para extrair de maneira mais eficaz os dados para obter informações úteis.
O cluster agrega grupos de segmentos. Cada cluster é mutuamente exclusivo e é caracterizado por um conjunto de características predeterminadas. Por exemplo, um cluster pode incluir mulheres com idades entre 18 e 25 anos que compraram um determinado esmalte de unha durante as últimas duas semanas de dezembro de 2010. Este é um exemplo de método qualitativo de mineração de dados de CRM.
Em segmentos não-excludentes, outra forma de análise descritiva, um conjunto específico de comportamento do cliente leva a um conjunto completamente novo de comportamentos. 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 cabeleireiro e salão de beleza. Esse tipo de mineração de dados de CRM requer análise estatística mais avançada que a segmentação básica.
A modelagem preditiva é a mais popular das duas categorias de mineração de dados do CRM. Ele mede o grau de correlação entre dois fatores de comportamento do cliente e a confiabilidade estatística dessa correlação. O modelo preditivo é criado usando um aplicativo de mineração de dados que atribui pontuações a cada cliente, indicando a probabilidade de que o cliente se comporte da mesma maneira no futuro. Por exemplo, o modelo pode ajudar um profissional de marketing a determinar a probabilidade de um cliente masculino casado entre as idades de 31 e 42 anos ter filhos comprar uma determinada marca de cortador de grama nos próximos seis meses.
A especificidade é muito importante na mineração de dados do CRM usando modelos preditivos. Existem vários tipos de métodos usados para esse fim. Um modelo univariado compara uma única variável a várias outras variáveis para determinar o relacionamento com a maior correlação. Os modelos de análise automática de detecção de interação qui-quadrado (CHAID) e árvores de classificação e regressão (CART) exibem árvores de decisão, em que uma variável causa a instância de uma ou mais variáveis. Um modelo de regressão multivariada testa várias variáveis entre si para avaliar possíveis correlações.