Data Mining asiakkuuksien Management

Nykypäivän &'; s globalisoida markkinoiden Asiakkuuden hallinta (CRM) pidetään ydinliiketoimintaan kilpailla tehokkaasti ja ylitti kilpailua. CRM-strategia riippuu tehokkuudesta, jolla voit käyttää asiakastietoja niiden tarpeita ja odotuksia, mikä puolestaan ​​johtaa enemmän voittoa tavata.

Jotkut peruskysymyksiä - mitkä ovat heidän tarpeensa, miten he ovat tyytyväisiä tuote tai palvelu, on alue parantaminen nykyisten tuotteiden /palvelujen ja niin edelleen. Parhaan CRM strategian, luoda tiedonlouhinta ennustava mallinnus tietojen lain ja analyysi. Annan sinulle käsityksen siitä, miten voit käyttää tiedonlouhinta tavoitteesi CRM.

Tiedon louhinta käyttää erilaisia ​​data-analyysin ja mallinnuksen menetelmiä erityisiä suuntauksia ja suhteet tietojen havaitseminen. Tämä auttaa ymmärtämään, mitä asiakas haluaa ja ennakoida, mitä he tekevät.

Käyttämällä tiedonlouhinta löytää oikea näkymiä ja antaa heille oikeuden tuotteita tarjota. Tämä johtaa parempaan myyntiin, koska voit tavata jokaista asiakasta paremmin vähemmällä.

Process kaivos- CRM -tietokannan ovat:
Määrittele liiketoiminnan tavoite
Rakenna tietokanta markkinointi
Analysoi tiedot
Katso malli
Löydä malli
Kiinteä malli & Aloita valvonta

Selitän kolme viimeistä vaihetta yksityiskohtaisesti.

Katso Malli:
rakentaminen tietomallin ennustaminen on iteratiivinen prosessi. Saatat joutua viisikymmentäkahdeksan yli kaksi mallia sopivat parhaiten yrityksesi ongelma. Kun etsit tietomallin oikealle sinun täytyy tulla takaisin, tehdä joitakin muutoksia tai jopa muuttaa ongelmasi.

rakennettaessa malli että aloitat asiakkaan tietoja, joiden lopputulos on jo tiedossa. Esimerkiksi, voit tehdä test Tietoa selvittää, kuinka monet ihmiset ovat vastanneet sähköpostiisi. Jaat tiedot kahteen ryhmään. Ensimmäinen ryhmä, ennustaa haluttu malli ja soveltaa puuttuvat tiedot. Kun prosessi arvioimiseksi ja testaus on lopulta malli, joka sopii parhaiten liikeidea.

Tutustu Malli:
Tarkkuus on avain arvioitaessa tuloksia. Esimerkiksi ennustemallit saatu data mining on nuijittiin ajatuksia alan asiantuntijoiden ja voidaan käyttää suuri projekti, jota voidaan käyttää kaikenlaisia ​​ihmisiä. Miten data mining käytetään sovellus määräytyy tyypin asiakastapahtumia. Useimmissa tapauksissa, tai yhteydet asiakkaisiin tai kosketukseen niiden kanssa.

Muodosta Malli & Koti Seuranta:
analysoimiseksi asiakastapahtumia, olet syynä yhteystiedot tekijöitä tutkia, koska se suoraan tai sosiaalisen median kampanjan, tietoisuus oman yrityksen, jne. Valitse otos käyttäjiä ottamaan yhteyttä soveltamalla malli teidän nykyisten asiakasrekisterin. Jos mainostaa profiilit potentiaalisten käyttäjien löysi mallisi nähdä profiilin käyttäjien kampanjasi.

Molemmissa tapauksissa, jos tulo data sisältää väestörakenteen tulot, ikä ja sukupuoli, mutta malli edellyttää tulonjaon, ikään tai tuloja, sinun tulee kääntää olemassa olevaan tietokantaan vastaavasti.
.