Data Mining I Customer Relationship Management

I dag &'; s globalisere markedet Customer Relationship Management (CRM) er regnet som en kjernevirksomhet for å konkurrere effektivt og overgikk konkurransen. En CRM strategi avhenger av effektiviteten som du kan bruke kundeinformasjon for deres behov og forventninger, som igjen fører til mer overskudd til å møte

Noen grunnleggende spørsmål. - Hva er deres behov, hvordan de er fornøyd med produktet eller tjenesten, er et område med forbedring av eksisterende produkter /tjenester og så videre. For den beste CRM strategi, lage en data mining prediktiv modellering av data levert av loven og analyse. La meg gi deg en idé om hvordan du kan bruke data mining til målet om CRM.

Data mining bruker en rekke data for analyse og modellering metoder til spesifikke trender og sammenhenger i dataregistrering. Dette bidrar til å forstå hva en kunde ønsker og forutse hva de vil gjøre.

Ved hjelp av data mining for å finne de riktige prospektene og gi dem de riktige produkter å tilby. Dette resulterer i bedre salg, fordi du kan møte hver kunde på en bedre måte med mindre

Process gruvedrift CRM database inkluderer:.
Definer forretningsmål av
Finn database markedsføring
Analyser data
Se en modell
Oppdag modell
Fast modell & starte overvåking

La meg forklare de tre siste trinnene i detalj

Se en modell.
Bygge en datamodell prediksjon er en iterativ prosess. Du må kanskje to til tre modeller er best egnet til virksomheten problem. Når vi leter etter en datamodell til høyre du trenger for å komme tilbake, gjøre noen endringer eller skiftende problemet.

I konstruere en modell som du starter med kundedata for hvor utfallet allerede er kjent. For eksempel kan du gjøre en test mailing for å finne ut hvor mange som har svart på e-posten din. Man dele opp informasjonen i to grupper. Den første gruppen, spår du ønsket modell og bruke de resterende informasjon. Når prosessen med estimering og testing vil ende opp med en modell som passer best til din forretningsidé

Discover Modell:.
Nøyaktighet er nøkkelen i å vurdere resultatene. For eksempel er prediktive modeller innhentet av data mining skamslått med ideene til eksperter på området og kan brukes i et stort prosjekt som kan brukes for alle typer mennesker. Slik data mining anvendes i en applikasjon blir bestemt av den type kunde interaksjon. . I de fleste tilfeller, eller kontakter med klienter eller kontakt med dem

Etablere Model & Hjem Overvåking:
For å analysere kundens interaksjoner, du som årsak til kontakt faktorer å vurdere, da det direkte eller sosial media kampanje, bevissthet om din bedrift, etc. Deretter velger du et utvalg av brukere til å ta kontakt ved å bruke modellen til eksisterende kundedatabase. Hvis du annonserer profilene til potensielle brukere oppdaget av din modell for å se profilen til brukere av kampanjen å nå.

I begge tilfeller, hvis inngangsdata omfatter demografiske inntekt, alder og kjønn, men modellen krever likestilling av inntekt, alder eller inntekt, må du slå din eksisterende database tilsvar
.