in Analiza danych

Data mining w firmie

Jak wykorzystać metody eksploracji danych (data mining) w rozwijaniu witryny e-commerce i całej firmy? Zapraszam do lektury artykułu.

 

Czym jest eksploracja danych?

Pojęcie to ma wiele definicji. Jest to przede wszystkim odkrywanie wiedzy w zbiorze danych
(reguł, sieci połączeń, modeli matematycznych, czy prognoz). Odkryta wiedza pozwala na matematyczne opisanie zachodzących w rzeczywistości zjawisk, a tym samym lepsze ich poznanie i wykorzystanie tej wiedzy do podejmowania decyzji.

Eksploracja danych jest analizą (często ogromnych) zbiorów danych obserwacyjnych, w celu znalezienia nieoczekiwanych związków i podsumowania danych w oryginalny sposób tak, aby były one zrozumiałe i przydatne dla ich właściciela [1].

Jakie zadania realizuje?

Metody eksploracji danych obejmują między innymi:

 

Jak można wykorzystać metody data mining w firmie?

Poniżej przykład zastosowania eksploracji danych w procesie sprzedaży w sklepie internetowym.

Przed dokonaniem zakupu:

  • W systemach targetowania reklam – użytkownik zakwalifikowany jako zainteresowany danym produktem. Wykorzystujemy w tym miejscu klasyfikację.
  • Podczas przygotowania mailingu. Za pomocą reguł decyzyjnych można określić grupę potencjalnych klientów w swojej bazie mailingowej i tylko do nich skierować kampanię.
  • Na podstawie opisu można scharakteryzować grupę, która kupuje produkt (region, cechy demograficzne). Wiedza ta może posłużyć do podejmowania decyzji o dalszych działaniach marketingowych

W trakcie dokonywania zakupu:

  • Za pomocą klasyfikacji, posiadając wzorzec fałszywych transakcji, można je zidentyfikować i zablokować zanim zostaną złożone (np. zamówienia, które nie są opłacane przez klienta, a wysyłane za pobraniem).
  • Korzystając z  reguł
  • Posiadając wzorzec zachowania klienta można za pomocą klasyfikacji zidentyfikować osobę, która potencjalnie dokona zakupu i przedstawić jej ofertę, która dodatkowo zachęci ją do zakupu (np. darmowa dostawa).

Po zakończeniu procesu zakupowego:

  • Za pomocą modeli matematycznych można prognozować przyszłą wartość sprzedaży (predykcja). Wiedzę tą można wykorzystać do wyznaczania planów sprzedażowych lub planowania zapasów magazynowych.
  • Przygotowując segmenty klientów (np. kupujący tylko w promocji, składający regularne zamówienia) za pomocą klasteryzacji można  prowadzić w przyszłości bardziej precyzyjne działania marketingowe.
  • Reguły asocjacyjne mogą być pomocne w identyfikacji wartościowych źródeł ruchu w serwisie. Posiadając tą wiedzę można lepiej podzielić budżet marketingowy tak, aby osiągnąć lepszy zwrot z inwestycji w dane źródło ruchu.

Zobacz prezentację:

 

Literatura:

[1]: Hand D., H. Mannila, P. Smyth, „Eksploracja danych”, WNT, Warszawa 2005

 

Dla zainteresowanych

Dla osób bardziej zainteresowanych tematyką eksploracji danych polecam

darmowy kurs “Eksploracja danych”.

Na co dzień zajmuje się analityką internetową, wdrażając i doradzając serwisom internetowym w prowadzeniu efektywnych działań reklamowych w sieci. Absolwent Akademii Górniczo-Hutniczej i Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. Certyfikowany specjalista Google AdWords oraz Google Analytics. Prowadzi szkolenia dla przedsiębiorców z tematów związanych ze skutecznymi kampaniami reklamowymi w Internecie – przeszkolił już kilkaset osób. Należy do Google Developers Group Kraków. Prywatnie pasjonat eksploracji i wizualizacji danych oraz dalekich podróży. Specjalizuje się w szkoleniach z Google Analytics oraz Google AdWords w wyszukiwarce.

Facebook Twitter LinkedIn Google+