Software di data mining utilizza l'elaborazione del computer per analizzare grandi database di informazioni. Un sistema di computer poi estrae una gamma specifica di dati per un business al fine di aiutarlo a prevedere le future tendenze di consumo . Leggendo i modelli nei dati , le aziende possono meglio anticipare la domanda di prodotti e servizi. Le imprese possono inoltre utilizzare queste informazioni per identificare i dati demografici dei clienti più redditizi. Storia

raccolta dei dati utilizzando la tecnologia informatica è esistito dal 1960. Le grandi società di raccolta dei dati utilizzati per il calcolo dei profitti e dei ricavi . Lo sviluppo di banche dati informatiche più sofisticate nel 1980 ha permesso di vendita per essere suddivisi in regioni e mesi. Elaborazione analitica in linea ha permesso di vendita per essere suddivisi in città . L'attuale evoluzione dei dati di calcolo dei risultati da algoritmi informatici avanzati caratterizzati software predittivo in grado di calcolare le vendite future .
Process

maggior parte delle aziende a mantenere gli elenchi informatizzati (database ) di informazioni sui clienti . Se una compagnia telefonica vuole scoprire la sua demografico più redditizia , sarà estrarre i dati utilizzando una serie di computer per scoprire che questi clienti hanno in comune . Un algoritmo di computer specializzato ( formula ) ordinerà attraverso enormi quantità di informazioni dei clienti al fine di trovare il mercato più redditizio. Se i clienti più redditizi per una compagnia telefonica sono a New York, con un range di età di 35 a 40 , la compagnia telefonica può eseguire gli annunci che fanno appello direttamente a questo mercato.
Vantaggi
con negozi al dettaglio

utilizzano il data mining per identificare i prodotti che non stanno vendendo bene , permettendo loro di fare spazio per altri prodotti che i clienti vogliono . Di prevedere quante unità di un prodotto sarà venduto al giorno , negozi al dettaglio possono rifornirsi meno scorte . Identificando i clienti abituali , le aziende possono upselling di prodotti o offrire prodotti simili che si rivolge a clienti .
Tipi

aziende concentrarsi su particolari aree di data mining quando migliorando il loro approccio . Segmentazione del mercato consente alle aziende di determinare il loro target di riferimento . Customer churn identifica quale i clienti sono suscettibili di andare oltre ad un concorrente. L'analisi delle tendenze aiuta le aziende a determinare il futuro potenziale di vendita . Direct marketing fornisce informazioni su ciò che i clienti hanno un alto tasso di risposta al direct mailing . Le imprese utilizzano i dati di rilevamento delle frodi per determinare quali tipi di transazioni hanno la più alta probabilità di essere fraudolenti .
Privacy

mining presenta un problema di privacy , perché la rapida diffusione del personal informazioni su Internet e l' uso di carte di credito . Le informazioni personali possono essere venduti da un'azienda a terzi per scopi di marketing . Poiché i sistemi informatici diventano più avanzati , essi saranno in grado di tracciare correlazioni tra estremamente grandi database di informazioni , permettendo alle aziende di mettere insieme un profilo molto più dettagliato di consumatori .

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