Data mining

Назначение CRM
Целью создания CRM систем является не только сбор данных о клиентах и выполнение регламентных процедур. Цель – оптимизация работы с клиентами:
Выявление целевой аудитории
Определение особенностей потребления
Анализ структуры продаж
Прогнозирование спроса
Оценка эффективности маркетинговых действий
и многое другое

Состояние проблемы
Сбор данных без последующего глубокого анализа не позволяет выжать максимум из имеющейся информации, которая лежит «мертвым грузом».
В результате возникает парадоксальная ситуация – данных много, а пользы от них мало. Только применение полноценной аналитики позволит трансформировать данные в знания.

Простые методы анализа
Обычно анализ данных начинается с использования механизмов визуализации:
Аналитическая отчетность
Нерегламентированные запросы
Графики, диаграммы
OLAP
Это простые и удобные инструменты, но они позволяют изучить только поверхностные и очевидные зависимости.

Глубокий анализ данных
Реальный бизнес характеризуется сложными зависимостями, большими объемами данных, быстрыми изменениями. Современные инструменты анализа позволяют выявлять в огромных объемах данных нетривиальные закономерности.
Фактически это единственный способ извлечь пользу из накопленной информации и превратить знания в конкурентные преимущества.

Data Mining
Data Mining – это процесс обнаружения в базах данных нетривиальных и практически полезных закономерностей. Data Mining сводится к решению 5 классов задач:
Классификация
Регрессия
Кластеризация
Ассоциация
Последовательность

Классификация
Классификация – нахождение функциональной зависимости между входными атрибутами и дискретным выходным атрибутом. Классификация позволяет отнести объект к одному из известных классов:
Оценка перспективности клиентов
Анализ рисков: давать или нет товарный кредит
Оценка скидок: какой категории клиентов предоставлять скидки
Прогнозирование успеха сделки
Оценка эффективности рекламной компании

Регрессия
Регрессия – нахождение функциональной зависимости между входными атрибутами и непрерывным выходным атрибутом. Позволяет оценивать вероятность возникновения события или его численное значение:
Прогнозирование спроса
Оценка ценовой эластичности
Оценка вероятности повторных продаж
Расчет загруженности склада, магазина, кассы
Анализ влияния различных факторов на спрос

Кластеризация
Кластеризация – разбиение объектов на кластеры, т.е. группы схожих элементов. Этот метод позволяет анализировать одни объекты по аналогии с поведением других:
Кластеризация товаров, выявление товаров со схожей структурой спроса
Разбиение клиентов на близкие по структуре и особенностям поведения группы
Анализ спроса в зависимости от комбинации входных показателей
Обнаружение аномальных отклонений

Ассоциация
Ассоциация – это анализ транзакций, т.е. событий, происходящих вместе. Обнаружение зависимости, что из события А c определенной вероятностью следует событие Б:
Предсказание поведения клиента и предложение товара, который, скорее всего, его заинтересует
Размещение товаров на полках, в каталогах
Кросс-продажи – стимулирование продаж одних товаров за счет продажи других
Оптимизация складских запасов

Последовательность
Последовательность – анализ событий, связанных между собой по времени. Обнаружение зависимости, что после события А спустя определенное время произойдет событие Б:
Анализ потребности клиентов в расходных материалах, сопутствующих товарах, ремонте
Повторные продажи, оценка наиболее вероятного времени потребности в модернизации
Предсказание наиболее вероятного поведения потребителя

Бизнес-задачи
Решение большинства задач, связанных со взаимоотношением с клиентами, сводится к применению методов Data Mining:
Стимулирование продаж
Прогнозирование спроса
Анализ предпочтений
Оценка эффективности действий
Direct Mail
Оценка эффективности менеджеров

Результат
Описанные методы позволяют значительно повысить эффективность работы с клиентами и решать те задачи, ради которых внедряются CRM системы:
Предугадывать потребности
Предлагать те продукты, которые заинтересуют
Закупать столько товаров, сколько необходимо
Использовать наиболее удачные каналы продвижения
Концентрировать внимание на наиболее перспективных категориях клиентов