|
Практическое использование программного обеспечения SPSS
Анализ информации о клиентах
Лучше знать клиентов
Эффективное привлечение клиентов
Развитие взаимоотношений с клиентами
Сохранение нужных клиентов
Проведение опросов и обследований
Data mining (добыча знаний)
Государственное управление
Финансы
Телекоммуникации
Высшее образование
|
|
Эффективное управление будущим Вашей организации при помощи data mining
Что такое data mining?
Data mining (добыча знаний) – это процесс выявления скрытых фактов и взаимосвязей в больших массивах данных. Data mining разрешает распространенный парадокс: чем больше накапливается данных о клиентах, тем сложнее и дольше эффективно анализировать эти данные и получать значимые выводы. То, что, по идее, должно быть золотоносной жилой, обычно остается неисследованным из-за отсутствия подходящего персонала, недостатка времени и навыков.
Data mining задействует четкое понимание бизнеса и мощные аналитические технологии для быстрого и тщательного изучения больших массивов данных с целью извлечения ценной информации – бизнес аналитики (business intelligence), необходимой для принятия эффективных решений.
Для чего нужен data mining?
Когда у Вас есть надежный проводник, который ведет Вас в будущее Вашего бизнеса, у Вас есть возможность принимать правильные решения сегодня. Data mining дает возможность управлять будущим Вашего бизнеса и изменять его, путем понимания прошлого и настоящего и точного прогнозирования. Например, data mining позволяет понять, характеристики тех потенциальных покупателей, которые станут наиболее прибыльными клиентами, и тех, кто вероятнее всего откликнется на Ваше предложение.
Предсказывая будущее, Вы увеличиваете отдачу от инвестиций (ROI) делая предложения только тем потенциальным клиентам, которые вероятнее всего откликнуться и станут
приносящими прибыль клиентами. Ваши решения основаны на глубокой бизнес-аналитике, а не на инстинктах или чувствах. И эти решения позволяют достигать устойчивых результатов, оставляя позади Ваших конкурентов.
Продукты и услуги SPSS, предназначенные для data mining обеспечивают своевременные, надежные результаты за счет использования методологии CRISP-DM - Стандартного межотраслевого процесса для data mining. Разработанная экспертами в индустрии data mining, методология CRISP-DM представляет собой пошаговое руководство, задачи и цели для каждого этапа процесса data mining.
Какие бизнес-проблемы решает data mining?
Data mining можно использовать для решения любых бизнес-проблем, в которых фигурируют данные, включая:
- Увеличение прибыльности подразделения или целого предприятия
-
Понимание желаний и потребностей
-
Идентификация клиентов, приносящих прибыль, и приобретение новых
-
Сохранение клиентов и повышение лояльности
-
Увеличение отдачи от инвестиций (ROI) и снижение расходов на продвижение товаров и услуг
-
Продажа дополнительных товаров и услуг существующим клиентам
-
Выявление случаев мошенничества, нерационального и нецелевого расходования средств
-
Оценивание кредитных рисков
-
Увеличение отдачи от Веб-сайта
-
Повышение пропускной способности магазина и оптимизация расположения товаров для увеличения продаж
-
Мониторинг эффективности бизнеса
Как data mining помогает другим клиентам SPSS решать бизнес проблемы?
Продукты и услуги для data mining компании SPSS позволили сотням компаний достичь замечательных результатов во многих сферах бизнеса. Вот только несколько примеров того, какое влияние data mining оказывает на успешное ведение бизнеса:
Компания British Telecommunications (BT): при помощи data mining увеличила отклик на прямую рассылку на 100%
HSBC Bank USA: увеличил продажи почти на 50% и снизил основные маркетинговые издержки на 30%.
Sofmap: утроил прибыль от продаж через Интернет, используя data mining, для персонализации своего сайта.
Standard Life: повысила продажи ипотечных кредитов на 50 миллионов долларов, построив точную модель оценки вероятности, позволяющую делать более нацеленные предложения.
Какие продукты SPSS используются для data mining?
Clementine: инструмент для data mining, Clementine позволяет задействовать бизнес-экспертизу на каждом этапе процесса data mining, и, таким образом, создавать мощные прогностические модели, предназначенные для решения конкретных бизнес-задач.
SPSS: позволяет использовать мощные статистические методы для усовершенствования процесса принятия решений
SPSS Classification Trees: позволяет выполнять сегментацию при помощи масштабируемых деревьев решений
Консалтинг SPSS: независимо от размеров Вашей организации, команда консультантов SPSS может помочь Вам в разработке и внедрении решения data mining, которое будет отвечать индивидуальным потребностям Вашей организации.
В течение последних двух лет пользователи называют Clementine наиболее часто используемым инструментом в опросе, проводимом KDnuggets, ведущим Веб-сайтом по тематике data mining и web mining. А SPSS для Windows и SPSS Classification Trees занимали в этих опросах вторые места.
С чего лучше начать?
Во-первых, определите, какие бизнес проблемы Вы хотите решить. Затем, обратитесь в компанию SPSS, чтобы узнать, какие решения SPSS для data mining подходят для Вашей организации и уровня экспертизы пользователей. SPSS предлагает продукты и услуги для data mining, как по отдельности, так и в сочетании друг с другом, что позволяет подобрать именно ту комбинацию, которая в наибольшей степени подходит для решения Ваших задач.
|
