Метод Data mining производит автоматический анализ больших неструктурированных данных
и находит в них закономерности, взаимосвязи и тенденции

Что такое Data mining

Совершенствование технологий записи и хранения данных привело к многократному росту объёмов собираемой информации. Деятельность практически любой современной компании сопровождается подробной записью всех протекающих внутри неё процессов. В результате образуются огромные массивы «сырых» данных (raw data), обладающих высокой ценностью и при этом требующих глубокого и последовательного анализа, неподвластного человеческому уму.

Термин data mining (интеллектуальный анализ данных) получил своё название из двух понятий: поиск полезной информации в большом корпусе данных (data) и добыча горной руды (mining). Подобно просеиванию земли и песка в поисках золота, data mining предполагает «раскопку» и глубинное изучение «сырых» данных с целью выявить в массивах неструктурированной информации неизвестные прежде тенденции, корреляции, взаимосвязи и построить предсказательные модели.

Для чего нужен Data mining

В отличие от традиционных методов интеллектуальной обработки информации, которые подразумевают, что перед их применением мы  уже сформулировали какую-то гипотезу, которую им предстоит доказать или опровергнуть, метод data mining предназначен для обнаружения неочевидных закономерностей. В разнородной неструктурированной информации он автоматически выявляет регулярности и самостоятельно строит гипотезы.

То есть пока традиционные методы отвечают лишь на вопросы вроде «Сколько заказчиков данной услуги не оплатили счета?», метод data mining решает задачи более высокого порядка, например: «Существует ли некая категория клиентов, которая регулярно не оплачивает данную услугу, и каковы её признаки?». Подобного рода информация имеет высокую важность при прогнозировании, стратегическом планировании, анализе рисков.

Чем data mining полезен для бизнеса

null

Преобразование информации в бизнес-решения

Применение технологии data mining позволяет эффективно использовать абсолютно всю информацию, фиксируемую в ходе деятельности компании, и преобразовывать эти данные в точные и объективные бизнес-решения.
null

Инсайты по бизнес-процессам

По результатам анализа вы получаете данные в виде, ясно и наглядно отражающем бизнес-процессы вашей компании, например: скрытые закономерности потребительской активности, результативность работы сотрудников, особенности работы торговых точек.
null

Возможность прогнозирования

В результате применения data mining рождается модель, при помощи которой можно прогнозировать процессы, критичные для планирования бизнеса, например: разработка маркетинговых кампаний по продвижению товаров — для розничной торговли или прогнозирование изменений клиентуры — для банковского сектора.
null

Рост KPI и снижение издержек

После использования методов data mining рост ROI по ряду ключевых процессов может составлять сотни и тысячи процентов, а сокращение издержек — десятки тысяч долларов.

Кейсы использования data mining

Метод data mining может применяться в компаниях практически любой сферы деятельности,
накопивших достаточный объём ретроспективной информации

Банкинг и финансовая сфера

  • Предотвращение случаев мошенничества с кредитными картами через выявление стереотипов поведения мошенников
  • Выявление неблагонадёжных заёмщиков посредством глубинного анализа кредитоспособности клиента
  • Сегментация клиентов для формирования оптимальной маркетинговой политики (клиент-услуга)
  • Построение прогнозирующих моделей поведения клиентов для таргетирования обслуживания
  • Управление ликвидностью банка через прогнозирование остатка на счетах клиентов

Страхование

  • Выработка более результативной маркетинговой стратегии через:
    • кластеризацию (выявление прежде не заданных категорий) клиентов
    • анализ специфики приобретения страховых продуктов (социально-демографический граф, последовательность и время приобретения продуктов)
    • диагностику потребностей клиентов (особенно при формировании пакетных принципов построения страховых услуг)
  • Прогнозирование объёма продаж страховых услуг
  • Предотвращение фактов мошенничества по выплате страховых премий посредством анализа стереотипов в коммуникации заявитель — врач/ЛПУ — юрист

CRM

  • Профилирование клиентов и индивидуализация работы с выделенными сегментами клиентов:
    • оптимизация стратегии продвижения продуктов и услуг через прогнозирование реакции каждой категории клиентов на определённую маркетинговую активность
    • разработка программ лояльности, настроенных на потребности клиентов (например, формирование бонусной политики авиакомпаний)
    • прогнозирование популярности определённых характеристик товаров и понимание того, какие характеристики обычно заказываются вместе и какой категорией клиентов (например, для автомобильных концернов)

Розничная торговля

  • Создание прогнозирующих моделей клиентской базы для формирования оптимальной политики привлечения и увеличения ценности разных категорий клиентов
  • Выделение наиболее прибыльных клиентов и формирование стратегий их удержания
  • Анализ покупательской корзины и выявление связей между приобретаемыми товарами для решения задач по раскладке товара
  • Построение профилей продаваемых категорий товаров, понимание закономерностей для «продуктов-лидеров» и «продуктов-аутсайдеров» для грамотного позиционирования и продвижения ассортиментной матрицы торговой точки

Свяжитесь с нами

Если вас интересуют сервисы Kuznech, основанные на методах data-mining,
или же разработка решения по проекту, отличному от имеющихся, пожалуйста, напишите нам.




Другие технологии Kuznech

  • Data mining

    Data mining

    Подобно просеиванию песка через сито в поисках золота, мы анализируем огромные массивы неструктурированных данных (raw data) в поисках закономерностей и взаимосвязей, полезных и актуальных для вашего бизнеса. Для нас сырые данные — это просто данные. И мы умеем их готовить.

    Читать далее
  • Нейронные сети

    Машинное зрение и нейронные сети

    Нейронные сети, подвид глубинного обучения, сейчас лежат в основе услуг многих компаний, начиная с Google и заканчивая Instagram. В Kuznech мы используем нейронные сети для распознавания образов: от одежды до мебели, от логотипов до SKU на полке.

    Читать далее
  • Разработка по требованию

    Разработка по требованию

    Предложить уже созданное решение на индивидуальный запрос? Нет. Мы детально изучаем ваш бизнес, чтобы найти решение, соответствующее исключительно вашей задаче. Визуальный поиск, нейронные сети, глубинное обучение, компьютерное зрение, обнаружение знаний в базах данных (KDD) — мы можем это и многое другое.

    Читать далее