¿Cuáles son las técnicas más modernas de minería de datos / aprendizaje automático en datos CRM?

Papel de la minería de datos en CRM:

Aunque todavía es una tecnología relativamente nueva, las empresas de todos los sectores de la industria, ya sea de salud, manufactura, finanzas, transporte, etc., han invertido en ella para aprovechar los datos históricos. Las técnicas de minería de datos en CRM pueden ayudar a su empresa a encontrar y seleccionar la información relevante que luego se puede utilizar para obtener una visión holística del ciclo de vida del cliente que consta de cuatro etapas: identificación del cliente, atracción del cliente, retención del cliente y desarrollo del cliente. Cuantos más datos haya en la base de datos, mejor se crearán los modelos cuyo uso dará como resultado un mayor valor comercial.

La minería de datos generalmente implica el uso de modelos predictivos, pronósticos y técnicas de modelos descriptivos como sus elementos clave. Usando estas técnicas, una organización puede gestionar la retención de clientes, seleccionar los prospectos y segmentos de clientes correctos, establecer políticas de precios óptimas y medir y clasificar objetivamente qué proveedores se adaptan mejor a sus necesidades.

Aplicaciones de minería de datos en CRM

1. Análisis de la cesta

Determine qué artículos los clientes tienden a comprar juntos. Este conocimiento puede mejorar el almacenamiento, las estrategias de diseño de la tienda y las promociones.

2. Previsión de ventas

Examinar los patrones basados ​​en el tiempo ayuda a las empresas a tomar decisiones de almacenamiento. Además, le ayuda en la gestión de la cadena de suministro, la planificación de sus finanzas y le da un control completo sobre las operaciones internas.

3. Marketing de bases de datos

Los minoristas pueden diseñar perfiles de clientes en función de sus características demográficas, gustos, preferencias, comportamiento de compra, etc. También ayudará al equipo de marketing a diseñar campañas de marketing personalizadas y ofertas de promoción.

Esto dará como resultado una mayor productividad, una asignación óptima de los recursos de la compañía y traerá el ROI deseado.

4. Gestión predictiva del ciclo de vida.

La minería de datos ayuda a una organización a predecir el valor de por vida de cada cliente y a dar servicio a cada segmento de manera adecuada.

5. Segmentación del cliente

Conozca qué clientes están interesados ​​en comprar sus productos y diseñe sus campañas de marketing y promociones teniendo en cuenta sus gustos y preferencias. Esto aumentará la eficiencia y dará como resultado el ROI deseado, ya que no se dirigirá a clientes que muestran poco o ningún interés en su producto.

6. Personalización del producto

Los fabricantes pueden personalizar los productos de acuerdo con las necesidades exactas de los clientes. Para hacer esto, deben poder predecir qué características deben agruparse para satisfacer la demanda del cliente.

7. Detección de fraude

Al analizar transacciones pasadas que luego se determinó que eran fraudulentas, una empresa puede tomar medidas correctivas y evitar que tales eventos ocurran en el futuro. Los bancos y otras instituciones financieras se beneficiarán enormemente de esta característica.

8. Garantías

Los fabricantes deben predecir el número de clientes que presentarán reclamos de garantía y el costo promedio de dichos reclamos. Esto asegurará una gestión eficiente y efectiva de los fondos de la empresa.

Técnicas de minería de datos en CRM

Detección de anomalías

La búsqueda de información que no coincide con el comportamiento esperado o un patrón proyectado se llama detección de anomalías. Las anomalías pueden proporcionar información procesable porque se desvían del promedio en el conjunto de datos.

Aprendizaje de reglas de asociación

Descubra relaciones entre elementos de datos en grandes bases de datos. Con el aprendizaje de reglas de asociación, se pueden descubrir patrones ocultos y la información obtenida se puede utilizar para comprender mejor a los clientes, aprender sus hábitos y predecir sus decisiones.

Agrupamiento

Identifique conjuntos de datos similares y comprenda las similitudes y diferencias dentro de los datos. Los conjuntos de datos que tienen rasgos similares se pueden usar para aumentar la tasa de conversión. Por ejemplo, si el comportamiento de compra de un grupo de clientes es similar al de otro grupo, ambos pueden ser objeto de servicios o productos similares.

Clasificación

Esta técnica se utiliza para recopilar información sobre datos para que los conjuntos de datos se puedan colocar en categorías adecuadas. Un ejemplo es la clasificación del correo electrónico como correo electrónico normal y aceptable o como correo no deseado.

Regresión

El análisis de regresión es una de las técnicas avanzadas de minería de datos en CRM. El objetivo es encontrar la dependencia entre diferentes elementos de datos y trazar qué variables se ven afectadas por otras variables. Esta técnica se utiliza para determinar los niveles de satisfacción del cliente y su impacto en la lealtad del cliente.

Conclusión:

La minería de datos es un método o herramienta que puede ayudar a las empresas en su búsqueda de orientarse más al cliente. La combinación de herramientas de CRM y minería de datos aumentará el conocimiento y la comprensión de los clientes, productos y datos transaccionales, mejorando así la toma de decisiones estratégicas y la actividad de marketing táctico. ¿El resultado? Aumento de los ingresos debido a la capacidad mejorada de responder a cada contacto individual y la reducción de costos debido a la asignación óptima de recursos.

He leído muchos artículos sobre esto y practico una buena cantidad. Lo uso para marketing por correo electrónico

segmentación- k significa agrupamiento en datos de comportamiento. verifique la demografía después de optimizar los clústeres

análisis de la cesta: regla de asociación que aprende a ver qué productos están altamente asociados con cada uno en función de cómo se consumen juntos o por el mismo consumidor

predicción de embudo: prediga qué paso en el embudo de marketing detendrá un consumidor en función de los atributos del consumidor, el comportamiento y los atributos del producto utilizando una clasificación de clase múltiple

Clasificación de la serie de tiempo de desgaste del cliente en datos de comportamiento para predecir cuándo un consumidor dejará de consumir su producto. Probablemente también podrías usar el análisis de supervivencia

Elasticidad de la regresión del uso de la demanda para predecir el cambio porcentual de la demanda en función del cambio porcentual de una característica del producto

optimización del producto: use pruebas multivariadas para encontrar la mejor combinación de características del producto para obtener la mayor demanda

marketing mix: utilice modelos arima para predecir la demanda en función del precio, producto, promoción y ubicación

sistema de recomendación: recomiende productos al cliente en función de acciones y atributos anteriores