Möglichkeiten, wie Data Mining Ihnen helfen kann, die Konkurrenz im Jahr 2022 zu schlagen

Top-E-Commerce-Einzelhändler wie Amazon, eBay und andere nutzen Informationen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, und Data Mining ist von entscheidender Bedeutung. Data Mining ermöglicht es Unternehmen, Einblicke in das Verbraucherverhalten, die Produktökonomie und die Dynamik der Nachfrage zu gewinnen. Dieser Artikel erklärt Data Mining und bietet eine hilfreiche, umfassende Anleitung.

Was ist Data-Mining?

Es ist das Sortieren riesiger Datensätze, um Muster und Verbindungen zu entdecken, die bei der Lösung von Geschäftsproblemen durch Datenanalyse helfen könnten. Data-Mining-Tools und -Techniken helfen Unternehmen, die zukünftige Richtung von Ereignissen vorherzusagen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Data Mining ist ein entscheidendes Element der Datenanalyse im Allgemeinen und eine der Hauptdisziplinen auf dem Gebiet der Datenwissenschaft, die fortschrittliche Analysetechniken einsetzt, um wertvolle Informationen in den Datensätzen zu entdecken. Genauer gesagt ist es ein Element zum Verständnis des Prozesses der Wissensentdeckung in Datenbanken (KDD), einer datenwissenschaftlichen Methode zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Informationen. Es ist wichtig zu beachten, dass Data Mining und KDD oft synonym verwendet werden; Sie werden jedoch oft als eigenständige Einheiten angesehen.

Vorteile von Data Mining im E-Commerce

Die Anwendung von Data Mining auf E-Commerce kann als ein möglicher Bereich im Bereich des E-Commerce beschrieben werden, in dem Data Mining für geschäftliche Verbesserungen genutzt werden könnte. Wir alle wissen, dass Käufer beim Online-Shopping in der Regel bestimmte Daten hinterlassen, die Unternehmen in ihren Datenbanken speichern können. Diese Daten sind entweder strukturiert oder unstrukturiert, die ausgewertet werden könnten, um dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Im Folgenden sind die Bereiche aufgeführt, in denen Data Mining im Bereich E-Commerce zum Vorteil von Unternehmen eingesetzt werden könnte:

1) Kundenprofilerstellung

Dies wird im E-Commerce auch als kundenzentrierte Strategie bezeichnet. Dadurch können Unternehmen Business Intelligence über die Analyse von Kundendaten für die Planung ihrer Geschäftstätigkeit und ihres Betriebs nutzen sowie neue Produkte und Dienstleistungen recherchieren, die sie anbieten, um beim Online-Shopping Gewinne zu erzielen. Das Aussortieren der Personen mit hohem Kaufpotenzial aus den von ihnen besuchten Informationen kann Unternehmen dabei helfen, ihre Vertriebskosten zu senken. Unternehmen können die Informationen aus den Surfgewohnheiten ihrer Benutzer verwenden, um festzustellen, ob sie kaufen oder einfach nur surfen, oder etwas kaufen, mit dem sie vertraut sind, oder einen neuen Artikel. Damit können Unternehmen ihre Infrastruktur aufbauen und erweitern.

2. Produktherstellung

Data Mining eignet sich hervorragend, um kundenspezifische Produkte für bestimmte Marktsegmente zu erstellen. Es ist möglich zu bestimmen, welche Funktionen Kunden wünschen könnten … obwohl wirklich kreative Produkte nicht dadurch entstehen, dass sie den Kunden das bieten, was sie möchten.

Die innovativsten Produkte werden entwickelt, indem Sie sich die Informationen Ihrer Kunden ansehen und die Lücken identifizieren, die die Kunden füllen möchten. Bei der Erstellung des Produkts werden diese Elemente dann in das Endprodukt aufgenommen.

3. Personalisierung des Dienstes

Personalisierung versucht, Personen Inhalte und Dienste basierend auf ihren Anforderungen und Verhaltensweisen anzubieten. Die Forschung zu Data Mining und Personalisierung hat sich hauptsächlich auf Empfehlungssysteme und andere verwandte Themen wie kollaboratives Filtern konzentriert. Empfehlungssysteme werden in der Welt des Data Mining intensiv untersucht.

Diese Systeme können in drei Typen eingeteilt werden: Social Data Mining, inhaltsbasiertes Mining und kollaboratives Filtern. Diese Systeme sind kulturell beeinflusst und durch entweder implizites oder explizites Benutzerfeedback verfeinert und werden typischerweise als Benutzerprofil angezeigt. Die Verwendung sozialer Daten, wenn man sich die Quelle der Daten ansieht, die von Einzelpersonen während ihrer täglichen Routine erstellt werden, könnte eine wertvolle Quelle für wichtige Daten für Unternehmen sein. Die Personalisierung kann jedoch durch kollaboratives Filtern erreicht werden. Bei diesem Verfahren werden Benutzer Benutzern mit bestimmten Interessen zugeordnet, wobei auch die Vorlieben dieser Benutzer zur Verfügung gestellt werden können.

4. Korbanalyse

Jeder Warenkorb ist auch eine Geschichte. Market Basket Analysis (MBA) ist ein Standardanalyse-, Einzelhandels- und Business-Intelligence-Tool, das Einzelhändler dabei unterstützt, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen. Es gibt viele Methoden, um die besten Ergebnisse aus der Warenkorbanalyse zu erzielen. Diese sind:

Produktaffinitäten zu identifizieren, weniger offensichtliche Affinitäten zwischen Produkten zu verfolgen und diese nutzbar zu machen, ist das größte Problem in der Einzelhandelsbranche. Walmart-Kunden, die Barbie-Puppen kaufen, interessieren sich für die drei Schokoriegel. Eine unerklärliche Verbindung wie diese könnte mithilfe einer erweiterten Analyse von Warenkörben entdeckt werden, um effizientere Marketingstrategien zu planen.

Up-Selling- und Cross-Selling-Kampagnen. Diese zeigen die zusammen gekauften Artikel, und Kunden, die den Drucker kaufen, werden dazu verleitet, Premium-Patronen oder Papier zu kaufen.

Produktkombinationen und Planogramme können verwendet werden, um die Bestandsverwaltung zu verbessern, indem die Affinitäten zwischen Produkten genutzt werden, Kombinationsgeschäfte gebildet und benutzerfreundliche Planogramme erstellt werden, die sich auf die zusammen verkauften Produkte konzentrieren.

Käuferprofil; Analysieren Sie den Warenkorb mit Hilfe von Data Mining, um zu verstehen, wer Ihre Kunden sind, und gewinnen Sie Einblick in deren Alter, Einkommensniveau, Kaufgewohnheiten, Vorlieben und Abneigungen sowie Vorlieben für Einkäufe, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

5. Verkaufsprognose

Bei der Prognose von Verkäufen wird berücksichtigt, wie viel Zeit ein Verbraucher mit dem Kauf eines Artikels verbringt, und dabei versucht festzustellen, ob der Käufer erneut kaufen wird. Diese Analyse könnte verwendet werden, um die beste Strategie für geplante Obsoleszenz festzulegen oder andere anzubietende Produkte zu identifizieren. In Bezug auf Verkaufsprognosen kann der Cashflow in drei Phasen prognostiziert werden, die optimistisch, pessimistisch und realistisch umfassen. Dies wird Ihnen helfen, die angemessene Menge an verfügbarem Kapital zu ermitteln, um das Worst-Case-Szenario zu bewältigen, wenn die Verkäufe nicht nach Plan verlaufen.

6. Warenplanung

Die Warenplanung ist sowohl für Offline- als auch für Online-Einzelhandelsgeschäfte von Vorteil. Wenn es um den Online-Markt geht, kann die Warenplanung helfen, die besten Optionen für die Lagerung und das Lager zu bestimmen. Im Offline-Geschäft hingegen können Firmen, die ihren Umsatz durch die Einrichtung von Filialen steigern wollen, anhand einer Vorstellung von der Gestaltung des Ladens die Anzahl der benötigten Waren bestimmen.

Die richtige Methode zur Produktplanung gibt Ihnen sicherlich Antworten darauf, was zu beachten ist:

Preisgestaltung: Der Aspekt des Schürfens von Datenbanken hilft bei der Ermittlung der besten Preise für Dienstleistungen oder Produkte, indem die Sensibilität des Kunden aufgezeigt wird.

Bei der Auswahl von Produkten, die bei Kunden beliebt sind, unterstützt Data Mining Unternehmen, die online verkaufen, mit dem Wissen über die Produkte, nach denen Kunden suchen, und der Möglichkeit, Informationen über Produkte von Wettbewerbern zu erhalten.

Bestandsbilanz beim Durchsuchen der Einzelhandelsdatenbank; Dies hilft, das ganze Jahr über und während der Einkaufssaison die richtige und spezifische Menge an Lagerbeständen zu bestimmen, dh nicht zu viel, aber nicht zu wenig.

7. Marktsegmentierung

Die Kundensegmentierung gehört zu den effektivsten Anwendungen, die Data Mining bieten kann. Basierend auf der Vielzahl der gesammelten Informationen werden diese in verschiedene wichtige Segmente wie Einkommen, Geschlecht, Alter und Beruf der Kunden unterteilt. Es kann verwendet werden, wenn Unternehmen Werbekampagnen per E-Mail oder andere SEO-Methoden durchführen. Die Marktsegmentierung kann einem Unternehmen auch dabei helfen, seine Konkurrenten zu identifizieren. Die bereitgestellten Informationen können Einzelhändlern dabei helfen, zu erkennen, dass die regulären Befragten nicht immer die einzigen sind, die auf dieselben Kunden hinweisen wie das aktuelle Unternehmen.

Das Segmentieren von Datenbanken einer Einzelhändlerdatenbank kann die Konversionsrate verbessern, da das Unternehmen seine Marketingbemühungen auf einen bestimmten und gewünschten Markt ausrichten kann. Es hilft dem Einzelhandelsgeschäft auch dabei, die Konkurrenz in jedem Segment zu kennen, was die Kreation von Waren ermöglicht, die das beabsichtigte Publikum auf breiter Basis ansprechen.

8. Garantien

Database Mining kann Ihnen die Anzahl der Personen mitteilen, die die von Ihnen erstellte Garantie in Anspruch nehmen werden. Dasselbe gilt für Garantien.

Eine der effektivsten Möglichkeiten, um einen garantierten Garantieerfolg zu erzielen, besteht darin, die Informationen zu früheren Versprechungen, Verkäufen und Gewinnen zu prüfen. Dies kann dazu führen, dass Sie eine 100-prozentige Geld-zurück-Garantie geben, um sich einen Vorteil gegenüber Mitbewerbern zu verschaffen.

Wie nutzen Unternehmen Social-Media-Daten?

Unternehmen können auf vielfältige Weise von den Daten aus Social Media profitieren. Beispielsweise kann ein leitender Projektmanager oder Marketingleiter mit Fachkenntnissen in der Geschäftsanalyse verwertbare Daten aus riesigen unstrukturierten Datenbanken sammeln. Business-Analysten haben Zugriff auf automatisierte Berichte mit Tools zur Verwaltung sozialer Medien, zum Extrahieren von Informationen aus den Daten und zum Entscheiden, welchen Trends sie folgen möchten.

Werbung

Die Menge an gezielter Werbung, die über soziale Medien verfügbar ist, nimmt zu, da Unternehmen effektivere Methoden finden, um bestimmte Zielgruppensegmente zu identifizieren und anzusprechen. Marketingleiter können auch Methoden zur Datenanalyse einsetzen, um festzustellen, welche Arten von Nachrichten bei bestimmten demografischen Gruppen am besten ankommen, oder den idealen Zeitpunkt für die Einführung von Anzeigen auf einer bestimmten Plattform bestimmen.

Influencer-Marketing

Data Mining in sozialen Medien kann dabei helfen, Benutzer oder Influencer mit erheblichen Follower-Zahlen und hohen Engagement-Raten auf sozialen Plattformen zu identifizieren. Unternehmen können Influencer-Marketing nutzen, um auf ihre Produkte und Dienstleistungen aufmerksam zu machen. Ein Influencer könnte ein prominenter Geschäftsführer, ein beliebter Blogger oder ein externer Produktprüfer sein, der Klicks und Treffer über einen unerforschten Vertriebskanal generieren könnte. Eine eingehende Analyse sozialer Daten kann Unternehmen dabei helfen, den am besten geeigneten Influencer für die Vermarktung ihrer Dienste zu identifizieren.

Marktforschung

Unternehmen nutzen Social Media Data Mining, um mehr über die Vorlieben der Kunden Vorlieben, Vorlieben und Vorurteile zu erfahren. Beispielsweise möchte eine Organisation die Demografie neuer Kundengruppen untersuchen oder die Meinung der Öffentlichkeit zu einem bestimmten Logo oder einer bestimmten Marke ermitteln – oder sogar zu einem bestimmten Politiker oder einer religiösen Gruppe. Unternehmen können auch Social-Media-Daten verwenden, um Daten zu bestimmten geografischen Gebieten sowie zu potenziellen Partnern oder Konkurrenten zu sammeln.

Verkaufsförderung

Neben dem Sammeln von Informationen über die Produkte eines bestimmten Unternehmens könnten sie auch Informationen über die sozialen Auswirkungen potenzieller Kunden oder Partner sammeln, die ein überzeugendes Verkaufsargument anbieten. Hersteller von Computerkomponenten können Beschwerden prüfen, die beispielsweise über die Waren eines PC-Herstellers gemeldet werden, um den Kunden dabei zu unterstützen, die Wahrnehmung seiner Marke zu verbessern.

Vorausschauende Analytik

Fortschrittliche Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens können bei der Entwicklung von Vorhersagemodellen helfen, die es Unternehmen ermöglichen, zukünftige Trends im Kundenverhalten vorherzusagen. Laut TechCrunch könnte die Social-Media-Analyse ein besserer Indikator für die Präsidentschaftswahl 2016 sein als herkömmliche Umfragen. Die Analyse sozialer Medien ist für Mediziner von Vorteil, wenn es darum geht, den Weg von Krankheitsausbrüchen zu bestimmen.

Beste Data-Mining-Software

1. AffeLernen | No-Code-Text-Mining-Tools
2. Rapid Miner | Drag-and-Drop-Workflows oder Data Mining in Python
3. Oracle-Data-Mining | Predictive Data Mining-Modelle

Fazit

Unternehmen, die im E-Commerce-Sektor tätig sind, stehen viele Data-Mining-Möglichkeiten zur Verfügung. Am schwierigsten ist es jedoch, die richtigen Fachkräfte zu finden und die Unterstützung des Managements für die Durchführung verschiedener Analysen zu erhalten. Im Gegensatz zu vielen anderen Branchen ist die Menge an verfügbaren Informationen in der E-Commerce-Branche immens, und daher ist das Potenzial für Data Mining riesig.

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