2022 年に競争に打ち勝つためにデータ マイニングがどのように役立つか

Amazon、eBay などのトップ e コマース小売業者は、情報を活用してより多くの情報に基づいた選択を行っており、データ マイニングは非常に重要です。 データ マイニングにより、企業は消費者の行動、製品の経済性、および需要のダイナミクスに関する洞察を得ることができます。 この記事では、データ マイニングについて説明し、役立つ包括的なハウツー ガイドを提供します。

データマイニングとは？

これは、データ分析を通じてビジネス上の問題を解決するのに役立つ可能性のあるパターンと接続を発見するために、膨大なデータ セットを分類する行為です。 データ マイニング ツールと技術は、企業がイベントの将来の方向性を予測し、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

データマイニングは、一般的にデータ分析の重要な要素であり、データセット内の貴重な情報を発見するために高度な分析技術を採用するデータサイエンス分野の主要な分野の 1 つです。 具体的には、情報を収集・加工・分析するデータサイエンス手法であるデータベース内知識発見（KDD）のプロセスを理解する要素です。 データ マイニングと KDD はしばしば同じ意味で使用されることに注意することが重要です。 ただし、それらはしばしば別個のエンティティと見なされます。

E コマースにおけるデータ マイニングの利点

E コマースへのデータ マイニングの適用は、データ マイニングをビジネスの強化に利用できる E コマースの領域の可能性として説明できます。 オンラインで買い物をするとき、買い物客は通常、企業がデータベースに保持できる特定のデータを残します。 これらのデータは構造化されているか、構造化されていないかのいずれかであり、ビジネスの競争で優位に立つためにマイニングされる可能性があります。 以下は、ビジネスの利益のために電子商取引の分野でデータマイニングを使用できる分野です。

1) 顧客プロファイリング

これは、電子商取引における顧客中心の戦略とも呼ばれます。 これにより、企業は顧客データの分析を通じてビジネスインテリジェンスを使用して、商業活動と運営を計画したり、オンラインショッピングで利益を上げるために提供する新しい製品やサービスを研究したりできます. 訪問した情報から購買力の高い人を選別することで、企業の販売コスト削減に貢献します。 企業は、ユーザーの Web ブラウジング習慣からの情報を使用して、ユーザーが購入しているのか単にブラウジングしているのか、または慣れ親しんでいるものや新しいアイテムを購入しているのかを判断できます。 これにより、企業はインフラストラクチャを作成および強化できます。

2. 製品の生産

データ マイニングは、特定の市場セグメント向けにカスタム設計された製品を作成するのに最適です。 顧客が望む機能を特定することは可能ですが、真に創造的な製品は、顧客が望むものを提供することによってもたらされるわけではありません。

最も革新的な製品は、顧客からの情報を見て、顧客が埋めたい穴を特定することによって開発されます。 次に、製品を作成するときに、これらの要素が最終製品に含まれます。

3. サービスのパーソナライズ

パーソナライゼーションは、個人の要件と行動に基づいて個人のコンテンツとサービスを提供しようとします。 データ マイニングとパーソナライゼーションに関する研究は、主にレコメンデーション システムと、協調フィルタリングなどのその他の関連トピックに焦点を当ててきました。 レコメンダー システムは、データ マイニングの世界で広く研究されています。

これらのシステムは、ソーシャル データ マイニング、コンテンツ ベースのマイニング、協調フィルタリングの 3 つのタイプに分類できます。 これらのシステムは、暗黙的または明示的なユーザー フィードバックを通じて文化的に影響を受け、洗練されており、通常はユーザー プロファイルとして表示されます。 ソーシャル データの使用は、個人が日常業務で作成するデータのソースを見ると、企業にとって重要なデータの貴重なソースになる可能性があります。 ただし、パーソナライゼーションは、協調フィルタリングによって実現できます。 この方法では、ユーザーは特定の興味を持つユーザーに割り当てられ、これらのユーザーの好みも使用して提供することができます。

4.バスケット分析

すべての買い物かごもストーリーです。 マーケット バスケット分析 (MBA) は、標準的な分析、小売、およびビジネス インテリジェンス ツールであり、小売業者がクライアントのニーズをよりよく理解するのに役立ちます。 マーケット バスケット分析から最大限の結果を得る方法は多数あります。 これらは：

製品の類似性を特定し、製品間のあまり明白でない類似性を追跡し、これらを活用することは、小売業界の最大の問題です。 バービー人形を購入するウォルマートの顧客は、3 つのチョコレート バーに興味を持っています。 このような不可解なつながりは、マーケット バスケットの高度な分析を使用して発見し、より効率的なマーケティング戦略を計画することができます。

アップセルおよびクロスセル キャンペーン。 これらは合わせて購入されたアイテムを示しており、プリンターを購入した顧客は、プレミアム カートリッジまたは用紙を購入するように誘導されます。

製品コンボとプラノグラムを使用して、製品間の親和性を使用して在庫管理を強化し、コンボ取引を形成し、一緒に販売される製品に焦点を当てたユーザーフレンドリーなプラノグラムを作成できます。

買い物客のプロフィール; データマイニングの助けを借りてマーケットバスケットを分析し、クライアントが誰であるかを理解し、年齢、収入レベルの購買習慣、好み、嫌いなもの、顧客体験を改善できる方法で購入の好みに関する洞察を得る.

5.売上予測

売上予測には、消費者がアイテムの購入に費やす時間を考慮し、その過程で、購入者が再度購入するかどうかを判断しようとすることが含まれます。 この分析は、計画的な陳腐化の最善の戦略を確立したり、提供する他の製品を特定したりするために利用できます。 売り予測に関しては、キャッシュフローを楽観、悲観、現実の3段階で予測することができます。 これにより、販売が計画どおりに進まない最悪のシナリオに対処するために利用できる資本の適切な量を知ることができます。

6. 商品企画

商品の計画は、オフラインの小売店とオンラインの小売店の両方にとって有益です。 オンライン市場に関して言えば、商品の計画は、在庫と倉庫の最適なオプションを決定するのに役立ちます. 一方、オフラインビジネスでは、店舗を出店して売上を伸ばしたい企業は、店舗のデザインを考えることで、必要な商品の数を決定できます。

製品計画の正しい方法は、何を考慮すべきかについての答えを確実に与えてくれます。

価格設定: マイニング データベースの側面は、顧客の感度を示すプロセスを通じて、サービスまたは製品の最適な価格設定を決定するのに役立ちます。

顧客に人気のある製品を選択する際に、データ マイニングは、顧客が探している製品の知識と、競合他社の製品に関する情報を取得する可能性をオンラインで販売する企業を支援します。

小売データベースを探索するときの在庫の残高。 これは、必要な在庫の適切かつ具体的な量を決定するのに役立ちます。つまり、年間を通して、また購入シーズン中に、多すぎず、少なすぎずです。

7. 市場セグメンテーション

顧客セグメンテーションは、データ マイニングが提供できる最も効果的な用途の 1 つです。 収集された膨大な情報をもとに、お客様の収入、性別、年齢、職業など、さまざまな重要なセグメントに分類されます。 企業が電子メールやその他の SEO 手法を介して広告キャンペーンを実施する場合に使用できます。 市場セグメンテーションは、企業がライバルを特定するのにも役立ちます。 提供された情報は、通常の回答者が必ずしも現在の会社と同じ顧客を指しているとは限らないことを小売業者が特定するのに役立ちます。

小売業者のデータベースのデータベースをセグメント化すると、ビジネスが特定の望ましい市場でのマーケティング活動をターゲットにできるため、変換率を向上させることができます。 また、小売業が各セグメントの競争を把握するのにも役立ち、これにより、対象とする聴衆に広くアピールする商品を作成できます。

8. 保証

データベース マイニングにより、作成した保証を利用する人の数を知ることができます。 これは保証に関しても同じです。

保証付き保証を成功させる最も効果的な方法の 1 つは、以前の約束、売上、利益に関する情報を調べることです。 これにより、100% の返金保証を提供して、競合他社より優位に立つことができます。

企業はソーシャルメディアデータをどのように使用していますか?

企業は、さまざまな方法でソーシャル メディアからのデータから利益を得ることができます。 たとえば、ビジネス分析の専門知識を持つチーフ プロジェクト マネージャーまたはマーケティング ディレクターは、巨大な非構造化データベースから実用的なデータを収集できます。 ビジネス アナリストは、ソーシャル メディアを管理し、データから情報を抽出し、追跡する傾向を決定するためのツールを使用して、自動化されたレポートにアクセスできます。

広告

企業が特定のオーディエンス セグメントを特定して対処するためのより効果的な方法を見つけるにつれて、ソーシャル メディアを介して利用できるターゲティング広告の量は増加しています。 マーケティング担当者は、データを分析する方法を採用して、特定の人口統計グループに最適なメッセージの種類を特定したり、特定のプラットフォームで広告を開始するのに最適な時期を判断したりすることもできます。

インフルエンサー マーケティング

ソーシャル メディアでのデータ マイニングは、ソーシャル プラットフォームでフォロワー数が多く、エンゲージメント率が高いユーザーやインフルエンサーを特定するのに役立ちます。 企業はインフルエンサー マーケティングを使用して、自社の製品やサービスに注目を集めることができます。 インフルエンサーは、著名なビジネス エグゼクティブ、人気ブロガー、または探索されていない販売チャネルを通じてクリックとヒットを生成できる外部の製品レビュアーである可能性があります。 ソーシャル データの詳細な分析は、企業が自社のサービスを売り込むのに最も適切なインフルエンサーを特定するのに役立ちます。

市場調査

企業は、ソーシャル メディアのデータ マイニングを利用して、顧客の好み、嗜好、偏見について詳しく知ることができます。 たとえば、組織は、新しい顧客グループの人口統計を調査したり、特定のロゴやブランド、さらには特定の政治家や宗教団体について一般の人々の意見を判断したりする場合があります。 企業は、ソーシャル メディア データを使用して、特定の地域や潜在的なパートナーや競合他社に関するデータを収集することもできます。

セールスイネーブルメント

特定の企業の製品に関する情報を収集するだけでなく、説得力のある売り込みを行うために提供する潜在的な顧客またはパートナーの社会的影響に関する情報を収集することもできます。 コンピューター コンポーネント メーカーは、たとえば、PC メーカーの商品に関して報告されている苦情を調べて、顧客がそのブランドの認識を改善するのを支援することができます。

予測分析

高度なアルゴリズムと機械学習手法は、企業が顧客行動の将来の傾向を予測できるようにする予測モデルの開発に役立ちます。 TechCrunch によると、ソーシャル メディア分析は、従来の世論調査よりも 2016 年の大統領選挙の予測に適している可能性があります。 ソーシャル メディア分析は、医療専門家が病気の発生経路を特定する際に役立ちます。

最高のデータマイニングソフトウェア

1. モンキーラーン | ノーコード テキスト マイニング ツール
2. ラピッドマイナー | Python でのワークフローまたはデータ マイニングのドラッグ アンド ドロップ
3. オラクルのデータマイニング | 予測データ マイニング モデル

結論

多くのデータ マイニングの機会は、e コマース セクターで事業を行う企業が利用できます。 しかし、最も困難な部分は、適切な熟練した技術者を獲得し、経営陣のサポートを得てさまざまな分析を行うことです。 他の多くのセクターとは対照的に、e コマース業界で利用できる情報量は膨大であり、データ マイニングの可能性が非常に大きいのはそのためです。

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