데이터 마이닝이 2022년 경쟁에서 승리하는 데 도움이 되는 방법

Amazon, eBay 등과 같은 최고의 전자 상거래 소매업체는 정보에 입각한 선택을 하기 위해 정보를 활용하고 있으며 데이터 마이닝이 중요합니다. 데이터 마이닝을 통해 기업은 소비자 행동, 제품 경제 및 수요의 역학에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 문서에서는 데이터 마이닝에 대해 설명하고 유용한 포괄적인 방법 가이드를 제공합니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 분석을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 패턴과 연결을 발견하기 위해 거대한 데이터 세트를 정렬하는 작업입니다. 데이터 마이닝 도구 및 기술은 기업이 이벤트의 미래 방향을 예측하고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

데이터 마이닝은 일반적으로 데이터 분석의 중요한 요소이며 데이터 세트 내에서 가치 있는 정보를 발견하기 위해 고급 분석 기술을 사용하는 데이터 과학 분야의 주요 분야 중 하나입니다. 좀 더 구체적으로 말하면 정보를 수집하고 처리하고 분석하는 데이터 사이언스 방식인 데이터베이스(KDD) 내에서 지식을 발견하는 과정을 이해하는 요소이다. 데이터 마이닝과 KDD는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 종종 별개의 개체로 간주됩니다.

전자 상거래에서 데이터 마이닝의 이점

전자 상거래에 데이터 마이닝을 적용하는 것은 비즈니스 향상을 위해 데이터 마이닝을 활용할 수 있는 전자 상거래 영역의 가능한 영역으로 설명할 수 있습니다. 우리는 모두 온라인 쇼핑을 할 때 일반적으로 기업이 데이터베이스에 보관할 수 있는 특정 데이터를 남깁니다. 이러한 데이터는 구조화되거나 구조화되지 않으며 비즈니스 경쟁에서 우위를 제공하기 위해 마이닝될 수 있습니다. 다음은 전자 상거래 분야에서 기업의 이익을 위해 데이터 마이닝을 사용할 수 있는 영역입니다.

1) 고객 프로파일링

이는 전자상거래에서 고객 중심 전략이라고도 합니다. 이를 통해 기업은 고객 데이터 분석을 통해 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 상업 운영 및 운영을 계획하고 온라인 쇼핑에서 수익을 창출하기 위해 제공하는 신제품 및 서비스를 연구할 수 있습니다. 그들이 방문하는 정보에서 구매 가능성이 높은 사람들을 분류하면 회사가 판매 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 사용자의 웹 브라우징 습관 정보를 사용하여 구매 여부를 결정할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 인프라를 만들고 향상할 수 있습니다.

2. 제품 생산

데이터 마이닝은 특정 시장 부문을 위해 맞춤형으로 설계된 제품을 만드는 데 유용합니다. 고객이 원하는 기능이 무엇인지 결정하는 것은 가능합니다… 진정으로 창의적인 제품은 고객이 원하는 것을 제공하는 데서 오는 것은 아닙니다.

가장 혁신적인 제품은 고객의 정보를 보고 고객이 채우고 싶은 구멍을 식별하여 개발됩니다. 그런 다음 제품을 만들 때 이러한 요소가 최종 제품에 포함됩니다.

3. 서비스 개인화

개인화는 개인의 요구 사항과 행동에 따라 콘텐츠와 서비스를 제공하려고 시도합니다. 데이터 마이닝 및 개인화에 대한 연구는 주로 추천 시스템 및 협업 필터링과 같은 기타 관련 주제에 중점을 두었습니다. 추천 시스템은 데이터 마이닝 세계에서 광범위하게 연구되고 있습니다.

이러한 시스템은 소셜 데이터 마이닝, 콘텐츠 기반 마이닝 및 협업 필터링의 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 이러한 시스템은 암시적 또는 명시적 사용자 피드백을 통해 문화적으로 영향을 받고 연마되며 일반적으로 사용자 프로필로 표시됩니다. 개인이 일상 생활에서 생성한 데이터의 출처를 살펴보는 소셜 데이터의 사용은 비즈니스에 중요한 데이터의 귀중한 출처가 될 수 있습니다. 그러나 개인화는 협업 필터링을 통해 달성할 수 있습니다. 이 방법에서는 특정 관심사를 가진 사용자에게 사용자를 할당하고 이러한 사용자의 선호도를 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

4. 바구니 분석

모든 장바구니도 이야기입니다. MBA(장바구니 분석)는 소매업체가 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하도록 지원하는 표준 분석, 소매 및 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 장바구니 분석에서 가장 많은 결과를 얻는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이것들은:

제품 유사성을 식별하고 제품 간의 덜 분명한 유사성을 추적하고 이를 활용하는 것이 소매 업계에서 가장 큰 문제입니다. 바비인형을 구매하는 월마트 고객들은 3개의 초콜릿 바에 관심을 갖고 있다. 보다 효율적인 마케팅 전략을 계획하기 위해 장바구니에 대한 고급 분석을 사용하여 이와 같이 설명할 수 없는 연결 관계를 발견할 수 있습니다.

상향 판매 및 교차 판매 캠페인. 함께 구매한 상품을 보여주며, 프린터를 구매하는 고객은 프리미엄 카트리지나 종이를 구매하도록 유도합니다.

제품 콤보 및 플래노그램을 사용하여 제품 간의 친화성을 사용하여 재고 관리를 강화하고, 콤보 거래를 형성하고, 함께 판매되는 제품에 중점을 둔 사용자 친화적인 플래노그램을 생성할 수 있습니다.

쇼핑객 프로필; 데이터 마이닝의 도움으로 시장 바구니를 분석하여 고객이 누구인지 이해하고 고객의 더 나은 경험을 개선할 수 있는 방식으로 연령, 소득 수준 구매 습관, 선호도, 구매 선호도에 대한 통찰력을 얻습니다.

5. 판매 예측

판매 예측에는 소비자가 항목을 구매하는 데 소비하는 시간을 고려하고 그 과정에서 구매자가 다시 구매할지 여부를 결정하는 것이 포함됩니다. 이 분석은 계획된 노후화에 대한 최상의 전략을 수립하거나 제공할 다른 제품을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 판매 예측과 관련하여 현금 흐름은 낙관적, 비관적, 현실적의 세 단계로 예측할 수 있습니다. 이렇게 하면 판매가 계획대로 이루어지지 않는 최악의 시나리오를 처리하는 데 사용할 수 있는 적절한 자본 금액을 알 수 있습니다.

6. 상품 기획

상품 계획은 오프라인 및 온라인 소매점 모두에 유용합니다. 온라인 시장의 경우 상품을 계획하면 재고 및 창고에 대한 최상의 옵션을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이에 반해 오프라인 사업에서는 매장을 만들어 매출을 늘리고자 하는 기업이 매장 디자인을 보고 필요한 물품의 수를 결정할 수 있다.

제품 계획을 위한 올바른 방법은 고려해야 할 사항에 대한 답을 확실히 줄 것입니다.

가격 책정: 마이닝 데이터베이스의 측면은 고객의 민감도를 보여주는 과정을 통해 서비스 또는 제품의 최상의 가격을 결정하는 데 도움이 됩니다.

고객에게 인기 있는 제품을 선택할 때 데이터 마이닝은 고객이 찾고 있는 제품에 대한 지식과 경쟁 제품에 대한 정보를 얻을 수 있는 가능성을 통해 온라인 판매 회사를 지원합니다.

소매 데이터베이스를 탐색할 때 주식의 균형; 이것은 일년 내내 그리고 구매 시즌 동안 필요한 재고의 적절하고 구체적인 양, 즉 너무 많지도 적지도 않은 양을 결정하는 데 도움이 됩니다.

7. 시장 세분화

고객 세분화는 데이터 마이닝이 제공할 수 있는 가장 효과적인 용도 중 하나입니다. 수집된 방대한 정보를 바탕으로 고객의 소득, 성별, 연령, 직업 등 다양한 중요 세그먼트로 분류됩니다. 기업이 이메일 또는 기타 SEO 방법을 통해 광고 캠페인을 실행할 때 사용할 수 있습니다. 시장 세분화는 또한 회사가 경쟁자를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제공된 정보는 소매업체가 일반 응답자가 항상 현재 회사와 동일한 고객을 가리키는 유일한 사람이 아님을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소매업체 데이터베이스의 데이터베이스를 세분화하면 비즈니스가 원하는 특정 시장에 대한 마케팅 활동을 목표로 할 수 있으므로 전환율을 높일 수 있습니다. 또한 소매 비즈니스가 각 부문의 경쟁을 파악하는 데 도움을 주어 의도한 청중에게 폭넓게 어필할 수 있는 상품을 만들 수 있습니다.

8. 보증

데이터베이스 마이닝을 통해 귀하가 만든 보증을 활용할 사람들의 수를 알 수 있습니다. 이것은 보증에 관해서도 마찬가지입니다.

보증된 보증을 성공시키는 가장 효과적인 방법 중 하나는 이전 약속, 판매 및 이익에 대한 정보를 검토하는 것입니다. 이를 통해 경쟁업체보다 우위를 점하기 위해 100% 환불 보장을 제공할 수 있습니다.

기업은 소셜 미디어 데이터를 어떻게 사용합니까?

기업은 다양한 방식으로 소셜 미디어의 데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 분석 전문 지식을 갖춘 수석 프로젝트 관리자 또는 마케팅 이사는 거대한 비정형 데이터베이스에서 실행 가능한 데이터를 수집할 수 있습니다. 비즈니스 분석가는 소셜 미디어를 관리하고, 데이터에서 정보를 추출하고, 따라야 할 추세를 결정하기 위한 도구를 사용하여 자동화된 보고서에 액세스할 수 있습니다.

광고하는

기업이 특정 잠재고객 세그먼트를 식별하고 처리하는 보다 효과적인 방법을 찾으면서 소셜 미디어를 통해 사용할 수 있는 타겟 광고의 양은 증가하고 있습니다. 마케팅 임원은 또한 데이터 분석 방법을 사용하여 특정 인구 통계 그룹에 가장 적합한 메시지 유형을 식별하거나 특정 플랫폼에서 광고를 시작하기에 이상적인 시간을 결정할 수 있습니다.

인플루언서 마케팅

소셜 미디어의 데이터 마이닝은 소셜 플랫폼에서 상당한 팔로워 수와 높은 참여율을 가진 사용자 또는 영향력 있는 사람을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 인플루언서 마케팅을 사용하여 제품과 서비스에 주의를 기울일 수 있습니다. 영향력 있는 사람은 저명한 비즈니스 임원, 인기 있는 블로거 또는 탐색되지 않은 판매 채널을 통해 클릭과 조회수를 생성할 수 있는 외부 제품 검토자가 될 수 있습니다. 소셜 데이터에 대한 심층 분석은 기업이 서비스를 마케팅할 가장 적절한 인플루언서를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시장 조사

기업은 소셜 미디어 데이터 마이닝을 사용하여 고객 선호도, 선호도 및 편견에 대한 선호도를 더 많이 파악합니다. 예를 들어, 조직은 새로운 고객 그룹의 인구 통계를 연구하거나 특정 로고나 브랜드, 심지어 특정 정치인이나 종교 단체에 대한 대중의 의견을 파악하기를 원할 수 있습니다. 기업은 소셜 미디어 데이터를 사용하여 잠재적인 파트너 또는 경쟁자뿐만 아니라 특정 지리적 영역에 대한 데이터를 수집할 수도 있습니다.

영업 지원

특정 회사의 제품에 관한 정보를 수집하는 것과 함께, 그들은 또한 설득력 있는 판매 프레젠테이션을 제공하기 위해 제안하는 잠재 고객 또는 파트너의 사회적 영향에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 컴퓨터 구성 요소 제조업체는 예를 들어 고객이 해당 브랜드에 대한 인식을 개선하는 데 도움을 주기 위해 PC 제조업체의 제품에 대해 보고되는 불만 사항을 조사할 수 있습니다.

예측 분석

고급 알고리즘과 기계 학습 방법은 기업이 고객 행동의 미래 추세를 예측할 수 있도록 하는 예측 모델의 개발을 지원할 수 있습니다. TechCrunch에 따르면 소셜 미디어 분석은 기존의 여론 조사보다 2016년 대통령 선거를 더 잘 예측할 수 있습니다. 소셜 미디어 분석은 의료 전문가가 질병 발병 경로를 결정하는 데 유용합니다.

최고의 데이터 마이닝 소프트웨어

1. 원숭이학습 | 코드 없는 텍스트 마이닝 도구
2. 래피드마이너 | Python에서 워크플로 또는 데이터 마이닝 끌어서 놓기
3. 오라클 데이터 마이닝 | 예측 데이터 마이닝 모델

결론

전자 상거래 부문에서 활동하는 회사는 많은 데이터 마이닝 기회를 사용할 수 있습니다. 그러나 가장 어려운 부분은 적절한 숙련된 기술자를 확보하고 다양한 분석을 수행할 수 있도록 경영진의 지원을 받는 것입니다. 다른 많은 부문과 달리 전자 상거래 산업에서 사용할 수 있는 정보의 양이 엄청나기 때문에 데이터 마이닝의 잠재력이 엄청납니다.

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