5 ứng dụng data mining thường gặp trong doanh nghiệp

Chúng ta càng tạo ra nhiều dữ liệu thì việc tìm kiếm giá trị từ ứng dụng data mining ngày một trở nên khó khăn. Hãy thử nghĩ về việc đứng giữa một khu rừng có chứa hàng triệu cây, bạn sẽ bắt đầu phân tích khu rừng đó ở đâu? 

Khai thác dữ liệu cung cấp một giải pháp hữu hiệu cho vấn đề này, giúp định hình cách các doanh nghiệp đưa ra quyết định, làm giảm chi phí và tăng doanh thu. Các ứng dụng data mining dưới đây sẽ giúp bạn lý giải điều đó. 

Basket Analysis

Trong ứng dụng cơ bản nhất, các nhà bán lẻ sử dụng basket analysis để phân tích những gì người tiêu dùng mua (hoặc đặt vào “giỏ hàng” của họ). Đây là một hình thức của association technique, cung cấp cho các nhà bán lẻ hiểu biết về thói quen mua hàng của khách hàng và cho phép họ đề xuất các sản phẩm khác tương tự. Một ứng dụng ít quen thuộc hơn là một ứng dụng data mining được sử dụng bởi cơ quan thực thi pháp luật, trong đó một lượng lớn dữ liệu tiêu dùng ẩn danh được phân tích tìm kiếm sự kết hợp của các sản phẩm mà người ta sẽ sử dụng trong chế tạo bom hoặc sản xuất methamphetamine.

Ứng dụng Market Basket Analysis

Sales Forecasting

Dự báo bán hàng là một hình thức phân tích dự đoán mà các doanh nghiệp đang phân bổ nhiều ngân sách của họ. Khai thác dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp dự kiến ​​bán hàng và đặt mục tiêu bằng cách kiểm tra dữ liệu lịch sử như hồ sơ bán hàng, chỉ số tài chính (ví dụ: Chỉ số giá tiêu dùng, S & P 500, dấu hiệu lạm phát), thói quen chi tiêu của người tiêu dùng, tình hình bán hàng trong một thời gian cụ thể trong năm và xu hướng có thể tác động đến các giả định tiêu chuẩn về doanh nghiệp. Theo một cuộc khảo sát gần đây, 52 phần trăm các doanh nghiệp toàn cầu xem xét dữ liệu để dự đoán hình thức phân tích quan trọng nhất của họ.

>> Tham khảo học business analyst – khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp với BA từ BRG Group và VNPT

Database Marketing

Các doanh nghiệp xây dựng cơ sở dữ liệu lớn về dữ liệu tiêu dùng mà họ sử dụng để định hình và tập trung vào các nỗ lực marketing của họ. Các doanh nghiệp này cần tìm cách quản lý và khai thác dữ liệu để phát triển marketing theo hướng cá nhân hóa và có mục tiêu rõ ràng. 

Ứng dụng data mining giúp doanh nghiệp hiểu các hành vi của người tiêu dùng, theo dõi thông tin liên hệ và định lượng khách hàng tiềm năng để thu hút nhiều khách hàng hơn vào cơ sở dữ liệu marketing của họ.

Ứng dụng Database Marketing

Inventory Planning

Ứng dụng data mining có thể cung cấp cho doanh nghiệp thông tin mới nhất về hàng tồn kho sản phẩm, lịch giao hàng và yêu cầu sản xuất. Khai thác dữ liệu cũng có thể giúp loại bỏ một trường hợp không chắc chắn đi kèm với các vấn đề về cung và cầu đơn giản trong chuỗi cung ứng. Tốc độ khai thác dữ liệu có thể nhận ra các mẫu và đưa ra các dự báo giúp các công ty quản lý tốt hơn sản phẩm của họ và hoạt động hiệu quả hơn.

Customer Loyalty

Các doanh nghiệp – đặc biệt là các nhà bán lẻ – tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ thông qua các chương trình khách hàng thân thiết. Khai thác dữ liệu cho phép các doanh nghiệp này xây dựng và tăng cường xây dựng mối quan hệ khách hàng thông qua dữ liệu đó. 

>> Khai phá mọi dữ liệu là bước quan trọng nhất khi làm data analytics, nếu bạn đang yếu kĩ năng data mining, hãy đăng ký để lại thông tin, Cole sẽ tư vấn khóa học da phù hợp cho bạn

Ví dụ: bằng cách phân cụm khách hàng theo tổng số giỏ, tần suất mua sắm và có khả năng chi tiêu mua sắm mỗi tuần, các nhà bán lẻ có thể cung cấp cho khách hàng các mã giảm giá để kích thích người mua đạt mức chi tiêu (ví dụ: chi 50 đô la được giảm 5 đô la; chi 75 đô la, nhận được 10 đô la tắt). Điều này không chỉ cung cấp cho khách hàng một động lực để mua sắm, mà còn giúp thu được nhiều lợi nhuận hơn so với các đối thủ cạnh tranh cùng mục tiêu.

Hy vọng với các ứng dụng data mining trên đây bạn đã hiểu rõ ràng về các ứng dụng của data mining và các kỹ thuật khai thác dữ liệu. Theo dõi bài viết của chúng tôi để có thêm nhiều thông tin hữu ích về khoa học dữ liệu và lập trình.