Ambiti di utilizzo del Data Mining

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Ambiti di utilizzo del Data Mining

By | 2018-06-27T11:13:52+00:00 giugno 27th, 2018|Categories: Chatbot & AI, Innovation|Tags: , , , , , , |

In un mondo sempre più connesso, l’enorme mole di dati raccolta dalle Aziende diventa una fonte importante in ottica di Business. Grazie all’Intelligenza Artificiale, ma soprattutto al Data Mining, adesso è possibile trasformare i Big Data in informazioni importanti per prendere decisioni strategiche fondamentali.

Gli ambiti di applicazione sono davvero numerosi con vantaggi non solo per il consumatore finale ma anche e soprattutto per le Aziende.

Come già affrontato in un precedente articolo, il Data Mining sta trovando ampio utilizzo nel settore dell’Healthcare per creare modelli predittivi in grado di offrire cure migliori e piani di prevenzione ai pazienti, ma quello sanitario non è l’unico mercato nel quale il Data Mining offre i suoi benefici.

Assistenza clienti

Saper valutare il grado di soddisfazione di un cliente per poter prevedere quando vi è il rischio di abbandono è davvero importante per le Aziende.

La Customer Retention, infatti, non è un’attività da sottovalutare e grazie al Data Mining è possibile proprio prevedere quando vi è il rischio di abbandono e trattenere il cliente con offerte personalizzate e promozioni che possano andare incontro alle sue esigenze.

Come è possibile? Incrociando diversi dati come le informazioni relative alla fatturazione, il numero di interazioni che hanno avuto con il servizio clienti, le visite al sito web e altri ancora, è possibile nel tempo prevedere il comportamento del consumatore e il suo livello di insoddisfazione.

Retail

Il settore Retail è tra quelli che più sta utilizzando il Data Mining, soprattutto a supporto delle sue attività di Marketing.

Grazie alla segmentazione della clientela, in inglese definita come Database Marketing, è possibile individuare gruppi omogenei per propensione all’acquisto e caratteristiche socio-demografiche, vedere come evolvono nel corso del tempo, quali sono le abitudini e prevedere così l’andamento delle vendite.

Il Data Mining applicato al Retail serve dunque per capire il comportamento del consumatore, prevedere come agirà in futuro e fidelizzarlo maggiormente applicando diverse tecniche di Marketing. Sapendo ad esempio che l’acquisto di un prodotto è solitamene seguito da un altro tipo di acquisto, è possibile promuovere offerte personalizzate.

Inoltre, capire le abitudini di acquisto permette anche di ripensare al layout del proprio negozio e di mettere vicini i prodotti che solitamente sono acquistati congiuntamente, così da spingere il consumatore a comprare di più.

Scoprire questi schemi comportamentali aiuta anche a gestire senza sprechi e nei tempi adatti l’intero processo di produzione di un prodotto, aumentando o diminuendo la produzione in base alle previsioni dei picchi di vendita di determinati beni.

Banking e Assicurazioni

Il Data Mining inoltre permette di prevedere la solidità finanziaria di un individuo o i rischi connessi alla sua salute.

Nel settore bancario e in quello assicurativo si sta diffondendo l’analisi dei pattern per comprendere i rischi legati alla richiesta di mutuo o prestito da parte di un cliente o alla sottoscrizione di un’assicurazione, come quella per l’automobile o sanitaria.

Incrociando nel caso dell’auto alcuni elementi, come la tipologia di mezzo posseduta, lo storico di eventuali incidenti o multe, l’età e il sesso del guidatore, il luogo di residenza e i momenti di utilizzo è possibile per le compagnie assicurative far rientrare all’interno di specifici modelli il guidatore e di conseguenza adeguare la polizza assicurativa in base al livello di rischio individuato.

 

Ovviamente affinché le Aziende possano creare questi pattern e costruire di conseguenza un piano di azione preciso e modelli predittivi è necessario che vi sia da parte loro l’adozione di un CRM da cui estrarre ed incrociare diversi tipi di dati in base a quelle che sono le esigenze del modello. Il Data Mining, infatti, non può essere di alcun aiuto se le informazioni non vengono salvate in modo automatico e sistematico in un database.

 

Sources: Matillion, BigData, 123RF

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