Как Data Mining используется в маркетинге для улучшения клиентского опыта?

Data Mining в маркетинге используется для улучшения клиентского опыта несколькими способами, среди них:

• Сегментация рынка. 24 Группировка потребителей по общим характеристикам позволяет эффективнее нацеливать рекламные кампании. 4 Например, если 90% покупателей компании продают детское питание — молодые мамы, то реклама продукта должна заинтересовать в первую очередь эту категорию. 1
• Анализ поведения потребителей. 2 Data Mining позволяет строить модели на основе истории покупок, что помогает лучше понимать предпочтения и потребности клиентов. 2 Многие магазины обновляют дизайн своего магазина или сайта на основе поведения покупателей. 2
• Управление отношениями с клиентами. 2 Data Mining помогает улучшать лояльность клиентов и строить с ними более прочные отношения. 2 Данные, собранные во время взаимодействия с клиентами, анализируются, чтобы улучшать клиентский опыт. 2
• Анализ отзывов клиентов. 2 Data Mining позволяет компаниям обрабатывать большие объёмы данных и взаимодействий с клиентами. 2 На основе банков данных, поведения клиентов, трендов и профиля клиентов компании могут получать отзывы, которые указывают на проблемные области, требующие работы и инвестиций. 2
• Прогноз ухода клиентов. 4 Data Mining помогает предсказывать, какие клиенты с наибольшей вероятностью уйдут к конкуренту. 4
• Интерактивный маркетинг. 4 Data Mining позволяет прогнозировать индивидуальные интересы и будущие покупки. 4
• Анализ корзины покупок. 4 Data Mining помогает определять, какие продукты клиенты, вероятно, будут покупать вместе. 4
• Анализ трендов. 4 Data Mining выявляет различия в типичном поведении клиентов с течением времени. 4