DATA MINING E CRM

DATA MINING

Il data mining è una delle attività cruciali per la comprensione, la navigazione e lo sfruttamento dei dati nella nuova era digitale. Si tratta del processo automatico di scoperta ed individuazione di strutture all’interno dei dati, dove per struttura si intendono patterns, modelli e relazioni. Questo processo, noto anche col nome KDD (Knowledge Discovery in Databases), consente di estrarre conoscenza, in termini di informazioni significative ed immediatamente utilizzabili, da grandi moli di dati, tramite l’applicazione di particolari tecniche ed algoritmi.
Le tecniche maggiormente utilizzate, in questo ambito, sono: clustering, reti neurali, alberi di decisione ed analisi delle associazioni.

Database marketing: (segmentazione della clientela) applicazione di tecniche di clustering per individuare i raggruppamenti impliciti nei dati, omogenei in termini di comportamento d’acquisto e di caratteristiche socio-demografiche.
Customer retention: applicazione di tecniche previsive per individuare i clienti a rischio di abbandono.
Fraud detection: individuazione di comportamenti fraudolenti.
Market basket analysis: (analisi delle associazioni) processo che analizza le abitudini di acquisto dei clienti nella vendita al dettaglio, trovando associazioni su diversi prodotti comprati, tale processo è utile per l'adozione di strategie di marketing ad hoc.
Sequential patterns: individuazione di comportamenti ricorrenti in sequenze temporali di eventi
Competitive intelligence: applicazione di tecniche di clustering a documenti estratti da banche dati internazionali di tipo tecnicoscientifico volte ad individuare le tecnologie emergenti, le loro relazioni, l’evoluzione temporale e le aziende coinvolte
Text mining: (analisi testuale) è una particolare applicazione che consente di individuare sequenze di parole (pattern) che accomunano e caratterizzano un insieme di documenti e che consentono perciò il raggruppamento tematico. Questo tipo di applicazione è particolarmente utile quando si deve analizzare il contenuto di una collezione di documenti.

In questo contesto, per progetto si intende l’applicazione di tecniche di data mining in un ambito specifico e circoscritto, per il raggiungimento di uno specifico obiettivo.
Ogni progetto si articola nelle seguenti fasi:
- Individuazione delle fonti di dati
- Estrazione / acquisizione dei dati
- Pre-processing (Pulizia dei dati – Analisi esplorative - Selezione - Trasformazione - Formattazione)
- Data Mining (Scelta dell'algoritmo - Individuazione dei parametri - Elaborazione - Valutazione del modello)
- Interpretazione / valutazione dei risultati
- Rappresentazione dei risultati

CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT

Il concetto di Customer relationship management (CRM) è legato al concetto di fidelizzazione dei clienti.
In un'impresa "Market-oriented" il mercato non è più rappresentato solo dal cliente ma dall'ambiente circostante, con il quale l'impresa deve stabilire relazioni durevoli di breve e lungo periodo, tenendo conto dei valori dell'individuo/cliente, della società e dell'ambiente. Quindi l'attenzione verso il cliente è cruciale e determinante. Per questo motivo il marketing management deve pianificare e implementare apposite strategie per gestire una risorsa così importante.

Il CRM si spinge sostanzialmente secondo quattro direzioni differenti e separate:
- L'acquisizione di nuovi clienti (o "clienti potenziali")
- L'aumento delle relazioni con i clienti più importanti
- La fidelizzazione più longeva possibile dei clienti che hanno maggiori rapporti con l'impresa
- La trasformazioni degli attuali clienti in procuratori, ossia consumatori che lodano l’azienda incoraggiando altre persone a rivolgersi alla stessa per i loro acquisti
Alcune aziende cercano di non tenere conto di clienti che hanno poca importanza (definiti in gergo "clienti sotto-zero") e attuano delle implicite tecniche definite come "Demarketing".

Il CRM si articola in 3 tipologie:
- CRM operativo: soluzioni metodologiche e tecnologiche per automatizzare i processi di business che prevedono il contatto diretto con il cliente.
- CRM analitico: procedure e strumenti per migliorare la conoscenza del cliente attraverso l'estrazione di dati dal CRM operativo, la loro analisi e lo studio revisionale sui comportamenti dei clienti stessi.
- CRM collaborativo: metodologie e tecnologie integrate con gli strumenti di comunicazione (telefono, fax, e-mail, ecc.) per gestire il contatto con il cliente.
Il CRM si avvale, in maniera sempre più massiccia, di strumenti informatici o comunque automatizzati, per implementare il management, è un concetto strettamente legato alla strategia, alla comunicazione, all'integrazione tra i processi aziendali, alle persone ed alla cultura, che pone il cliente al centro dell'attenzione.
Le applicazioni CRM servono a tenersi in contatto con la clientela, a inserire le loro informazioni nel database e a fornire loro modalità per interagire in modo che tali interazioni possano essere registrate e analizzate.