A lo prolongado de los primaveras, las empresas están implementando varios enfoques para retener a sus clientes / clientes y superar a sus competidores. Con el incremento de aplicaciones de sistemas de información, las empresas han acabado capturar una enorme cantidad de datos sobre clientes y productos mediante el escaneo de códigos de barras, compras en tangente, encuestas, etc. Sin bloqueo, estos datos pueden ayudar a tomar decisiones comerciales informadas, pero es mantenido casto en enormes bases de datos durante primaveras. Pero, para comprender el comportamiento de un cliente, las empresas necesitan integrar herramientas innovadoras que puedan descubrir la valiosa información oculta en un enorme repositorio de datos.
Encima, la competencia emergente y las alternativas disponibles para los clientes, han hecho progresar la privación de nutrir una gobierno eficaz de las relaciones con los clientes. Por esta razón, los propietarios están empleando un enfoque de gobierno del conocimiento para elaborar este conocimiento del cliente en decisiones comerciales informadas. Aquí, el papel de servicios de minería de datos y las técnicas entran en esparcimiento para identificar nuevas oportunidades al convertir estos datos ocultos del cliente en información útil. La gobierno del conocimiento (KM) es fundamental para esto.
Procesamiento de datos
La minería de datos es básicamente un proceso que utiliza técnicas inteligentes para revelar patrones aperos de conocimiento en grandes bases de datos. Con la aplicación de varios algoritmos, puede predecir información útil a partir de los datos almacenados, lo que ayuda aún más a interactuar entre subconjuntos de datos. Las tareas de minería de datos involucran dos aspectos: predicción y descripción. Cuando la predicción predice títulos desconocidos de las variables mediante el uso de algunas variables conocidas en conjuntos de datos, la descripción extrae patrones y tendencias interesantes en los datos.
Conocimiento oficinista
Con Dirección del conocimiento (KM), nos referimos a convertir los datos en un conocimiento adecuado. Sin bloqueo, delimitar exactamente qué es la GC podría ser un desafío correcto a la naturaleza intangible del conocimiento; donde un conocimiento se define como la capacidad de la ordenamiento para compartir conocimiento de guisa efectiva para obtener una preeminencia competitiva. Encima, la GC se considera como uno de los aspectos comerciales cruciales y, por lo tanto, las empresas deben conocer cómo agenciarse, capturar y compartir este conocimiento para mejorar el rendimiento a prolongado plazo.
Minería de datos y sus aplicaciones para el proceso de recuperación del conocimiento
El papel que desempeña la minería de datos en la gobierno del conocimiento empresarial para agenciarse y extraer información útil se analiza a continuación:
Toma de decisiones
Las aplicaciones de la minería de datos ayudan a una ordenamiento a tomar decisiones informadas. En consecuencia, las interacciones generan Business Intelligence (BI) que ayuda a las empresas a utilizar y convertir la información y el conocimiento disponibles en tiempo positivo para el incremento empresarial. Encima, las técnicas de minería de datos descubren información oculta de clientes / productos para las empresas que pueden proporcionar conocimientos valiosos y establecer BI. Con esto, se vuelve viable analizar la información de cesión del producto que, a su vez, ayuda al área de marketing a formular la logística de promoción del producto.
Encima, analicemos algunas aplicaciones de DM y KM en dominios comerciales, que utilizan técnicas de minería de datos para encontrar patrones de datos interesantes en forma de conocimiento:
Industria minorista: Esta industria recopila enormes datos sobre ventas, historial de compras de los clientes, etc. correcto a la creciente popularidad del comercio electrónico en estos días. Aquí, la minería de datos puede ayudar a desarrollar un conocimiento amplio sobre el comportamiento y las tendencias de importación del cliente. Al conocer esto, los minoristas pueden obtener una mejor satisfacción del cliente, ceñir los costos operativos y pueden extender sus marcas.
Sector bancario y financiero: El sector bancario y financiero tiene enormes bases de datos llenas de datos financieros y económicos críticos. Aquí, las técnicas de DM pueden proporcionar los beneficios de identificar patrones y desviaciones en la información comercial y los precios de mercado necesarios para investigar el aventura completo y el ROI. Al ayudar a los bancos en las áreas de gobierno de riesgos, detección de fraudes, relación con el cliente, etc., facilita los procesos de toma de decisiones y de intercambio de conocimientos.
Instituciones de vitalidad: La técnica de minería como la agrupación puede ayudar a obtener datos demográficos de los pacientes que tienen enfermedades graves como cáncer, tumores, etc. Este conocimiento puede ayudar a los médicos a explorar los síntomas y las relaciones de la enfermedad que, a su vez, pueden mejorar las terapias de tratamiento y los procedimientos de operación.
Industria de aviación: Este sector puede beneficiarse mediante una regla de asociación o una técnica de agrupación para obtener el conocimiento del cliente que, más delante, se puede utilizar para ofrecer descuentos en los billetes de avión determinando la frecuencia de revoloteo del cliente.
Negocios en tangente: Las tiendas de comercio electrónico pueden usar la gran preeminencia de integrar herramientas y técnicas de DM para extraer la información almacenada en un perfil de cliente. Una vez que se recopila la información, el propietario puede ofrecer recomendaciones de productos confiables a los clientes en función de su interés por impulsar las ventas.
Las compañías de seguros: Las aseguradoras pueden traicionar más pólizas y mejorar las tasas de conversión mediante la ejecución de campañas efectivas, ejecutar procesos y ceñir los costos operativos posteriormente de conocer cuántos clientes están interesados en comprar pólizas, sus requisitos e intereses.
Fabricación: Los fabricantes podrían producir productos en los que las personas están más interesadas, posteriormente de conocer sus opciones a través del proceso de DM y KM.
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