come sfruttare il data mining

L’applicazione del Data Mining a scopo predittivo consente di determinare, in modo probabilistico, l’accadimento di eventi futuri, come per esempio il comportamento d’acquisto di un cliente, il grado di fedeltà della clientela, l’evoluzione della domanda di prodotti e servizi. Nel settore bancario, ad esempio, si può sfruttare il Data Mining per ricavare dei modelli predittivi sull’utilizzo delle carte di credito: possono essere utili per identificare le operazioni che hanno una probabilità più alta di essere fraudolente.

Questo tipo di applicazione del Data Mining ha dunque lo scopo di individuare le probabilità del verificarsi di un determinato evento e di consentire ai decision maker di agire di conseguenza. Proprio quest’ultima affermazione è di fondamentale importanza: i sistemi di Data Mining implementati da Dataskills consentono di intraprendere azioni sulla base dei risultati del modello. Dataskills tende quindi a favorire quegli algoritmi che forniscono come risultato non soltanto la prediction e la probabilità ad essa associata, ma anche un insieme di regole e indicazioni per la piena comprensione del risultato. In altre parole Dataskills mette in atto dinamiche di Prescriptive Analytics.

 

Applicazioni del Data Mining per risolvere problemi di business

Ricerca di anomalie
Il Data Mining può essere impiegato per l’identificazione di comportamenti fraudolenti nell’utilizzo di carte di credito.

Churn Analysis
La churn analysis consiste nell’analisi della clientela per determinare i clienti che presentano un’alta probabilità di passare alla concorrenza, al fine di intervenire in anticipo ed evitarne la migrazione.

Segmentazione della clientela
Le tecniche di segmentazione possono essere utili, per esempio, a determinare il profilo comportamentale dei clienti. Una volta identificati i segmenti di clienti simili, è possibile studiare strategie di marketing differenziate per ciascun gruppo.

Previsioni
Le analisi predittive dell’andamento delle vendite, o, genericamente dell’andamento di serie temporali, sono un altro degli ambiti di impiego del Data Mining.

Campagne pubblicitarie mirate
L’utilizzo del Data Mining nell’ambito delle campagne di marketing mirate, consente di stabilire a priori quali siano, tra i prospect, quelli con maggior probabilità di acquistare i prodotti dell’azienda, in modo da impiegare su di essi le risorse del marketing.

Market basket analysis
Le tecniche di market basket analysis sono utili a suggerire, a un certo cliente, ulteriori prodotti da acquistare in base ai suoi comportamenti d’acquisto abituali, oppure a definire il layout dei prodotti sugli scaffali.

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Alessandro Rezzani

Sono un consulente senior nell’ambito della Business Intelligence, specializzato in analisi di Big Data e tecniche di Analisi Predittiva. Nel 2016 ho fondato Dataskills, presto diventata azienda di riferimento nel territorio italiano per soluzioni di Data Science. Sono anche ricercatore e professore presso l’Università Bocconi di Milano.
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    Alessandro Rezzani

    Sono un consulente senior nell’ambito della Business Intelligence, specializzato in analisi di Big Data e tecniche di Analisi Predittiva. Nel 2016 ho fondato Dataskills, presto diventata azienda di riferimento nel territorio italiano per soluzioni di Data Science. Sono anche ricercatore e professore presso l’Università Bocconi di Milano.
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