Reportcentre - Adatbányászati elemzések

Adatbányászati elemzések

A különböző adatbányászati projektek során komplex adatbázisokon egy-egy meghatározott témakör szerint végzünk mélyelemzést, amelynek célja a rendszeres vagy ad-hoc riportoktól eltérően nem a leíró elemzés, hanem az adatokban felismerhető mintázatok, összefüggések feltárása üzleti felhasználás céljából. Ezekben az elemzésekben magas szintű statisztikai eljárásokat, modelleket (előrejelző/magyarázó modellek, adatredukciós eljárások stb.) alkalmazunk a vizsgált témakör minél pontosabb megértése érdekében.

Tipikus adatbányászati témák:

• Ügyfélszegmentációs elemzések – olyan esetekben, amikor a megrendelő rendelkezik részletes ügyfélnyilvántartással, és nagyszámú ügyfélkörén belül kíván tipikus – az ügyfelek viselkedése szempontjából homogén – csoportokat kialakítani. Szegmentációs elemzéseinket elsősorban olyan partnereinknek ajánljuk, akik ügyfeleik forgalmát/fogyasztását egyedi ügyfélszinten mérik (bankok, biztosítók illetve más, nagy ügyféltömeggel rendelkező szolgáltatók; ügyfélnyilvántartással rendelkező nagykereskedők).
• Ügyféllemorzsolódás – itt szintén részletes ügyfélnyilvántartás alapján dolgozunk; a cél ebben az esetben, hogy az egyes ügyfelekhez – múltbeli viselkedésük, valamint a már lemorzsolódott ügyfelek múltbeli viselkedése alapján – veszélyeztetettségi mutatókat rendeljünk (ez lehet valamilyen pontszám, vagy konkrét lemorzsolódási valószínűség). Ennek révén megrendelőnk azonosíthatja azokat az ügyfeleit, akiknek az elvesztése a leginkább várható bizonyos időtávon belül, és ügyfélmegtartó tevékenységét ezekre az ügyfeleire összpontosíthatja, ezáltal jóval nagyobb hatékonyságot érhet el.
• Keresztértékesítést támogató modellek – Ezekben a vizsgálatokban nincsen szükség ügyfélnyilvántartásra, csupán tranzakció szintű számlatételekre, hiszen itt a vizsgálat középpontjában nem az egyes ügyfelek állnak, hanem a termékek együttes vásárlása. Ilyen jellegű elemzéseket például kiskereskedelmi cégek is kiválóan alkalmazhatnak forgalmuk növelésére (például az akciókban leszállított áron kapható termékek körének optimális meghatározása révén: ha tudjuk, hogy valamely X termék megvásárlása tipikusan együttjár Y termék megvásárlásával, akkor az akcióban érdemes lehet X és Y közül csak az egyiket adni leszállított áron).

Tipikus adatbányászati módszerek:

• Adatredukciós eljárások: faktor- és főkomponens-analízis – abban az esetben, ha az ügyfelek meglehetősen nagy számú tulajdonsággal írhatók le, ezek kombinációi már kezelhetetlenek lehetnek például egy szegmentációs vagy előrejelző elemzésben. A jellemzőket ilyenkor célszerű összevonni néhány jól interpretálható jellemző-csoportba, amelyek egy-egy dimenzió mentén egy komplex mérőszámmal jellemzik az ügyfelet.
• Klaszterelemzési eljárások – tipikusan a szegmentációs elemzésekben használt módszerek csoportja, amelynek célja, hogy a megfigyelési egységeket – amelyek a konkrét vizsgálat témájától függően lehetnek akár ügyfelek, üzletek, termékek stb. – bizonyos jellemzők mentén a lehető leghomogénebb csoportokba sorolja. Többféle változata is létezik (hierarchikus, „K-Means”, „Two-Step”), amelyek más-más esetekben használhatók optimálisan.
• Regressziós modellek – magyarázó illetve előrejelző modellek, amelyek bizonyos ismert jellemzők értékei alapján adnak becslést valamely további jellemző értékére. Szintén számos változata létezik; a vizsgálatba bevont jellemzők típusától függően választhatunk lineáris, logisztikus, multinomiális stb. modellek közül.
• Neurális hálók – szintén előrejelző, ún. tanuló modellek, amelyek az adatok között fennálló mintázatok felismerésén alapulnak. Jól használhatók például olyan esetekben, amikor olyan eseményeket akarunk előrejelezni, amelyek többféle kimeneti lehetőséggel rendelkeznek, vagy ha nagyszámú szóba jöhető előrejelző tényezőnk van, amelyek nem csak a vizsgált jelenséggel, hanem egymással is összefüggésben állnak.

Az adatbányászattal, adatbányászati módszerekkel kapcsolatban további információkért kattintson a Linktár menüpontra!