고객 관계 관리 이론에는 8% 의 이윤이 2% 의 고객으로부터 온다는 고전적인 2/8 원칙이 있습니다. 데이터 마이닝의 분류 분석 알고리즘을 통해 고객 소비 행동, 수익성을 분석하여 고객을 분류합니다. 데이터 마이닝 분류 분석은 많은 수의 고객을 여러 범주로 나눌 수 있으며, 각 범주의 고객은 유사한 속성을 가지고 있습니다. 기업은 서로 다른 범주의 고객에게 완전히 다른 서비스를 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 소비액이 가장 높고 안정적인 고객층을' 골드 고객' 으로 확정했다. 분류에 따라 각기 다른 등급의 고객에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 결정하고, 개인화된' 일대일 마케팅' 전략을 제정함으로써 기업이 고수익 고객을 보유하려는 목적을 달성한다.
잠재 고객 개발
기업의 성장은 끊임없이 신규 고객을 확보해야 한다. 신규 고객으로는 이전에 엔터프라이즈 제품에 대해 들어 본 적이 없는 사람, 이전에 제품을 필요로 하지 않았던 사람, 경쟁사의 고객이 포함됩니다. 데이터 마이닝 분류 분석을 통해 잠재 고객 기반을 식별하고 응답자가 될 고객을 파악하여 캠페인의 응답률을 높임으로써 기업의 캠페인 활동을 보다 구체적으로 파악하고 기업의 판촉 비용을 최소화할 수 있습니다. 대량의 고객 소비 행동 정보를 수집하고, 데이터 마이닝을 통해 고객의 가장 관심 있는 측면을 파악하여, 용도에 맞게 마케팅 활동을 수행하고, 기업의 돈을' 포인트' 에 지출합니다. 고객 수요의 다양화는 필연적으로 제품 종류의 다양화를 초래하고, 관리상의 어려움을 초래하며, 동시에 고객이 선택할 때 현란한 느낌을 갖게 하여, 자신이 진정으로 필요로 하는 것을 빨리 찾을 수 없을 정도로, 기업은 반드시 고객을 도와야 한다. 그들이 진정으로 필요로 하는 정보를 신속하게 찾을 수 있도록, 잠재 고객을 현실 고객으로 전환시킬 수 있도록 해야 한다.
시장 동향 이해
경쟁력을 강화하기 위해 기업은 시장 경쟁 상황을 분석해야 합니다. 이를 통해 기업은 잠재 가입자의 위협, 고객, 공급업체의 까다로움 등을 이해할 수 있을 뿐 아니라 올바른 세그먼트를 진행하고 목표 시장을 파악하여 판매 조직을 구축할 수 있습니다. 데이터 마이닝 기능은 제품, 판촉 효과, 판매 채널, 판매 방식 등에 대한 분석을 통해 기업들이 다양한 지역의 시장 발전 추세를 이해할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업은 시장성이 맞는 제품을 개발하거나 기업이 자신의 발전 방향을 명확히 할 수 있도록 할 수 있습니다. 특정 지역의 시장에 진출하거나 퇴출하기로 결정할 때 기업 발전을 더욱 촉진할 수 있습니다.
기타 기능
위험 평가 및 사기 검사는 거의 모든 업종, 특히 금융 분야 또는 신용에 의존하는 기타 업종에서 사용되며, 고립 지점 분석을 통해 기업이 효과적인 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터 마이닝을 통해 사기 성향을 가진 고객을 조사할 수 있으므로 기업은 이러한 고객에 대한 경각심을 강화하고 사기 발생을 방지할 수 있습니다.