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10 grands principes du Data Mining
08 Sep 2011 / Les livres blancs du Marketing
Introduction
Le data mining est désormais une approche courante. Cette approche, qui permet de découvrir des schémas ou des connexions entre des données auparavant inconnus, a été développée par des universitaires et utilisée pour la première fois par les laboratoires de recherche gouvernementaux. Elle joue désormais un rôle essentiel dans l’amélioration de la prise de décisions de quasiment toutes les industries.
Acquisition et fidélisation de la clientèle à moindres coûts, ciblage amélioré des campagnes de marketing, vente croisée et vente incitative plus efficaces pour améliorer la valeur économique du client : ces exemples ne sont que quelques-unes des solutions que le data mining apporte aux grandes entreprises. L’outil de data mining est un composant clé des analyses prédictives. Grâce aux analyses prédictives, votre entreprise peut utiliser les informations obtenues par l’analyse des données et diriger, optimiser et automatiser les interactions centrées sur le client, n’importe où au sein de votre organisation.
Si votre entreprise débute dans l’utilisation des solutions de data mining, vous pouvez profiter de l’expérience d’entreprises les ayant utilisées. Elles ont découvert un certain nombres de conseils et de tuyaux permettant de maximiser leur retour sur investissement. Ce document est un extrait de cette expérience : Les 10 grands principes de l’utilisation du data mining pour une gestion de la relation client réussie.
Sommaire :
- La planification est la clé d’un projet de data mining réussi
- Définissez des objectifs spécifiques pour votre projet de data mining
- Recrutez une équipe de projet diversifiée
- Rassemblez les données appropriées
- Assurez la participation du service IT
- …
En savoir plus ?
Téléchargez le livre blanc en cliquant sur le lien ci-dessous :
Mots-clés: principes data mining
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