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Trois méthodes éprouvées pour obtenir un meilleur retour sur investissement avec le data mining
Introduction
Le data mining ou exploration des données identifie des tendances dans vos données grâce à diverses techniques prédictives. Grâce au data mining, les organisations comme la vôtre obtiennent des informations pertinentes sur les conditions externes, les processus internes, les marchés et les clients. Vous bénéficiez également de fonctionnalités prédictives utiles pour la planification stratégique ainsi que pour les interactions quotidiennes.
Ces connaissances et fonctions prédictives contribuent largement à améliorer la gestion des campagnes marketing de votre société, les ventes à plus haute valeur unitaire et les ventes croisées, ou encore la rétention des clients, l’analyse des risques et la détection des fraudes.
Mais il y a de grandes chances que vous puissiez aller encore plus loin. En recourant à d’autres types de données, en associant des méthodes de data mining éprouvées au sein de nouvelles initiatives, ou en utilisant des options de déploiement évoluées, votre société peut obtenir un meilleur retour sur son investissement dans le data mining.
Par exemple, vous pouvez recourir au data mining afin de diminuer le taux de défection des clients. Imaginez la différence si vous pouviez augmenter la précision de votre modèle de 10 à 20 %. Dans certains secteurs d’activité, cela signifie des millions de recettes supplémentaires.
Et si vous pouviez utiliser la connaissance des clients que vous avez acquise par la maîtrise des défections client pour augmenter l’efficacité de vos campagnes marketing ? Ou si vous pouviez transformer un centre de support existant en centre de vente rentable sans personnel supplémentaire ni interruption des niveaux de service ? Les recettes supplémentaires, qu’elles se comptent en dizaines de milliers ou en dizaines de millions d’euros, s’ajouteraient immédiatement à votre bénéfice net.
Sommaire :
- Introduction
- Passez à la vitesse supérieure avec le data mining
- Incorporation de types de données supplémentaires
- Ajout de données texte
- Ajout de données Web
- Ajout de données d’enquête
- Elargir la portée du data mining
- Favoriser la collaboration grâce à la gestion des modèles
- Utilisation d’options de déploiement avancées
- Autres facteurs de succès pour l’amélioration du ROI
- Un kit d’outils intégrés
- Une architecture ouverte
- Conclusion
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