Основы информационных технологий

Розничная торговля
В сфере розничной торговли, как и в маркетинге, применяются: 
- алгоритмы поиска ассоциативных правил (для определения часто 
встречающихся наборов товаров, которые покупатели приобретают од-
новременно). Выявление таких правил помогает размещать товары на 
прилавках торговых залов, вырабатывать стратегии закупки товаров и 
их размещения на складах и т.д.; 
- использование временных последовательностей, например, для 
определения необходимых объемов запасов товаров на складе; 
- методы классификации и кластеризации для определения групп 
или категорий клиентов, знание которых способствует успешному про-
движению товаров.
Фондовый рынок
При помощи технологии Data Mining можно решать такие задачи, как:
- прогнозирование будущих значений финансовых инструментов и 
индикаторов по их прошлым значениям;
- прогноз тренда (будущего направления движения - рост, падение, 
флэт) финансового инструмента и его силы (сильный, умеренно силь-
ный и т.д.); 
- выделение кластерной структуры рынка, отрасли, сектора по неко-
торому набору характеристик;
- динамическое управление портфелем; 
- прогноз волатильности;
- оценка рисков;
- предсказание наступления кризиса и прогноз его развития; 
- выбор активов и др.

---

– 85 – 
Кроме описанных выше сфер деятельности, технология Data Mining 
может применяться в самых разнообразных областях бизнеса, где есть 
необходимость в анализе данных и накоплен некоторый объем ретро-
спективной информации.
Применение Data Mining в CRM 
Одно из наиболее перспективных направлений применения Data 
Mining – использование данной технологии в аналитическом CRM. CRM 
(Customer Relationship Management) – управление отношениями с клиен-
тами. При совместном использовании этих технологий добыча знаний 
совмещается с "добычей денег" из данных о клиентах. Важным аспектом 
в работе отделов маркетинга и отдела продаж является составление це-
лостного представления о клиентах, информация об их особенностях, 
характеристиках, структуре клиентской базы. В CRM используется так 
называемое профилирование клиентов, дающее полное представление 
всей необходимой информации о клиентах.
Профилирование клиентов включает следующие компоненты: сег-
ментация клиентов, прибыльность клиентов, удержание клиентов, ана-
лиз реакции клиентов. Каждый из этих компонентов может исследовать-
ся при помощи Data Mining, а анализ их в совокупности, как компонентов 
профилирования, в результате может дать те знания, которые из каждой 
отдельной характеристики получить невозможно. В результате исполь-
зования Data Mining решается задача сегментации клиентов на основе их 
прибыльности. Анализ выделяет те сегменты покупателей, которые при-
носят наибольшую прибыль. Сегментация также может осуществляться 
на основе лояльности клиентов. В результате сегментации вся клиент-
ская база будет поделена на определенные сегменты с общими характе-
ристиками. В соответствии с этими характеристиками компания может 
индивидуально подбирать маркетинговую политику для каждой группы 
клиентов.
Также можно использовать технологию Data Mining для прогнозиро-
вания реакции определенного сегмента клиентов на определенный вид 
рекламы или рекламных акций, если учитывать ретроспективные дан-
ные, накопленные в предыдущие периоды. Таким образом, определяя 
закономерности поведения клиентов при помощи технологии Data 
Mining, можно существенно повысить эффективность работы отделов 
маркетинга, продаж и сбыта. При объединении технологий CRM и Data 
Mining и грамотном их внедрении в бизнес компания получает значи-
тельные преимущества перед конкурентами.

---

– 86 –