データマイニングの例 伝統的なマーケティングリサーチ

伝統的なマーケティングリサーチでは、商品やサービスの市場全体を評価し、消費者の好き嫌いを調査し、新製品に対する消費者の反応を評価するためのフォーカスグループを実施することがよくあります。 膨大な量の定量的データをマイニングし、複雑なアルゴリズムを使用してより効果的なマーケティングを可能にするパターンと相関関係を明らかにすることによって、消費者の嗜好や購買習慣について学ぶアナリストが増えています。

データマイニング機能

"Super Crunchers"の著者であるイェール大学のIan Ayres教授によると、データマイニングは統計的な手法を使って大きなデータセットの中のさまざまな要因と変数の間の相関関係を発見します。 これらのデータセットはテラバイトで測定されることが多く、テラバイトは1, 000ギガバイトに相当します。 データマイニングは、企業の顧客の行動や購買習慣に関する膨大な量の情報をビジネスに提供することが多く、より効果的に商品を販売することを可能にします。

データマイニングの例

Ayres氏は、データマイニングを通じたマーケティングの一例として、ある特定の製品を好きな人は他の特定の製品も好きであることを潜在的な顧客に伝えるオンライン小売業者Amazon.comの機能を引用した。 別の例では、クレジットカード発行者Capital Oneは、顧客サービス担当者向けに、顧客のクレジットカード口座の特性に基づいて消費者が購入する可能性が高い製品およびサービスのリストを生成します。

伝統的な市場調査

データマイニングでは大規模データベースから顧客と売上に関する予測情報を抽出することを重視していますが、従来のマーケティング調査では、世帯や組織の購買決定に影響を与える要因の特定に焦点を当てています。 テキスト「マーケティング」の著者であるRoger A. Kerin教授によると、関連するデータは、その後、売上データ、アンケート、フォーカスグループを通して収集されることが多いです。 従来の市場研究者は機会を特定し、必要な情報を収集してから適切な販売戦略を策定します。 データマイニングは、すでに利用可能な情報に依存しています。

検討事項

データマイニングは市場調査の分野を変革し、この職業における雇用機会の増加を促進しました。 米国労働統計局は市場調査の雇用機会の平均以上の成長を予測しました。そして、データから意味を抽出することを可能にする高度な学位と強い定量的スキルを持つ男性と女性に存在する最高の機会。