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Data Mining di successo

Del: 11/05/2005

Oggi si parla molto di investimenti in soluzioni di CRM, di Customer Database, di Sistemi Informativi di marketing, anche se spesso si perde la coscienza che questi sono solo strumenti che possono aiutare i manager ad una presa di decisione basata su dati quantitativi e scientificità.
Talvolta si dimentica che l’aver “messo a sistema i dati” è condizione necessaria, ma non sufficiente alla presa di decisione in quanto la mancanza di modelli interpretativi, di processi di analisi strutturata genera solamente troppi dati (…e poche informazioni) con conseguente creazione di confusione nei processi decisionali.

Questo paper si pone come obiettivo quello di “indossare i panni di un manager” che deve massimizzare i risultati di vendita, di marketing e di comunicazione e che necessita di metodologie, modelli di analisi di Data Mining che gli permettano di risolvere questi problemi … parlando il suo linguaggio con un approccio non accademico, ma estremamente pratico e “vissuto” personalmente in numerosi progetti sul campo

Fare Data Mining” significa dare vita ad un processo costituito dalle seguenti fasi logiche:
» individuazione dei problemi/opportunità di business prioritari 
» traduzione delle problematiche di business in un obiettivo di analisi quantitativa
» costruzione del database funzionale alla presa di decisione
» scelta delle tecniche più adeguate per definire un modello di analisi e risoluzione della problematica
» test del modello e sua successiva implementazione
» definizione dei processi organizzativi che rendono vivo il modello e ne garantiscono l’utilizzo in azienda.

In realtà è proprio questo processo che distingue il Data Mining da un’analisi statistica tradizionale; non è tanto l’ampiezza del database, il software o le tecniche utilizzate, quanto l’integrazione tra metodologie di analisi quantitativa ed esperienza di business.

L’attività di analisi, perciò, nasce ed è finalizzata alle esigenze decisionali ed è svolta in un ambiente fortemente orientato all’integrazione di contributi tecnici e conoscenze di business.
Non meno importante è l’aspetto organizzativo, ossia la messa in opera di procedure tecniche e organizzative che permettono di alimentare correttamente il database di marketing, di “pulire i dati” attraverso le attività di normalizzazione, doblonatura e spesso di integrarli con dati anagrafici e territoriali (Geo - Mining) che a loro volta devono essere costantemente aggiornati. 

                                                      Marco di Dio Roccazzella
                                                     Marco.Didio@ValueLab.it
                                                                  Partner

Approfondisci tutto l’articolo nell’allegato!


Allegati:
Data Mining di successo

 
 

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