RSS

Problem Bisnis yang Dapat Diselesaikan oleh Data Mining

05 Agu

Teknik data mining dapat digunakan untuk memecahkan berbagai pertanyaan dalam bisnis. Sejatinya dengan adanya perangkat lunak yang ada pada saat ini, yang ada butuhkan hanya motivasi dan cara menggunakannya. Beberapa contoh dibawah ini menguraikan beberapa scenario dimana Data Mining dapat berperan:

Memunculkan Rekomendasi

Produk atau service sepertiapa yang sebaiknya anda berikan kepada customer anda?

Memunculkan rekomendasi adalah sebuah tantangan bisnis yang sangat penting bagi para pengusaha retail atau penyedia jasa. Para customer yang diberikan saran yang tepat pada waktu yang tepat akan menjadi lebih berharga (karena biasanya mereka akan membeli lebih banyak lagi) dan lebih setia (karena mereka merasakan hubungan yang kuat pada pedagang / penyedia jasa). Sebagai contoh, apabila anda browsing ke took online seperti amazon.com untuk membeli sebuah produk, anda akan disediakan dengan rekomendasi produk lain yang mungkin anda sukai. Rekomendasi ini muncul dari penggunaan data mining untuk menganalisa perilaku pembelian customer mereka dan mengaplikasikan pola yang didapat kepada anda yang memiliki karakteristik sama dengan pembeli-pembeli sebelumnya.

Pendeteksian ketidak wajaran

Bagiamana anada mengetahui apakah data anda adalah data yang baik atau tidak?

Data mining dapat menganalisa data anda dan membuang data yang tidak sesuai dengan data lainnya. Biasanya perusahaan lartu kredit menggunakan metoda data mining untuk mendeteksi dan menentukan apakah transaksi tertentu adalah valid. Apabila system data mining menandai sebuah transaksi sebagai transaksi yang tidak wajar, anda akan mendapat telepon dari perusahaan tersebut untuk menanyakan apakah benar anda yang menggunakan kartu kredit anda untuk bertransaksi. Perusahaan asuransi juga menggunakan pendeteksian ketidakwajaran untuk memeriksa apakah klaim yang diajukan merupakan klaim yang termasuk dalam kategori curang. Karena perusahaan memproses ribuan klaim per hari, adalah tidak mungkin untuk memeriksa setiap kasus, dan data mining dapat mengidentifikasi klaim mana yang tampaknya merupakan klaim bersifat curang.

Churn Analysis

Pelanggan mana yang tampaknya akan pindah ke kompetitor lain ?

Industri Telekomunikasi , Perbankan, dan Industri Asuransi memiliki kompetisi yang keras satu sama lain. Rata-rata, biaya yang dibutuhkan untuk mendapatkan sebuah pelanggan telepon selular tidaklah murah. Setiap bisnis harus bisa memelihara sebanyak mungkin pelanggan. Churn Analysis dapat membantu manager marketing untuk mengidentifikasi pelanggan mana yang tampaknya akan pindah ke kompetitor lain, dan kenapa mereka pindah, ketika jawabannya sudah didapat, mereka akan dapat meningkatkan hubungan antara perusahaan dan pelanggan serta tetap memelihara pelanggan yang ada.

Manajemen Resiko

Apakah pinjaman dapat di setujui untuk customer tertentu?

Teknik Data Mining digunakan untuk menentukan resiko dari pengajuan aplikasi pinjaman, membantu petugas pinjaman untuk membuat sebuah keputusan yang tepat atas nominal dan keabsahan yah ada pada setiap aplikasi pengajuan pinjaman.

Segmentasi Pelanggan (Pembagian / Pengelompokan Pelanggan)

Apa yang anda pikirkan tentang pelanggan anda?

Apakah pelanggan anda adalah orang-orang yang tidak dapat digambarkan, atau anda dapat belajar lebih banyak tentang pelanggan anda untuk mendapatkan hubungan yang lebih dekat dan diskusi yang lebih mengena dengan mereka. Segmentasi Pelanggan menentukan perilaku dan profil yang lebih deskriptif tentang mereka. Profil ini digunakan untuk menyediakan program marketing dan strategi yang lebih personal untuk setiap kelompok. Misalnya, apabila anda mempunyai sebuah data member, didalamnya berisi informasi hobby dari masing-masing pelanggan. Katakanlah hobby mereka adalah nonton film, anda dapat kelompokan pelanggan anda yang mempunyai hobby yang sama dan membuat sebuah program marketing yang berhubungan dengan hobby mereka, yaitu nonton film. Program promosi marketing Ini tentu akan lebih mengena dibandingkan program promosi marketing yang tidak mengandalkan segmentasi pelanggan.

 

 

 

 
Tinggalkan komentar

Ditulis oleh pada Agustus 5, 2012 in Uncategorized

 

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

 
%d blogger menyukai ini: