Data Mining und seine Möglichkeiten


Beim Data Mining geht es vor allem darum, riesige Datenmengen zusammenzuführen und diese auswertbar zu machen. Dazu bedient man sich verschiedener Verfahren und Techniken, wie etwa Algorithmen, Statistiken und Programme, die mit diesen Datenmengen umgehen können. Im Internet versucht man dank Data Mining Kaufprozesse zu optimieren. So wird untersucht, welche Zielgruppen eine bestimmte Art von Waren bevorzugt. Diese wird dieser Zielgruppe dann sofort präsentiert.

Wissenswertes zum Data Mining

Beim Data Mining geht es vor allem darum, Verkaufsprozesse im Internet zu optimieren. Eigentlich könnte jeder, der einen Onlineshop betreibt, Data Mining einsetzen. Dazu müssen nur Daten zu Kunden, Käufen und Kundenverhalten gesammelt und ausgewertet werden.

Beim Data Mining werden diese Datenbestände dann nach bestimmten Kriterien durchsucht. Aus den hieraus gewonnen Daten sollen dann Schlüsse gezogen werden, wie das Kaufverhalten beeinflusst werden kann. Die Steigerung der Effizienz und der Konversion steht hierbei im Fokus.

Doch mit Data Mining ist nicht nur die Auswertung von Daten möglich, sondern neue Programme erlauben es sogar, Prognosen aufzustellen. Es wird daher nicht mehr nur auf vorhandene Datenbestände zurückgegriffen, sondern es können auch bestimmte Szenarien durchgespielt werden.

Was ist Data Mining? Das erklärt ein Drei-Minuten-Video zum Thema.

Die Anwendung von Data Mining

Data Mining findet immer mehr Anwendungsgebiete erweitert das Controlling um wichtige Faktoren, die vor allem die Prognose und die Optimierung von Verkaufsprozessen betreffen. Mit Data Mining können jedoch auch Faktoren heraus gestellt werden, die Aufschluss darüber geben, welche Faktoren zum Erfolg eines Onlineshops beitragen könnten.

So könnten Kundenmodelle angelegt werden. Diesen wird dann ein bestimmtes Kaufverhalten zugeschrieben umso Kaufprozesse zu optimieren. So können bestimmten Kundengruppen beim Kauf von bestimmten Artikeln gleichzeitig Artikel angezeigt werden, die mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit ebenfalls interessant für diesen Kunden sein könnten. Selbst Fehlerdiagnosen oder Prognosen zur Entwicklung von Produktpreisen könnte man Dank Data Mining aufstellen.

Die große Stärke von Data Mining kann gleichzeitig zur großen Schwäche werden, denn wenn Daten fehlerhaft gedeutet werden, können die daraus gewonnenen Informationen auch negative Folgen mit sich bringen. Daher ist es beim Data Mining wichtig, sich mit Realitätsnahen Werten zu beschäftigen.

Autor: Stan Z.

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geschrieben von admin in Thema: Vorstellung interessanter Dinge


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