Die Data Mining Es handelt sich um eine empirische Methode, mit der große Datenmengen wie Big Data mithilfe von Algorithmen, künstlicher Intelligenz und statistischen Programmen effektiv ausgewertet werden. Es werden verschiedene mathematische und statistische Modelle verwendet.
Ein typisches Ziel des Data Mining für den E-Commerce besteht darin, typische Einkaufswagen einzurichten, die entsprechend den Produkten ausgerichtet sind. Auf diese Weise ist Data Mining ein Weg von Machen Sie das Beste aus dem Online-Handel auf wissenschaftlicher Basis. Daten können klar visualisiert werden, nachdem sie durch Informationsvisualisierung generiert und verarbeitet wurden.
Kontext
Daten spielen im digitalen Handel und bei der Optimierung von Verkaufsprozessen eine immer wichtigere Rolle. Theoretisch kann jeder Online-Shop eine große Menge an Daten über Kunden, Kundenverhalten, Produkte und Einkaufsverhalten zusammenstellen. Die große Datenmenge allein gewährleistet jedoch nicht, dass der Umsatz steigt oder die Vertriebsmethoden optimiert werden können. Data Mining soll ist die Lösung dafür.
Ähnlich wie ein Bergbauunternehmen, das den Boden auf wertvolle Mineralien untersucht, durchsuchen Data-Mining-Programme die Daten, um wichtige und relevante Daten zu finden. Ziel ist es, aus den gewonnenen Daten die wesentlichen Schlussfolgerungen zu ziehen effizienteres Verkaufs- oder Besucherverhalten.
Im Gegensatz zur herkömmlichen Steuerung bietet Data Mining nicht nur die Möglichkeit, die aktuelle Situation eines Unternehmens zu ermitteln, sondern auch die Vorhersagen für zukünftige Situationen. Dies kann beispielsweise mit der NeuroBayes-Software eingestellt werden. Aufgrund der großen Datenmenge basieren diese Prognosen nicht auf Erfahrungen, sondern ausschließlich auf Empirismus, künstlicher Intelligenz und Statistiken. Das Filtern detaillierter Informationen für die Datenanalyse basiert normalerweise auf Drilldown-Funktionen.
Implementierung
Beim Data Mining werden verschiedene Methoden verwendet, die im Folgenden kurz beschrieben werden:
- Modellbasierte Analyse:
Die ersten Hypothesen und ein spezielles Umfeld für diese Annahmen werden aufgestellt. Aus diesen Voraussetzungen lassen sich zusammenfassend die Regeln für die Datenanalyse ableiten. Dies können einfache Bedingungen wie "wenn ... dann" oder komplexe Sequenzen verschiedener Bedingungen sein, die bis zu neuronalen Netzen reichen können.
- Zugriff auf Datenbanken:
Vor dem Starten des Data Mining-Verfahrens muss der Zugriff auf vorhandene Datenbanken gesichert werden. Dies kann bequem über Schnittstellen erfolgen. Gleichzeitig werden die vorhandenen Daten segmentiert und in eigene Datenbanken integriert. Data Mining nach diesem Ansatz kann beispielsweise mit Google Analytics durchgeführt werden.
- Der Suchvorgang:
Wenn Data Mining Lösungen generiert, ist es die Aufgabe dieser Programme, mit den entsprechenden Methoden die bestmöglichen Lösungen zu finden.
- Bestimmung des Interesses:
Jedes gefundene Muster muss hinsichtlich seiner Relevanz für die jeweiligen Geschäftsprozesse im Data Mining analysiert und klassifiziert werden. Eine Methode zur Messung des interessierenden Niveaus besteht beispielsweise darin, Ergebnisse auszuwerten, die von der Regel abweichen.
Anwendungsbereiche
Data Mining kann verschiedene Zwecke haben. Einerseits können mit dieser Methode Modellvorhersagen erstellt werden, andererseits dient sie auch dazu, bestimmte Fakten zu beschreiben oder zu klären.
Erklärungsmodelle werden normalerweise für die Analyse von Einkaufswagen zur Conversion-Optimierung verwendet. Gleichzeitig bieten diese Modelle die Möglichkeit, die Erfolgsfaktoren eines Online-Shops oder einer Website zu identifizieren.
Weitere Anwendungsziele sind:
- Käuferprofilierung für Affiliate-Marketing
- Marktsegmentierung
- Prognose der Einstellungszeiten
- Produktpreisprognose
- Vorhersage der Nachfrage nach einem Produkt
- Diagnose von Fehlern in Verkaufsprozessen
Einschränkungen
Während die im Rahmen des Data Mining untersuchten Daten viele verschiedene Ansätze bieten, liegt die Schwierigkeit normalerweise genau dort. Zuallererst ist es wichtig relevante und realistische Ziele festlegen um einfach Datenergebnisse zu erhalten, die eine höhere Effizienz gewährleisten.
Ein Online-Shop kann beispielsweise feststellen, welche Produkte am häufigsten in Kombination gekauft werden. Dies bestimmt jedoch nicht, ob für den Shop eine neue langfristige Cross-Selling-Strategie erforderlich ist, wahrscheinlich weil auch der Zeitraum, in dem die Daten gesammelt und ausgewertet wurden lang. kurz und es gab saisonale Vorlieben bei der Auswahl des Produkts.
Grundsätzlich ist Data Mining eine objektive Form von Nutzen Sie die Datenanalyse. Dies wird jedoch normalerweise als Schwäche angesehen, da Algorithmen und statistische Modelle zuerst von Personen definiert werden müssen. An dieser Stelle können individuelle Ideen und Wünsche das empirische objektive Ergebnis verfälschen. Aus diesem Grund ist es ratsam, externe Agenturen oder Mitarbeiter, die nicht direkt mit dem Unternehmen verbunden sind, für das Data Mining zu verwenden.
SEO Vorteile
Data Mining kann auch für die tägliche SEO-Arbeit verwendet werden. Mit Tools wie Keyword-Planern können relevante Keyword-Daten zur Feinabstimmung von Inhalten verwendet werden. Unter diesen Umständen würden Google-Daten verwendet, um die richtigen Keywords basierend auf einer günstigen Prognose (Verkehr, Wettbewerb) auszuwählen. Auf diese Weise konnten sie viele Conversions erzielen möglich, wenn die betreffende Website entsprechend klassifiziert ist.[1] Auf jeden Fall arbeiten Webanalysetools auch mit Data Mining-Techniken. Auf diese Weise ist diese Methode eng mit der Analyse des Webportals verbunden.
