고객 분석: 은행 신용카드 및 보험 업계, 데이터 마이닝을 통한 시장 세분화.
마케팅 관리자와 비즈니스 임원이 프로모션에 더 집중하고 새로운 마케팅 캠페인을 설계할 수 있도록 의미 있는 그룹과 부서를 구성하는 데 도움이 됩니다.
고객 관계 관리에서 데이터 마이닝은 제품 사용 패턴을 발견하거나 고객 행동을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이를 통해 채널 관리(예: 은행 지점 및 6)를 개선할 수 있습니다. 또 다른 예로는 고객 라이프사이클 모델을 기반으로 적시 판매를 구현하는 것이 있습니다.
유통 업계에서는 데이터 마이닝을 사용하여 고객의 쇼핑 바구니를 분석함으로써 진열대 배치, 판촉 시기, 판촉 제품 구성, 잘 팔리지 않는 제품과 잘 팔리는 제품에 대한 이해와 같은 비즈니스 활동에 도움을 줄 수 있습니다. 패스
다양한 체인점에서 공급업체 상품의 시장 점유율 분석, 고객 통계, 과거 판매 현황을 분석합니다.
판매 및 광고 운영의 효과를 판단할 수 있는 분석.
제품 품질 보증: 데이터 마이닝은 수많은 변수 간의 상호 작용을 관리하는 데 도움이 되며, 데이터 분포의 일부 이상 징후를 자동으로 감지하여 제조 및 조립 작업의 변화를 밝혀낼 수 있습니다.
조건과 요인을 파악하여 품질 엔지니어가 문제의 범위를 신속하게 파악하고 시정 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
적극적인 조치.
원격 커뮤니케이션 측면에서 데이터 마이닝 기반 분석은 조직이 외부 환경에 적응하기 위해 전략을 변경하는 데 도움이 됩니다.
시장 변화의 패턴을 파악하여 판매 계획을 안내합니다. 네트워크 용량 활용 측면에서 데이터 마이닝은 고객 집계 서비스의 구조와 패턴을 이해하여 용량 계획을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
직원들은 네트워크 시설에 대한 최적의 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 마이닝은 다양한 비즈니스와 조직에서 오류 감지 및 위험 평가, 오류 방지, 리소스 분석에 사용됩니다.
유통, 마케팅 예측, 광고 투자 및 기타 여러 측면에서 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 화학 및 제약 산업에서는 방대한 양의 생물학적 정보에 대한 데이터 마이닝을 통해 새로운 유용한 화학 성분을 발견할 수 있으며, 원격 감지, 기상 예보 및 오존층 모니터링 분야에서는 인공위성 등에서 매일 발생하는 방대한 양의 데이터를 기반으로 큰 역할을 할 수 있습니다.