Cos'è il data mining e come può aiutare la tua azienda?

Che cos’è il data mining?

Quando si parla di business intelligence e dati analitici, il data mining non può essere trascurato.

La definizione esatta di data mining varia spesso in base ai tipi di data mining eseguiti e agli scopi per cui vengono eseguiti.

Tuttavia, il significato o la definizione di data mining applicabili nella maggior parte dei casi è la seguente:

Un processo di ricerca, raccolta e analisi di elementi di dati basati su attributi specifici, modelli nascosti o risultati desiderati.

Il data mining raccoglie e archivia i dati grezzi, trasformando contemporaneamente i dati dei consumatori ricevuti in informazioni fruibili che sono vantaggiose sia per le aziende che, in ultima analisi, per i clienti.

Una versione semplificata del processo di data mining

È spesso difficile spiegare il data mining in poche parole. Tuttavia, semplificando il processo di data mining, il data mining consiste nell'acquisizione di grandi quantità di dati storici, dalla cronologia del browser dei consumatori ai dati sugli acquisti.

I dati raccolti possono essere utilizzati per trovare modelli e tendenze rilevanti che possono aiutare a individuare potenziali frodi o persino strategie per le future campagne marketing.

Nel dettaglio, il data mining funziona generalmente attraverso i seguenti cinque passaggi di base:

Raccolta dei dati dei clienti

Innanzitutto, l'azienda o il singolo individuo dovranno determinare quali siano i dati d'interesse in base ai segmenti demografici che intendono raggiungere con i propri siti web e/o brand. I dati cercati, raccolti e organizzati vengono quindi caricati in un data warehouse.

Gestione dei dati

Anche la gestione dei dati raccolti è fondamentale, e ciò avviene solitamente internamente, sebbene l’hosting dei dati nel cloud stia aumentando anno dopo anno.

Dopo che i dati sono stati caricati correttamente nel cloud o su un server interno, altri data scientist e componenti del team hanno accesso immediato a ciò che è stato raccolto, archiviato e analizzato.

Scelta dei metodi organizzativi

Una volta raccolti i dati utilizzando la corretta tecnica di data mining, il tuo team dovrà decidere quale sia il modo migliore per organizzare le informazioni disponibili.

Stabilire cosa fare con i dati estratti e come gestire i futuri dati in arrivo è essenziale per ottimizzare il processo di gestione dei dati.

Utilizzo dell'automazione del software

Saranno l'applicazione o il software che hai scelto a ordinare quindi i dati che hai raccolto o inserito in base ai risultati che stai cercando o alle informazioni che desideri estrarre.

Generazione automatica di grafici o tabelle condivisibili

A seconda del programma che usi per l'estrazione dei dati, il software dovrebbe generare automaticamente un grafico e/o una tabella accessibili e condivisibili facilmente e pressoché istantaneamente da parte dei componenti del team.

Comprendere i dati è la priorità

La raccolta di dati attraverso software, piattaforme e programmi di data mining può aiutare sia i privati che le aziende a conoscere meglio il pubblico esistente o desiderato.

In qualità di titolare di un'attività, disporre di una chiara comprensione aziendale dei dati a tua disposizione deve essere sempre una priorità assoluta, soprattutto se la tua intenzione di utilizzare i dati raccolti per far crescere e scalare il tuo brand è davvero seria.

Il data mining può essere usato per diversi motivi, dall'aumento delle vendite alla semplice conoscenza più approfondita di un particolare pubblico.

Comprendere come la raccolta dei dati possa essere utilizzata per identificare modelli e tendenze degli stessi è anche estremamente utile, soprattutto quando si entra in un mercato nuovo o in un mercato già altamente saturo e/o competitivo.

L'implementazione di una tecnica di data mining aiuta nei seguenti modi:

Consente l'nput da parte degli utenti

Condividi il tipo di attributi che stai cercando prima di iniziare l’estrazione dei dati o la raccolta di informazioni.

Specifica la demografica, i tipi di utenti e persino la fascia di reddito dei consumatori che desideri raggiungere prima di iniziare a estrarre dati da qualsiasi data warehouse, database, sito web o piattaforma online.

Utilizza numerosi database

In molti casi, il data mining richiederà l'uso di numerosi database, siti web o piattaforme online. Con le tecniche e il software di data mining giusti, puoi ottimizzare la tua portata e la tua capacità di attrarre il maggior numero di utenti possibili con i dati che hai raccolto.

Trova modelli sconosciuti

Via via che l'AI diventa sempre più intelligente con l'avvento di strumenti di apprendimento automatico come ChatGPT e Midjourney AI, anche il data mining può rivelarsi uno strumento molto utile per individuare e identificare modelli sconosciuti.

Il cervello umano non è sempre in grado di individuare modelli potenziali o emergenti che possano essere utili per scopi futuri di vendita e/o marketing.

Perché il data mining è importante?

Una volta compresa la definizione di data mining, si inizia a capire perché questa tecnologia sia attualmente così importante, soprattutto ora che le aziende si rivolgono alle tecnologie intelligenti e all'AI per svolgere le attività quotidiane.

Alla luce dei tipi di bias nelle statistiche, l'utilizzo del data mining può aiutare a eliminare i bias e a metterli in evidenza, assicurando che tutti i set di dati presentati al pubblico siano privi di pregiudizi, interpretazioni personali o persino pressioni politiche.

Il data mining è anche uno dei software più utili attualmente disponibili per l'analisi di marketing.

L'utilizzo del data mining per gestire il marketing e l'analisi dei dati aiuta a snellire il processo, riduce i budget e consente di individuare singoli utenti che hanno un interesse reale per i tuoi prodotti, servizi o contenuti.

Il data mining aiuta a identificare modelli e tendenze

Il data mining è estremamente utile per identificare modelli e tendenze.

Sebbene tu possa trovare informazioni sulle tendenze dei consumatori altrove sul web, l'estrazione del tuo set di dati fornisce risultati in tempo reale.

Inoltre, usare l'intelligenza artificiale per estrarre dati in tempo reale è altrettanto utile e offre i seguenti vantaggi:

Risultati del data mining in tempo reale

Poiché l'AI, il marketing e il futuro della tecnologia stanno cambiando e si stanno evolvendo rapidamente, i risultati in tempo reale sono più importanti e diffusi che mai.

Giorni, settimane o persino mesi di attesa per i set di dati possono avere un impatto significativo sull’approccio a qualsiasi situazione che coinvolga la tua azienda, specialmente se è online o in hosting nel cloud.

Studia la concorrenza

Se non hai tempo né manodopera per fare ricerche manuali sulla concorrenza, puoi fare ciò con metodi di data mining adeguati.

Impara a conoscere meglio la concorrenza attuale e scopri cosa potresti fare diversamente per aumentare le vendite e generare più traffico verso il tuo sito web.

Individua tendenze e modelli sconosciuti

Gli esseri umani hanno difficoltà a identificare schemi di dati e algoritmi sconosciuti, tipicamente generati dai computer. È qui che entra in gioco, ed è estremamente importante, l'estrazione dei dati.

Con l’uso del data mining predittivo, puoi individuare modelli di dati sconosciuti e potenziali tendenze future altrimenti non visibili.

Puoi usare queste informazioni per reindirizzare le campagne di marketing esistenti o i metodi che attualmente usi per commercializzare e vendere i prodotti e i servizi della tua azienda.

Le applicazioni di data mining aiutano a ottimizzare le operazioni

Oltre a offrire molte più informazioni di quelle che si possono reperire autonomamente, il data mining è utilizzato anche per assistere nell'ottimizzazione e semplificazione delle attività quotidiane. L'utilizzo del data mining per ottimizzare le operazioni può avvenire nei seguenti modi:

Individuazione dei colli di bottiglia

L'uso di set di dati ottenuti con il data mining può essere applicato per identificare potenziali colli di bottiglia che la tua azienda ha incontrato nel processo di produzione.

Una volta identificati, si possono applicare dei rimedi per garantire che l'attività di semplificazione delle operazioni possa riprendere.

Gestione dei prezzi e dell'inventario

Ottimizza la gestione dei prezzi e dell'inventario con un data mining continuativo che fornisce un set di dati in tempo reale. Identifica, attraverso il monitoraggio dei modelli, le potenziali anomalie che possono causare perdite di denaro o difficoltà finanziarie.

Inoltre, la raccolta e l’estrazione dei dati in tempo reale possono essere applicate anche al rilevamento delle frodi per prevenire e/o ridurre al minimo il verificarsi di potenziali frodi.

Semplificazione della formazione

Le aziende che utilizzano il data mining su dati non strutturati nel settore dell'istruzione lo stanno facendo per ottenere dati approfonditi sul tipo di piattaforme e/o ambienti di apprendimento migliori per gli studenti di ogni età e fascia demografica.

Il data mining nel settore dell'istruzione è utile anche per aiutare a determinare i metodi di insegnamento e gli argomenti più adeguati per facilitare l'apprendimento e la crescita degli studenti.

Alcune delle tecniche di data mining più comuni attualmente utilizzate non erano disponibili dieci anni fa. Oggi sono invece disponibili, al pubblico e per scopi commerciali, più tecniche, software e strumenti di data mining.

Tecniche di data mining

Sappiamo ormai come il data mining rivesta un ruolo nel processo di scoperta di modelli e relazioni in un grande set di dati.

È un aspetto cruciale del processo decisionale delle aziende moderne, in quanto consente loro di ottenere informazioni preziose sui propri clienti, sulle tendenze di mercato e sull'efficacia delle strategie aziendali.

Tuttavia, l'enorme volume di dati attualmente generati dalle aziende può rendere difficile l'identificazione di questi modelli e e di queste relazioni.

È qui che entrano in scena le tecniche di data mining. Le tecniche di data mining più diffuse possono aiutare a semplificare qualsiasi attività, indipendentemente dal modello di business esistente.

Monitoraggio e identificazione dei modelli

Il monitoraggio e l’identificazione dei modelli sono una componente chiave del data mining. Dal monitoraggio dei modelli di vendita ai comportamenti individuali, sono molte le opzioni disponibili quando si tratta di monitorare e identificare pattern durante l'estrazione dei dati.

Classificazioni e associazioni

Un altro vantaggio dell'utilizzo di soluzioni di data mining consiste nella possibilità di implementare associazioni e classificazioni specifiche in base al tipo di informazioni che stai cercando di raccogliere e/o estrarre.

Clustering

Grazie al clustering, ora è più facile che mai raggruppare automaticamente grandi quantità di dati pertinenti, raccolti in base ad attributi specifici e/o somiglianze rilevanti per le tue esigenze o per la demografica a cui punti.

Rilevamenti anomali

In caso di frodi e potenziali anomalie, è ora molto facile monitorare e identificare potenziali problemi grazie all'uso di una soluzione di data mining con tecnologie avanzate e AI.

Strumenti di data mining

Il data mining è un processo complesso e dispendioso in termini di tempo, ma con gli strumenti giusti può essere reso più semplice ed efficiente.

Sia che tu stia cercando di automatizzare il tuo processo di data mining o semplicemente di migliorarne la precisione, è fondamentale disporre di tutte le informazioni necessarie per prendere una decisione consapevole in merito a quali siano gli strumenti adatti per la tua azienda.

Opzioni open source e commerciali a confronto

Per cominciare, è importante conoscere le opzioni disponibili.

Attualmente il data mining è possibile sia con strumenti open source (gratuiti per il pubblico) che con soluzioni commerciali.

Se non hai familiarità con il data mining, la sicurezza e la gestione dei dati raccolti in modo indipendente, cerca un’opzione commerciale che ti aiuti a gestire i punti dati che stai cercando di raccogliere.

Strumenti di data mining SAS

Include un'interfaccia utente semplificata ed è stata originariamente sviluppata per le tradizionali finalità di analisi e gestione dei dati.

Funzionalità:

• Text mining, data mining e ottimizzazione
• Assiste nella valutazione dei Big Data
• Facilmente scalabile

Teradata

Sistema di elaborazione ideale per il data warehousing e per chi è interessato a sistemi e soluzioni su larga scala.

Funzionalità:

• Funziona con Windows/Linux e Unix.
• Installazione, riparazione e gestione semplici del programma (anche per chi non è esperto di tecnologia)
• L'ottimizzatore incluso consente di gestire domande con un massimo di 64 join.
• Trasferisce i dati grezzi raccolti su dischi senza problemi o interruzioni.
• Comunica con i punti dati archiviati ed estratti tramite SQL, rendendoli accessibili a chi conosce SQL.

BOARD

Essenzialmente, BOARD è un toolkit sviluppato per gestire simultaneamente la business intelligence e le prestazioni aziendali.

Funzionalità:

• Una piattaforma centralizzata per gestire i modelli di business esistenti e per fare valutazioni e previsioni. Puoi anche pianificare le applicazioni dalla stessa posizione.
• Incorpora business intelligence, strumenti di gestione e tecnologie di previsione in un'unica soluzione.
• Sviluppa, nel tempo, software analitici avanzati con apprendimento e strategie in tempo reale.
• Accesso a più fonti di dati grezzi per risultati ottimali ed estremamente precisi.

Implementa il data mining nella tua azienda

L'implementazione del data mining nella tua attività è estremamente utile se ti preoccupa la capacità di gestire il tuo pubblico o di scalare il tuo modello di business esistente.

Iniziare a lavorare con il data mining non deve sembrare un'impresa ardua, anche se si tratta di una tecnologia nuova o non conosci bene il processo.

Una volta confrontate le opzioni disponibili per il data mining aziendale, puoi selezionare le soluzioni migliori per te e il tipo di data mining necessario per la tua attività.

Determina le tue esigenze di dati

Prima di scegliere il percorso di data mining più adatto a te, è importante prendere in considerazione le tue esigenze. Prima di iniziare, rispondi alle seguenti domande:

• Che tipo di dati mi interessano?
• Per cosa userò i dati che raccolgo?
• Mi interessano fasce demografiche specifiche o un particolare gruppo di consumatori?

Scegli la soluzione o l'applicazione di data mining

Dovrai anche stabilire come iniziare a estrarre i dati in base alle tue conoscenze, competenze e all'accesso a vari strumenti e risorse.

Se non sai come gestire l’estrazione dei dati in modo indipendente, valuta l’utilizzo di una soluzione commerciale o di uno strumento di data mining pronto all'uso, come gli strumenti SAS, Teradata o BOARD.

Ottieni il massimo dai tuoi punti dati

Sia che tu gestisca un CRM di vendita o che ti interessi ricevere consigli intelligenti, i dati estratti possono offrirti tutto ciò che cerchi e molto altro.

Ottenere il massimo dai dati pertinenti non deve sembrare complicato o fare paura con la piattaforma e l'applicazione di estrazione giuste. Ecco alcuni dei vantaggi più importanti del data mining per le aziende:

Operazioni ottimizzate

È importante acquisire e archiviare il giusto tipo di dati pertinenti alla demografica d'interesse. Con una soluzione di data mining adeguata alle esigenze della tua azienda, ottimizzare le operazioni e semplificare il modo in cui conduci le attività è più facile che mai.

Miglioramento del processo decisionale

Prendi decisioni migliori per la tua azienda, indipendentemente dall’area in cui stai lavorando.

Migliore segmentazione del mercato

Ottieni dati approfonditi sul mercato esistente e sulla demografica d'interesse, disponibili in base alle opzioni e alle funzionalità di segmentazione preferite.

Monitoraggio dei modelli dei clienti

Conosci meglio i modelli di navigazione, ricerca e acquisto di clienti esistenti, nuovi visitatori e utenti fedeli.

Rilevamento di potenziali frodi

L'uso del data mining è indispensabile anche per chi teme potenziali frodi, furti di identità, attacchi di phishing, truffe e altre forme di hacking.

Il data mining in tempo reale può individuare anomalie nei dati che altrimenti potresti non notare cercandole a occhio nudo.

Monitoraggio delle potenziali tendenze

Tieni d'occhio le tendenze più rilevanti per il tuo settore e i tuoi clienti quando estrai dati in tempo reale. Monitorare le tendenze è molto utile, soprattutto se lavori in un settore già saturo e altamente competitivo.

Maggiore fidelizzazione dei clienti

Più conosci i tuoi clienti, più facile sarà relazionarti con loro fornendo al contempo prodotti e/o servizi di cui necessitano nella vita quotidiana.

Con l'estrazione continua dei dati in tempo reale, non ti perderai mai una nuova tendenza o esigenza dei tuoi clienti. Poiché le tempistiche sono fondamentali quando si tratta di fornire prodotti e servizi, il data mining in tempo reale è uno strumento estremamente efficace.

Aumento dei guadagni

Per finire, con l’uso dei giusti strumenti di data mining, assisterai a un aumento del fatturato.

Un aumento del fatturato della tua azienda non è raro quando hai accesso a informazioni preziose riguardo a dati demografici, desideri ed esigenze di qualsiasi pubblico target.

Trovare il giusto sistema di gestione per contenuti, marketing e persino raccolta di dati può creare confusione, soprattutto con una varietà di opzioni disponibili sul mercato.

Se stai cercando un servizio apprezzato, affidabile e sempre aggiornato con le ultime tecnologie, prendi in considerazione Mailchimp.