Esistono molti tipi diversi di tecnologia di data mining utilizzati nel processo di recupero delle informazioni dai dati grezzi. Ciascuno di questi tipi di tecnologia viene utilizzato per una serie di motivi, tra cui marketing, sicurezza e raccolta di informazioni generali. La tecnologia di data mining è comunemente utilizzata per testare campioni di dati piuttosto che intere porzioni di contenuto, consentendo agli analisti di verificare e convalidare i modelli all’interno dei blocchi di informazioni. Molte aziende sono specializzate nello sviluppo di questi strumenti di data mining per aziende specifiche o per uso generale.
Una tecnica comune di data mining viene utilizzata dal settore assicurativo per determinare i tassi di rischio standard per i propri clienti. Il settore immobiliare e dei sinistri soffre di una diminuzione delle riserve di profitti poiché il mercato non riesce a supportare il vecchio modello di business tradizionalmente utilizzato dalle compagnie assicurative. Al fine di garantire ritorni redditizi, le aziende utilizzano uno strumento di data mining per verificare ogni reclamo non appena si verifica se si tratta di un probabile caso di frode. Ciò consente all’industria di risparmiare enormi quantità di denaro ogni anno.
I rivenditori e le aziende del servizio clienti utilizzano una tecnologia di data mining che tenta di identificare gli attributi dei suoi migliori clienti. Associando determinate pubblicità e la struttura dell’ambiente di vendita al dettaglio con i migliori modelli di clienti, possono garantire a questi consumatori la migliore esperienza possibile. Inoltre, la tecnologia di data mining è progettata per aumentare il numero di questi clienti redditizi utilizzando queste stesse tecniche. Ulteriori informazioni possono fornire alle aziende informazioni sull’identificazione della risposta definitiva della base di clienti ai cambiamenti e agli approcci di marketing. Questo aiuta a guidare la strategia complessiva dell’azienda, aumentando anche la redditività.
Una tecnica di data mining nota come modellazione dell’attrito funziona per tutti i tipi di industrie per identificare i clienti che probabilmente si sposteranno verso altri fornitori o rivenditori. Questa tecnologia di data mining ottimizza le informazioni che consentono il modo migliore per fidelizzare una base di clienti ed evitare potenziali perdite su scala proattiva. Utilizzando le informazioni raccolte dai clienti esistenti che attualmente fanno affari con un’azienda, la tecnologia fornisce dati su coloro che hanno maggiori probabilità di accettare l’up-selling e il cross-selling per creare entrate aggiuntive. Si rivolgerà anche a quei clienti che tradizionalmente passano da un fornitore all’altro per vari motivi, consentendo all’azienda di lavorare con quei clienti o di lasciarli andare. Indipendentemente dall’uso della tecnologia di data mining, queste tecniche aiutano la crescita finanziaria e la responsabilità.