menu Menu
Yapay Zeka ile Gelen Yöntem: Veri Madenciliği
Yapay Zeka ve Veri Madenciliği
Duygu Kabacan Etiket: AI Teknolojileri Tarih: 30 Eylül 2020 0 Yorum
Terapiye AI Yaklaşımı; Online Terapi Veren 4 Chatbot Geri Makine Öğreniminin Kullanım Alanları İleri

Dijital çağ ile beraber işletmeler, başarılı pazarlama stratejileri geliştirmek için teknolojiden destek almaktadır. Yapay zeka ve makine öğreniminden yola çıkılarak geliştirilen veri madenciliği, bugün birçok işletme için satışları artırmanın en iyi yollarından biri konumundadır.

Veri Madenciliği  (Data Mining) Nedir?

Günümüzde işletmeler, satıştan finansal yatırıma kadar birçok süreci yorumlamak ve geliştirmek için veri madenciliğinden yararlanıyor. Veri madenciliği (data mining), ham verileri enformasyona dönüştürerek şirketlerin riskleri azaltmasına, sorunları çözmesine ve yeni fırsatlar yakalamasına katkı sağlamaktadır.

Şirketler, büyük veri yığınlarındaki kalıpları aramak için yapay zeka ve makine öğrenim uygulamaları kullanarak, etkili pazarlama stratejileri geliştirip satışları artırmayı ve maliyetleri düşürmeyi amaçlar. Veri madenciliği;  etkin veri toplama, depolama ve yorumlamaya dayanmaktadır.

Kimler Kullanıyor?

Veri madenciliği, işletmelerin müşterilerinin neyle ilgilendiklerini veya ne satın almak istediklerini öğrenerek pazarlama stratejileri geliştirmelerine olanak sağlamasının yanı sıra dolandırıcılık tespiti gibi birçok konuda kendisine kullanım alanı bulmaktadır.

  • İletişim: Veri madenciliği uygulamaları, multimedya ve telekomünikasyon şirketlerinde müşteri davranışlarını analiz edip tahminler yürüterek, işletmelerin müşterilerine, yüksek oranda alakalı kampanyalar sunmasına katkı sağlar.
  • Perakende: Büyük müşteri veri tabanlarının analizi, pazarlama kampanyalarının optimize edilmesine ve satışların tahmin edilmesini sağlar. Doğru veri modelleri sayesinde, perakende şirketleri hedef kitlelerinde etki yaratacak teklifler geliştirir.
  • Eğitim: Veri madenciliği sayesinde, öğrencilerin başarı düzeylerinin tahmin edilmesi sağlanarak desteğe ihtiyaç duyan öğrencilerin saptanması kolaylaşmaktadır.
  • Sigorta: Veri madenciliği, analitik bilgi birikimini kullanarak sigorta şirketlerinde dolandırıcılık, risk yönetimi ve müşteri yönetimi ile ilgili sorunları çözebilir. Aynı zamanda sigorta şirketleri, hizmetlerini daha etkili bir şekilde fiyatlandırmak ve mevcut müşteri tabanlarına rekabetçi hizmetler sunmanın yeni yollarını keşfetmek için veri madenciliği yöntemlerini kullanırlar.
  • Bankacılık: Yapay zeka algoritmaları, bankaların müşteri veri tabanının yanı sıra finansal sistemin kalbindeki milyarlarca işlemi anlamlı hale getirir. Veri madenciliği, bankaların piyasa risklerini daha iyi tanımlamalarına, dolandırıcılığı daha hızlı tespit etmelerine, yasal uyum süreçlerini yönetmelerine ve pazarlama yatırımlarından maksimum getiri elde etmelerine yardımcı olmaktadır.
  • Biyoinformatik: Veri madenciliği, biyoloji ve tıp alanlarında, büyük veri kümelerinden biyolojik verilerin çıkarılmasına katkıda bulunur.
  • E- Ticaret: E- ticaret siteleri, müşterilerini satın almaya teşvik etmek, satın alabilecekleri ürünleri tahmin etmek gibi satışları artıracak uygulamalar geliştirmek için veri madenciliği kullanır. Veri madenciliği ile satın alma modellerini değerlendiren e-ticaret siteleri, hamile olma olasılığı yüksek müşterileri saptayarak onlara bebe pudrası, bebek bezi gibi ürünler önerebilir.
  • Suç Soruşturması: Veri madenciliği olası bir suçun nerede ve ne zaman gerçekleşmesinin muhtemel olduğu konusunda kurumlara yardımcı olmaktadır.

Veri Madenciliği Neden Önemlidir ?

Günümüz teknolojisinde veriler, çok hızlı bir şekilde ve farklı formatlarda işletmelere aktarılıyor. Günümüzde işletmenizin başarısı, sahip olduğunuz veri yığınları içinden yararlı bilgileri ve tahminleri ne kadar hızlı tespit edip, bu tespitleri pazarlama stratejilerinize adapte edebilme oranınızla ölçümlenmektedir. Veri madenciliği, manuel olarak çözülmesi uzun zaman alan pek çok iş sorusunu kolayca yanıtlamaktadır.

Veri madenciliği, geçmişi ve bugünü anlayarak, bir sonraki adımda ne olacağına dair doğru tahminler ile geleceği optimize etme konusunda işletmelere destek olmaktadır. Örnek vermek gerekirse, veri madenciliği, geçmiş müşteri profillerini temel alarak hangi potansiyel müşterilerin karlı müşteriler haline gelebileceğini ve hangilerinin belirli bir teklife cevap verme ihtimalini tanımlar. Şirketler bu bilgilerle, yanıt alma olasılığı yüksek müşterilere yönelik teklifler sunarak satış gelirlerini artırmaktadır. Veri madenciliği, veri içeren birçok iş sorununu çözmek için kullanabilirsiniz:

  • Müşteri segmentlerini ve seçimlerini anlamak
  • Yeni müşteriler edinmek
  • Çapraz satışı ve ek satışı geliştirmek
  • Müşteri sadakati sağlamak
  • Operasyonel performansın takip edilmesi
  • Risklerin belirlenmesi
  • Dolandırıcılık tespiti

Veri madenciliği teknikleri ile alınan kararlar, öngörüyle gerçekleşen tahminlerle yapılan pazarlama çalışmalarının yanı sıra gerçek iş zekasına dayanmaktadır. Böylece, işletmeleri rekabette öne çıkaran tutarlı sonuçlar ortaya çıkmasını sağlar.

Kaynak

Talend

Invest Opedia

Sas

Guru99

büyük veri ve veri madenciliği data mining nedir veri madenciliği veri madenciliği bölümü veri madenciliği kavramı veri madenciliği nedir veri madenciliği örnekleri veri madenciliği yöntemleri


Geri İleri

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Cancel Yorum gönder