래피드마이너(RapidMiner) 고객세분화 데이터분석 활용 사례 고객세분화를 위해 데이터 분석은 어떻게 활용될까요?? ※래피드마이너 공식 홈페이지(www.rapidminer.com) 사이트 화면 보다 효과적인 연관성을 통한 의미 있는 고객 그룹을 생성여러 고객의 공통점이 항상 명확한 것은 아닙니다.단순히 연령별, 성별, 소득별, 지역별 심지어는 통화가치를 기준으로 공통점을 찾는 것 보다더 좋은 방법이 있습니다.데이터 사이언스는 모든 데이터를 심층적으로 조사하여 의미있는 고객을 생성하는데 필요한인사이트와 패턴을 찾는데 도움을 줍니다. **고객 및 잠재고객 파악**고객을 의미있는 그룹으로 나눌 때 어떤 특징이 실제로 중요한지를 이해합니다.단순한 인구통계와 통화가치를 넘어 숨겨진 인사이트를 찾을수 있습니다.**각 상호작용의 조정**세분화를 통하여 모든 커뮤니케이션, IT 마케팅, 고객 서비스가 해당부서의 요구를 충족하도록 체계화 합니다. **새로운 기회 창출**고객에 대한 단일화된 시각에서 벋어나 각 개별 부분간의 차이점, 새로운 제품, 마케팅전략에 대한기회를 창출합니다,**더 좋은 제품디자인**각 고객군과 어떻게 커뮤니케이션 하는 방법 뿐만 아니라 제품에서 원하는 것을 결정합니다.이러한 인사이트를 사용하여 제품 디자인에 반영하고 판매를 늘립니다. 고객세분화를 위해 데이터 분석이 어떻게 활용되는지잘 알아보셨나요?자신의 업무에 어떤 주제로 데이터 분석을 할 지아이디어를 내보세요!가장 좋은 방법은 경험이 많은 회사에데이터 분석 사례를 들어보는 것입니다!!어려워말고 꼼꼼하고 친절한 무료 상담을 받아보세요!^^
