Диаграмма Sankey: удобный способ визуализации потоков клиентского актива

!!!!! On February 24, 2022, Russia started a war in Ukraine. The aggressor country is committing atrocities in our country and killing our civilians, including children. I call on all countries to tighten sanctions against Russia. 

We hope that all those responsible for this war will be punished.

I condemn all russians who support the war. To me, they are "subhumans" and orcs. I don't accept the neutrality of some russians. Neutrality is a silent stance that allows the killing to continue.

Один из интересных и очень интуитивных способов визуализации клиентских данных - диаграмма Санкей (Sankey). С ее помощью можно отлично визуализировать потоки, в том числе - в масштабе оценить какой % клиентов откуда пришел и какой % "потерялся".

Входные данные: 
активность (покупки) клиентов розничной сети за 12 месяцев, идентификатор клиента - карта Программы лояльности. Предварительно клиенты разделены на сегменты: активные с повторной покупкой, активный без повторных покупок и отток.

Описание диаграммы
Диаграмма состоит из трех вертикальных блоков
1-й блок: в каких источниках регистрировались клиенты
2-й блок: разделение клиентов по активности (с активностью и без активности)
3-й блок: 1 покупки и более 1 покупки за период

Потоки клиентского актива.
Нажмите, чтобы увеличить рисунок

Интерпретация диаграммы

Аналитика для управленцев: 5 принципов понимания

В современном мире бизнеса незнание аналитики может стать 

угрозой как вашему успеху, так и процветанию компании....

Томас Дейвенпорт

Прошли те времена, когда аналитика была привилегией технических специалистов. Я уверена, что сегодня ТОП менеджеру необходимо четкое понимание возможностей применения аналитики, необходимых для этого ресурсов и существующих инструментов. Это подтверждает опыт большого числа наших проектов - когда управленец заинтересован в развитии аналитики в компании, или еще лучше - вовлечен в эти проекты, компания выигрывает, быстрее принимает решения и создает неоспоримое конкурентное преимущество. 

Информации на тему аналитики для ТОП менеджеров не так много, недавно мне встретилась замечательная статья из Harvard Business Review (HBR) как раз про составляющие понимания аналитики.

Статью написал  Томас Дейвенпорт, профессор, преподаватель теории управления информацией и информационными технологиями в колледже Бэбсона, Уэлсли, штат Массачусетс. Автор дает советы по достижению понимания аналитики для ТОП менеджеров. Компоненты можно как мне кажется считать чек-листом или Must Know для управленца, который хочет идти в ногу со временем. 

Ниже сокращенный вариант статьи

Я убежден, что управленцы в наше время недостаточно используют данные и аналитику. И дело не в их квалификации, а в элементарном недостатке понимания тех возможностей, которые эти инструменты предоставляют. И это при том, что сейчас всем доступны огромные массивы информации, компьютерные мощности и специализированное ПО. Таким образом, назрела реальная необходимость в дополнительном образовании по этой теме.

Если вы ищете подходящую программу такого рода, убедитесь, что она содержит компоненты, которые я перечислю ниже. Или изучите специализированную литературу по этим направлениям.

10 новых ролей в маркетинге. Кем можно стать и на кого стоит учиться

Наличие технологий изменило способ взаимодействия с  потребителем и клиентом, изменило процессы маркетинга и коммуникации, возможности расчета рентабельности и бизнес-модели. У компаний появилась возможность прямого диалога со своим клиентом, получения обратной связи и информации о его поведении и восприятии бренда. Эти процессы с одной стороны облегчили жизнь маркетологам, а с другой - заставили постоянно учиться, мониторить конкурентов, отслеживать лучшие практики в мире и своей сфере деятельности.

Технологии, которые обеспечивают "новый маркетинг" - требуют как минимум внедрения, а потом постоянного обслуживания, развития и усовершенствования.

В трех последних статьях я описывала полезные технологии, которые уже стали нормой для многих компаний и маркетологов:

• Путеводитель по цифровому маркетингу. Digital Marketing Transit Map от Gartner
• Полезные технологии для CRM: карта ума (mind map) по 13 направлениям
• Все что нужно знать маркетологу об IT: Ландшафт технологий для маркетинга (marketing technology landscape)

КТО. РОЛИ И ЛЮДИ

Пора поговорить о людях, которые будут обеспечивать эти процессы. Кто может появиться в штате маркетинга в ближайшие 10 лет:

• Chief Content Officer (Главнокомандующий контентом)
• Managing Editor (Управляющий редактор) 
• Chief Listening Officer (Главный слушатель) 
• Director of Audience (Управляющий аудиторией) 
• HR for Marketing 
• Channel Master (Администратор каналов) 
• Chief Technologist (Главный инженер)
• Influencer Relations (Менеджер авторитетов) 
• Freelancer and Agency Relations 
• ROO (Return-on-Objective) Chief

ТЕРМИНЫ: ОБЯЗАТЕЛЬНО К ИЗУЧЕНИЮ

Ключевые термины, с которыми стоит познакомиться, чтобы быть в курсе предстоящих изменений в маркетинге:

• контент, контент-план, контент-актив, внешние каналы поставки контента
• авторитетные участники, экспертные сети, WOM, эффективность WOM 
• каналы коммуникации, каналы распространения контента, персональный уровень общения
• технологии, интеграция маркетинга и технологий, ландшафт маркетинговых технологий
• маркетинговый процесс компании, контент-маркетинговый процесс 
• рентабельность маркетинга, ROI, эффект маркетингового процесса, КПД контента

Важное примечание из описания ролей: 

Управление человеческими ресурсами становится центральной частью маркетинга. 

Возможно штат маркетинга измениться не так скоро или не в таком составе, но необходимость в некоторых ролях можно наблюдать во многих компаниях. 

Уже сейчас, на мой взгляд, становится очевидной роль главного инженера по маркетингу (Chief Technologist) и  ответственного за  контент (Chief Content Officer). Эти роли сейчас чаще всего выполняются в совместительстве с другими. 

Источник описания ролей: Штатное расписание вашего отдела маркетинга на ближайшие 10 лет, 20 лет назад размещение рекламы стоило больше, чем сам контент.

Также может быть интересно:

• Что такое CRM или управление взаимоотношениями с клиентами
• Как правильно автоматизировать маркетинг? Комплексный подход и карта функциональности

Прочитать другие статьи из этой же рубрики можно прочитать здесь. 

Для получения обновлений блога не забудьте подписаться на рассылку RSS.

Путеводитель по цифровому маркетингу. Digital Marketing Transit Map от Gartner

В продолжение темы технологического маркетинга сегодняшняя статья посвящена обзору транзитной карты от Gartner на тему "digital для маркетолога". 

Взрыв технологий для маркетинга заставил многих маркетологов по-другому посмотреть на возможности выполнения стандартных функций и задач, в частности, построения взаимоотношений с клиентами, сегментации клиентов, управления маркетинговыми ресурсами. 

На данный момент существует определенный разрыв между реальностью в технологиях и знаниями, которые есть у маркетинг директоров. Этот факт не обеспечивает должное стратегическое виденье и останавливает в принятии важных решений, в том числе касающихся инвестиций, сбора и хранения данных, коммуникации с клиентами,  использования социальных медиа и интернет. 

Для того, чтобы упростить жизнь маркетологам, специалисты Gartner разработали специальную карту и опубликовали первую публичную версию - путеводитель по цифровому маркетингу Digital Marketing Transit Map. 

Digital Marketing Transit Map является так называемым ландшафтом технологий и содержит необходимую информация для маркетолога, который хочет быть в курсе последних тенденций в мире ИТ и digital.

Назначение карты Digital Marketing Transit Map

Девиз карты может звучать так: Найти верное digital направление, освоить технологию и определить свой курс для достижения успеха.

• дает системное представление о возможностях цифрового маркетинга и связях между его направлениями в виде районов, функциональных регионов и треков, которые соединяют регионы
• поможет в задачах определения связей между бизнес функциями компании 
• объясняет связи между приложениями, технологиями и поставщиками для возможности эффективного использования digital достижений в интересах компании.
• показывает отношения между бизнес-функциями, приложениями и сервисами, а также поставщиками решений 
• может стать посредником между маркетингом и ИТ
• с ее помощью можно создать цифровую стратегию маркетинговых решений для компании

Для кого

в первую очередь для СМO (chief marketing officers) - директор по маркетингу,  

CIO (Chief information officer)- директор по Информационным Технологиям

Элементы карты

Карта может показаться запутанной, однако она достаточно удобна в использовании.

Элементы карты включают в себя:

• Neighborhoods (Окрестности) - функциональные области, которые являются областями практической деятельности компании 

На карте соединены такие "окрестности" - marketing operations, mobility, design, data ops, web ops, social ops, ad ops.

• Треки (Tracks) - прикладные сервисы, например, advertising technology, analytics, commerce, marketing management, real-time data

• Станции (Stations) - точки взаимодействия (представлены станции от вендора и продуктовые станции)

• Пересечения (Intersections) - "перевалочные пункты", которые принадлежат более чем одной сфере бизнеса.

   Преимущества карты Digital Marketing Transit Map

№ 1 . Форма визуализации в виде удобной схемы напоминающей карту метро (подробней об основоположнике транзитных карт Гарри Бэке можно прочитать в Википедии), таким способом сложное преподносится доступно и интуитивно.

Другие формы визуализации технологий для маркетинга можно увидеть в статьях: Все что нужно знать маркетологу об IT,    Квадраты Гартнера для маркетологов.

№ 2. Еще одно важное преимущество карты - ее интерактивность. Карта создана в форме инструментария, пользователь имеет возможность включать и отключать интересующие его направления. Инструментарий доступен по ссылке 

Дополнительно по теме:

Digital Marketing Battlefield Map: CMO Vs. CIO And Gartner Vs. Forrester

Другие варианты "ландшафта технологий"

Многообразие технологий для маркетинга и сложность ориентации в них заставляет исследовательские компании подойти к этому вопросу основательно и по научному, в частности, в статье "Все что нужно знать маркетологу об IT: Ландшафт технологий для маркетинга" показаны варианты визуализации технологий для маркетинга 2013, 2012, 2011 годов.

Также может быть интересно:

•  Как не заблудиться в современном маркетинге. Один из вариантов карты (2010)

• Полезные технологии для CRM

·    Для получения обновлений блога не забудьте подписаться на рассылку RSS. 

Прочитать похожие статьи из этой рубрики можно прочитать здесь

Что такое CRM или управление взаимоотношениями с клиентами

Построение системы взаимоотношений с клиентами  - важная составляющая любого бизнеса. О том, что такое Customer Relationship Management написано немало книг, статей и дано определений. Тем не менее, каждая компания имеет свое представление о том, что такое CRM. Часто бывает так, что мнения двух сотрудников или представителей двух компаний о задачах и назначении CRM  отличаются.

Сегодняшний пост - попытка разобраться в том, что же такое CRM или "управление взаимоотношениями с клиентами". Эта тема не менее важна для маркетолога, чем лояльность, клиентская аналитика или данные о клиентах.

Начнем с простого - статистики ключевых слов на adwords.google.com, количество запросов на тему "что такое CRM" говорит само за себя.

Также очевидно, что в большинстве случаев CRM ассоциируется с программными продуктами - SugarCRM, MS Dynamics, SAP.

Википедия дает два определения для CRM: 

• CRM - как прикладное программное обеспечение 

• CRM - модель взаимодействия

11 возможностей поведенческой аналитики на основе маркетинга баз данных

Как перейти от "черного ящика с сырыми данными" к пониманию клиентов и их потребностей? Как построить уместные и интересные для клиента кампании? Как оценить эффективность кампаний в денежном выражении, научиться их оптимизировать и проводить наиболее прибыльные? 

Ответы на эти вопросы можно найти на пересечении двух технологий, которые длительное время используются многими успешными компаниями. Это маркетинг баз данных и поведенческая аналитика.

Маркетинг баз данных – это применение заранее собранных в электронном виде данных о клиентах и рынках в интересах маркетинга (построении CRM стратегии, Программы Лояльности, проведение кампаний и др).

Данные должны быть структурированы и правильно подготовлены.

Поведенческая аналитика подразумевает изучение поведения клиентов и последующую разработку стратегических и тактических шагов по построению взаимоотношений с клиентами.

Маркетинг баз данных в сочетании с поведенческой аналитикой открывает много возможностей в работе с клиентским активом.

Ниже визуализация некоторых возможностей, которые на мой взгляд становятся существенным конкурентным преимуществом компании при построении взаимоотношений с клиентами.

5 useful reports about Predictive Analytics And Data Mining. Mind map and 5 pdf

Участвуя в консалтинговых и технических проектах для розницы и банковской сферы, в последнее время наблюдаю как теоретический интерес к возможностям аналитики постепенно становится реальным. Все больше компаний выбирают, сравнивают и используют решения data mining и прогнозную аналитику.

Одна из задач, часто возникающая, например, перед розничными компаниями - необходимость усиления аналитической составляющей в управлении Программой Лояльности и CRM. Здесь прогнозная аналитика может дополнять возможности простого ранжирования клиентов и решать целый ряд прикладных задач.

Predictive Analytics позволяет компаниям принимать разумные решения, снижать риски, а также создавать дифференцированные, более индивидуальные предложения, основанные на особенностях клиента. 

Data Mining и другие информационные системы
Выбор программного обеспечения data mining становится все более непростой задачей, поскольку функциональность аналитики может пересекаться с Business Intelligence, быть частью CRM, MRM, IMM  и других классов информационных систем.

Факторы, влияющие на выбор
Важными факторами, влияющим на выбор программного обеспечения Data Mining являются:

• функциональность решения, 
• особенности интерфейса (easy-to-use), 
• легкость обучения (easy-to-learn), 
• возможность подключения нужных источников данных. 

В то же время, некоторым компаниям необходимы максимальные возможности для прогнозной аналитики, включая возможности работы с big data, другим вполне достаточно приложения с определенной функциональностью data mining. 

Традиционный путь для знакомства с определенным классом решений и текущей ситуацией на рынке - воспользоваться отчетами  известных исследовательских кампаний. 
Однако, в отличие от Business Intelligence (Gartner и Forrester регулярно публикуют отчеты по  по BI, CRM и др.), ситуация с исследованиями по Data Mining выглядит по-другому. Gartner c 2008 года не проводит исследования по решениям Data Mining как отдельного решения, а Forrester опубликовал 3 отчета,  но они не повторяют друг друга, а "смотрят" на решения по прогнозной аналитике как бы с разных сторон.

Отчеты и исследования. Что почитать, чтобы быть в курсе событий

Mini MBA in Loyalty, Киев 15-17 ноября. Сегментация и клиентская аналитика, теоретическая часть

15-17 ноября состоялась очередная программа "Мини-МБА в СФЕРЕ ЛОЯЛЬНОСТИ". На мероприятии  можно было услышать о трендах в лояльности,  обсудить вопросы с коллегами, узнать мнения специалистов, получить много новой информации о том, как улучшить свою программу при помощи методик и технологий, а также попрактиковаться в решении аналитических задач.

Посетив первый раз мероприятие в качестве преподавателя, сегодня делюсь несколькими слайдами нашего совместного с Юлей Костерной  выступления во второй день программы.

В первой (теоретической) части "Сегментация  и клиентская аналитика" мы рассмотрели важные вопросы аналитической поддержки программы лояльности, а именно - сегментации клиентского актива с целью разработки стратегии и тактики взаимодействия с каждым сегментом.

По структуре занятие выглядело таким образом:

Комплексное управление маркетингом (IMM). Стратегия, технология или ПО

В рамках одного из недавних проектов для розницы у меня возникла задача проанализировать рынок программного обеспечения с точки зрения возможностей автоматизации ряда функций отдела маркетинга, в том числе по Программе Лояльности. 

Как оказалось, проект подобного рода сложен не только в части выбора вендоров, но в части выбора класса системы. Часть работ в рамках этого проекта я описала в статье Автоматизация маркетинга или 6 "квадратов", о которых следует знать маркетологу, прочитать которую можно по ссылке. В этой статье я рассматриваю несколько классов продуктов (MRM, Multichannel Campaign Management , др) который помогают маркетологу решать самые разнообразные задачи.

Сегодня речь пойдет о самом сложном и многофункциональном решении  - комплексном управлении маркетингом или Integrated Marketing Management .

Не найдя подробного описания этого класса систем на русскоязычных ресурсах, решила сделать небольшую "шпаргалку", которая расскажет маркетологам и ИТ специалистам о том, что такое IMM, без погружения в функциональность, главная задача - донести идею комплексного управления маркетингом.

Integrated Marketing Management представляет собой совокупность программных продуктов, которые используются в качестве платформы для автоматизации маркетинговых процессов компании с целью повышения эффективности деятельности.

Достаточно понятно рынок IMM описан в отчете "Magic Quadrant for Integrated Marketing Management" (подробней об отчете 2011) от компании Gartner, по которому я сделала очередную карту ума (mind map) про идею и возможности комплексного управления маркетингом.

А теперь о составляющих IMM немного подробней:

Автоматизация маркетинга или 6 "квадратов", о которых следует знать маркетологу

Маркетинг уже давно перестал быть той областью, задачи которой не поддаются автоматизации. И если несколько лет назад маркетологи многих компаний были полностью зависимы от ИТ подразделений, то сейчас появляется определенная "свобода" и возможности самостоятельно решать свои задачи. О том, какие системы могут помочь маркетологу в решении повседневных и стратегических задач и будет сегодняшний пост.

Автоматизация маркетинга - тренд №1

Автоматизация маркетинга - уже вполне устоявшееся словосочетание, вот что на эту тему пишет Википедия:

Автоматиза́ция ма́рке́тинга  — использование специализированных компьютерных программ и технических решений для автоматизации маркетинговых процессов предприятия.

Основные области автоматизации — это маркетинговое планирование и бюджетирование, управление маркетинговыми активами, управление маркетинговыми кампаниями, взаимодействие с клиентами, управление потенциальными продажами, интеграция данных о клиентах и их аналитика, и другие аспекты маркетинга. 

Автоматизация маркетинга является трендом № 1 в 2012 по версии Optify, прочитать подробней об этом можно в статье.

Основное предназначение автоматизации маркетинга - это повышение эффективности решения маркетинговых задач, уменьшение времени на рутинные операции, освоение новых возможностей (которые не были доступны в ручном режиме).

В большинстве крупных и средних компаний, которые внедрили средства Business Intelligence, маркетологи имеют доступ к важной информации для принятия решений (например, при разработке и сопровождении программы лояльности, запуске ряда инициатив, проведении опросов). 

Однако в ситуациях, когда маркетинг имеет приоритетное значение в деятельности компании (и особенно в B2C) желательно включить в ИТ архитектуру компании специальные решения, которые позволят автоматизировать основные процессы маркетинга и дать новые возможности для маркетологов.

Автоматизация маркетинга - почему и зачем

Как показывают проекты в рознице 2011-2012 годов, к автоматизации маркетинга компании приходят по разному. 
Примеры стимулов и мотивов при автоматизации маркетинга:

- усложнение внутренних процессов компании, которые невозможно/трудоемко/дорого поддерживать "ручным" способом;

- изменение процессов компании, например, внедрение программы лояльности, которая потребует автоматизации начисления бонусов, сегментации, управление компонентами кампании и откликом;

- накопление больших массивов данных и big data, которые желательно использовать в процессе принятия маркетинговых решений;

- необходимость общения с клиентом по нескольким каналам коммуникации и поддержки этих процессов (как с точки зрения хранения данных, так и с точки зрения автоматизации индивидуально процесса разработки и ведения инициативы)

При автоматизации маркетинга речь идет не только о CRM системах, существуют и другие классы систем, которые могут заменить и/или дополнить возможности CRM решения. 

Классы системы, которые могут быть полезны маркетологу

Ниже рисунок, на котором показаны классы систем, которые могут быть полезны маркетологу как с точки зрения автоматизации уже существующих процессов, так и с точки зрения появления новых возможностей. 

Подборка была сделана в рамках одного из проектов для ритейла. Ее задача заключалась в иллюстрации многообразия систем (и соответственно возможностей), которые маркетологи могут использовать  в своей работе.

На мой взгляд, с этими Magic Quadrant от Gartner (об этой исследовательской компании можно прочитать здесь и здесь) стоит познакомиться как маркетологам, так и ИТ специалистам, которые связаны с внедрением решений по автоматизации маркетинга.

Прочитать информацию про Magic Quadrant и скачать отчеты Gartner 2011-2012 годов можно по соответствующим ссылкам:

1. Magic Quadrant for Integrated Marketing Management (скачать october 2011 (eng), статья о квадрате IMM (рус.), подробно о том, что такое IMM (рус.))
2. Magic Quadrant for Marketing Resource Management (скачать jan 2012 (eng), статья о квадрате MRM (рус.))
3. Magic Quadrant for CRM Multichannel Campaign Management (скачать may 2011, may 2012 (eng))
4. Magic Quadrant for Sales Force Automation ( скачать july 2012)
5. Magic Quadrant for CRM Service Contact Centers (скачать apr 2012)
6. Magic Quadrant for Social CRM (скачать july 2012)

Резюме

• Определиться с классом критически важных для компании приложений бывает непросто, желательно рассмотреть все возможные альтернативы (смотреть за пределы CRM-решений) с привлечением консультантов, интеграторов, вендоров.
• Выбору системы должно предшествовать предпроектное исследование и аудит (ИТ архитектуры, процессов, потребностей, которые определят приоритеты и оптимальное решение для маркетинга), а также осознание новых возможностей и задач, которые стоят перед компанией.
• В зависимости от того, какая ключевая функциональность/роль/задача должна быть возложена на решение и должен делаться выбор среди множества автоматизированных решений для маркетинга.

Также может быть интересно:

• Как не провалить проект построения взаимоотношений с клиентами. Инь и янь CRM подхода
• Gartner Magic Quadrant research. FAQ по магическим квадратам
• Magic Quadrant for Marketing Resource Management. Вендоры и динамика для 2008-2011
• Квадраты Гартнера для маркетологов. Magic Quadrant for Marketing Resource Management 2011
• Комплексное управление маркетингом (IMM). Стратегия, технология или ПО
• Тренинг "Программы лояльности как центр прибыли компании". Коротко о главном: задачи и итоги

• Как правильно автоматизировать маркетинг? Комплексный подход и карта функциональности

  
  Прочитать другие статьи из этой же рубрики можно прочитать здесь
  Все статьи блога
  
  Для получения обновлений блога не забудьте подписаться на рассылку RSS.
  

Data Mining: типы закономерностей в данных

За последний месяц мне удалось убедиться в том, что аналитика данных прочно завоевывает новые позиции. Встречи с представителями нескольких розничных сетей и одним банком, которые используют специальное аналитическое ПО, позволяют с уверенностью говорить о том, что поиск закономерностей в данных перешел от теоретических наработок к этапу активного использования.

Однако, подкованных компаний пока совсем немного и большинство находится только в начале этого интересного пути. 

Для того, чтобы преодолеть первый существующий барьер использования Data Mining нужно не так уж много - понять, какие закономерности могут быть получены из накопленных данных и решить, как они могут быть использованы. 

Ниже описаны примеры закономерностей для различных сфер деятельности.

Закономерность - это существенная, постоянно повторяющаяся взаимосвязь явлений.

Результат применения методов Data Mining по отношению к любой предметной области может быть представлен в виде одной из закономерностей:

- классификация

- кластеризация

- ассоциации

В процессе выбора типа закономерности необходимо ориентироваться на результат, который должен быть получен в результате использования методов Data Mining (результат должен иметь практическую ценность для компании).

Классификация - закономерность, позволяющая относить объект (клиента, наблюдение, событие) к одному из заранее известных классов.

Примеры. 

- в банковской сфере: Кредитный скоринг, определение клиентов банка, склонных к не возврату кредита. 

Категории вендоров Business Intelligence. Таблица и mind map

Компании, предлагающие рынку платформы для создания BI приложений, по-разному приходили к созданию своих продуктов. 
У каждой компании свой путь, который определяет особенности и ключевую функциональность Business Intelligence, возможности  и простоту интеграции с другими приложения в компании (ERP, CRM, специализированными маркетинговыми и HR программами). 
Понимать эти особенности при выборе платформы BI не менее важно, чем знать, кто является лидером на рынке BI в этом году.

Разработчиков/продавцов/поставщиков программного обеспечения принято называть вендорами.

Вендор (англ. vendor ) - это  поставщик товаров и услуг, которые объединены торговой маркой.

Независимый вендор программного обеспечения  (англ. Independent Software Vendor,ISV)  — бизнес-обозначение компаний, специализирующихся на создании или продаже программного обеспечения, разработанного для того, чтобы продавать его на массовом рынке или на специализированных(нишевых) рынках.

Вендоры BI платформ классифицируются не только  на лидеров, провидцев, претендентов и нишевых игроков  (по методологии Magic Quadrant). Существует еще одна, менее известная, но не менее интересная и полезная классификация от Gartner, во многом характеризующая сами платформы BI.


Вендоры Business Intelligence Platforms, представленных в квадрате 2011 года от Гартнера классифицируются на 6 категорий:

Кто и как использует аналитику/Data Mining. Результаты опросов 2011

В последнее время аналитика завоевывает новые сферы, индустрии и рынки. Все чаще на конференциях, в статьях и на бизнес встречах можно услышать про использование интеллектуальных методов анализа данных Data Mining в той или иной компании. Говорят и пишут о применимости в различных сферах, о сложностях и препятствиях, о результатах и повышении эффективности работы за счет применения аналитики.

Кратко напомню, что Data Mining переводится как добыча данных, извлечение информации, раскопка данных, интеллектуальный анализ данных, средства поиска закономерностей, извлечение знаний, анализ шаблонов, "извлечение зерен знаний из гор данных", раскопка знаний в базах данных, информационная проходка данных, "промывание" данных. Понятие "обнаружение знаний в базах данных" (Knowledge Discovery in Databases, KDD) можно считать синонимом Data Mining. 

Однако, ответить на вопросы где (в каких отраслях) и как (какие методы) используются аналитические технологии, в частности Data Mining, не так просто. Чаще всего информация ограничивается тем, что компания N купила инструмент от некоторого вендора. В лучшем случае на очередной конференции можно услышать как применялся программный продукт.

Для того, чтобы понять общую картину на помощь приходят опросы и исследования участников рынка - практиков, которые используют аналитику для решения своих задач. Сегодня публикую результаты двух опросов, которые отвечают на вопросы, поставленные в начале статьи.

Вопрос 1. В какой сфере Вы применяли аналитику/Data Mining в 2011 году?

TOP 5 сфер с использованием аналитических технологий/Data Mining в различных сферах (источник)

• CRM/ consumer analytics, 25.0%
• Banking, 18.9%
• Health care/ HR, 16.7%
• Education, 16.2%
• Fraud Detection, 14.0%