| Les
objectifs sont par définition déterminés
en fonction des données existantes et des
problématiques de l’entreprise. Il
est donc impossible de lister de manière
exhaustive l’ensemble des applications du
data-mining, néanmoins en voici quelques-unes
à titre d’exemple :
- identifier les clients fidèles,
les clients rentables, ceux à fort
potentiel
et inversement
- trouver des leviers
de fidélisation et modéliser
de manière prédictive les départs
- accroître la fidélité
en étant capable de proposer la bonne
offre, au bon
client, au bon
moment, par le bon
canal
- comprendre et anticiper les comportements
d’achats
- augmenter les recrutements
et diminuer les coûts des campagnes
de recrutement
- développer des revenus
complémentaires avec la proposition
de nouvelles offres de produits ou services
parfaitement appropriées à chaque
segment de clients
- augmenter le retour
sur investissement des opérations
marketing par un meilleur ciblage et une optimisation
de l'utilisation des canaux (par exemple,
accroissement des taux de réponse de
20% à 200% tout en réduisant
les coûts)
- réduire les risques
d’impayés par une meilleure
identification du risque tout au long du cycle
de vie du client
- optimiser l'animation de votre programme
de fidélité par une meilleure
compréhension des attentes et des enjeux
par cible de clients
- connaître la manière dont
les facteurs démographiques
ou autres influent sur les ventes
- calculer le coût
d'acquisition d'un nouveau client
- savoir qui
achète quoi
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