데이터 분석 또는 데이터마이닝 활용사례를 5가지 이상

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데이터 분석 또는 데이터마이닝 활용사례를 5가지 이상 조사했습니다.

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마케터들이 정기적으로 고객들을 그룹으로 세분화하므로 이들은 이에 따라 광고 캠페인과 홍보 행사를 타게팅 할 수 있다. 인구 통계학을 기반으로 사전 정의된 그룹만 한정적으로 사용하는 대신, SAS는 Expedia가 전적으로 고객의 구매활동을 기반으로 하는 고객 세분화 그룹을 찾아낼 수 있도록 해준다.
한 가지 놀라운 사실은 여행자들 중 많은 이들이 비즈니스를 위한 여행자들인 것으로 나타났다. 이 그룹의 여행 빈도와 이들이 여행한 날짜 및 시간은 이미 생성되어 있던 “비즈니스 여행자 그룹”과 일치율이 높았다. 세부 분석에서 이러한 고객 세그먼트는 여가를 위한 여행자들에 비해 훨씬 민감하며 이들의 시간적 요구 사항에 맞는 모든 옵션들을 꼼꼼하게 살펴보는 것으로 나타났다. 따라서 Expedia는 새롭게 찾아낸 고객들의 관심을 유도하기 위해 특별하게 맞춤 제작된 화면과 마케팅을 개발할 수 있었다.
SAS 예측 분석이 도움이 되었던 또 다른 분야는 호텔이 여행자나 지역 시장 관리자들로부터 좋은 평판을 받았을 때 그 원인을 조사하기 위해 선호도 세부 사항을 수집 및 추적하는 작업이었다. Lynn은 “우리는 이듬해 호텔의 영업 수익이 5~10% 향상된 것을 알 수 있었다.  이로써 고객 중심의 프로그램이 우리 파트너들에게 제공하는 가치가 입증됐다”고 말했다.
모든 자동화된 프로그램과 분석에는 다른 업체의 제품에서 관리되는 데이터베이스의 대용량 데이터들이 사용된다. Shanmugam는 “다른 제품들은정교한 예측 모델링을 하기에 너무 느리며, SAS처럼 대용량 데이터를 제대로 처리할 수 없다”고 말했다. Shanmugam과 Ganguly가 이룩한 업적은 높은 평가를 받고 있다.
“Expedia는 데이터 중심의 방식으로 성공을 이끌어내고 있으며 SAS를 통해 얻은 예측은 정확하고 신뢰할 만한 것임을 우리는 잘 알고 있다. 우리 경영진은 SAS를 통해 발견된 통찰력 덕분에 비즈니스 감각이 향상된 것을감사하게 생각하고 있다.”

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