Хранилища данных - статьи



              

Несоответствие результатов прогнозирования реальной ситуации


Есть одна сложнейшая задача, вставшая перед Data Mining, которую многие эксперты считают неразрешимой и которая оправдывает тот скептицизм, который часто слышен в адрес этой ниши рынка. Средства Data Mining хорошо прогнозируют поведение потребителя на основе данных за прошлые периоды, то есть дают информацию о том, что человек, исходя из его предыдущих приобретений, демографических данных и других параметров, захочет купить с наибольшей вероятностью. Но, по мнению критиков, DM никогда четко не предскажет, что же человек захочет купить на самом деле.

Например, DM-приложение может определить, что 34-х летная домохозяйка, имеющая двоих детей, вероятнее всего каждые три года в ближайшее десятилетие будет покупать отдельную микроволновую печку. Но такое ПО не может определить, что именно эта клиентка скорее купила бы более дорогую печь, где комбинируются микроволновый и конвекционный режимы, если бы та подошла ее по цене.

Кайл Джонстон (Kyle Johnstone), руководитель BI- компании Emerald Solutions утверждает, что для повышения прибыльности (т. е. достижения основной цели маркетинга) в первую очередь нужно не столько просто узнать, чем человек довольствуется сейчас, сколько выяснить, а что он купит охотнее всего. Единственный способ решить эту задачу - спросить у клиентов, чего же они действительно хотят, а не рассчитывать на информацию о характере их прежних приобретений.

"Люди будут утверждать, что любят бифштексы, но для вечеринки в честь Дня Независимости покупают гамбургеры. Есть некоторое несоответствие между тем, что человек покупает, и тем, чего он хочет", - поясняет он. - Можно вычислить характер поведения показателей эффективности, но главной частички головоломки - знания того, чего же хочет клиент - всё равно будет не хватать. Математически это определить невозможно".




Содержание  Назад  Вперед