предоставления
ему
индивидуализированного обслуживания; определение времени суток и дней недели, когда
наиболее часто посещаются те или иные страницы или наиболее часто поступают обращения по
телефону; идентификация товаров, которые часто приобретаются вместе. Последнее очень
ценно для выявления закономерностей покупательского поведения, однако известен случай, когда найденная корреляция между двумя кодами счетов за одну и ту же лечебную процедуру
позволила австралийской компании, специализирующейся на медицинских услугах, вскрыть
мошенничество с двойным выставлением счетов на общую сумму более 10 млн долларов.
Средства интеллектуального анализа данных могут также быть очень полезны в плане
прогнозирования сбыта и ознакомления партнеров и клиентов с полученными результатами.
Эта технология применяется в производственных отраслях, в банковском деле, телекоммуникациях, планетарной геологии (для обработки данных дистанционного
зондирования поверхности планет) и для управления интерактивными электронными
магазинами. Например, ПО Microsoft Site Server Commerce 3.0 способно распознавать
закономерности в покупательском поведении посетителей веб-сайта, прогнозировать их
интерес к различным продуктам и услугам и индивидуализировать общение с ними. В
частности, электронный магазин может предлагать каждому конкретному покупателю
рассчитанные именно на него рекламные объявления, специальные предложения и комплекты
продуктов. Методика интеллектуального анализа данных гарантирует, что в массовую
рассылку рекламы по электронной почте не будут включены те клиенты, которых
предлагаемый товар вряд ли заинтересует. Это позволит избежать издержек, на которые часто
не обращают внимания, а именно: раздражения клиентов навязыванием ненужной информации.
В числе менее типичных, но от этого не менее интересных приложений
интеллектуального анализа данных — изучение положения приемных детей для повышения
эффективности социальной помощи и исследование особенностей стиля отдельных игроков
Национальной баскетбольной ассоциации США (НБА). В частности, известно, что тренер
команды «Utah Jazz» использовал этот инструментарий для составления «полного портрета»
Билл Гейтс: «Бизнес со скоростью мысли»
122
Майкла Джордана из «Chicago Bulls», включая его склонность, играя в одиночку, проводить
двойной или тройной дриблинг перед броском. Однако анализ бесполезен, если вы не можете
воспользоваться его результатами. Даже зная привычки Джордана, игроки «Utah» не смогли
предотвратить его решающий бросок в игре, которая принесла «Chicago» победу в чемпионате
НБА 1998 года.
В бизнесе интеллектуальный анализ данных наиболее широко применяется в маркетинге, когда компании анализируют свои базы данных для выявления предпочтений клиентов, а затем
делают им специальные адресные предложения. Например, авиакомпания American Airlines использует сведения о 26 миллионах участников своей программы для постоянных клиентов —
такие, как предпочитаемые ими гостиницы, рестораны и агентства по прокату автомобилей —
для разработки адресных маркетинговых кампаний, которые уже позволили ей сэкономить на
издержках более 100 миллионов долларов.
Экономия получается благодаря созданию более точной модели клиента и уменьшению
объемов рассылки. Вот характерный пример. Кампания по продвижению нового вида
кредитных карточек методом прямого маркетинга дает обычно эффект примерно в 2% случаев.
В 1997 году банк Mellon Bank USA поставил перед собой цель привлечь дополнительно 200
тыс. клиентов. При использовании обычных методов для этого потребовалось бы охватить
рассылкой 10 млн кандидатов. Вместо этого с помощью технологии интеллектуального анализа
данных было получено около трех тысяч моделей наиболее вероятных клиентов. Путем
дальнейшего уточнения выделили группу моделей, которая, по результатам тестирования, позволяла получить положительный отклик в 12% случаев. Таким образом, для привлечения
200 тысяч новых клиентов оказалось достаточно обратиться с предложениями лишь к двум
миллионам человек вместо десяти. Более того, сокращением рекламных издержек выгоды
предприятия не ограничились: прибыльность для банка клиентов, привлеченных в результате