數字... 預測... 模型...
不是僅停留在教科書的 理論

您還認為資料採礦不切實際
只有經驗才值得相信
小心您離客戶越來越遠！！

隨著微利化時代的來臨，企業無不卯足全力希望透過交叉銷售來提升現有客戶的荷包佔有率或開發新的客戶，另一方面也費盡心思讓客戶維持品牌忠誠度以降低客戶流失率。但隨著資訊隨手可得，行銷技巧不斷的推陳出新，客戶的行為模式變化的越來越快，單靠以往的經驗已慢慢追不上這股變化，想掌握客戶的關鍵變化，資料採礦是您明智的選擇。

沒有企業的行銷資源是毫無限制的，所以提升業績的重點便在於如何將有限的行銷資源花在有可能消費的顧客身上。此外，將行銷成本投注在沒有消費意願的客戶上，不僅僅是浪費，也可能因為頻繁的接觸，讓顧客產生負面的觀感，更加得不償失。

傳統的資料採礦，需要較長的時間來建置模型，無法滿足多樣化行銷活動快速動態的需求，因此針對高價值、生命周期較長的產品，建議採用精確預測模型外，AsiaMiner引進協同式過濾(collaborative filtering)的觀念，根據相似行為與價值結構的客戶來決定推薦商品內容，能夠解決過往產品過多無法一一建構預測模型的困擾，更能因應市場上行為的快速變化，調整推薦產品以符合客戶需求，是協助行銷人員的最佳幫手。

請您參考我們客戶中國信託、中華電信、遠傳電信的運用案例。

資料採礦的威力，不是只有模型預測準確
更在乎如何應用

當一個預測準確的模型告訴您，A客戶即將在這個月流失了，而您卻來不及在客戶流失前進行挽留，您一定會想難道不能早幾個月說嗎？這樣一個預測精確但沒有任何價值的模型，卻是我們常在客戶端看到的真實案例。如何能把資料採礦後的名單做最有效的運用，這正是我們經驗累積的價值所在。

資料採礦不再只是統計分析人員的專利
全企業決策管理的時代已經來臨

很多人對於資料採礦的印象停留在於太過理論，等模型建好再做決策，那就太遲了...。沒錯，企業決策最重要的就是在於時效，因此決策管理的精神並不˙在於耗費過多時間來建置模型，而是在於如何在日常的決策過程中，能夠即時透過分析來讓每次的決策都能夠比原有的模式來的更好，即使每次的增益只有一點點，但是每次決策的增益累積，就可以把企業推向更好的方向，