SPSS maakt predictive web analysis mogelijk met Web Mining voor Clementine
SPSS, leverancier van Predictive Analytics oplossingen, introduceert Web Mining voor Clementine, een add-on module voor haar Clementine data mining workbench en daarmee een uitbreiding van haar predictive web analytics aanbod.
In tegenstelling tot eenvoudige web metrics, geeft Web Mining voor Clementine organisaties gedetailleerder inzicht in hun klanten doordat ze essenti?le gegevens in handen krijgen over de klanthistorie en toekomstverwachtingen.
“Web Mining voor Clementine vormt een nieuwe standaard voor web analyses, omdat het gebaseerd is op de combinatie van toonaangevende technologie?n voor data mining en web analytics ?n de meer dan 35 jaar ervaring van SPSS op het gebied van analyse,” aldus Colin Shearer, Vice President of customer analysis bij SPSS Inc. “We hebben dit product ontwikkeld om organisaties zoveel mogelijk resultaat te laten halen uit al hun bedrijfskanalen, inclusief het internet. Op die manier krijgen ze echt een volledig beeld van de klant over alle kanalen heen.”
Web Mining voor Clementine vereenvoudigt het geschikt maken van ruwe web gegevens met behulp van een web mining source node die is opgenomen in de Clementine visual workflow. Technische informatie die oorspronkelijk niet was ontworpen voor analyses. De web mining source node vertaalt ruwe gegevens automatisch naar gerichte online activiteiten en draait op NetGenesis Web analytics technologie.
De web mining node verwerkt op een effici?nte manier alleen die gegevens die nodig zijn om een nauwkeurige, bedrijfsgerichte kijk op online gedrag te krijgen. Nauwkeurige gebruikersidentificatie, het in kaart brengen van activiteiten, bezoeksessies en data cleansing, zorgen ervoor dat beslissers betrouwbare conclusies kunnen trekken over de huidige omstandigheden en toekomstige gebeurtenissen.
Dankzij Clementine’s schaalbaarheid, interactieve weergave en de integratiemogelijkheden met andere databronnen, kunnen beslissers doelgericht acties initi?ren doordat groepen gebruikers automatisch ge?dentificeerd worden. Ook kunnen ze door de logica van opeenvolgende activiteiten te volgen, ontdekken welke pagina’s essentieel zijn voor online succes, de relatie tussen producten en content doorgronden en voorspellingen doen over de neiging van site bezoekers om daadwerkelijk tot aankoop overgaan.
Web Mining voor Clementine bevat een template die veelgebruikte web mining methoden implementeert. Deze template kan zowel als kant-en-klare web mining toepassing ingezet worden als een referentiebron vormen voor analisten die hun eigen analyses willen maken. De template wordt geleverd in de vorm van Clementine streams, wat betekent dat analisten eenvoudig gebruikte methodes kunnen controleren en deze opnieuw kunnen aanwenden voor andere toepassingen. De template bevat ook verschillende modules voor het aanpakken van problemen die de inzet van het web met zich meebrengt, zoals het verbeteren van zoekmachines, gebruikers- en bezoekssegmentatie en de analyse van gebruikersgedrag, van de activiteit op websites en de homepage, van de manier waarop activiteiten elkaar opvolgen en de aankoopbereidheid.
Bron: