Datamining: Jeho úskalí a potenciál z hlediska elektronického marketingu

Bc. František Kohout, B.S.B.A.

Master's thesis

Datamining: Its bottlenecks and potential in the Electronic marketing

Abstract:

Cílem diplomové práce je zhodnocení a praktická demonstrace možnosti využití metod a modelů dataminingu v rámci elektronického marketingu. Teoretická část práce popisuje procesní model dolování dat CRISP-DM a vybrané metody data miningu. Dále rozebírá informační potřeby elektronického marketingu a související možnosti nasazení metod dolování dat k podpoře marketingových aktivit využívajících vybrané prvky elektronického marketingového mixu. V teoretické části je konečně popsána metoda tzv. tendenční analýzy, umožňující řešit prediktivně- klasifikační úlohy. Aplikační část se zabývá návrhem prediktivního modelu implementujícího metodu tendenční analýzy, který na základě průběžného rozboru transakčních dat umožňuje detekovat prevalentní vzorce nákupního chování zákazníků a těmto pak dynamicky přizpůsobovat prostředky elektronické marketingové komunikace. Relevantní funkcionalita navrženého modelu je v rámci praktické části demonstrována v prostředí Open Source řešení (elektronického obchodu) Magneto Commerce.

Abstract:

The goal of this diploma thesis is to evaluate and demonstrate the application of data mining methods and models in the field of electronic marketing. To that end, the theoretical part of this thesis describes the CRISP-DM data mining process framework and selected data mining methods. Furthermore, it evaluates the information needs of electronic marketing and the usage of data mining methods in support of marketing activities utilizing selected elements of electronic marketing mix. Finally, the theoretical part describes the Propensity Score Matching method as a method providing the means of solving predictive classification tasks. The application part proposes a predictive model using the Propensity Score Matching method. The model allows the customization of electronic marketing communications based on the discovery of prevalent customer shopping behavior by the means of an on-the-fly transactional data analysis. Relevant features of the proposed model are demonstrated using Magneto Commerce, an Open Source e-Commerce solution (e-shop).

Keywords

Data mining, dolování dat, elektronický marketing, asociační pravidla, behaviorální analýza, tendenční analýza, e-commerce, e-marketing, CRISP-DM, Magneto, electronic marketing, association rules, behavioral analysis, propensity score matching

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 2. 10. 2012

Thesis defence

• Date of defence: 1. 11. 2012
• Supervisor: PhDr. Karel Eliáš, CSc.
• Reader: Ing. Miloslav Šašek

University of Finance and Administration

Master programme / field:
Economics and Management / Marketing Communication