требуя от них глубоких познаний в таких специальных областях, как статистика, анализ или

работа с базами данных.

В числе сложных задач, справляться с которыми помогает интеллектуальный анализ

данных, — прогнозирование вероятности покупки клиентом определенного товара на

основании его возраста, пола, демографических характеристик и других признаков; выделение

групп клиентов, характеризующихся сходным поведением при просмотре информации в сети; выявление

предпочтений

конкретного

клиента

с

целью

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