Lección 2: Crear un escenario de correo directo
El departamento de marketing de Adventure Works desea aumentar las ventas dirigiendo una campaña de correo directo a clientes específicos. Mediante el análisis de los atributos de clientes conocidos, la empresa espera determinar los patrones que posteriormente se aplicarán a clientes potenciales. La empresa pretende utilizar los patrones hallados para predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de comprar un producto.
Además, el departamento de marketing desea encontrar las posibles agrupaciones lógicas de clientes que se encuentran en la base de datos, como, por ejemplo, aquellos que siguen pautas demográficas y de compra similares.
La base de datos de la empresa, Adventure Works DW, contiene una lista de clientes antiguos y una lista de clientes nuevos potenciales.
En esta lección, creará un escenario de correo directo. Después de realizar las tareas de esta lección, contará con los datos siguientes:
- Un conjunto de modelos de minería de datos que sugerirá los clientes que tienen una mayor probabilidad de serlo entre una lista de clientes potenciales.
- Una agrupación de clientes actuales.
Para realizar las tareas de esta lección, utilizará el Algoritmo Bayes naive de Microsoft, el Algoritmo de árboles de decisión de Microsoft y el Algoritmo de clústeres de Microsoft.
Esta lección incluye los temas siguientes:
- Crear una estructura del modelo de minería de datos Targeted Mailing (tutorial de minería de datos)
- Modificar el modelo Targeted Mailing (tutorial de minería de datos)
- Explorar los modelos Targeted Mailing (tutorial de minería de datos)
- Comprobar la precisión de los modelos de minería de datos (tutorial de minería de datos)
- Crear predicciones (tutorial de minería de datos)