871 resultados para Customer Segmentation
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The aim of this thesis is to study segmentation in industrial markets and develop a segmenting method proposal and criteria case study for a labelstock manufacturing company. An industrial company is facing many different customers with varying needs. Market segmentation is a process for dividing a market into smaller groups in which customers have the same or similar needs. Segmentation gives tools to the marketer to better match the product or service more closely to the needs of the target market. In this thesis a segmentation tool proposal and segmenting criteria is case studied for labelstock company’s Europe, Middle East and Africa business area customers and market. In the developed matrix tool different customers are planned to be evaluated based on customer characteristic variables. The criteria for the evaluating matrix are based on the customer’s buying organizations characteristics and buying behaviour. There are altogether 13 variables in the evaluating matrix. As an example of variables there are loyalty, size of the customer, estimated growth of the customer purchases and customer’s decision-making and buying behaviour. These characteristic variables will help to identify market segments to target and the customers belonging to those segments.
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Ett ämne som väckt intresse både inom industrin och forskningen är hantering av kundförhållanden (CRM, eng. Customer Relationship Management), dvs. en kundorienterad affärsstrategi där företagen från att ha varit produktorienterade väljer att bli mera kundcentrerade. Numera kan kundernas beteende och aktiviteter lätt registreras och sparas med hjälp av integrerade affärssystem (ERP, eng. Enterprise Resource Planning) och datalager (DW, eng. Data Warehousing). Kunder med olika preferenser och köpbeteende skapar sin egen ”signatur” i synnerhet via användningen av kundkort, vilket möjliggör mångsidig modellering av kundernas köpbeteende. För att få en översikt av kundernas köpbeteende och deras lönsamhet, används ofta kundsegmentering som en metod för att indela kunderna i grupper utgående från deras likheter. De mest använda metoderna för kundsegmentering är analytiska modeller konstruerade för en viss tidsperiod. Dessa modeller beaktar inte att kundernas beteende kan förändras med tiden. I föreliggande avhandling skapas en holistisk översikt av kundernas karaktär och köpbeteende som utöver de konventionella segmenteringsmodellerna även beaktar dynamiken i köpbeteendet. Dynamiken i en kundsegmenteringsmodell innefattar förändringar i segmentens struktur och innehåll, samt förändringen av individuella kunders tillhörighet i ett segment (s.k migrationsanalyser). Vardera förändringen modelleras, analyseras och exemplifieras med visuella datautvinningstekniker, främst med självorganiserande kartor (SOM, eng. Self-Organizing Maps) och självorganiserande tidskartor (SOTM), en vidareutveckling av SOM. Visualiseringen anteciperas underlätta tolkningen av identifierade mönster och göra processen med kunskapsöverföring mellan den som gör analysen och beslutsfattaren smidigare. Asiakkuudenhallinta (CRM) eli organisaation muuttaminen tuotepainotteisesta asiakaskeskeiseksi on herättänyt mielenkiintoa niin yliopisto- kuin yritysmaailmassakin. Asiakkaiden käyttäytymistä ja toimintaa pystytään nykyään helposti tallentamaan ja varastoimaan toiminnanohjausjärjestelmien ja tietovarastojen avulla; asiakkaat jättävät jatkuvasti piirteistään ja ostokäyttäytymisestään kertovia tietojälkiä, joita voidaan analysoida. On tavallista, että asiakkaat poikkeavat toisistaan eri tavoin, ja heidän mieltymyksensä kuten myös ostokäyttäytymisensä saattavat olla hyvinkin erilaisia. Asiakaskäyttäytymisen monimuotoisuuteen ja tuottavuuteen paneuduttaessa käytetäänkin laajalti asiakassegmentointia eli asiakkaiden jakamista ryhmiin samankaltaisuuden perusteella. Perinteiset asiakassegmentoinnin ratkaisut ovat usein yksittäisiä analyyttisia malleja, jotka on tehty tietyn aikajakson perusteella. Tämän vuoksi ne monesti jättävät huomioimatta sen, että asiakkaiden käyttäytyminen saattaa ajan kuluessa muuttua. Tässä väitöskirjassa pyritäänkin tarjoamaan holistinen kuva asiakkaiden ominaisuuksista ja ostokäyttäytymisestä tarkastelemalla kahta muutosvoimaa tiettyyn aikarajaukseen perustuvien perinteisten segmentointimallien lisäksi. Nämä kaksi asiakassegmentointimallin dynamiikkaa ovat muutokset segmenttien rakenteessa ja muutokset yksittäisten asiakkaiden kuulumisessa ryhmään. Ensimmäistä dynamiikkaa lähestytään ajallisen asiakassegmentoinnin avulla, jossa visualisoidaan ajan kuluessa tapahtuvat muutokset segmenttien rakenteissa ja profiileissa. Toista dynamiikkaa taas lähestytään käyttäen nk. segmenttisiirtymien analyysia, jossa visuaalisin keinoin tunnistetaan samantyyppisesti segmentistä toiseen vaihtavat asiakkaat. Visualisoinnin tehtävänä on tukea havaittujen kaavojen tulkitsemista sekä helpottaa tiedonsiirtoa analysoijan ja päättäjien välillä. Visuaalisia tiedonlouhintamenetelmiä, kuten itseorganisoivia karttoja ja niiden laajennuksia, käytetään osoittamaan näiden menetelmien hyödyllisyys sekä asiakkuudenhallinnassa yleisesti että erityisesti asiakassegmentoinnissa.
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Advancements in information technology have made it possible for organizations to gather and store vast amounts of data of their customers. Information stored in databases can be highly valuable for organizations. However, analyzing large databases has proven to be difficult in practice. For companies in the retail industry, customer intelligence can be used to identify profitable customers, their characteristics, and behavior. By clustering customers into homogeneous groups, companies can more effectively manage their customer base and target profitable customer segments. This thesis will study the use of the self-organizing map (SOM) as a method for analyzing large customer datasets, clustering customers, and discovering information about customer behavior. Aim of the thesis is to find out whether the SOM could be a practical tool for retail companies to analyze their customer data.
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Companies require information in order to gain an improved understanding of their customers. Data concerning customers, their interests and behavior are collected through different loyalty programs. The amount of data stored in company data bases has increased exponentially over the years and become difficult to handle. This research area is the subject of much current interest, not only in academia but also in practice, as is shown by several magazines and blogs that are covering topics on how to get to know your customers, Big Data, information visualization, and data warehousing. In this Ph.D. thesis, the Self-Organizing Map and two extensions of it – the Weighted Self-Organizing Map (WSOM) and the Self-Organizing Time Map (SOTM) – are used as data mining methods for extracting information from large amounts of customer data. The thesis focuses on how data mining methods can be used to model and analyze customer data in order to gain an overview of the customer base, as well as, for analyzing niche-markets. The thesis uses real world customer data to create models for customer profiling. Evaluation of the built models is performed by CRM experts from the retailing industry. The experts considered the information gained with help of the models to be valuable and useful for decision making and for making strategic planning for the future.
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Työn tavoitteena oli selvittää asiantuntijapalvelujen tuotteistamisen mahdollisuuksia näiden palvelujen markkinoinnin tehostamisessa. Kirjallisuuden avulla selvitettiin ensin asiantuntijapalvelujen ominaispiirteet ja palvelujen tuotteistamisprosessi sekä siihen liittyvä palvelutuotteen rakentaminen. Selvitystyön pohjalta rakennettiin palvelujen asiakaslähtöinen tuotteistamisprosessi. Työn empiiristä osaa varten kerättiin tutkimusaineisto haastattelemalla sekä yrityksen asiakkaita että omia asiantuntijoita. Tutkimusaineiston analysoinnin perusteella segmentoitiin asiantuntijapalveluja ostavat asiakkaat. Asiantuntijapalvelujen ostamista ovat rajoittaneet sekä palvelujen epäonnistunut asemointi asiakkaiden keskuudessa että ilman markkinoinnillisia tavoitteita suoritettu tuotteistamisprosessi. Toimenpide-ehdotuksena esitetään asiantuntijapalvelujen uudelleenasemointia siten, että palvelujen ominaispiirteiden vaikutukset asiakkaiden mielikuvaan palvelutuotteista huomioidaan. Lisäksi asiantuntijapalvelujen tuotteistamista on kussakin asiakassegmentissä jatkettava tutkimuksessa selvitettyjen asiakastarpeiden pohjalta. Asiantuntijapalvelujen tuotteistamisessa on kussakin segmentissä omat tavoitteensa, jotka on huomioitava, jotta tuotteistamistoimenpiteillä olisi asiantuntijapalvelujen markkinointia tehostava vaikutus.
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Tämän tutkimuksen kohdeorganisaatio on suuren teollisuusyrityksen sisäinen raaka-aineen hankkija ja toimittaja. Tutkimuksessa selvitetään, mistä kohdeorganisaation hankinta-asiakkuuksien arvo muodostuu ja kuinka olemassa olevan liiketoimintadatan perusteella voidaan tutkia, arvioida ja luokitella kauppojen ja asiakkuuksien arvokkuutta aikaan sitomatta, objektiivisesti ja luotettavasti. Tutkimuksen teoriaosiossa esitellään lähestymistapoja ja menetelmiä, joiden avulla voidaan jalostaa olemassa olevasta datasta uutta sidosryhmätietämystä liiketoiminnan käyttöön, sekä tarkastellaan asiakaskannattavuusanalyysin, portfolioanalyysin, sekä asiakassegmentoinnin perusteita ja malleja. Näiden teorioiden ja mallien pohjalta rakennetaan kohdeorganisaatiolle räätälöity, indeksoituihin hinta-, määrä- ja kauppojen toistuvuus-muuttujiin perustuva, asiakkuuksien arvottamis- ja luokittelumalli. Arvottamis- ja luokittelumalli testataan vuosien 2003–2007 liiketoimintadatasta muodostetulla 389 336 kaupparivin otoksella, joka sisältää 42 186 arvioitavaa asiakkuussuhdetta. Merkittävin esille nouseva havainto on noin 5 000:n keskimääräistä selkeästi kalliimman asiakkuuden ryhmä. Aineisto ja sen poikkeavuudet testataan tilastollisin menetelmin, jotta saadaan selville asiakkuuden arvoon vaikuttavat ja arvoa selittävät tekijät. Lopuksi pohditaan arvottamismallin merkitystä analyyttisemman ostotoiminnan ja asiakkuudenhallinnan välineenä, sekä esitetään muutamia parannusehdotuksia.
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The purpose of the Thesis was to evaluate the business environment of electrical vehicle charging equipment (EVSE) in USA, find the key issues of entering the US EVSE markets and to form a marketing plan for possible market entry. The external market research analyzed the environment, customers, competitors and demand of EVSEs. In the internal analysis the focus was on resources and capabilities, offering, performance, business relations and US related issues. The research about the business environment was done using already available information from market studies and seminars. In external analysis there were also two semi-structured interviews from market experts used. The internal analysis was done mostly by interviews, but also company’s internal data sources were used. The interviews were semi-constructed and included eight interviewees from each part of EVSE value chain. The research findings were analyzed using SWOT analysis, which was converted to a so called TOWS matrix for extracting strategies. As a result of the Thesis, valuable information about the US markets and their requirements for EVSEs was gained. By matching the strengths of the case company and market requirements, customer segmentation and targeting were done and a marketing plan was constructed for the case company to help their management to evaluate the feasibility of possible market entry and investments to USA.
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Isännöintiala on tämän päivän Suomessa yhä suurempien haasteiden edessä asiakkaiden ja yhteiskunnan asettamien vaatimusten kasvaessa mutta samalla käytössä olevien resurssien niukentuessa. Tämä työ toimii osana kokonaisvaltaisempaa asiantuntijapalveluprosessien kehittämiseen keskittyvää projektia, jonka keskipisteessä ovat isännöintipalvelut ja niiden kehittäminen kohdeyrityksen tarpeiden mukaisesti. Diplomityössä keskitytään isännöintipalveluiden kehittämiseen palveluiden paketoimisen ja hinnoittelun sekä asiakassegmentoinnin näkökulmasta. Työn tavoitteena oli löytää uusia ratkaisumalleja vastaamaan kohdeyrityksen tulevaisuuden tavoitteisiin samalla huomioiden toimintaympäristön muuttuvat tarpeet. Projekti jakautui kahteen osaan; nykytila-analyysiin ja sen pohjalta rakennettaviin ratkaisuehdotuksiin. Nykytila-analyysin avulla haluttiin löytää nykyisen toiminnan keskeisimmät ongelmakohdat, joihin haettiin sittemmin ratkaisua palveluiden uudelleenpaketoimisen myötä. Merkittävimpiä havaittuja ongelmatekijöitä olivat työn kuormittavuuden epätasainen jakautuminen ja se, ettei kuormittavuutta huomioitu tavassa tuottaa tai hinnoitella palveluita. Kuormittavuuden epätasainen jakautuminen otettiin lähtökohdaksi asiakassegmentoinnin ja palveluiden uudelleenpaketoinnin toteuttamisessa.
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La necesidad de involucrar el concepto de comunidad y sus estrategias con el sector salud, generan el problema de investigación de determinar ¿Cuál es la utilidad de la relación estratégica comunitaria y el marketing en empresas del sector salud? El sector salud ha apartado las actividades relacionales con sus clientes, el cual es caracterizado por la atracción, desarrollo y mantenimiento de relaciones con los clientes. El objetivo de la investigación es determinar cuál es la utilidad de la relación estratégica comunitaria y el marketing en empresas del sector salud y los objetivos específicos son: describir el uso de comunidad e Identificar la utilidad de aplicar las estrategias comunitarias en el sector. La metodología es la investigación y análisis de caso, estudiando una organización relevante dentro del sector salud, anexando fuentes de información secundarias como que aporten a los resultados. El análisis arroja una brecha entre la teoría y la utilización de comunidad, donde la organización la define como sus clientes y empleados. Posteriormente cabe determinar si son aplicadas las estrategias comunitarias por la compañía, donde se encontró que algunas lo son. Al encontrar el uso de estrategias cabe estudiar si generan utilidad a los resultados demostrando que conservar y mejorar relaciones con los clientes es de beneficio para la compañía, sin dejar de atraer nuevos clientes para ampliar las posibilidades de ser una compañía rentable y perdurable. Finalmente se establece un eje estratégico que genere un impacto positivo a la empresa - comunidad para crear relaciones más efectivas y rentables.
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La globalización de mercados ha generado una serie de cambios en la estructura del comercio internacional, como el surgimiento de áreas de libre comercio, que son el resultado de las integraciones económicas, las cuales han facilitado los flujos de capital, recursos y personas. La internacionalización no solamente se ha convertido en una estrategia para aprovechar las oportunidades que se dan en los mercados internacionales, sino también en un medio de diversificación del riesgo para reducir la dependencia del mercado doméstico. Sin embargo, para emprender un proceso de internacionalización, es necesario conocer muy bien el contexto dentro del cual se desarrollan los clientes, puesto que la falta de conocimiento del entorno puede perjudicar la salud financiera de la empresa. De ahí la importancia de utilizar una definición de comunidad y unas estrategias comunitarias con las cuales se identifiquen las necesidades, objetivos e intereses de la comunidad, para establecer un relación a largo plazo que procure el desarrollo de ambas partes. La relación estratégica comunitaria y el marketing impactan positivamente la salud financiera de la empresa, en la medida en que este desarrollo mutuo, tanto de la comunidad como de la empresa, no solamente incrementa el interés y el compromiso por seguir interactuando; también crea vínculos afectivos entre ambas partes, lo cual consolida aún más la perdurabilidad de la relación, logrando así una fidelización de los clientes y por ende aumentando la rentabilidad de la empresa.
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The Business and Information Technologies (BIT) project strives to reveal new insights into how modern IT impacts organizational structures and business practices using empirical methods. Due to its international scope, it allows for inter-country comparison of empirical results. Germany — represented by the European School of Management and Technologies (ESMT) and the Institute of Information Systems at Humboldt-Universität zu Berlin — joined the BIT project in 2006. This report presents the result of the first survey conducted in Germany during November–December 2006. The key results are as follows: • The most widely adopted technologies and systems in Germany are websites, wireless hardware and software, groupware/productivity tools, and enterprise resource planning (ERP) systems. The biggest potential for growth exists for collaboration and portal tools, content management systems, business process modelling, and business intelligence applications. A number of technological solutions have not yet been adopted by many organizations but also bear some potential, in particular identity management solutions, Radio Frequency Identification (RFID), biometrics, and third-party authentication and verification. • IT security remains on the top of the agenda for most enterprises: budget spending was increasing in the last 3 years. • The workplace and work requirements are changing. IT is used to monitor employees' performance in Germany, but less heavily compared to the United States (Karmarkar and Mangal, 2007).1 The demand for IT skills is increasing at all corporate levels. Executives are asking for more and better structured information and this, in turn, triggers the appearance of new decision-making tools and online technologies on the market. • The internal organization of companies in Germany is underway: organizations are becoming flatter, even though the trend is not as pronounced as in the United States (Karmarkar and Mangal, 2007), and the geographical scope of their operations is increasing. Modern IT plays an important role in enabling this development, e.g. telecommuting, teleconferencing, and other web-based collaboration formats are becoming increasingly popular in the corporate context. • The degree to which outsourcing is being pursued is quite limited with little change expected. IT services, payroll, and market research are the most widely outsourced business functions. This corresponds to the results from other countries. • Up to now, the adoption of e-business technologies has had a rather limited effect on marketing functions. Companies tend to extract synergies from traditional printed media and on-line advertising. • The adoption of e-business has not had a major impact on marketing capabilities and strategy yet. Traditional methods of customer segmentation are still dominating. The corporate identity of most organizations does not change significantly when going online. • Online sales channel are mainly viewed as a complement to the traditional distribution means. • Technology adoption has caused production and organizational costs to decrease. However, the costs of technology acquisition and maintenance as well as consultancy and internal communication costs have increased.
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Con la finalidad de ayudar a la creación y desarrollo de modelos de predicción y simulación que permitan al ciudadano/administraciones publicas gestionar el consumo energético de forma más eficiente y respetuosa con el medio ambiente, se ha implementado un sistema de gestión de datos de indicadores energéticos. En 2007 la UE creó una directiva conocida como "20/20/20" en la que la Unión Europea se compromete a ahorrar un 20% del consumo anual de energía primaria desde esa fecha a 2020. En 2009 la Comisión Europea ha llegado a la conclusión de que con las medidas propuestas en dicha directiva no se podría alcanzar el objetivo de reducción del 20% del consumo energético previsto para el 2020, quedándose en menos de la mitad. Para dar un nuevo impulso a la eficiencia energética se redacta una propuesta de directiva: 2011/0172(COD). En esta directiva se obliga a los estados miembros a potenciar y ampliar la información estadística agregada sobre sus clientes finales (los perfiles de carga, la segmentación de los clientes, su ubicación geográfica, etc ). La Unión Europea plantea que incrementar el volumen y la accesibilidad de los datos de consumo energético, ayudará de forma significativa a alcanzar los objetivos. En este marco, parece lógico afirmar que un banco de datos de indicadores energéticos universalmente accesible puede contribuir de un modo efectivo al aumento de la eficiencia energética. Como aplicativo de este PFC se ha desarrollado una aplicación que permite la definición y almacenamiento de indicadores energéticos, en la que los diferentes sistemas, propietarios o abiertos, pueden volcar y extraer datos de una forma poco costosa. Se ha pretendido realizar una aplicación lo más abierta posible, tanto desde el punto de vista de la funcionalidad, permitiendo la definición del propio indicador a través del sistema, como desde el punto de vista de la implementación, usando únicamente código abierto para el desarrollo de la misma. ABSTRACT. In order to assist in the creation and development of forecasting and simulation models that enable citizens / public authorities manage energy consumption more efficient and environmentally friendly, we have implemented a data management system of energy indicators. In 2007 the EU created a policy known as " 20/20/20 " in which the European Union is committed to saving 20 % of the annual primary energy consumption from that date to 2020 . In 2009 the European Commission has concluded that the measures proposed in the directive could not achieve the goal of 20% reduction in energy consumption expected for 2020 , staying in less than half. To give new impetus to energy efficiency is drawn up a draft directive : 2011/0172 ( COD ) . This directive obliges member states to strengthen and expand aggregate statistical information on their final customers ( load profiles , customer segmentation , geographic location, etc. ) . The European Union argues that increasing the volume and accessibility ofenergy data , will significantly help to achieve the objectives . In this context , it seems logical to say that a database of universally accessible energy indicators can contribute in an effective way to increase energy efficiency. As of this PFC application has developed an application that allows the definition and storage of energy indicators , in which different systems, proprietary or open, can tip and extract data from an inexpensive way. We have tried to make an application as open as possible , both from the point of view of functionality , allowing the definition of the indicator itself through the system , and from the point of view of implementation, using only open source development thereof.
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Los avances en el hardware permiten disponer de grandes volúmenes de datos, surgiendo aplicaciones que deben suministrar información en tiempo cuasi-real, la monitorización de pacientes, ej., el seguimiento sanitario de las conducciones de agua, etc. Las necesidades de estas aplicaciones hacen emerger el modelo de flujo de datos (data streaming) frente al modelo almacenar-para-despuésprocesar (store-then-process). Mientras que en el modelo store-then-process, los datos son almacenados para ser posteriormente consultados; en los sistemas de streaming, los datos son procesados a su llegada al sistema, produciendo respuestas continuas sin llegar a almacenarse. Esta nueva visión impone desafíos para el procesamiento de datos al vuelo: 1) las respuestas deben producirse de manera continua cada vez que nuevos datos llegan al sistema; 2) los datos son accedidos solo una vez y, generalmente, no son almacenados en su totalidad; y 3) el tiempo de procesamiento por dato para producir una respuesta debe ser bajo. Aunque existen dos modelos para el cómputo de respuestas continuas, el modelo evolutivo y el de ventana deslizante; éste segundo se ajusta mejor en ciertas aplicaciones al considerar únicamente los datos recibidos más recientemente, en lugar de todo el histórico de datos. En los últimos años, la minería de datos en streaming se ha centrado en el modelo evolutivo. Mientras que, en el modelo de ventana deslizante, el trabajo presentado es más reducido ya que estos algoritmos no sólo deben de ser incrementales si no que deben borrar la información que caduca por el deslizamiento de la ventana manteniendo los anteriores tres desafíos. Una de las tareas fundamentales en minería de datos es la búsqueda de agrupaciones donde, dado un conjunto de datos, el objetivo es encontrar grupos representativos, de manera que se tenga una descripción sintética del conjunto. Estas agrupaciones son fundamentales en aplicaciones como la detección de intrusos en la red o la segmentación de clientes en el marketing y la publicidad. Debido a las cantidades masivas de datos que deben procesarse en este tipo de aplicaciones (millones de eventos por segundo), las soluciones centralizadas puede ser incapaz de hacer frente a las restricciones de tiempo de procesamiento, por lo que deben recurrir a descartar datos durante los picos de carga. Para evitar esta perdida de datos, se impone el procesamiento distribuido de streams, en concreto, los algoritmos de agrupamiento deben ser adaptados para este tipo de entornos, en los que los datos están distribuidos. En streaming, la investigación no solo se centra en el diseño para tareas generales, como la agrupación, sino también en la búsqueda de nuevos enfoques que se adapten mejor a escenarios particulares. Como ejemplo, un mecanismo de agrupación ad-hoc resulta ser más adecuado para la defensa contra la denegación de servicio distribuida (Distributed Denial of Services, DDoS) que el problema tradicional de k-medias. En esta tesis se pretende contribuir en el problema agrupamiento en streaming tanto en entornos centralizados y distribuidos. Hemos diseñado un algoritmo centralizado de clustering mostrando las capacidades para descubrir agrupaciones de alta calidad en bajo tiempo frente a otras soluciones del estado del arte, en una amplia evaluación. Además, se ha trabajado sobre una estructura que reduce notablemente el espacio de memoria necesario, controlando, en todo momento, el error de los cómputos. Nuestro trabajo también proporciona dos protocolos de distribución del cómputo de agrupaciones. Se han analizado dos características fundamentales: el impacto sobre la calidad del clustering al realizar el cómputo distribuido y las condiciones necesarias para la reducción del tiempo de procesamiento frente a la solución centralizada. Finalmente, hemos desarrollado un entorno para la detección de ataques DDoS basado en agrupaciones. En este último caso, se ha caracterizado el tipo de ataques detectados y se ha desarrollado una evaluación sobre la eficiencia y eficacia de la mitigación del impacto del ataque. ABSTRACT Advances in hardware allow to collect huge volumes of data emerging applications that must provide information in near-real time, e.g., patient monitoring, health monitoring of water pipes, etc. The data streaming model emerges to comply with these applications overcoming the traditional store-then-process model. With the store-then-process model, data is stored before being consulted; while, in streaming, data are processed on the fly producing continuous responses. The challenges of streaming for processing data on the fly are the following: 1) responses must be produced continuously whenever new data arrives in the system; 2) data is accessed only once and is generally not maintained in its entirety, and 3) data processing time to produce a response should be low. Two models exist to compute continuous responses: the evolving model and the sliding window model; the latter fits best with applications must be computed over the most recently data rather than all the previous data. In recent years, research in the context of data stream mining has focused mainly on the evolving model. In the sliding window model, the work presented is smaller since these algorithms must be incremental and they must delete the information which expires when the window slides. Clustering is one of the fundamental techniques of data mining and is used to analyze data sets in order to find representative groups that provide a concise description of the data being processed. Clustering is critical in applications such as network intrusion detection or customer segmentation in marketing and advertising. Due to the huge amount of data that must be processed by such applications (up to millions of events per second), centralized solutions are usually unable to cope with timing restrictions and recur to shedding techniques where data is discarded during load peaks. To avoid discarding of data, processing of streams (such as clustering) must be distributed and adapted to environments where information is distributed. In streaming, research does not only focus on designing for general tasks, such as clustering, but also in finding new approaches that fit bests with particular scenarios. As an example, an ad-hoc grouping mechanism turns out to be more adequate than k-means for defense against Distributed Denial of Service (DDoS). This thesis contributes to the data stream mining clustering technique both for centralized and distributed environments. We present a centralized clustering algorithm showing capabilities to discover clusters of high quality in low time and we provide a comparison with existing state of the art solutions. We have worked on a data structure that significantly reduces memory requirements while controlling the error of the clusters statistics. We also provide two distributed clustering protocols. We focus on the analysis of two key features: the impact on the clustering quality when computation is distributed and the requirements for reducing the processing time compared to the centralized solution. Finally, with respect to ad-hoc grouping techniques, we have developed a DDoS detection framework based on clustering.We have characterized the attacks detected and we have evaluated the efficiency and effectiveness of mitigating the attack impact.
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Towards a holistic perspective of CRM, this project aims to diagnose and propose a strategy and market segmentation for Siemens Healthcare. The main underlying principle is to apply a full customer-centric outlook taking own business properties into consideration while preserving Siemens Healthcare’s culture and vision. Mainly focused on market segmentation, this project goes beyond established boundaries by employing an unbiased perspective of CRM while challenging current strategy, goals, processes, tools, initiatives and KPIs. In order to promote a sustainable business excellence strategy, this project aspires to streamline CRM strategic importance and driving the company one step forward.