Data-Mining bezeichnet den Prozess der Identifikation von Mustern, Zusammenhängen oder Anomalien in großen Datensätzen durch den Einsatz von verschiedenen statistischen, mathematischen und programmatischen Techniken. Dieses Verfahren ist ein Schlüsselkonzept in vielen Bereichen wie Finanzanalyse, Gesundheitswesen, Einzelhandel und natürlich auch im Marketing, insbesondere im Bereich des digitalen Marketings.

Der primäre Zweck des Data-Minings besteht darin, wertvolle Informationen aus den vorhandenen Daten zu extrahieren, die dann zur Entscheidungsfindung, Vorhersage von Trends oder zur Verbesserung von Geschäftsstrategien genutzt werden können. Die Methoden des Data-Minings reichen von einfacher statistischer Analyse und Berichterstattung bis hin zu komplexen maschinellen Lernalgorithmen. Häufig verwendete Techniken sind unter anderem Cluster-Analyse, Klassifikation, Assoziationsanalyse und neuronale Netzwerke.

Im Kontext des Marketings ist Data-Mining besonders nützlich für die Kundenanalyse, Marktsegmentierung und Zielgruppenidentifikation. Durch das Erkennen von Mustern im Kaufverhalten, den Interaktionen auf der Website oder in der Nutzung von Apps können Unternehmen maßgeschneiderte Marketingstrategien entwickeln, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Verhaltensmuster ihrer Kunden abgestimmt sind.

Data-Mining wird oft in Kombination mit anderen Datenanalysemethoden und -werkzeugen verwendet, darunter Data-Warehousing, Text Mining und Business Intelligence, um ein umfassendes Bild der verfügbaren Daten und der daraus abzuleitenden Erkenntnisse zu erlangen. Die effiziente Nutzung von Data-Mining-Techniken kann somit zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit, höheren Umsätzen und einem besseren Wettbewerbsvorteil führen.