К числу известных применений Data mining относятся:

1. Торговля.

1.1. Анализ совместных покупок. Узнав, какие товары часто покупаются вместе, можно улучшить рекламу, более эффективно управлять запасами, улучшить раскладку товаров в торговых залах.

1.2. Анализ последовательности покупок. После покупки квартиры новоселам необходимо купить обои, краску, линолеум. Чуть позже они придут за мебелью, бытовой техникой. Знание типового поведения новоселов поможет разработать рекламу, эффеткивно использовать скидки, уточнить ассортимент, лучше управлять запасами.

1.3. Построение прогнозирующих моделей. Зная, кто ходит на распродажи, кто ищет товары определенных категорий, можно разработать хорошую программу продвижения.

1.4. Определение параметров, влияющих на цену объектов недвижимости, поможет более точно устанавливать эту цену и прогнозировать ее изменение.

2. Сфера услуг.

2.1. Сегментация клиентов поможет предложить различным сегментам наиболее подходящие для них пакеты услуг различных ценовых категорий.

2.2. Выявление клиентов, которые могут стать лояльными, позволит сконцентрировать на них маркетинговые усилия.

3. Промышленность.

3.1. Точное определение требований к товарам, которые предъявляют потребители различных сегментов; прогноз изменений этих требований.

3.2. Определение причин возникновения дефектов в изделиях, обусловленных технологией их изготовления позволит снизить потери от брака.

4. Страхование. Определяется, какие параметры следует учитывтаь при страховании. На условия страхования жизни влияет профессия. Исследуется, какие еще параметры следует учитывать, чтобы сделать эту услугу, с одной стороны, привлекательной для клиентов, а с другой – прибыльной для компании.

5. Безопасность. Анализируется типология мошенничества с кредитными картами, договорами страхования, кредитованием и т.д.

Таким образом, Data Mining применяется в различных областях маркетинга для поиска новых закономерностей.