试述数据挖掘在精准营销中的应用

试述数据挖掘在精准营销中的应用

摘要：在大数据飞速发展的今天，精准营销是企业实施市场营销的目标，面对如此庞大、复杂的数据，必须合理运用大数据相关的技术，数据挖掘技术是大数据技术的重要部分，把数据挖掘应用于精确营销，可以合理分配市场营销资源，提高客户忠诚度，提高销售额和利润额，从而打造企业核心竞争力。

关键词：大数据；数据挖掘；精准营销

大数据的高速发展，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素。从2014年开始，我国进入大数据建设年，各个省市，各个地区，各个行业都在建设自己的大数据。并且随着互联网、云计算和物联网的迅猛发展，遍布在世界每个角落的互联网服务每时每刻都在产生着各种不同的数据，无所不在的各种移动设备也每分每秒产生着数据。面对这些，我们要处理的数据量越来越大，而且还将更加快速地增长，在巨大的市场竞争的压力下，企业对数据处理的实时性，有效性也提出了更高要求。

一、数据挖掘

要在复杂的大数据中快速地找到企业所需要的信息，辅助企业准确地作出决策，就必须有效地运用大数据的相关技术。数据挖掘技术就是大数据技术中很重要的一个部分。

数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。对于企业来说，数据挖掘就是企业利用现有的各种先进的数据分析工具对海量的生产销售数据进行分析，并从这些大量的不相关的数据中发现它们之间的关系，并根据企业的需要提取有

价值的信息和模型。企业应用数据挖掘的目的是分析企业内外部的信息、预测客户的行为、检验异常模式，帮助企业决策者调整市场策略、减少风险，以作出有效的、正确的决策。数据挖掘常用的方法有以下几中：

（一）聚类分析

是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。企业可以把聚类技术应用在客户群的管理上，这样企业就可以发现不同的客户群，然后据此制定合理的营销策略和客户服务策略。应用聚类分析还可以让企业归纳出客户的特征,把客户分成忠诚客户、流失客户、新客户、无规律购买客户和新赢回的客户等,这样企业就可以针对不同客户特征,设计出能满足客户个性化的需求的营销策略。

（二）关联分析

数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联是寻找出两个或两个以上变量之间存在某种规律性。关联规则和序列模式是关联分析常用的两种技术。关联规则是寻找在同一变量中出现的不同项的相关性,在超市中的物品的摆放规则就是该技术指导的结果。序列模式是用于寻找变量之间时间序列上的相关性,可以用它来分析某以客户在购买了两个相关的产品后，继续购买另一相关产品的可能性，这样利用关联分析的结果就可以寻找潜在购买群体,实现交叉销售。

（三）分类分析

分类是最常见的数据挖掘方法之一，它是用某一个变量把事物成多个类别，用于分类的变量可以是一个可预测变量，分好的每个类别包含一个及以上的变量，其中可有一个可

预测的变量。分类分析是通过对当前数据集合的描述以识别未知数据的归属，针对数据库中的每一类数据，挖掘出关于该类数据的描述或模型。在使用上,可以用此模型分析已有的数据,也可以用它来预测未来的数据。企业也可以利用该技术来对客户进行分析和分类，并预测出未知的客户类型并为此做出合理的营销策略。

（四）回归分析

回归分析是一种统计学上分析数据的方法，现在极为广泛地应用在数据挖掘中，它主要是去观察两个或多个变量间是否相关、相关的方向与强度，然后根据要求分析数据内在规律，并建立数学回归模型用于监控特定的变量，并评价该回归模型是否能够很好与实测数据相符合，如果两个数据拟合度很高，就可用其来预测企业感兴趣的变量。企业可以利用回归分析来预测其客户的流失率，或预测其下一季的营销数据。

二、精准营销

精准营销就是在企业充分了解客户的基础上，针对客户的偏好，利用现代化的技术手段建立高效的客户服务机制，有针对性地对客户进行一对一的营销。精准营销实施的关键在于如何精准的找到产品的目标人群，再让产品深入到客户心中，让客户认识产品、了解产品、信任产品到最后的依赖产品，进而让企业获得预期效益。为此，企业在实施精准营销时应做到以下几点：

（一）精确定位客户

在传统的市场细分变量中，定位客户的变量一般有人口变量、地理变量、心理变量等，但这些变量只能提供较为模糊的客户轮廓，已经难以为精准营销的决策提供可靠的依据。

所以，企业必须对收集的各类数据进行更深层次的分析，用现代科技手段提取出细分客户群体的差异化需求的变量，例如以客户的性别、年龄、爱好、收入水平等作为细分依据，然后对其做出相应精准营销策略。还可以根据客户的忠诚度建立模型来细分，识别和预测出客户中的忠诚者和潜在的流失者，并对这些客户进行分析，从而提出有效的措施来提高客户的忠诚度，最大程度地挽回流失的客户。精确定位客户的主要任务是就是对客户进行分群，即根据客户的特征把客户分成若干个不同的群体。只有区分出了不同的客户群，企业才有可能对不同客户群展开有效的管理，并为其制定各种差异化的营销策略，提供满足这个客户群个性化需求的产品或服务，最大程度地让客户满意，最终挖掘出不同的客户对企业的贡献度。

（二）客户行为分析

如何为不同的细分客户群体需求设计差异化的产品和服务，必须要对定位后的客户的各种行为进行分析。客户在购物前，购物中和购物后的不同阶段都有着不同的心理引导，这些心理引导又直接地影响着客户在不同的消费阶段中的各种行为。而他们的各种行为也直接影响着企业营销策略的制定。所以在分析客户行为时，首先要定位客户所处的购物阶段，再细致地分析每一类客户的购物行为、盈利行为以及可能存在的欺诈行为等。每一个客户的各种行为，都可以作为数据库中的重要元素，用各种分析软件来进行分析，得到企业所需要的数据，从而为客户提供量身定制的营销策略。让企业通过对客户行为的分析，能够获取和保持盈利能力强的客户，屏蔽和排除有欺诈行为的客户，使企业的客户资源利润最大化。

（三）提高企业的营销效率

实施合理、有效的营销策略是每个企业营销活动的目标。每个企业都有应该有适合自

己的产品和服务的营销策略，提高营销效率，就能使企业低成本的，快速的、准确的为客户提供他们所需要的产品和服务。而且在制定和实施营销策略时，不能只利用一种环境因素，应该收集各种不同的市场环境因素、客户因素、社会环境因素，并结合企业战略、企业能力等，然后地、综合地分析出目前企业的产品及服务处于何种状态，再用科学的办法制定出高效的营销策略。这样，企业才能利用高效的营销策略在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个群定个性化的营销战略，做到不断开发新客户，留住老客户，让企业的营销策略最大程度的转化成销售收入。

三、数据挖掘在精准营销中的具体应用

数据挖掘和精确营销是技术和具体应用相互结合的具体表现。精确营销需要借助数据挖掘等现代数据分析技术来实现，数据挖掘也是实现精确营销的具体方法和手段。它们之间互为因果关系，两者紧密结合。基于数据挖掘的应用，整合精确营销元素，改变传统营销模式，提高营销效率，这样企业就能在适当的时间，通过适当营销渠道，把适当的产品销售给适当的客户，从而提高企业的生产力、利润率，提高企业的核心竞争力。

（一）应用数据挖掘精确定位客户

要想精确定位客户，首先要做好客户分类。客户分类就是将企业的客户根据不同的变量进行分类，例如按客户的消费额、客户的偏好、客户的贡献度、企业广告成本付出等进行分类，把原有的大的客户群体拆分为具有相似特性的小的客户群体。应用数据挖掘中的分类分析和聚类分析技术，可以实现企业的有效客户分类，并对客户的销售数据进行进一步的分析，把原有的市场细分变为更精致的客户超细分。通过应用数据挖掘进行客户分类以后，企业就可以针对不同客户进行精确营销管理，甚至进行一对一的营销，提高客户的忠诚度和归属感，让偶尔光顾的客户转变为经常光顾的客户，让非会员客户转变为会员客

户，使精准营销成为企业的盈利的利器。在市场急剧扩大，特别是电子商务急剧发展的今天，产品同质化非常的严重，产品价格已经不再是客户唯一关注的目标，只有对客户进行有效分类管理基础上的精确营销才能有效地提高客户的贡献度，增加企业利润。

（二）应用数据挖掘进行客户行为分析

客户的行为分析可以直接指导企业制定合理有效的营销策略。但在利用数据挖掘技术分析客户行为之前，必须先用该技术对客户服务进行跟踪，由此及时了解客户对产品及服务的满意度及其原因，从而帮助企业留住现有客户、吸引新客户，让企业能把握住客户资源这一重大的核心能力。然后企业就可以通过建立客户行为分析模型来对客户的购买频率、购买偏好、购买预期及客户对产品和服务的意见及建议等很多方面进行综合分析，得到客户的满意度、响应度、忠诚度、贡献度以及客户流失预测等方面的数据，并再根据这些数据做出分门别类的有效的策略，例如根据客户贡献度就可以了解每一个客户对企业的贡献程度及其原因，并采取合理的措施将低利润和无利润的客户转化为赢利客户，真正意义上地提高客户的转换率；根据客户满意度就可以了解客户对目前的产品和服务的满意程度，从而采取措施改进客户不满意的、不适合市场的、不合理的产品和服务。另外通过对客户行为的分析，可以在众多的客户行为数据中挖掘出可能存在的有欺诈行为的客户，并对其进行屏蔽和删除，把企业的风险降到最低。只有这样，企业才能合理利用一切资源，最大程度地降低成本，最终以实现企业利润最大化的目标。

（三）应用数据挖掘实现企业的交叉营销

企业在每天的生产销售过程中，都会产生各种大量的数据，这些数据看上去是复杂的，不相关的。但应用数据挖掘技术对这些大量的好似不相关的销售数据进行深层次的分析后，不仅可以得到各种产品的销售状况，而且还可以得到每一类产品销售的关联关系，从而合

理制定各种产品的整体战略。在企业的销售过程中，各种产品的销售都会存在着一定的功能互补关系，一种产品的畅销往往会提升其它产品的销售业绩。如何发现各种产品销售的关联关系，让一种产品的销售带动其它产品的销售，就可以通过应用数据挖掘中的关联规则来实现。企业可以对客户的购物行为进行产品销售相关性分析，分析产品在被购买时的相关性。可以从每个客户单次的消费行为数据和不同时间段客户多次的消费的行为数据中，挖掘出经常被客户同时购买的产品之间隐含的规则，为此制定出高效并有针对性的产品销售策略组合，实现交叉销售。另外，还可以通过对已实施交叉销售的产品组合进行收益分析，应用数据挖掘中的关联规则和聚类分析等方法，分析出交叉销售的效果，并根据该效果，进一步调整交叉销售策略，促进企业产品的销售管理，从而优化企业的产品布局。

（四）利用数据挖掘提升企业针对性促销的效率

促销是市场营销策略中常用的手段之一，它是运用价格等各种积极的营销方式，吸引客户，刺激客户的购买需求，从而提高产品的销售业绩。但是大多数企业的促销往往运用的都单一的价格策略，并统一面向多数消费者，这样的促销就缺乏一定的针对性，让客户产生“鸡肋”的感觉，促销的效率就明显的降低，从而会影响企业在客户心中的地位，客户的忠诚度也随之降低，并进一步影响企业的利润。所以实施针对性促销并提高针对性促销的效率是企业在实施促销活动中必须做到的。应用数据挖掘技术中的聚类分析，企业事先就可以知道，应该在什么时间、什么地点、以何种方式对什么样的客户进行针对促销。这样可以极大地提高促销活动的有效性。企业还可以应用数据挖掘技术中的关联分析，找出哪些产品可以和降价产品一起销售，并制定出产品销售策略。同时，应用数据挖掘中的回归分析比较促销期间各种产品的销售量与促销活动前后的销售量的变化情况，预测出下一次的促销策略，并使用过去相关的促销数据来获取贡献度最大的客户，并为其量身定制销售策略，实现针对性促销，并让客户产生对企业的归属感，提高客户的忠诚度，从而增强促销的有效性，提高企业的利润。

把数据挖掘应用于精确营销，可以为不同的客户群量身定制有效的营销策略，尽可能地满足不同客户的需求，保持客源的稳定性；还可以合理分配企业的市场营销资源，将有限的营销资源应用在贡献度高的客户上，将贡献度高的客户群作为企业关注客户群体，并为其制定针对性市场营销策略，让精准营销成为企业盈利利器，从而打造企业核心竞争力。

参考文献：

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