淺談數據挖掘技術在企業營銷管理中的應用

[摘要] 為了更好地對企業的營銷管理進行量化分析，許多企業開始引進數據挖掘技術為企業的營銷管理提供精準的信息支持。本文就是基于這樣的一種發展趨勢，結合數據挖掘技術特點與營銷數據的特征，分析數據挖掘技術在企業營銷管理中的應用。

[關鍵詞] 數據挖掘 營銷數據庫 客戶關系管理

一、數據挖掘的概念及方法

數據挖掘(Data Mining) 是一個利用各種分析工具在海量數據中發現模型和數據間關系的過程，這些模型和關系可以用來做出預測。它是一個多步驟的對大量數據進行分析的過程，它在自身發展的過程中，吸收了數據庫、數理統計和人工智能中的大量技術，是一種利用信息資源的有效方法。

數據挖掘的功能用于指定數據挖掘任務中要找的模式類型。一般來說數據挖掘任務可被分成描述和預測兩類：“描述性挖掘任務刻劃數據庫中數據的一般特性；預測性任務則在當前數據上進行推斷，以進行預測。”一般通過概念/類描述、關聯分析、分類和預測、聚類分析等方法去實現。

二、營銷管理數據的特點

作為企業數據重要的一部分，企業的營銷數據除擁有數據的共性之外，也有其自身特點。主要特點如下：

1.數據量大。關于企業營銷的數據量非常龐大，每天的經營都不斷產生大量新的數據，如果僅用傳統的分析法，如采用計算機的常規分析手段，其分析處理能力也非常有限，運用數據挖掘技術效果就大不一樣了，我們僅從其定義即可看出它面向的就是大數據量。特別是它與數據倉庫的結合，更是加強了其對海量數據的處理能力。

2.動態性與規律不明性。營銷數據中所包含的規律性往往不是很強，隨著時間、經濟環境的變化，規律也在不斷更迭變化，比如在銷售旺季中的某種模式到銷售淡季中可能就不起作用或作用不明確。對于這樣多變且復雜的現象數學形式的模型很難及時適應或預測這種變化，但在采用某種數據挖掘技術后企業一般就可以在不斷獲得新數據后，自動對模型進行動態更新以適應新的環境。

3.數據類型多。市場的不確定性與銷售、客戶關系的變化與許多因素的影響，如經濟的、政治的、社會的、心里的等等有關。數據的類型既有數值型的也有大量非數值型的，如分類數據。

4.關系復雜 企業的營銷變量從產品種類、廣告場所、客戶特征到銷售量可謂眾多繁雜，其取值既類型多樣化且也可能和很多因素有關。這種相關的性質有可能是線性的也有可能是非線性的。也許可以較為簡單的初等函數形式來描述，但有些根本無法以數學形式表示達。

三、數據挖掘技術在營銷管理中的應用

根據數據挖掘在企業營銷管理中的現實與到目前為止的理論研究成果，本文認為數據挖掘在營銷管理中的應用已滲透到從產品銷售關聯、潛在客戶分析、客戶關系管理到廣告投放決策等等方面，主要應用介紹如下：

1.尋找替在客戶。數據挖掘在尋找替在客戶主要工作是識別好的潛在客戶、為接近潛在客戶選擇溝通渠道、信息簡檔的匹配等。不像傳統的僅靠營銷部門的經驗去選擇一部分人群，數據挖掘技術提供了許多效果顯著的更為精確的定量方法。如在利用簡檔匹配定義替在客戶時，我們可以用距離度量評價替在客戶的得分、計算匹配度等，從而更為精準地知道那些人有可能是企業或公司的客戶。

2.定向市場營銷活動。企業在選擇了一部分人群作為替在客戶后，要使這部隊部人群成為企業的人現實客戶，需要開展許多營銷活動。如何開展營銷活動、合理安排預算等都是企業迫切需要知道的情報，否則容易造成預算分配不合理、強度與止目標群錯位等。數據挖掘在改進市場營活動時主要是采取響應度建模，進而計算固定預算的響應率、從而達到優化營銷活的收益。例如，公司想給大量的替在客戶發郵件，但每客戶的響應度不一樣，在不同的普及底線、穿透度要求下利用數據挖掘技術我們可以計算出響應度的排位，從而為合理安排定向營銷活動提供決策。

3.產品關聯分析。史上啤酒與尿布放在貨架鄰近處一起銷售的營銷經典案例就是產品關聯規則的側面反應。數據挖掘在零售企業對于產品關聯的分析大大地促進產品的銷售，傳統的做法是按產品分類擺放，但這樣企只能獲得簡單的銷量數據并不能獲得如購買習慣、捆邦銷售等信息。通過關聯規則挖掘可經挖掘到所有支持度和軒信度分別大于等于預定的最小支持度和最小置信度的規則，并找出其中的規律。在做此類分析時，常用APRIORI算法去實現。目前，大部分大超市都開始使用關聯規則挖掘幫助其決策，為企業的交叉售銷、提升銷售、銷售推薦提供支持，更好地為顧客的服務，實現企業與顧客雙贏。

4.客戶關系管理。在產品高度同質化、客戶需求多樣化的今天，如何進行有效地客戶關系管理已是企業競爭能力提升的的重要基礎。以前，人們認為客戶關系管理就是“以客戶為中心”對客戶進行管理，這種觀點雖然有一定的道理，但只是概念性描述，沒有具體的量化指導措施。只是片面強調表面現象，沒有深層次的分析。如無法精準地辯別出那些客戶最有價值，對如何保持客戶和流失客戶分析缺少令人信服的方案。

四、結論

隨著數據挖掘技術的不斷發展和企業越來越重視從營銷數據中獲得知識，數據挖掘技術的在企業營銷數據管理中將扮演著更為重要的角色。同時企業信息化的加強和營銷定量分析的俱增，數據挖掘技在企業營銷管理的中應用將越來越廣。充分利用數據挖據技術為企業的營銷管理服務，提高從營銷數據庫中發現知識的能力，從而使企業在競爭中處于有利位置。

參考文獻：

[1]Jiawei Han， Micheline Kanmber. 數據挖掘：概念與技術， 機械工業出版社，2001

[2]營銷管理:第3版(原文版)/(美)菲利普·科特勒=Philip Kotler)著，王虹，應斌譯-北京:清華大學出版社，2007

[3]數據挖掘技術:市場營銷、銷售與客戶關系領域應用，（美）Michael J.Berry 等著，別榮芳等譯，機械工業出版社，2006