資料探勘在市場營銷的應用(ZZ)
阿新 • • 發佈：2019-02-15
資料探勘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用，它是以市場營銷學的市場細分原理為基礎，其基本假定是“消費者過去的行為是其今後消費傾向的最好說明”。
通過收集、加工和處理涉及消費者消費行為的大量資訊，確定特定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為，然後以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行特定內容的定向營銷，這與傳統的不區分消費者物件特徵的大規模營銷手段相比，大大節省了營銷成本，提高了營銷效果，從而為企業帶來更多的利潤。
商業消費資訊來自市場中的各種渠道。例如，每當我們用信用卡消費時，商業企業就可以在信用卡結算過程收集商業消費資訊，記錄下我們進行消費的時間、地點、感興趣的商品或服務、願意接收的價格水平和支付能力等資料；當我們在申辦信用卡、辦理汽車駕駛執照、填寫商品保修單等其他需要填寫表格的場合時，我們的個人資訊就存入了相應的業務資料庫；企業除了自行收集相關業務資訊之外，甚至可以從其他公司或機構購買此類資訊為自己所用。
這些來自各種渠道的資料資訊被組合，應用超級計算機、並行處理、神經元網路、模型化演算法和其他資訊處理技術手段進行處理，從中得到商家用於向特定消費群體或個體進行定向營銷的決策資訊。這種資料資訊是如何應用的呢？舉一個簡單的例子，當銀行通過對業務資料進行挖掘後，發現一個銀行帳戶持有者突然要求申請雙人聯合帳戶時，並且確認該消費者是第一次申請聯合帳戶，銀行會推斷該使用者可能要結婚了，它就會向該使用者定向推銷用於購買房屋、支付子女學費等長期投資業務，銀行甚至可能將該資訊賣給專營婚慶商品和服務的公司。資料探勘構築競爭優勢。
在市場經濟比較發達的國家和地區，許多公司都開始在原有資訊系統的基礎上通過資料探勘對業務資訊進行深加工，以構築自己的競爭優勢，擴大自己的營業額。美國運通公司(American Express)有一個用於記錄信用卡業務的資料庫，資料量達到54億字元，並仍在隨著業務進展不斷更新。運通公司通過對這些資料進行挖掘，制定了“關聯結算(Relation ship Billing)優惠”的促銷策略，即如果一個顧客在一個商店用運通卡購買一套時裝，那麼在同一個商店再買一雙鞋，就可以得到比較大的折扣，這樣既可以增加商店的銷售量，也可以增加運通卡在該商店的使用率。再如，居住在倫敦的持卡消費者如果最近剛剛乘英國航空公司的航班去過巴黎，那麼他可能會得到一個週末前往紐約的機票打折優惠卡。
基於資料探勘的營銷，常常可以向消費者發出與其以前的消費行為相關的推銷材料。卡夫(Kraft)食品公司建立了一個擁有3000萬客戶資料的資料庫，資料庫是通過收集對公司發出的優惠券等其他促銷手段作出積極反應的客戶和銷售記錄而建立起來的，卡夫公司通過資料探勘瞭解特定客戶的興趣和口味，並以此為基礎向他們傳送特定產品的優惠券，併為他們推薦符合客戶口味和健康狀況的卡夫產品食譜。美國的讀者文摘(Reader's Digest)出版公司執行著一個積累了40年的業務資料庫，其中容納有遍佈全球的一億多個訂戶的資料，資料庫每天24小時連續執行，保證資料不斷得到實時的更新，正是基於對客戶資料資料庫進行資料探勘的優勢，使讀者文摘出版公司能夠從通俗雜誌擴充套件到專業雜誌、書刊和聲像製品的出版和發行業務，極大地擴充套件了自己的業務。
基於資料探勘的營銷對我國當前的市場競爭中也很具有啟發意義，我們經常可以看到繁華商業街上一些廠商對來往行人不分物件地散發大量商品宣傳廣告，其結果是不需要的人隨手丟棄資料，而需要的人並不一定能夠得到。如果搞家電維修服務的公司向在商店中剛剛購買家電的消費者郵寄維修服務廣告，賣特效藥品的廠商向醫院特定門診就醫的病人郵寄廣告，肯定會比漫無目的的營銷效果要好得多。
成功案例
1 電話收費和管理辦法
加拿大BC省電話公司要求加拿大Simon Fraser大學KDD研究組根據其擁有的十多年的客戶資料，總結、分析並提出新的電話收費和管理辦法，制定既有利於公司又有利於客戶的優惠政策。
2 競技運動中的資料探勘
美國著名的國家籃球隊NBA的教練，利用IBM公司提供的資料探勘工具臨場決定替換隊員。想象你是NBA的教練，你靠什麼帶領你的球隊取得勝利呢？當然，最容易想到的是全場緊逼、交叉扯動和快速搶斷等具體的戰術和技術。但是今天，NBA的教練又有了他們的新式武器：資料探勘。大約20個NBA球隊使用了IBM公司開發的資料探勘應用軟體Advanced Scout系統來優化他們的戰術組合。例如Scout就因為研究了魔術隊隊員不同的佈陣安排，在與邁阿密熱隊的比賽中找到了獲勝的機會。
系統分析顯示魔術隊先發陣容中的兩個後衛安佛尼.哈德衛(Anfernee Hardaway)和伯蘭.紹(Brian Shaw)在前兩場中被評為－17分,這意味著他倆在場上，本隊輸掉的分數比得到的分數多17分。然而，當哈德衛與替補後衛達利爾.阿姆斯創(Darrell Armstrong)組合時，魔術隊得分為正14分。
在下一場中，魔術隊增加了阿姆斯創的上場時間。此著果然見效：阿姆斯創得了21分，哈德衛得了42分，魔術隊以88比79獲勝。魔術隊在第四場讓阿姆斯創進入先發陣容，再一次打敗了熱隊。在第五場比賽中，這個靠資料探勘支援的陣容沒能拖住熱隊，但Advanced Scout畢竟幫助了魔術隊贏得了打滿5場，直到最後才決出勝負的機會。
Advanced Scout是一個數據分析工具，教練可以用行動式電腦在家裡或在路上挖掘儲存在NBA中心的伺服器上的資料。每一場比賽的事件都被統計分類，按得分、助攻、失誤等等。時間標記讓教練非常容易地通過搜尋NBA比賽的錄影來理解統計發現的含義。例如：教練通過Advanced Scout發現本隊的球員在與對方一個球星對抗時有犯規紀錄，他可以在對方球星與這個隊員“頭碰頭”的瞬間分解雙方接觸的動作，進而設計合理的防守策略。
Advanced Scout的開發人，因德帕爾.布罕德瑞，開發該應用時他正在IBM的ThomasJ.Watson研究中心當研究員，他演示了一個技術新手應該如何使用資料探勘。布罕德瑞說：“教練們可以完全沒有統計學的培訓，但他們可以利用資料探勘制定策略”。與此同時，另一個正式的體育聯盟，國家曲棍球聯盟，正在開發自己的資料探勘應用NHL－ICE，聯盟與IBM建立了一個技術型的合資公司，去年11月推出一個電子實時的比賽計分和統計系統。在原理上是一個與Advanced Scout相似的資料探勘應用，可以讓教練、廣播員、新聞記者及球迷挖掘NHL的統計。當他們訪問NHL的Web站點時，球迷能夠使用該系統迴圈看聯盟的比賽，同時廣播員和新聞記者可以挖掘統計資料，找花邊新聞為他們的實況評述添油加醋。
當然，所有系統都有其侷限性。所以不要期望這樣的資料探勘可以幫助一支球隊找到贏得足球世界盃的策略。
通過收集、加工和處理涉及消費者消費行為的大量資訊，確定特定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為，然後以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行特定內容的定向營銷，這與傳統的不區分消費者物件特徵的大規模營銷手段相比，大大節省了營銷成本，提高了營銷效果，從而為企業帶來更多的利潤。
商業消費資訊來自市場中的各種渠道。例如，每當我們用信用卡消費時，商業企業就可以在信用卡結算過程收集商業消費資訊，記錄下我們進行消費的時間、地點、感興趣的商品或服務、願意接收的價格水平和支付能力等資料；當我們在申辦信用卡、辦理汽車駕駛執照、填寫商品保修單等其他需要填寫表格的場合時，我們的個人資訊就存入了相應的業務資料庫；企業除了自行收集相關業務資訊之外，甚至可以從其他公司或機構購買此類資訊為自己所用。
這些來自各種渠道的資料資訊被組合，應用超級計算機、並行處理、神經元網路、模型化演算法和其他資訊處理技術手段進行處理，從中得到商家用於向特定消費群體或個體進行定向營銷的決策資訊。這種資料資訊是如何應用的呢？舉一個簡單的例子，當銀行通過對業務資料進行挖掘後，發現一個銀行帳戶持有者突然要求申請雙人聯合帳戶時，並且確認該消費者是第一次申請聯合帳戶，銀行會推斷該使用者可能要結婚了，它就會向該使用者定向推銷用於購買房屋、支付子女學費等長期投資業務，銀行甚至可能將該資訊賣給專營婚慶商品和服務的公司。資料探勘構築競爭優勢。
在市場經濟比較發達的國家和地區，許多公司都開始在原有資訊系統的基礎上通過資料探勘對業務資訊進行深加工，以構築自己的競爭優勢，擴大自己的營業額。美國運通公司(American Express)有一個用於記錄信用卡業務的資料庫，資料量達到54億字元，並仍在隨著業務進展不斷更新。運通公司通過對這些資料進行挖掘，制定了“關聯結算(Relation ship Billing)優惠”的促銷策略，即如果一個顧客在一個商店用運通卡購買一套時裝，那麼在同一個商店再買一雙鞋，就可以得到比較大的折扣，這樣既可以增加商店的銷售量，也可以增加運通卡在該商店的使用率。再如，居住在倫敦的持卡消費者如果最近剛剛乘英國航空公司的航班去過巴黎，那麼他可能會得到一個週末前往紐約的機票打折優惠卡。
基於資料探勘的營銷，常常可以向消費者發出與其以前的消費行為相關的推銷材料。卡夫(Kraft)食品公司建立了一個擁有3000萬客戶資料的資料庫，資料庫是通過收集對公司發出的優惠券等其他促銷手段作出積極反應的客戶和銷售記錄而建立起來的，卡夫公司通過資料探勘瞭解特定客戶的興趣和口味，並以此為基礎向他們傳送特定產品的優惠券，併為他們推薦符合客戶口味和健康狀況的卡夫產品食譜。美國的讀者文摘(Reader's Digest)出版公司執行著一個積累了40年的業務資料庫，其中容納有遍佈全球的一億多個訂戶的資料，資料庫每天24小時連續執行，保證資料不斷得到實時的更新，正是基於對客戶資料資料庫進行資料探勘的優勢，使讀者文摘出版公司能夠從通俗雜誌擴充套件到專業雜誌、書刊和聲像製品的出版和發行業務，極大地擴充套件了自己的業務。
基於資料探勘的營銷對我國當前的市場競爭中也很具有啟發意義，我們經常可以看到繁華商業街上一些廠商對來往行人不分物件地散發大量商品宣傳廣告，其結果是不需要的人隨手丟棄資料，而需要的人並不一定能夠得到。如果搞家電維修服務的公司向在商店中剛剛購買家電的消費者郵寄維修服務廣告，賣特效藥品的廠商向醫院特定門診就醫的病人郵寄廣告，肯定會比漫無目的的營銷效果要好得多。
成功案例
1 電話收費和管理辦法
加拿大BC省電話公司要求加拿大Simon Fraser大學KDD研究組根據其擁有的十多年的客戶資料，總結、分析並提出新的電話收費和管理辦法，制定既有利於公司又有利於客戶的優惠政策。
2 競技運動中的資料探勘
美國著名的國家籃球隊NBA的教練，利用IBM公司提供的資料探勘工具臨場決定替換隊員。想象你是NBA的教練，你靠什麼帶領你的球隊取得勝利呢？當然，最容易想到的是全場緊逼、交叉扯動和快速搶斷等具體的戰術和技術。但是今天，NBA的教練又有了他們的新式武器：資料探勘。大約20個NBA球隊使用了IBM公司開發的資料探勘應用軟體Advanced Scout系統來優化他們的戰術組合。例如Scout就因為研究了魔術隊隊員不同的佈陣安排，在與邁阿密熱隊的比賽中找到了獲勝的機會。
系統分析顯示魔術隊先發陣容中的兩個後衛安佛尼.哈德衛(Anfernee Hardaway)和伯蘭.紹(Brian Shaw)在前兩場中被評為－17分,這意味著他倆在場上，本隊輸掉的分數比得到的分數多17分。然而，當哈德衛與替補後衛達利爾.阿姆斯創(Darrell Armstrong)組合時，魔術隊得分為正14分。
在下一場中，魔術隊增加了阿姆斯創的上場時間。此著果然見效：阿姆斯創得了21分，哈德衛得了42分，魔術隊以88比79獲勝。魔術隊在第四場讓阿姆斯創進入先發陣容，再一次打敗了熱隊。在第五場比賽中，這個靠資料探勘支援的陣容沒能拖住熱隊，但Advanced Scout畢竟幫助了魔術隊贏得了打滿5場，直到最後才決出勝負的機會。
Advanced Scout是一個數據分析工具，教練可以用行動式電腦在家裡或在路上挖掘儲存在NBA中心的伺服器上的資料。每一場比賽的事件都被統計分類，按得分、助攻、失誤等等。時間標記讓教練非常容易地通過搜尋NBA比賽的錄影來理解統計發現的含義。例如：教練通過Advanced Scout發現本隊的球員在與對方一個球星對抗時有犯規紀錄，他可以在對方球星與這個隊員“頭碰頭”的瞬間分解雙方接觸的動作，進而設計合理的防守策略。
Advanced Scout的開發人，因德帕爾.布罕德瑞，開發該應用時他正在IBM的ThomasJ.Watson研究中心當研究員，他演示了一個技術新手應該如何使用資料探勘。布罕德瑞說：“教練們可以完全沒有統計學的培訓，但他們可以利用資料探勘制定策略”。與此同時，另一個正式的體育聯盟，國家曲棍球聯盟，正在開發自己的資料探勘應用NHL－ICE，聯盟與IBM建立了一個技術型的合資公司，去年11月推出一個電子實時的比賽計分和統計系統。在原理上是一個與Advanced Scout相似的資料探勘應用，可以讓教練、廣播員、新聞記者及球迷挖掘NHL的統計。當他們訪問NHL的Web站點時，球迷能夠使用該系統迴圈看聯盟的比賽，同時廣播員和新聞記者可以挖掘統計資料，找花邊新聞為他們的實況評述添油加醋。
當然，所有系統都有其侷限性。所以不要期望這樣的資料探勘可以幫助一支球隊找到贏得足球世界盃的策略。