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数据挖掘与数据分析

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数据库营销与数据挖掘  

2009-12-16 09:16:59|  分类: SPSS |  标签: |举报 |字号 订阅

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       提起数据库营销可能还有许多人并不了解“他”,其实我们虽然不了解什么是数据库营销,但是数据库营销却时时刻刻在影响我们的生活,比如你每天E-mail可能会收到关于某种产品的优惠以及XXX产品的推荐会,接到短信通知“尊敬的XXX先生or小姐,我是XXX公司的客服经理,我们为庆祝........,特邀请您来参加,并有礼品相送”;

数据库营销与数据挖掘 - Da<wbr>ta Mining - 数据分析数据挖掘

      数据库营销对企业营销来讲是非常好的手段,主要是由于其成本低、效率高、效果可视化,但是前提一般需要很丰富的数据库,例如客户的背景资料(性别、年龄、收入、家庭人数)、客户行为域(是否订购XXX产品、使用次数、消费金额、购买时间等等),在实际中很难找到完美的数据去支撑我们所谓的”规则”,毕竟数据库营销对我们现在的中小企业来讲还没有得到应有的重视,下来我大体说说:

数据库营销与数据挖掘 - Da<wbr>ta Mining - 数据分析数据挖掘

      Step1  我们这次营销的对象是谁?

 客户响应模型:简单的意思就是那些客户对我们的营销感兴趣?

     在我们的实际操作中,通常把客户根据试验的数据划分为响应客户和未响应客户(也就是0和1),一般有二种情况:

1、没有进行营销的,也就是我们只能感觉经验、产品的相关性以及人群的特点进行分类(可考虑使用聚类分析、异常分析、RFM分析)

2、进行一次营销,已有反馈数据;这种对于我们来讲是现实中常见的情况;

  接下来就是响应客户如何来找?

主流的数据挖掘算法主要有:决策树、神经网络、 logistics  

    Step2  如何营销?

 客户购买行为模型:通俗的讲就是客户买了那些产品,还有那些产品适合客户,而客户还没有选择?

 这块现在主流的数据挖掘方法是:关联分析、序列分析

关联分析一方面客户看出客户的购买行为,另一方面往往被大家忽略,那就是客户流失

比如啤酒与尿布,一方面我们挖掘发现有80%的人买啤酒的同时也买了尿布,这样就可以给客户交叉销售、或者提高购物舒适性;

另一方面从我们的原始数据库发现,在我们店买啤酒的人,大多数没有买尿布?但是我们的竞争对手的尿布却销的很好,这就是一个客户流失的信号;

    Step3  什么时间营销?

   对于这一步在实际中大多是根据初次营销的反馈进行频次、交叉Table,还有一部分是结合营销产品以及客户的生活特点进行设定,比如你要推一个Web产品,如果能找到这个客户的上网时间,这时候来做营销效果会很好;

 

 

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