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數(shù)據(jù)挖掘在精準營銷中的應用

云計算
精準營銷需要解決的問題是:哪些用戶是某個產(chǎn)品或者營銷活動的目標用戶?或者是每個用戶最適合推薦什么產(chǎn)品?前者是找目標用戶,后者是為用戶推薦產(chǎn)品,兩者是類似的。

精準營銷就是在精準定位的基礎上,依托現(xiàn)代信息技術手段建立個性化的顧客溝通服務體系,實現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴張之路,是有態(tài)度的網(wǎng)絡營銷理念中的核心觀點之一。

精準營銷需要解決的問題是:哪些用戶是某個產(chǎn)品或者營銷活動的目標用戶?或者是每個用戶最適合推薦什么產(chǎn)品?前者是找目標用戶,后者是為用戶推薦產(chǎn)品,兩者是類似的。

我們可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術對顧客的購買行為和歷史的規(guī)律進行分析和挖掘,從而定位目標用戶群體,實現(xiàn)以顧客為中心的精準營銷。

1、精準營銷方法論

以顧客行為數(shù)據(jù)為基礎,結合數(shù)據(jù)挖掘技術和不同營銷手段,建立精準營銷流程,形成從數(shù)據(jù)分析、預測模型、模型營銷應用以及后續(xù)監(jiān)測和評估的閉環(huán)。

如下圖1是精準營銷方法論,將數(shù)據(jù)挖掘和營銷活動有機的連接形成了營銷閉環(huán)。

 

 

圖1:精準營銷方法論

2、精準營銷中常見的數(shù)據(jù)挖掘算法

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。在精準營銷中我們常用的數(shù)據(jù)挖掘的算法有:聚類、分類、關聯(lián)。

1)聚類

聚類是一種無監(jiān)督的學習算法,也就是說聚類不需要”結果變量“,它可以通過對自變量的探索自動告訴你應該分成多少類。聚類的基本原理是根據(jù)樣本自身的屬性,用數(shù)學方法按照某種相似性或 差異性指標,定量地確定樣本之間的親疏關系,并按這種親疏關系程度對樣本進行聚類。

 

 

圖2:聚類過程

聚類在精準營銷中的應用

某電商公司進口食品類目需要探索不同消費者群體特征,我們結合最近半年購買進口食品類目的顧客的購買品類、購物方式、購物時間等因素通過聚類進行分類,找出每類用戶的特征。通過聚類我們分成了11組,可以看出每一組人群特征,從而針對不同的組實現(xiàn)精準營銷。

 

 

表1:聚類分組結果

2)分類

分類是一種有監(jiān)督的學習方法,分類屬于預測性模型,是通過對過去數(shù)據(jù)的學習來判斷未來某種行為。例如在電商客戶中事先定義好顧客是否流失,如果我們要預測未來一段時間某個顧客是否流失,這時就要構建分類模型。分類學習方法所使用的數(shù)據(jù)集稱為訓練集,訓練集中每一個個體都有明確的類別,通過訓練集中的數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的特征,為每一個類找到一種準確的描述或者模型。

 

 

圖2:分類模型示意圖

分類在精準營銷中的應用

小王的目的是通過下周天氣預報尋找什么時候人們會打高爾夫,他了解到人們決定是否打球的原因最主要取決于天氣情況。而天氣狀況有晴,云和雨;氣溫用華氏溫度表示;相對濕度用百分比;還有有無風。如此,我們便可以構造一棵決策樹,如下(根據(jù)天氣這個分類決策這天是否合適打網(wǎng)球):

 

 

圖3:通過“決策樹”構建分類模型

從上面分類樹種我們可以看出人們打高爾夫的條件是:晴天并且濕度小于70或者多云天氣或者雨天不刮風,這三種情況人們打高爾夫的概率會比較大。

決策樹是是分類模型常用的方法之一,其優(yōu)點是容易理解、預測準確度高。除了決策樹我們還可以利用logistic回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯分類器、SVM等算法構建分類模型。

3)關聯(lián)

關聯(lián)分析是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間有趣的關聯(lián)和相關聯(lián)系。關聯(lián)分析的一個典型例子是購物籃分析。該過程通過發(fā)現(xiàn)顧客放入其購物籃中的不同商品之間的聯(lián)系,分析顧客的購買習慣。通過了解哪些商品頻繁地被顧客同時購買,這種關聯(lián)的發(fā)現(xiàn)可以幫助零售商制定營銷策略。

在數(shù)據(jù)挖掘當中,通常用 “ 支持度 ” ( support )和 “ 置性度 ” ( confidence )兩個概念來量化事物之間的關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則 A->B 的支持度 support=P(AB) ,指的是事件 A 和事件 B 同時發(fā)生的概率。置信度 confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A), 指的是發(fā)生事件 A 的基礎上發(fā)生事件 B 的概率。同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規(guī)則稱為強規(guī)則 。比如:Computer => antivirus_software , 其中 support=2%, confidence=60%,表示的意思是所有的商品交易中有 2% 的顧客同時買了電腦和殺毒軟件,并且購買電腦的顧客中有 60% 也購買了殺毒軟件。

關聯(lián)規(guī)則在精準營銷中應用

某電商公司的類目運營通過找出二級類目之間的關聯(lián)性,來指導跨類目的聯(lián)合促銷。我們通過訂單數(shù)據(jù)利用關聯(lián)規(guī)則計算關聯(lián)性結果如下:

 

 

圖4:關聯(lián)規(guī)則結果

根據(jù)上述的關聯(lián)規(guī)則,我們在做促銷活動時,可以考慮將廚房調(diào)料和紙質(zhì)品、廚房調(diào)料和糧油、餅干和堅果等相關產(chǎn)品一起捆綁銷售。

責任編輯:趙立京 來源: 中國統(tǒng)計網(wǎng)
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