數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們利用信息技術(shù)處理數(shù)據(jù)的能力大幅度提高，越來越多的數(shù)據(jù)庫 被應(yīng)用于簡業(yè)管理、生產(chǎn)控制和工程設(shè)計等各種領(lǐng)域。但是，血對不斷增加的各種復(fù)雜數(shù)據(jù), 已存在的數(shù)據(jù)庫的查詢功能己經(jīng)不能滿足人們的蠱要，能不能從數(shù)據(jù)中提収人們所需要的信 息和知識是大家越來越關(guān)注的問題。傳統(tǒng)的統(tǒng)計技術(shù)己面臨極大的挑戰(zhàn)，集統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、 知識發(fā)現(xiàn)等技術(shù)于一身的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。近兒年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)、直效 行銷界、制造業(yè)、財務(wù)金融保險、通訊業(yè)以及醫(yī)療服務(wù)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。一、數(shù)據(jù)挖掘的基本概念(一廣啤酒尿布”的典型案例在了解數(shù)據(jù)挖掘的概念之前，我們先

2、來看一個“啤酒尿布”的故事。故事的主角是沃爾瑪 這個世界上最大的零售商，在其遍布美國數(shù)家超級市場中，小孩尿布與啤酒居然并排擺放在 鄰近的貨價上一起銷售，而且兩者銷量都還不錯。原來沃爾瑪通過建立的數(shù)據(jù)倉庫，分析了原 始交易數(shù)據(jù),按周期統(tǒng)計產(chǎn)品的銷售信息，然后利用數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行分析和挖掘，結(jié)果發(fā)現(xiàn), 每逢周末沃爾瑪連鎖超市啤酒和尿布的銷量很大。進(jìn)一步調(diào)查表明，在美國有孩子的家庭中, 太太經(jīng)常囑咐她們的丈夫下班后要為孩子買尿布，而丈夫們在買完尿布后又順手帶回了自己 愛喝的啤酒，因此啤酒和尿布一起購買的機會是最多的。之后該店打破常規(guī)，將啤酒和尿布的 貨架放在了一起,使得啤酒和尿布的銷量進(jìn)一步增長。啤

3、酒和尿布這兩者看似毫無關(guān)聯(lián)，但在 特定的條件下，它們z間卻有密切的關(guān)系，這就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。(二) 數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘(data mining)就是從海量的原始數(shù)據(jù)屮,找出隱含在其中的、我們事先不知道 的、但又是潛在的有意義的知識和信息，從而利用這些知識來指導(dǎo)我們的活動。從統(tǒng)計學(xué)的 角度，數(shù)據(jù)挖掘可以看成是通過計算機對大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)的口動探索性分析。隨著信息技術(shù) 的高速發(fā)展，人們積累的數(shù)據(jù)量急劇增長。數(shù)據(jù)挖掘就是為順應(yīng)這種需要應(yīng)運而生發(fā)展起來 的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。二、零售業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的背景零售業(yè)客戶關(guān)系管理(customer relationship management,crm)是一種以客

4、戶為中心 的市場營銷理念和策略。crm的目標(biāo)是縮減銷售周期和銷售成本、增加收入、尋找擴展業(yè) 務(wù)所需的新市場和渠道以及提高客戶的價格、滿意度、盈利性和忠誠度。零售業(yè)客戶關(guān)系管理主要通過條形碼、銷售管理系統(tǒng)、客戶資料管理系統(tǒng)等各種途徑 獲得關(guān)于商品信息、客戶信息、供應(yīng)商信息及店鋪信息等大量的數(shù)據(jù)信息，如何利用這些海 量數(shù)據(jù)信息分析出哪些商品好賣、哪些商品不好賣、哪些客戶適宜哪些商品、商品z間如何 搭配，是令零售商頭疼的問題。利用數(shù)據(jù)挖掘工具對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助零售商進(jìn)行 科學(xué)的決策，分析哪些商品顧客最有希望一起購買，從而將這些j商品擺放在一起;分析j商品的 銷售趨勢，從而給零售商提供進(jìn)貨建

5、議;分析購買商品的人員信息，從而幫助零售商選擇店鋪 的所在地點等。三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的常用算法數(shù)據(jù)挖掘是零售業(yè)crm屮的核心技術(shù)，通過分析顧客己購買商品及這些商品z間的內(nèi) 在聯(lián)系，確定顧客的購買習(xí)慣和關(guān)聯(lián)購買傾向，從而幫助零售商制定營銷策略。為了實現(xiàn)在零 售業(yè)crm中的應(yīng)用,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中主要涉及以下常用算法：（一）聚類分析算法聚類分析算法是根據(jù)事物的特征對其進(jìn)行聚類或分類，即所謂物以類聚,以期從中發(fā)現(xiàn) 規(guī)律和典型模式。在零售業(yè)屮，聚類分析可以幫助市場分析人員從消費者數(shù)據(jù)庫屮區(qū)分出不 同的消費群體來，并且概括出每一類消費者的消費模式或者說習(xí)慣。（二）決策樹算法決策樹算法就是利用訓(xùn)練集生成一個測試

6、函數(shù)，根據(jù)不同取值建立樹的分支;在每個分 支子集中重復(fù)建立下層結(jié)點和分支，這樣便生成一棵決策樹。然后對決策樹進(jìn)行剪枝處理，最 后把決策樹轉(zhuǎn)化為規(guī)則。決策樹算法常用于預(yù)測模型，它通過將人量數(shù)據(jù)有目的分類，從中找 到一些有價值的,潛在的信息。它分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)分類處理。（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠模擬人的神經(jīng)元功能,經(jīng)過輸入層、隱藏層、輸出層等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行 調(diào)整、計算，最后得到結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點是它能精確地對復(fù)雜問題進(jìn)行預(yù)測。它本 身具有良好的魯棒性、自適應(yīng)性和髙度容錯性。（四）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中屬性之間的相關(guān)聯(lián)系的一種算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)任

7、務(wù)的本質(zhì)是在數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)強關(guān)聯(lián)規(guī)則,利用這些關(guān)聯(lián)規(guī)則了解客戶的行為，其最典型的例子 就是購物籃分析。四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)crm中的應(yīng)用隨著日益增長的web或電子商務(wù)方式的興起,零售業(yè)crm是數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用領(lǐng) 域。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可有助于識別客戶購買行為，發(fā)現(xiàn)客戶購買模式和趨勢，改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量，取得 更好的客戶保持力和滿意度，提高貨品銷量比率，設(shè)計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè) 成本。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)crm中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下兒個方面：（一）使用多特征數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行銷售、客戶、產(chǎn)品、時間和地區(qū)的多維分析多維數(shù)據(jù)分析是指通過多維的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和報表。維是人們觀察數(shù)據(jù) 的特定

8、角度。例如，企業(yè)在考慮產(chǎn)品的銷售情況時,通常從客戶、產(chǎn)品、時間和地區(qū)等不同角 度來深入觀察產(chǎn)品的銷售情況。這里的客戶、產(chǎn)品、時間和地區(qū)就是維。根據(jù)這些維的不同 組合和所考察的度量指標(biāo)從客八基本庫屮發(fā)現(xiàn)不同的客八群，以便決策者根據(jù)主客八群的特 征作相應(yīng)的定貨、銷售、服務(wù)等決策。（二）利用關(guān)聯(lián)分析挖掘關(guān)聯(lián)信息進(jìn)行購買推薦和商品參照關(guān)聯(lián)分析就是利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其冃的在于挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互 關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“90%的顧客在一次購買活動中購買a商品的同時也會購買b商品” 之類的知識。通過從銷售記錄中挖掘關(guān)聯(lián)信息，可以發(fā)現(xiàn)買某一品牌商品的顧客很可能購買 英他一些謝品。這類信息可用于

9、形成一定的購買推薦。商家通過宣傳可改進(jìn)服務(wù)，幫助顧客 選擇商品，增加銷售額和減少庫存積壓。（三）使用多維分析和關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行促銷活動的有效性分析利用多維分析和關(guān)聯(lián)分析對數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)仔細(xì)研究，以分析顧客的購買習(xí)慣、廣告成功 率和其他戰(zhàn)略性信息。利用數(shù)據(jù)庫通過檢索數(shù)據(jù)庫中近年來的銷售數(shù)據(jù)，用多維關(guān)聯(lián)分析方 法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動前后的有關(guān)情況，可預(yù)測出季節(jié)性和月 銷售量，對商品品種和庫存的趨勢進(jìn)行分析還可確定降價商品，并對數(shù)量和運作做出決策。此 外，用關(guān)聯(lián)分析可以找出哪些商品可以用于促銷活動,便于安排商品貨源，提高銷售額。（四）序列模式挖掘可用于客戶忠誠分析序列模式分析和關(guān)

10、聯(lián)分析相似，但側(cè)重點在于分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系。序列模式挖 掘可用于分析顧客的消費或忠誠的變化,據(jù)此對價格和商品的品種加以調(diào)整，以留住老顧客, 吸引新客戶，保證一定的顧客數(shù)量。商家可以從原客戶后來卻轉(zhuǎn)成競爭對手的客戶群中，分析 其特征，再根據(jù)分析結(jié)果到現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)屮找出可能轉(zhuǎn)向的客戶,然后設(shè)計一些方法預(yù)防客戶 流失;也可以根據(jù)客戶的消費行為與交易紀(jì)錄對客戶忠誠度進(jìn)行排序，根據(jù)流失率的等級進(jìn)而 配合不同的策略。（五）利用交叉銷售模式向老客戶銷售新的產(chǎn)品或服務(wù)零售業(yè)和客戶之間的關(guān)系是持續(xù)不斷的、發(fā)展的，交叉銷售是指向老客戶銷售新的產(chǎn)品 或服務(wù)的過程。交義銷售是建立在買賣雙方互利原則的基礎(chǔ)z上，客戶因得到更多更好符合 他們需求的服務(wù)而獲益,