基于數(shù)據(jù)挖掘的精確營(yíng)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)過(guò)程論文

1、基于數(shù)據(jù)挖掘的精確營(yíng)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)過(guò)程論文    導(dǎo)讀：本論文是一篇關(guān)于基于數(shù)據(jù)挖掘的精確營(yíng)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)過(guò)程的優(yōu)秀論文范文,對(duì)正在寫(xiě)有關(guān)于數(shù)據(jù)論文的寫(xiě)作者有一定的參考和指導(dǎo)作用,論文片段：在進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分之前，首先要明確細(xì)分的目的，是為了提高用戶(hù)ARPU，還是為了挖掘潛在用戶(hù)，還是為了提高用戶(hù)的忠誠(chéng)程度？對(duì)不同的目的，選取的屬性變量以及數(shù)據(jù)挖掘模型也是有區(qū)別的。選擇業(yè)務(wù)變量電信運(yùn)營(yíng)商的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)著海量用戶(hù)信息，為我們的數(shù)據(jù)挖掘提供了可能性。為完成挖掘目標(biāo)，我們必須對(duì)這些數(shù)據(jù)分屬摘要：傳統(tǒng)大眾營(yíng)銷(xiāo)方式由于其嚴(yán)重的資源浪費(fèi)和對(duì)客戶(hù)感知的負(fù)面影響，已越來(lái)越不適應(yīng)通信市場(chǎng)

2、發(fā)展的需求，目前行業(yè)內(nèi)以市場(chǎng)細(xì)分為核心的精確營(yíng)銷(xiāo)正處于起步階段。本文旨在建立一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，低投入并行之有效的市場(chǎng)細(xì)分模型，幫助市場(chǎng)工作人員實(shí)現(xiàn)精確營(yíng)銷(xiāo)，以拋磚引玉，促行業(yè)發(fā)展。關(guān)鍵詞：精確營(yíng)銷(xiāo) 數(shù)據(jù)挖掘 市場(chǎng)細(xì)分電信業(yè)歷經(jīng)多次改革，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，利潤(rùn)空間越來(lái)越小。傳統(tǒng)“大撒網(wǎng)，撒大網(wǎng)”的傳統(tǒng)大眾營(yíng)銷(xiāo)是通過(guò)群發(fā)短信、語(yǔ)音外呼等方式進(jìn)行地毯式轟炸，資源鋪張浪費(fèi)，用戶(hù)感知惡劣，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)當(dāng)下激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。如何利用有限的資源進(jìn)行市場(chǎng)宣傳及營(yíng)銷(xiāo)推廣，快速拓展市場(chǎng)，成為行業(yè)所有成員面對(duì)的主要難題。精確營(yíng)銷(xiāo)（Precision Marketing）是以信息管理技術(shù)為基礎(chǔ)，以消費(fèi)

3、者洞察為手段，基于充分了解顧客信息，針對(duì)顧客的偏好對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行恰當(dāng)?shù)募?xì)分，并采精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)操作策略，將細(xì)分市場(chǎng)做透做深，以獲得預(yù)期的收益1。相對(duì)傳統(tǒng)粗放型營(yíng)銷(xiāo)方式，精確營(yíng)銷(xiāo)可以說(shuō)是營(yíng)銷(xiāo)思維的一次革命，它是基于客戶(hù)的信息和行為，以市場(chǎng)細(xì)分為核心，以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槭侄?。進(jìn)行精確營(yíng)銷(xiāo)不但可以節(jié)省營(yíng)銷(xiāo)成本，更能有效地提升用戶(hù)的感知，改善運(yùn)營(yíng)商的核心競(jìng)爭(zhēng)力。但由于受制于資金、人才以及相關(guān)軟件產(chǎn)品等因素制約，很多公司目前并沒(méi)有在精確營(yíng)銷(xiāo)方面建立專(zhuān)門(mén)系統(tǒng)。那么通信行業(yè)分公司市場(chǎng)工作人員如何利用現(xiàn)有的資源，做一些簡(jiǎn)單的市場(chǎng)細(xì)分工作呢？本文就將向大家介紹一種行之有效、簡(jiǎn)單易用的市場(chǎng)細(xì)分的過(guò)程模型和策略。模型結(jié)構(gòu)如下：需

4、求分析、確定目標(biāo)在進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分之前，首先要明確細(xì)分的目的，是為了提高用戶(hù)ARPU，還是為了挖掘潛在用戶(hù)，還是為了提高用戶(hù)的忠誠(chéng)程度？對(duì)不同的目的，選取的屬性變量以及數(shù)據(jù)挖掘模型也是有區(qū)別的。選擇業(yè)務(wù)變量電信運(yùn)營(yíng)商的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)著海量用戶(hù)信息，為我們的數(shù)據(jù)挖掘提供了可能性。為完成挖掘目標(biāo)，我們必須對(duì)這些數(shù)據(jù)分屬性進(jìn)行篩選，根據(jù)市場(chǎng)細(xì)分的基礎(chǔ)，我們可以將這些屬性從地理區(qū)域、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、消費(fèi)心理、消費(fèi)行為、用戶(hù)狀況以及使用率等多個(gè)特征維度來(lái)進(jìn)行區(qū)分2，這就為我們的變量選擇提供了參考。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段在確定目標(biāo)變量之后，我們就需要對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行提取，這一步操作是最為繁瑣復(fù)雜，工作量也是最大的，約占80

5、%。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，首先要針對(duì)不用類(lèi)型的數(shù)據(jù)，使用不同的數(shù)據(jù)提取工具，在表間進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢(xún)，將需要的屬性數(shù)據(jù)提取出來(lái)。如果是異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，則需要進(jìn)行導(dǎo)出導(dǎo)入操作，將需要的數(shù)據(jù)整合到ODS數(shù)據(jù)庫(kù)中來(lái)，以便關(guān)聯(lián)提取?；A(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完畢，接下來(lái)要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理。所謂數(shù)據(jù)清理就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，排除不具可用性的樣本數(shù)據(jù)，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)基于數(shù)據(jù)挖掘的精確營(yíng)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行轉(zhuǎn)義或者格式化。建模和模型調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備停當(dāng)，就進(jìn)入最為關(guān)鍵的數(shù)據(jù)分析和挖掘階段。在該階段，我們首先根據(jù)自己的分析目標(biāo)和選取變量的特征，選擇合適的分析模型。常見(jiàn)的分析模型有估值、分類(lèi)、預(yù)測(cè)、聚類(lèi)、描述和可視化、關(guān)聯(lián)規(guī)則等3。在這一步，我們需要借助一

6、些數(shù)據(jù)挖掘工具，在這里向大家介紹一款SPSS Clementine。Clementine是優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘工具平臺(tái)，是SPSS的社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件套件的組成部分，SPSS被業(yè)界普遍認(rèn)可為數(shù)據(jù)挖掘工具的領(lǐng)導(dǎo)品牌。Clementine不但具備高級(jí)建模功能，同時(shí)也非常容易入手。通過(guò)該平臺(tái)，用戶(hù)可以發(fā)現(xiàn)并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中很多價(jià)值的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此被普遍用于支持經(jīng)營(yíng)決策，如用戶(hù)生命周期價(jià)值的確定，欺詐行為的發(fā)現(xiàn)，銷(xiāo)售趨勢(shì)的預(yù)測(cè)等。判斷模型結(jié)果是否有效，要遵循以下原則：1） 需達(dá)到最低盈利規(guī)模。如果市場(chǎng)不夠大，就無(wú)法形成規(guī)模效應(yīng)，會(huì)導(dǎo)致投資大于回報(bào)，這樣的市場(chǎng)對(duì)企業(yè)就毫無(wú)作用。2） 目標(biāo)需求有明顯差異。我們進(jìn)行

7、細(xì)分的目標(biāo)就是能夠針對(duì)不同的客戶(hù)采取不同的營(yíng)銷(xiāo)方式，因此細(xì)分后的用戶(hù)群對(duì)同一營(yíng)銷(xiāo)策略產(chǎn)生不同的反應(yīng)，這樣有利于我們策略略進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化。3） 市場(chǎng)開(kāi)發(fā)具有可行性。要開(kāi)發(fā)市場(chǎng)，首先我們必須能夠接觸到這個(gè)市場(chǎng)，對(duì)其施加一定的影響?？尚行跃褪且芙佑|到目標(biāo)市場(chǎng)，要能揚(yáng)長(zhǎng)避短，要有能力滿(mǎn)足該市場(chǎng)的需求。結(jié)果描述和特征歸納完成以上工作之后，我們觀察Clementine形成的數(shù)據(jù)結(jié)果，根據(jù)分群規(guī)模、消費(fèi)能力、群成員的共同消費(fèi)特點(diǎn)等對(duì)群的屬性進(jìn)行分析和描述。在描述的過(guò)程中要注意分群之間的差異性，提煉出關(guān)鍵的要素。根據(jù)這些要素為每個(gè)群取一個(gè)簡(jiǎn)短的、能夠充分反映該群特征的名字，便于在營(yíng)銷(xiāo)策劃中使用。細(xì)分結(jié)果的應(yīng)用最后就是根據(jù)分群的特征，如規(guī)模、消費(fèi)能力、成員的共同消費(fèi)特點(diǎn)等，對(duì)每個(gè)群做針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)策劃，這里包括營(yíng)銷(xiāo)渠道、定價(jià)方案、主要賣(mài)點(diǎn)的設(shè)計(jì)等方面。以上就是本模型的詳細(xì)運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程和機(jī)理。另外在精確營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程中，一定要注意搜集客戶(hù)反饋的信息，根據(jù)這些信息，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)策略和方案進(jìn)行總結(jié)，不斷汲取經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，優(yōu)化策略和方案。在必要的時(shí)候，按照以上的過(guò)程，優(yōu)化目標(biāo)和參數(shù)，進(jìn)行進(jìn)一步的市場(chǎng)細(xì)分，不斷提高細(xì)分結(jié)果的可用性。參考文獻(xiàn)：1 呂巍.精