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社區化營銷與數據挖掘(一)
     數據挖掘主要有3個應用方式,即獲得新顧客、留住老顧客和增加顧客的消費額。

     
如何獲得新顧客?我們希望找出客戶的一些共同特征,希望能借此預測哪些人可能成爲我們的客戶,以幫助營銷人員找到正確的營銷對象。數據挖掘,可以從現有客戶資料中找出他們的特征,再利用這些特征到潛在客戶數據庫裏去篩選出可能成爲我們客戶的名單,作爲營銷人員推銷的對象。營銷人員就可以針對這些名單寄發廣告資料,既可以降低成本,又提高了營銷的成功率。


     
如何留住老顧客?我們可以由一些原本是我們的客戶、後來卻轉向成爲我們競爭對手的客戶著手,分析他們的特征,再根據這些特征到現有客戶資料中找到有可能轉向的客戶,然後公司必須設計一些方法將他們留住,因爲畢竟找一個新客戶的成本要比留住一個原有客戶的成本要高出許多。


     
如何增加顧客的消費額?譬如,哪些産品客戶會一起購買,或是客戶在買了某一樣産品之後,在多長時間之內可能購買另一産品等。利用關聯性的産品銷售和連貫性銷售方法,來提高客戶的終生價值。利用數據挖掘,零售業者可以更有效地決定進貨量、庫存量,以及在店裏如何擺設貨品,同時也可以用來評估店裏促銷活動的成效。


     
在銷售資料中挖掘顧客的消費習性,很容易由交易記錄找出顧客偏好的産品組合。可以找出流失顧客的特征,確定推出新産品的時機。還可結合基本資料,並以品牌價值等級的高低來區分顧客,進而達到差異化營銷的目的。


     
這樣看來,數據挖掘強大的功能可以確保企業數據庫營銷順利開展。


數據挖掘的實施


     
目前,國外企業界把數據挖掘應用在許多領域,並且在産學合作下發展出許多實用的系統,例如:MDTCoverstory and SpotlightNichWork visualization systemLBSFALCONFAISNYNEXTASA等。但是,這些系統結構都是建立在數據倉庫基礎上的。


     
“數據倉庫”,簡單說,就是搜集來自其它系統的有用資料,存放在整合的存儲區內。其實就是一個經過處理整合、容量特別大的關系型數據庫,用以存儲決策支持系統所需的資料,供分析使用。從信息技術的角度來看,數據倉庫的目標是組織好資料,在恰當的時間,將恰當的資料交給恰當的人。這是一種持續性的作業,不是做一次就結束的,與過去以交易爲主的系統就開發的方式而言也有所不同。數據倉庫常見的問題就是如何將各個不同來源的數據庫整合在一起,並且迅速地將資料搬運到數據倉庫內。數據倉庫可以按需取得內部資料以及市場資料,得知企業對市場的反應情況。


     
數據倉庫從企業各個不同類型的數據庫中抽取有用信息,並使數據淨化。數據挖掘就是在這些數據的基礎上,使用預測模型、數據庫分割、連接分析和偏差監測等分析方法進行分析,尋找出有價值的隱藏事件,給出決策參考。


     
國際上適合數據挖掘應用的行業包括金融業、保險業、電信業、網絡相關行業、零售業、制造業、醫療保健及制藥業等。這些行業的共同點是,都擁有大量信息數據。這些行業也正是社區化營銷發展最快的領域。


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