数据挖掘在市场营销中的应用

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1、数据挖掘在营销中的应用随着知识经济和网络经济体系的飞速发展，企业生产和互联网相结合的时代背景下，产生了大量的数据洪流，在这大量的数据中往往隐藏着企业生产、商业决策的关键信息。但是面对巨大的数据洪流，传统的数据库查询技术和报表工具已经无法挖掘出能够适合企业和决策者的所需求的信息，因此强烈渴望一种新的数据分析技术来处理大量的数据，按照决策者的需求抽取有价值的信息集，数据挖掘技术由此应运而生。因数据挖掘技术从海量的数据中找出辅助决策者做出商业决策的关键信息，而越来越被各行各业所重视和应用。特别在营销领域，企业生产和销售模式逐渐从传统方式向基于订单生产和基于客户营销发展。在营

2、销策略制定中，为了能尽快从业务累计的大量数据中及时获取有价值的信息，准确把握市场走向，提高企业市场竞争力，获取利益最大化，选择合理的数据挖掘技术，将会起到事半功倍的效果。一、数据挖掘的原理1、数据挖据的定义数据挖掘是从大量有噪声的、模糊的、随机的数据中发现尚未被发现的知识，是从系统内部自动获取知识的过程。它是一个萃取和展望新知识的流程，通过分析具体数据，发现确定有效的，有潜在价值的信息，为企业良好运转和决策部门提供关机信息。从数据仓库角度来看，数据挖掘可以被认为是在线分析处理（OLAP）的高级阶段，但其数据分析能力远远超过以数据汇总为主的数据仓库在线分析处理功能。2、

3、数据挖掘的分析方法数据挖据涉及的学科领域和方法有很多，最常见的典型方法有四种，分别是关联分析法、序列分析法、分类分析法、聚类分析法。关联分析法用于发现给定事件或纪录中经常一起发生的项目，由此推断事件间潜在的关联，识别有可能重复发生的模式。关联分析的典型例子是市场购物篮分析，描述顾客的购买行为。如尿布与啤酒的故事就属于关联分析，可帮助零售商决定商品的摆放和捆绑销售策略。序列分析法与关联分析相类似，只是扩展为一段时间的项目集间的关系，常把序列分析看作由时间变量连接起来的关联，序列分析可分析长时期的相关纪录，发现经常发生的现象分类分析法用于预测事件所属的类别。其中样本数据中

4、包含标识样本事件所属类别的数据项，类别是已知的，由数据挖掘根据样本数据构建对这些类别的模式的描述，再利用所发现的模式，参照新的数据的特征变量，将其映射入已知类别中。如在医疗应用中，可根据患者的各种特征进行疾病诊断等。聚类分析法用于描述和发现数据库中以前未知的数据类别，其中样本数据中不包含类别变量，数据挖掘将具有共同趋势和模式的数据元组聚集为一类。使类内各元组相似程度最高，类间差异最大。常用于市场细分，可根据已有顾客的数据，利用聚类技术将市场按顾客的消费模式的相似性分为若干细分市场，以进行有针对性的市场营销。二、数据挖掘应用在市场营销中的理论依据在市场营销中采用数据挖掘

5、是营销发展到一定阶段的迫切要求，是现代营销在高科技信息时代的必然产物，它有助于提高企业的营销效率，降低营销成本，其理论依据有消费行为、细分市场理论、顾客数据库和直接营销等。一种产品或者服务在制定营销计划之前，营销者必须研究消费者市场和消费者行为。一方面在分析消费者市场时，公司需要了解购买对象、购买目的、购买行为、购买时间和地点等因素。另一方面还要分析影响消费者消费行为的主要因素，如文化因素、社会因素、个人因素和心理因素等。通过搜集顾客消费数据，采用数据挖掘技术，可以简明地得到这些信息。根据这些信息，营销者就能够制定出有效的营销计划，为有效地赢得顾客，创造利润提供保证。

6、数据挖掘及时基于市场细分原理，其基本假定是“消费者过去的行为是今后消费倾向的最好说明”。任何公司或者企业的服务都不可能面向所有顾客，只能有小弟服务于其中的一部分细化市场，要想挑选好市场和服务市场，公司应该进行目标营销。目标营销需要经过市场细分化、目标市场选定和市场定位三个步骤。市场细分化按照精确性程度，由细分营销、缺补营销、本地化营销和个别化营销四个部分。个别化营销是细分化市场的最后一个层次，是消费者个性化追求个性消费的必然要求。在做完市场细分之后，需要评估细化市场，公司要从细分市场的吸引力、公司的目标和资源两方面来评估不同的细分市场，最后在目标市场上定位，采用数据挖

7、掘技术能从顾客技术中分析出各个层次的细分市场，从而为公司定位于自己的目标市场提供可靠的依据。三、数据挖掘在市场营销中的应用许多优秀的市场营销人员不仅明白搜索顾客数据的重要性，而且意识到真正的挑战在于演绎出一门能够针对顾客提出只能的、前瞻性的营销方案的知识体系，数据挖掘技术有效的帮助了营销工作者透过表面无关的顾客数据层，挖掘出数据之间的内在有意义的联系，从而不仅能对顾客需求做出及时反映，还能对顾客需求进行有效的预期。通过对大量的顾客消费数据进行分析，可得顾客的消费倾向和消费群体分布。从而分析顾客带来的利润分布状况和细分市场的特征，并在此基础上制定有效的