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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘交流讨论(6,与“网易博友86”讨论一个简单流水数据的分析挖掘)  

2009-05-05 08:50:51|  分类: 数据挖掘交流讨论 |  标签: |举报 |字号 订阅

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案例背景:网易博友86在数据挖掘与人生百味之166日志“坐吃山空”的评论中,提到“对于IT硬件渠道商,一个季度1万条左右的客户购买记录(导出为excel),企业不知道数据挖掘可以做些什么,愿意试试。这样的情况,博主会怎么样做挖掘呢,如果感兴趣的话,可以做个案例探讨,交流交流。”“字段有:销售员,发货日期,收款情况,客户公司,货品名,数量,种类一物流,金额,备注;产品就是电脑配件,营销目标是已有客户(电脑公司)和新客户,主要营销手段是传统渠道,薄利,充分竞争。”

以下是本博主的具体思路和想法,欢迎有缘者批评指正。从上面所给出的字段来看,因为不知具体的数据分布,所以在这里给出一个主流的项目思路和顺序。

首先根据现有的数据,结合用户的访谈沟通,提交一份基于现有数据的常规营销咨询报告(主要应用统计分析),回答诸如有关重点客户、重点销售时间段、重点产品规格、常规销售预测、重点赢利产品群。基于这些基本的统计分析,用户可以调整资源部署,优先倾斜给少数的重点客户类型、少数的重点产品规格、少数的黄金时间段、(优化人员配置、优化产品库存、优化客服重点、优化营销步骤);

接下来,在熟悉上述原始字段和用户企业情况的基础上,开展浅层次的数据挖掘,比如上述字段尽管很简陋,但是可以通过关联分析,找出有关捆绑销售、交叉销售的线索和依据,据此可以制定相关的营销和促削方案、相关目标客户的识别和跟进、直接提升企业的销售额和利润额, 当然还可以由此调整进货策略、库存策略、客户关系维护手段。很多人对关联分析理解狭隘,只知道在类似超市环境里那样多的种类的产品才可以使用关联分析,其实关联分析的应用非常灵活,既可以应用到成百上千的不同种类产品,也可以应用到不同付款方式、不同序列、不同失败交易、等等的分析(总之,可以推广到各种因素之间的关联),根据具体数据具体情况,实在可以演绎无限精彩。

针对收款情况(我没有看到具体数据,是否有可以研究的条件),针对那些拖欠的情况直接分析挖掘,找出欠款的情况是否与特定客户群、特定时间、特定产品等等特定因素有关,如果运气好的话,这个挖掘可以有效帮助企业减少货款拖欠等恶意行为,(比如采取各种预防),这都要看具体数据是否合适做挖掘,也要看企业是否对此赶兴趣。或者针对收款的具体数据分布,研究不同优惠的付款条件和成交之间的关系,如果能发现相关线索的话,是可以为用户制定有竞争力的价格条款提供帮助的。

针对回头客(多次消费的客户),如果数据支持的话,可以通过数据挖掘找出那些多次消费的客户的隐藏的重要关联信息(回头客户辨别模型),据此可以提炼出很多有价值的规律、线索、信息,用于提前辨识那些潜在的回头客,如何有效促成回头客、如何有效提升他们的消费额。

在上述挖掘分析和信息发现的基础上,用户会对数据分析数据挖掘产生明显的兴趣和好感,这时可以基于今后长期的营销考虑,增加现阶段的数据收集规模(增加有意义的新字段,增加有意义的新的营销渠道、营销方式并通过数据收集积累,为今后更深入的数据挖掘提供基础条件),这块的成果主要是数据挖掘基础设施的搭建和相关原始数据基础的准备事宜。

当然,话说回来,上述这些分析只是纸上谈兵,因为我没有看见具体的数据;另外,数据分析和数据挖掘的目的应该是回答和解决来自企业用户自己在商业实践中的真实的想法和真实的困惑,所以如果能从企业用户的角度提出他们自己最感兴趣的任务和挖掘方向的话,可能更有意义。

纵然纸上谈兵,但是醉翁之意不在酒,在乎何物?

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