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数据挖掘 营销应用

说出你的业务困惑, 看数据挖掘能否帮你解惑

 
 
 

日志

 
 

数据挖掘与营销应用(43,企业数据挖掘营销应用的方法论浅析)  

2009-07-14 09:00:37|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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数据挖掘在企业的营销应用总的来说是有规律有线索可以概括总结的,这就是所谓的方法论。方法论的总结可以显著提高用户的思考效率,也可以明显提升实际应用时的针对性和统筹性,由此看来方法论的作用实在是“提纲挈领”、“纲举目张”。

数据挖掘在企业的营销应用主要是在下面几个领域:对消费者(客户)分析挖掘、对产品的分析挖掘、对经营行为的分析挖掘。

对消费者(客户)分析挖掘是数据挖掘营销应用的重中之重。概括企业对消费者(客户)的挖掘应用的最终目的,不外三个方面。一是增加新的客户,二是保留老客户,三是刺激提升客户的消费额。顺着着三个方面的目的,数据挖掘具体来说有下列一揽子具体的应用项目:首先是了解你的客户(消费者),了解消费者的群体划分,典型的消费特点和消费模式,这就是基本的聚类分析应用;接下来,对于企业的重要消费群体,根据他们的消费特点和消费模式制订相应的营销服务措施,体现在一方面根据目标消费群体的典型特征指定有的放矢的营销措施和营销项目吸引新的目标消费者,扩大企业的核心消费群体基数,另一方面,通过有针对性的营销措施和服务赢得老客户的钱包和他们的心,维系他们对企业的长期的忠诚度;再往下去,当企业核心客户的数量到达一定程度,很难显著增长时,此时企业的工作重心就不是盲目发展新客户,而是重点维系现存的客户,这又有两个方面的工作需要数据挖掘给予支持,一是现存客户(尤其是核心客户)的流失的防止(对应的客户流失预警分析挖掘),二是现有客户的消费潜力的挖掘以及相应的潜力提升(对于快速消费品企业,这就是设法提高消费者的消费频率和消费量;对于耐用品企业,这就是通过交叉销售等数据挖掘技术应用来发现相关产品的消费时间序列。这对应的就是各种交叉销售模型的挖掘技术应用,以前的博文中多次讲过,对于交叉销售模型,有很多不同的思路和方案,究竟采用什么思路,取决于具体的数据现状、业务需求、和产品以及消费者的消费特点);再往下走,企业已经积累了足够的客户,也同消费者进行了相当长时间的磨合和粘合,此时企业可以从客户忠诚度管理的角度和客户生命周期的深度来进一步分析挖掘了解消费者(客户)。从客户忠诚度管理的角度来说,数据挖掘可以分析客户忠诚度,不同群体忠诚度变化的不同规律,按照企业的不同的客户战略去具体维系并提升客户的忠诚度;从生命周期管理的层次来讲,对不同群体的客户准确分析其作为本公司客户的生命周期价值,从而从长远的战略的角度对不同的客户进行总体的投资和回报分析,提高企业和客户的最大的双赢(关于生命周期的分析挖掘课题,前面的博文曾经重点探讨过不同的思路和应用技术)。数据挖掘甚至可以帮助企业从对手处挖墙角吸引客户,消费者作为不可再生的稀有资源,企业最终的争夺一定是消费者在竞争企业之间的转来转去。上面一步步连环相套的不同应用实际上反映了企业对消费者进行数据挖掘应用时的顺序和步骤,一般讲是不能乱了顺序的,因为这一方面涉及到数据条件和企业经营实践的顺序性,另一方面也是挖掘技术本身的简单与复杂之间的递进关系,只有把前面的工作和项目作好了,才有可能一步步逐渐深入下去。

从产品的分析挖掘来说,也有两个完全不同的思考方向可以同时展开,齐头并进(一是新产品开发的数据挖掘应用,二是销售产品本身的销售行为数据挖掘)。先来看新产品开发的数据挖掘应用,产品关键要素分析等等都是新产品开发的重要内容甚至是核心情报;畅销产品和滞销产品的原因是什么,忠诚客户为什么喜欢某些产品,不喜欢另一些产品,应用数据挖掘技术分析这些问题,甚至可以预测下一个畅销产品的主要特征(比如博文多次举例的香烟研发过程中的数据挖掘技术应用)。产品开发的专家跟数据挖掘专家一起分析挖掘之后就可以直接将这些有价值的商业情报转化成新的产品投向市场。再来看销售产品本身的销售行为数据挖掘,这一块跟上面的消费者分析挖掘有些类似,不过这里是站在产品的角度,围绕产品分析挖掘,而上面的消费者分析挖掘是站在消费者的角度,围绕消费者分析挖掘。具体来说,销售产品本身的销售行为数据挖掘主要解决以下一些重要问题:特定产品、核心产品的典型消费群体分析挖掘(发现特定产品的核心消费群体的典型特征),特定产品的关联组合分析(最常见的就是菜篮子分析,哪些看似不相干的产品实际上是相互关联或相互排斥的),特定服务项目(优惠项目)的核心消费群体分析,不同促削手段的典型适应客户分析挖掘,上述每个例子都是实践中的具体的数据挖掘项目,都可以从不同的角度和不同的深度对企业的产品营销提供有价值的决策支持。

最后谈谈对企业经营行为的数据分析挖掘。之所以将它单独提出,是因为目前的中国中小企业并不是全都具有详细的消费者数据库,很多情况下,企业的消费者并没有具体的消费者数据库支持(比如大量的超级市场,只有POS数据,没有详细的个体消费者人口统计数据和识别码),此时仍然可以进行基于企业经营行为(销售行为)的数据分析挖掘,一个简单的例子可以参见本博客中“数据挖掘交流讨论之11(从刘洪宇的连锁蔬菜店说起)”。综上所述,应用数据挖掘技术在企业的市场营销战略,核心的作用点就是两个,一个是客户,一个是产品,并且两者中客户更重要。目前数据挖掘进行得比较深入的行业,比如移动通讯,金融保险等等,几乎所有的项目都是围绕客户分析展开的。

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