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数据挖掘 营销应用

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数据挖掘实践应用(73,B2B向B2C延伸战略中的挖掘应用探讨)  

2010-06-06 19:09:08|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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B2BB2C延伸战略似乎是目前主流B2B平台的思考方向和尝试重点之一,无论是综合性的如阿里巴巴,慧聪,还是垂直性的各细分行业平台企业近来都一直在尝试着这种战略调整。这种努力的初衷基本上来源于目前B2B的发展瓶颈以及产业链最终的消费者实际消费的“效果”王牌,从这些角度来看的话,B2BB2C延伸战略似乎是一个绝好的机会,机不可失。讨论战略是商业领袖们(比如柳传志,马云等)的工作,普通人对此最多只是吹吹牛而已,而我已过了吹牛的年龄,所以我只想关注战略下面具体的实施的一些细节,所以本期日志主要分享这个具体战略尝试中的数据挖掘具体实践应用的话题,呵呵。

好友SC目前任职于一家垂直细分行业的B2B平台公司,该公司在该细分行业市场份额和知名度都是很高的,他目前承担的一个项目就是这个战略尝试中的具体数据挖掘项目应用,利用数据挖掘技术支持公司尝试向B2C模式的延伸。具体来说,以这个细分行业的B2B平台的名义和资源,向该行业优秀或者比较优秀的渠道商和零售商提供他们所需要的增值服务(比如个性化服务或者货源的匹配),通过这种服务达成双赢。

具体做法是,从这个垂直性的B2B平台上按照预先确定的某一类商品,通过一系列关键的指标类型的一一落实,向预先有潜在合作意向的那批渠道商或者零售商进行货源匹配推荐,根据随后的成交反馈(有的成交了,有的没有成交;有的成交数量大,有的成交数量小,等等),形成了可以用来进行数据挖掘的原始数据。这个挖掘项目的任务就是寻找商品货源推荐的理想模型,未来根据这些模型来优化货源匹配,也就是发现什么样的商品属性,价格属性,卖家属性,推荐格式,推荐要素等等可以比较有效促成双方的成交。这个项目整体来说可以持续大半年甚至更长时间,不仅需要数据挖掘,数据库,网站商品专家,还需要文本挖掘(专题的标题分析挖掘)的介入。

目前在数据挖掘部分的工作有两个思路来进行,一个是把目标变量定为二元的(成交或未成交offer),通过逻辑回归模型进行深入挖掘分析,力求找出上面所希望发现的规律;另一个是把目标变量定为offer成交的次数,利用线性回归看能不能有一些有意义的规则发现。

但是,上面的工作只是前期的摸底和探路,只能发现初步的初级的规则,因为它并没有考虑买家的差异性,限于成交的样本数量有限以及项目阶段性时间安排的短促,在初期分析中并不能考虑买家的差异性和特征,但是这个买家差异必须要考虑,否则的话出来的规则和结论适用于所有的买家,那这种挖掘还有意义吗?记住,如果没有考虑到个性化和差异化的话,数据挖掘就是肤浅的,没有价值的。

如何在接下来的工作中有效回答这个买家差异性的关键问题呢?我想有下面几个思路,一是分析成交买家和非成交买家的特点,发现目标客户(成交买家)的特点和规律;接下来,针对买家的各种属性特征指标进行分析,结合前面的商品属性,推广规则属性进行分析挖掘,真正实现商品推荐与买家特性的匹配。

这个工作量非常大,如果想要分析结论能真正成功实际应用的话。因为不同类型的商品属性千差万别,因为上面的分析我们发现这是多个模型的组合应用,环节越多最终的效果越弱。不过,话说回来,只要能带来推荐效果10%(甚至5%)的提升,在实战中就可以产生非常显著的商业价值和商业利益,这样来看,一份淡然的心态是该项目挖掘者的成功宝典,既不要指望最终的模型应用可以100%成功匹配并带来成交,也应该有起码的自信可以产生可观的商业价值。

今天是周日,上午和SC聊天,探讨上面的项目思路,清谈吧,虽然是纸上谈兵,但是双方都觉得有意义,开拓思路,相互学习。下午打太极拳老架一路(76式),观摩老师和拳友的表演视频,感觉自己差距不小。呵呵。太极拳真是个宝贝,很神奇很回味,打得越慢越显功力,打得越柔越蕴涵刚强,做人是否也应该如此圆融?做挖掘是否也应该如此掌控?大抵应该如此吧。

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