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社区化营销与数据挖掘(一)
     数据挖掘主要有3个应用方式,即获得新顾客、留住老顾客和增加顾客的消费额。

     
如何获得新顾客?我们希望找出客户的一些共同特征,希望能借此预测哪些人可能成为我们的客户,以帮助营销人员找到正确的营销对象。数据挖掘,可以从现有客户资料中找出他们的特征,再利用这些特征到潜在客户数据库里去筛选出可能成为我们客户的名单,作为营销人员推销的对象。营销人员就可以针对这些名单寄发广告资料,既可以降低成本,又提高了营销的成功率。


     
如何留住老顾客?我们可以由一些原本是我们的客户、后来却转向成为我们竞争对手的客户着手,分析他们的特征,再根据这些特征到现有客户资料中找到有可能转向的客户,然后公司必须设计一些方法将他们留住,因为毕竟找一个新客户的成本要比留住一个原有客户的成本要高出许多。


     
如何增加顾客的消费额?譬如,哪些产品客户会一起购买,或是客户在买了某一样产品之后,在多长时间之内可能购买另一产品等。利用关联性的产品销售和连贯性销售方法,来提高客户的终生价值。利用数据挖掘,零售业者可以更有效地决定进货量、库存量,以及在店里如何摆设货品,同时也可以用来评估店里促销活动的成效。


     
在销售资料中挖掘顾客的消费习性,很容易由交易记录找出顾客偏好的产品组合。可以找出流失顾客的特征,确定推出新产品的时机。还可结合基本资料,并以品牌价值等级的高低来区分顾客,进而达到差异化营销的目的。


     
这样看来,数据挖掘强大的功能可以确保企业数据库营销顺利开展。


数据挖掘的实施


     
目前,国外企业界把数据挖掘应用在许多领域,并且在产学合作下发展出许多实用的系统,例如:MDTCoverstory and SpotlightNichWork visualization systemLBSFALCONFAISNYNEXTASA等。但是,这些系统结构都是建立在数据仓库基础上的。


     
“数据仓库”,简单说,就是搜集来自其它系统的有用资料,存放在整合的存储区内。其实就是一个经过处理整合、容量特别大的关系型数据库,用以存储决策支持系统所需的资料,供分析使用。从信息技术的角度来看,数据仓库的目标是组织好资料,在恰当的时间,将恰当的资料交给恰当的人。这是一种持续性的作业,不是做一次就结束的,与过去以交易为主的系统就开发的方式而言也有所不同。数据仓库常见的问题就是如何将各个不同来源的数据库整合在一起,并且迅速地将资料搬运到数据仓库内。数据仓库可以按需取得内部资料以及市场资料,得知企业对市场的反应情况。


     
数据仓库从企业各个不同类型的数据库中抽取有用信息,并使数据净化。数据挖掘就是在这些数据的基础上,使用预测模型、数据库分割、连接分析和偏差监测等分析方法进行分析,寻找出有价值的隐藏事件,给出决策参考。


     
国际上适合数据挖掘应用的行业包括金融业、保险业、电信业、网络相关行业、零售业、制造业、医疗保健及制药业等。这些行业的共同点是,都拥有大量信息数据。这些行业也正是社区化营销发展最快的领域。


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