数据挖掘在市场营销中大展身手.doc

数据挖掘在市场营销中大展身手
随着数据量的急剧增长,现在的用户很难再像从前那样,自己根据数据的分布找出规律,并根据此规律进行分析决策。因此必须借助于相应的数据挖掘工具,自动发现数据中隐藏的规律或模式,为决策提供支持。数据挖掘技术主要用于从大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据间的关系。
作为一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用,它是以市场营销学的市场细分原理为基础,其基本假定是"消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明"。
通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为,然后以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销,这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比,大大节省了营销成本,提高了营销效果,从而为企业带来更多的利润。
挖掘何种信息
商业消费信息来自市场中的各种渠道。例如,每当我们用信用卡消费时,商业企业就可以在信用卡结算过程收集商业消费信息,记录下我们进行消费的时间、地点、感兴趣的商品或服务、愿意接收的价格水平和支付能力等数据;当我们在申办信用卡、办理汽车驾驶执照、填写商品保修单等其他需要填写表格的场合时,我们的个人信息就存入了相应的业务数据库;企业除了自行收集相关业务信息之外,甚至可以从其他公司或机构购买此类信息为自己所用。
这些来自各种渠道的数据信息被组合,应用超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术手段进行处理,从中得到商家用于向特定消费群体或个体进行定向营销的决策信息。这种数据信息是如何应用的呢?举一个简单的例子,当银行通过对业务数据进行挖掘后,发现一个银行账户持有者突然要求申请双人联合账户时,并且确认该消费者是第一次申请联合账户,银行会推断该用户可能要结婚了,它就会向该用户定向推销用于购买房屋、支付子女学费等长期投资业务,银行甚至可能将该信息卖给专营婚庆商品和服务的公司。数据挖掘构筑竞争优势。
在市场经济比较发达的国家和地区,许多公司都开始在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工,以构筑自己的竞争优势,扩大自己的营业额。美国运通公司(American Express)有一个用于记录信用卡业务的数据库,数据量达到54亿字符,并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘,制定了"关联结算(Relationship Billing)优惠"的促销策略,即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装,那么在同一个商店再买一双鞋,就可以得到比较大的折扣,这样既可以增加商店的销售量,也可以增加运通卡在该商店的使用率。再如,居住在伦敦的持卡消费者如果最近刚刚乘英国航空公司的航班去过巴黎,那么他可能会得到一个周末前往纽约的机票打折优惠卡。
数据挖掘改变营销机制
基于数据挖掘的营销,常常可以向消费者发出与其以前的消费行为相关的推销材料。卡夫(Kraft)食品公司建立了一个拥有3