数据挖掘技术在企业市场营销中的应用

秦景然

随着计算机技术的快速发展，网上用户不断增多，数据库也随之庞大，数据挖掘技术也日益成熟。如何在企业市场营销中利用数据挖掘技术获得更大的利益也成为当今各大企业研究的重要方向，如果能合理提高数据挖掘技术的使用率，将在确保企业商业知识安全的前提下增大营销效率，降低市场成本。本文将通过了解数据挖掘技术，从而分析其在企业市场营销中应用的理论依据和益处。

一、前言

现如今越发庞大的数据库对于企业市场营销来说既是机遇也是挑战，出色的企业要能在这片数据库中找到立足之地，充分利用数据库可以提高对客户的了解，有针对性地为每位客户进行产品推荐，还可以挖掘出潜在客户，在此基础上搭配出详尽的服务计划，可以达到提高企业市场营销的成功率和好评率。因此，研究数据挖掘技术在企业市场营销中的应用是十分必要的。基于此，文章通过下文对数据挖掘技术在企业市场营销中应用的相关内容展开了论述与探究。

二、了解数据挖掘技术

数据挖掘又称DM，顾名思义，它是在大量的数据中挖掘到潜在的有价值、有规律的商业信息。筛选有用的信息、总结经常出现的模式、预判发展的趋势是进行数据挖掘的主要目的。数据挖掘是一个对新知识进行萃取和展现的流程，它能为企业市场营销在分析销售、预测市场和产品决策等方面提供帮助。

数据挖掘涉及到的相关知识有很多，根据挖掘方法和挖掘任务等，均有不同的分类。本文选择从挖掘任务角度对数据挖掘进行分析。

常见的数据挖掘任务可以分为四种类型：分类、聚类、关联以及序列模式。分类是预测事件所属的类别，又被称作预测模型发现。是根据已知样本数据构建对其他类别的模式进行描述，再利用这种模式参照新的数据的变量特征，将其映射到已知类别中。例如在看病的时候，医生会根据各种症状来对患者可能感染的疾病进行粗略判断；聚类是发现、描述数据库中以前未曾出现的数据类别，常用于市场细分，可以有针对性地对客户进行服务，从而提高市场营销效率；关联规则是数据挖掘的核心技术，关联规则是一种简单的形式，推断客户购买行为的潜在联系，例如奶粉和尿布的关系就属于关联，但要确保规则的正确性才能给客户和消费者更好的体验；序列模式常被看作是由时间链接起来的关联模式，可以用来分析长时间的记录，用来进行市场预测。

三、数据挖掘技术的理论依据

数据挖掘的理论依据包括但不仅限于消费行为、顾客关系、顾客数据库等。

一种商品在正式开始营销之前必定要先对市场和消费者进行了解，明确消费者的消费目的、消费地点、消费偏好等，从而进一步分析影响消费者消费的各种因素，采用数据挖掘技术可以节约大量的人力物力，从而较为轻松地达到引导消费者进行消费的目的。由于市场竞争逐渐进入白热化阶段，消费者和客户面对多种选择时常常会陷入犹豫，此时客户关系的作用就凸显了出来。公司必须要对客户关系进行良好管理，才能满足客户的各种需求，从竞争中脱颖而出。

由此可见应用数据挖掘技术对提高企业市场营销额有一定好处，而增强对这项技术的了解才能更好的应用。

四、数据挖掘技术在企业市场营销中的应用

由于政策支持等许多原因，中国经济发展越发迅猛，但与之相对的市场趋于饱和，竞争也越发激烈，价格战在市场营销中虽然是一种良好的营销手段，但并不具有长久性，有效利用数据挖掘才能使企业获得更大的收益。数据挖掘所需要的客户数据库来源于市场中的各种渠道，将这些数据进行整理归纳并进一步分析，了解客户消费的规律，从而预测出客户未来的消费需求，进行市场预测就是数据挖掘的一种用法。例如一位客户购买了奶粉，那么就可以针对性的为这位客户推荐尿布和婴幼儿益智玩具等婴儿相关产品，达到提高销售额的目的。并且，我们根据客户的市场需求，我们还可以为客户准备更多的商品，为后续的营销和销售奠定基础。我们在市场中只有把握了需求，深刻的挖掘了客户的需要，才可以创造出更多的价值。

利用数据挖掘的关联分析可以增加利润点，比如客户在银行申请房屋贷款时可以提供装修贷款等长期购买业务，从而提高营业额，也可以了解客户的购房用途从而定制不同的方案，银行甚至可以将这一信息卖给家具公司、婚庆公司等相关企业。一些比较大的公司更是会对客户的信息进行深层次处理，在了解到的信息基础上加以预测和推算，例如某人在假期购买从广州飞往北京的机票，那么，他可能就会收到几天后北京飞往广州打折机票的相关短信通知。这种方式不但方便，而且还能够节约时间。

使用数据挖掘技术不仅可以挖掘潜在客户，还可以对已经购买产品的客户进行跟踪调查，了解客户是否对产品满意，更可以在以后的活动中更便捷的通知到客户群体，吸引客户回购，从而创造更多的价值。

授人以鱼不如授人以渔，利用已有的数据库不如建立自己的数据库，既节约了向他人购买的成本，也能更好地利用数据并进行整理归纳，尽快地做出市场预测。

而且我们在工作中需要做好以下几点：

把聚类分析模型建立起来，把控顾客不良消费行为，仔细客户。

把聚类分析模型建立起来，通过聚类分析，从顾客的年龄、性别、产品购买的地点、时间、消费情况以及品类等入手分析，比如，在促销茶品的时候，参与度高的顾客，可以把他们纳入到促销驱动性顾客群体中，按照数据将这类顾客的消费特征挖掘出来，例如，他们可能是妇女或者老年人。要求严格的控制成本，是对这类顾客消费的行为特征的判断，而且，其他顾客的购买率也会直接影响到他们的购买率，有着较高的价格敏感度，购买习惯是迅速、单一，要求利用广告重复刺激，还能够将其购买和时间的关系计算出来，从而将较强针对性的促销方案制定出来。在或者，按照购买商品的数据情况，可以把他们划分为冲动型顾客，他们非常喜欢自己的品牌，对于自己喜欢的商品是非常的热衷，很愿意接受新的事物，这类顾客有着较高的重复购买度，购买习惯是新鲜、快捷的。按照基本的数据情况，能够将此类客户的特征情况进一步挖掘出来。同时，还可以将顾客流失聚类分析模型搭建起来，分析流失顾客的特征，找出流失的根本原因，从而将防止流失顾客的针对性方案制定出来。

关联分析模型的建立，划分品类结构，准确地投放广告

在分析市场购物篮时会经常会应用到关联分析法，对顾客的购买记录进行统计分析，找出顾客购物时的规律和联系。例如，在购物篮中简单地陈列出赠品、折扣项目和品类等，通过广告渠道的增加，从而更好的获取客户的信息。还可以把关联数据分析模型搭建起来，把顾客购买商品之间的联系计算出来，弄清楚促销品和索要购买商品间的联系，然后对顾客的购物行为进行评测。例如，在统计了六位顾客的购买情况后，其中，有三位顾客购买了美白系列的产品，还有两位分别购买了BB霜和唇彩，通过购买的频次能够分析他们对商品的需求情况。通过事物彼此间的联系，还能够判断商品折扣间的关系、商品种类以及促销商品和总金额的关系。目前，市场竞争压力和趋势越来激烈，还在不断创新市场营销的策略，顾客导向已经开始渐渐取缔了对产品的关注，怎样及时的刺激消费者消费以及判断他们的需求，把和客户间的主动性关系模型建立起来，在将营销成本降低的基础上，增强营销质量，作为企业决策人员我们迫切需要解决和处理掉这样的问题。

四、结束语

在国际上已经有许多的现金企业加深了对数据挖掘技术的研究，我们也要利用数据挖掘的特性，在企業市场营销的时候多加利用。但在对数据挖掘技术开发的同时不要低估开发成本，也不要对后期效果有过于高的期待，避免造成损失。（作者单位为天津杨柳青画社）