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数据挖掘的应用领域

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数据挖掘的商业应用主要包含客户细分、客户获取、客户保持、交叉营销四个方面。

1. 客户细分
客户细分是将企业面对的异质客户群体按照一定的规则或标准划分为若干个小的、同质的群体的行为。一个细分群体内的客户对企业来说具有相同或相似的价值或行为特征,而不同群体的客户对企业来说则具有不同的价值或行为特征。

数据挖掘技术中,决策树和聚类是典型的定义客户细分的算法。比如,决策树的每个枝叶都可以被看作是一个细分群体;而聚类所形成的每个子类也都可以被看作是一个细分群体。

2. 客户获取
客户获取对于公司而言是开拓新市场的重要手段,市场部的人员虽然可以使用一些传统的方法(比如杂志广告、电视广告、促销等)进行大规模的市场活动,但如果他们在活动的策划阶段能够得到更多的市场信息,一定会使市场活动更加成功。

数据挖掘技术可以帮助市场人员对潜在客户进行筛选工作。而市场人员所要做的便是将数据挖掘工具所提供的潜在客户与他们所感兴趣的市场活动手段联系起来。

一般来说,不同类型客户对市场活动的反应是不同的。市场人员把市场活动后得到的客户反馈叫做“反应行为模式”。一种最为简单的分类方法是“二元反应行为模式”,即在市场活动后,客户的反应被分为两种:是或否。这种二元分析方法适用面很广,因为它简单。如果遇到需要对客户行为进行细致分析的时候就要“分类反应行为模式”。这种分析模式支持多种反应行为的定义,但也相应地会引起计算量的大大增加。

数据挖掘软件根据所选择的反应模式的类型预测出一些指标变量,系统需要这些变量以及其他类型的数据,比如客户统计的类别属性等等。然后便可以得到所需要的模型,模型可以告诉企业哪些类型或群体的客户喜欢哪些类型的市场活动。这样,企业就能够非常有针对性地开展市场活动了。

3. 客户保持
随着市场竞争的日益激烈,获得一个新客户的成本越来越高,导致保持原有的客户的价值越来越高。在一些特殊行业,比如移动通信业,为获得一个新客户,通信公司往往会做短期的亏损,比如买手机送话费,或预支一定的话费并送手机等。如果保持不好,这些客户在公司开始在他们身上赢利之前就会转向其他公司,那么公司就很吃亏了。

保留一个客户的开支可能只是打个电话或邮寄一张卡片或发送一个短信息等。但是,面对如此多的客户,通信公司该向谁打电话呢?显然,公司需要知道哪些客户有转向其他公司的倾向。可以使用决策树算法来对客户群体进行预测,以发现他们当中什么类型的客户最有可能“跳槽”。

4. 交叉营销
交叉营销是指商家在向客户提供他们现在消费的商品之外的其他商品的营销活动。比如,方便面厂商一直出售普通类型的塑料包方便面,后来向市场推出碗面的营销活动;又比如,电脑厂商在出售电脑整机的同时,向消费者推销其新出的数码产品等等。

可以使用数据挖掘技术来帮助分析交叉营销。一般来说,可以从分析现有客户的购买行为数据开始,这些数据可以从公司的销售数据库当中找到。从本质上看,多种商品的交叉营销和单个产品的营销没有本质的差别,关键都在于商家以最经济的手段向目标客户提供最合适的产品和服务,从而达到“双赢”。

在使用数据挖掘工具进行分析时,一般经历三个阶段:首先对个体行为数据进行建模,主要是使用相应的算法对数据进行分析,然后产生数学公式形式的模型,这就是预测模型;其次用预测模型对数据进行评分,将数据代入预测模型来求出所需要的结果,也就是得分矩阵,比如计算的是四种商品或服务的交叉营销,那么矩阵的列数就是四,行数则是客户的数目;最后对得分矩阵进行优化处理,为每个客户挑选最合适的商品或服务组合方案。