數據挖掘技術：企業網絡營銷的助推器

數據挖掘技術：企業網絡營銷的助推器

摘　要　數據挖掘是一門交叉學科，能從數據中挖掘知識，提供決策支持。營銷是適應網絡的網絡虛擬市場的新營銷，數據挖掘技術同樣能在網絡營銷中得到廣泛的，成為網絡營銷的助推器，為帶來效益。
　　關鍵詞　數據挖掘　網絡營銷　市場營銷
　　機網絡與數據庫技術的和廣泛應用，信息日益成為企業的一種重要資源，人們利用信息技術生產和搜集數據的能力大幅度提高，在這些數據背后隱藏著極為重要的商業知識，但是這些商業知識是隱含的、事先未知的。面對“人們被數據淹沒，人們卻饑餓于知識”的挑戰，數據挖掘技術應運而生，越來越顯示出其強大的生命力。
1　數據挖掘技術
　　數據挖掘（Data Mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。還有很多和這一術語相近的術語，如從數據庫中發現知識、數據、數據融合以及決策支持等。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。常用的數據挖掘技術主要有以下幾種：
1.1　人工神經網絡
　　仿照生理神經網絡結構的非線性預測模型，主要由“神經元”的互聯，或按層組織的節點構成，通常由輸入層、中間層和輸出層三個層次組成，在每個神經元求得輸入值后，再匯總計算輸入值；由過濾機制比較輸入值，確定網絡的輸出值。
1.2　決策樹
　　決策樹是一個類似流程圖的樹型結構，其中每個內部節點表示在一個屬性上的測試，每個分枝代表1個測試輸出，而每個樹葉點代表類或類分布。樹的最頂層節點是根節點。，在數據挖掘中使用的決策樹有多種，典型的在國際上較大的決策樹方法是Quinlan研制的ID3算法。
1．3　遺傳算法
　　遺傳算法是模擬生物進化過程的計算模型，是遺傳學與計算機相互結合滲透的計算方法。遺傳分析應用搜索技術，先找出兩個合適的父樣本，通過“交叉”“變異”等帶有生物遺傳特點的操作產生下一代樣本，對子樣本反復“交叉”“變異”操作直到子樣本收斂為此，再找另外兩個合適的父樣本重復上述過程，就能得到下一代的樣本集。由此得到當前樣本集較可能的發展方向。
1.4　近鄰算法
　　用該方法進行預測的基本概念就是相互之間“接近”的對象具有相似的預測值。如果知道其中一個對象的預測值后，可以預測其最近的鄰居對象。
1.5　規則推導
　　根據統計意義上對數據中的規則“如果條件怎么樣、怎么樣，那么結果或情況就怎么樣”，對給定的一組項目和一個記錄集合，通過分析記錄集合，推導出項目間的相關性。
1.6　聚類方法
　　聚類分析方法按一定的距離或相似性測度將數據分成系列相互區分的組，它是不需要預定義知識而直接發現一些有意義的結構與模式�？刹捎猛負浣Y構分析、空間緩沖區及距離分析、覆蓋分析等方法，旨在發現目標在空間上的相連、相鄰和共生等關聯關系。
1.7　可視化技術
　　可視化技術在數據挖掘過程中的數據準備階段是非常重要的，它能夠幫助人們進行快速直觀地分析數據。利用可視化方法，很容易找到數據之間可能存在的模式、關系和異常情況等。
2　數據挖掘技術在營銷中應用的理論假設
　　隨著數據量的急劇增長，現在的用戶很難再像以前那樣，自己根據數據的分布找出，并根據此規律進行分析決策。因此必須借助于相應的數據挖掘工具，自動發現數據中隱藏的規律或模式，為決策提供支持。隨著市場經濟國際化、區域經濟全球化、業務處理數字化、消費需求個性化的市場競爭環境的形成，企業將面臨更多的競爭對手和不確定的信息，需要借助于數據挖掘技術對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據，來控制成本、提高效益。
　　數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普通的應用，它是以市場營銷學的市場細分原理為基礎，其基本假定是“消費者過去的行為是其今后消費傾向的最好說明”。通過收集、加工和處理涉及消費者消費行為的大量信息，確定特定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應消費群體或個體的下一步的消費行為，然后以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行特定的定向營銷。這與傳統的不區分消費者對象特征的大規模營銷手段相比，大大節省了營銷成本，提高了營銷效率，從而為企業帶來更多的利潤。

3　數據挖掘技術在營銷中的
　　網絡營銷作為適應網絡的網絡虛擬市場的新營銷，是市場營銷理念在新時期的和應用。從本質上來說，網絡營銷與傳統市場營銷的目標都是一致的，都是為了實現企業的營銷目標。
3.1　客戶關系管理
　　網絡營銷的企業競爭是一種以顧客為焦點的競爭形態，爭取顧客、留住顧客、擴大顧客群、建立親密顧客關系、顧客需求、創造顧客需求等，都是最關鍵的營銷課題。因此，如何與散布在全球各地的顧客群保持緊密的關系并能掌握顧客的特性，再經由顧客與企業形象的塑造，建立顧客對于虛擬企業與網絡營銷的信任感，是網絡營銷的關鍵�；�于網絡時代的目標市場、顧客形態、產品種類與以前有很大的差異，如何跨越地域、文化、時空差距再造顧客關系，發掘網絡客戶，了解并掌握網絡客戶的愿望并利用互動服務與客戶保持良好的關系，是眾多企業需要考慮的首要。相關表明：一個企業如果將其客戶流失率降低5%的話，其利潤就能增加25%～85%。因此，企業必須要加強與客戶之間的緊密聯系和提高客戶忠誠度。數據挖掘技術為客戶關系管理提供了便利，企業可以將從各種渠道收集的客戶信息組合后，應用超級機、并行處理、神經元網絡、模型化算法和其他信息處理技術手段進行處理，提煉出有用信息。一方面是根據客戶行為進行聚類。另一方面是從所建立的數據倉庫中挖掘出為企業創造利潤的這部分客戶，從而與創造利潤的優良客戶建立長期關系。
3.2　企業經營定位
　　通過挖掘出消費者的相關數據，可以找出其共性和個性，并對消費者進行分類，來制定企業的經營目標和市場定位，以利于企業利用網絡優勢，與客戶進行積極有效的信息交流與情感溝通，一對一地向客戶提供個性化的產品與服務。例如，利用關聯分析，可以發現客戶的關聯購買需要。有些客戶在購買某種商品時，會同時購買其他的產品，企業就可以針對這種情況，采取積極的營銷策略，擴展客戶購買的產品范圍或提供相關的服務，吸引更多的客戶；通過挖掘客戶的個人特征以及消費數據，可以將客戶群體進行細分，根據不同的客戶群，實施不同的營銷和服務方式，從而提高客戶的滿意度；可以通過分類技術，根據顧客的消費水平和基本特征對顧客進行分類，找出對本企業有較大貢獻的重要客戶的特征，通過對其進行個性化服務，提高他們的忠誠度。企業只能找準了顧客的真正需求和特征，才能有的放矢，提供個性化、多樣化、差異化的富有成效的網絡營銷方案，從而找準企業的營銷定位。
3.3　客戶信用風險控制
　　企業在實施網絡營銷過程中經常經受來自買方的信用風險：個人消費者可能在網絡上使用信用卡進行支付時惡意透支，或使用仿造的信用卡騙取賣方的貨物；集團購買者有拖延貨款的可能。賣方需要對此承擔風險。利用數據挖掘技術可以解決企業經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為。通過數據挖掘，企業可以得到這樣的判斷：“什么樣的人使用信用卡屬于什么樣的模式”，而且一個人在相當長的一段時間內，其使用信用卡的習慣往往是較為固定的。因此，一方面，通過判斷信用卡的使用模式，可以監測到信用卡的惡性透支行為；另一方面，根據信用卡的使用模式，可以識別“合法”用戶。如此得到詐騙行為的一些特性，當某項業務符合這些特征時，就可以向決策人員提出警告，從而提高企業應對客戶信用風險的能力。
3.4　客戶信譽分析
　　企業開展網絡營銷后，由于客戶的不確定性、匿名性和虛擬性，增加了企業的經營風險。風險與效益并存，分析客戶的信用等級對于降低風險、增加收益是非常重要的。利用數據挖掘工具，可以對客戶信譽進行分析，以加強營銷的安全性和針對性。通常的做法是：從已有的數據中分析得到信用評估的規則或標準，即得到“滿足什么樣條件的客戶屬于哪一類信用等級”，并將得到的規則或評估標準應用到對新的客戶的信譽分析。對不同客戶的信譽劃分等級，不同等級的客戶采取不同的營銷策略，制定不同的付款方式和交貨方式，降低營銷風險，提高營銷效益。
3.5　消費需求預測
　　在網絡營銷中，每一個消費者首先是一個不斷變化的虛擬網絡環境中的“沖浪者”，他一方面扮演個人購買者的角色，另一方面則扮演著消費者的角色，起著引導社會消費的作用。從事商務活動的網絡營銷人員要想成功地行銷在因特網上，他所構思的網絡營銷計劃除了需要考慮傳統市場中顧客的各種需求外，還必須照顧到網民對興趣、聚集和交流的需求，分析他們需求變化的表現、趨勢和原因，采用多種行銷，啟發、剌激網絡消費者的需求，喚起他們的購買興趣，誘導網絡消費者將潛在的需求轉變為現實的需求。
3.6　企業交叉營銷
　　交叉營銷是指企業通過發現一位已有顧客的多種需求，并滿足其需求而實現多種相關產品或服務的各種策略和方法，其實質是用戶資源在各產品及服務間的共享，是在擁有一定市場資源的情況下向自己的顧客或合作伙伴的顧客進行的一種業務推廣手段。交叉營銷現已擴展到兩個電子商務企業/網站之間開展聯盟合作的交叉網絡營銷，有利于企業資源互補、互惠互利，吸引更多的網絡顧客，應用網絡合作伙伴所形成的資源規模創造競爭優勢。利用數據挖掘工具，了解顧客在網上購買商品或接受服務時的選取習慣、鏈接習慣、商品組合習慣，通過關聯分析，找出其中的，用來指導本企業應捆綁銷售的商品，提高消費者的消費價值，提高交叉營銷效果，提高顧客的滿意度和忠誠度。

１　馬妮娜．數據庫新的應用技術———數據挖掘技術［Ｊ］．電子商務雜志，2003（４）
2　曾凡濤，熊元斌．試論數據挖掘技術在營銷中的應用［Ｊ］．旅游，2002（４）
3　蔡猷花，張岐山．數據挖掘技術及其應用［Ｊ］．管理科學文摘，2003（２）

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