利用数据挖掘实现企业精确营销

中图分类号:F270。7文献标识码:A

0引言

精确营销指在充分了解客户信息的基础上,针对不同顾客群体制定企业营销目标,有针对性进行群组式营销。数据挖据则是从大量。不完全。有噪声。模糊。随机的数据中,提取隐含在其中。人们事先不知论文网道,但是潜在有用信息和知识的过程。要实现精确营销,需借助数据挖掘来实现,本文借助案例进行说明和分析。

1实例分析

1。1美国超市Target

Target是美国最大的连锁超市之一,该公司使用数据挖掘极其有效地提高营销精准率,能做到在事情显现之前就预测,经典案例是该超市数据挖掘系统分析结果给一位高中女生寄去婴儿用品优惠券,其父亲发现后投诉Target误导未成年人,但之后了解到他女儿已经怀孕的事实。Target超市的数据库系统给每个顾客分配一个ID,在该条目下详细记录顾客的信用卡信息。网上注册信。浏览页面和停留时间长短等信息,数据挖掘团队专门分析这些收集到的历史信息,预测顾客将来的购物行为和需求甚至生活方式,然后发邮件给顾客。判断一个女性怀孕,线索是该顾客已经发生了的消费行为,可能购买了维生素补给等典型的孕妇商品,在孕妇。婴儿用品页面停留较长时间等。由于美国人非常注重隐私,Target针对性地改变营销策略,把母婴系列产品的优惠券和信息混合在其他产品的信息里发给顾客,掩人耳目,结果是Target的母婴产品销量猛增。

消费者每一次进行消费,其实都将自己的消费模式细节透露给销售方。现在销售商。尤其是电子商务销售公司,致力于利用数据挖掘分析出消费者的个人偏好。需求。对不同优惠券的反应等,进行客户信息管理,向客户精准推销,提高销售效率。

1。2CatalinaMarketing

CatalinaMarketing是一家负责开发。运营收银台优惠券的公司。其特色在于并不是对于所有的客户都发放相同的优惠券,即使购买相同的商品,拿到的优惠券也可能不同,优惠券不仅仅限于打折,还可能是商品信息甚至菜谱。具体来说,CatalinaMarketing是通过积分卡等手段对客户进行识别,然后通过与POS系统的联动,存储该顾客过去两年的购物记录数据。当顾客在收银台结账时,将其购物模式,包括购买数量。购买点数。来店频率。购买金额等与其他数千万人的模式进行比较,实时计算出该顾客可能会感兴趣的优惠券内容,并将这些内容在收银机上以优惠券的形式打印出来。该公司储存了全世界超过一亿人的购物记录,其客户超市。药妆店等的位于世界各地的门店都通过高速路线与该公司数据中心的数据仓库相连接,每天都在发送客户购物情况的POS数据,在存储了2。5PB庞大数据量的数据仓库中,通过使用数据挖掘等技术,对顾客的购物倾向进行分析,并在顾客每次购物时根据购物内容发放相应的优惠券。

由上看出,CatalinaMarketing主要通过预测顾客的购买来刺激来店销售,其强项之一在于其覆盖面广,掌握了大量购物数据,因此可以对消费者的购买行为进行更精确地预测;另一个强项是通过与POS数据的联动,能够将正确信息,在正确时间,传达给正确的顾客,使得客户需求得到更加准确的满足,易于实现交叉销售,提高市场营销的效率。

2需注意的问题

随着信息技术发展,信息安全问题也愈发突出。如何在隐私与创新的夹缝中生存,是当下大数据时代企业所面的挑战。Amazon于2011年发布平板电脑KindleFire遇到类似问题,电脑浏览器后台利用其云计算服务,此举一方面实现了WEB浏览高速化;但另一方面,由于在真正连接用户所指定网页之前,首先要连到云计算服务,Amazon会对用户的行为,例如访问网站的IP地址。MAC地址等信息进行记录,保存最长30天,有侵犯用户隐私之嫌。被广泛议论的还有Facebook。Twitter等社交媒体所公开的个人档案,十分容易触碰个人信息。隐私等敏感信息。要在业务中对大数据进行运用,就不可避免会遇到隐私问题,稍有不慎,都可能大幅度伤害企业信誉,甚至致使退出服务市场,因此注重信息的安全保护是企业十分需要注意的问题。

鉴于以上情况,我的建议是学习国外经验,例如2012年美国颁布的消费者隐私权法案,如果国家以身作则建立和完善相应的法律条款,不仅可以保护用户信息安全,也为众多企业的合法经营创造了大环境。再例如欧盟实行的主动许可方式,如果的企业进行效仿,即向用户提供其明确的使用目的以及完整的信息,就允许使用用户终端上存储的信息,但必须对用户提供可拒绝使用的权利,可以一定程度上缓解问题,并且同时提高企业与用户的信息安全保护意识。

3结语

随着越来越多的业务需求被明确,数据挖掘应用的领域和解决的问题也越来越广泛,随之也会暴露更多的问题,所以希望企业要从实际出发,认真核算,以更加合适的方式,发掘有价值信息,从而获得企业发展。

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