劉彩利

（西安外事學(xué)院信息與網(wǎng)絡(luò)學(xué)院，西安 710077）

基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理應(yīng)用實(shí)證

劉彩利

（西安外事學(xué)院信息與網(wǎng)絡(luò)學(xué)院，西安 710077）

隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，以及信息化、移動(dòng)化和智能化時(shí)代的來(lái)臨，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始注重借助現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)效果，降低營(yíng)銷(xiāo)成本，并提升企業(yè)在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。從數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理的關(guān)系入手，得出數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用給現(xiàn)代企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，然后構(gòu)建精確營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)，將其應(yīng)用到電信業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)管理中，以期為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)中的具體應(yīng)用提供參考。

數(shù)據(jù)挖掘；市場(chǎng)細(xì)分；競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

隨著電子商務(wù)的不斷發(fā)展，使得企業(yè)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)即可與來(lái)自全世界的企業(yè)進(jìn)行商務(wù)活動(dòng)。而企業(yè)的大量交易，也給企業(yè)積累了很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并以此使得企業(yè)的數(shù)據(jù)信息庫(kù)越來(lái)越大。而在這些數(shù)據(jù)中，清晰地記錄了企業(yè)每年的運(yùn)作及效益情況。而要想讓這些數(shù)據(jù)為企業(yè)未來(lái)的戰(zhàn)略和決策服務(wù)，就需要充分加強(qiáng)對(duì)這些數(shù)據(jù)的規(guī)律、暴露出的問(wèn)題的分析。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)入了人們的視野，并成為人們關(guān)注的重點(diǎn)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘工具，可以對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并提取其中有用的信息，為企業(yè)的決策提供參考，進(jìn)而提升決策的正確率，達(dá)到提升競(jìng)爭(zhēng)力的目的。

一、數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理的關(guān)系

在生產(chǎn)銷(xiāo)售中，生產(chǎn)者和消費(fèi)者一般存在著單一的購(gòu)買(mǎi)銷(xiāo)售關(guān)系，而企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理就是運(yùn)用各種方法將上述單一關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘀仃P(guān)系。這樣就在生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間加入營(yíng)銷(xiāo)者這一角色，三種角色之間也就必然會(huì)產(chǎn)生多種聯(lián)系，這些關(guān)系往往牽涉眾多，十分復(fù)雜。要想處理好這些關(guān)系，就需要企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理人員進(jìn)行分析論證，找出可以聯(lián)系的關(guān)鍵橋梁，也就是本文所介紹的“數(shù)據(jù)挖掘”。數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理中常用的一種方法，也越來(lái)越得到人們的認(rèn)可。數(shù)據(jù)挖掘的基本原理是市場(chǎng)細(xì)分，簡(jiǎn)單來(lái)講就是通過(guò)消費(fèi)者過(guò)去的消費(fèi)行為來(lái)預(yù)測(cè)和引導(dǎo)將來(lái)的消費(fèi)行為。具體來(lái)說(shuō)就是，盡可能多地收集消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)記錄和支付信息，運(yùn)用各種算法和模型分析，明確消費(fèi)者的購(gòu)物喜好，預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)，針對(duì)這些信息來(lái)定制營(yíng)銷(xiāo)策略。相比于盲目的廣告營(yíng)銷(xiāo)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘后的企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)更具有針對(duì)性，可以花最少的投資獲得最多的積極反饋。相比于國(guó)外而言，我國(guó)在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理方面的數(shù)據(jù)挖掘工作起步較晚，發(fā)展也不夠完善。但是，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘帶來(lái)的巨大效益日趨凸顯，并逐漸得到重視。如現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的“大數(shù)據(jù)分析”就是一個(gè)很好的例子，通過(guò)不斷優(yōu)化算法，追蹤用戶(hù)的需求動(dòng)態(tài)，然后進(jìn)行商品的推薦銷(xiāo)售。因此，從某種角度來(lái)講，在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，是一種必然的趨勢(shì)。

二、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用給企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)

1.有效細(xì)分市場(chǎng)，滿(mǎn)足客戶(hù)需求。數(shù)據(jù)挖掘本身就是基于市場(chǎng)細(xì)分的原理。對(duì)于企業(yè)而言，雖然面對(duì)著眾多的消費(fèi)者，但是生產(chǎn)的產(chǎn)品卻只是適用于特定群體。如果企業(yè)盲目地針對(duì)所有的消費(fèi)者制定營(yíng)銷(xiāo)策略，往往收效甚微，甚至?xí)恢饕M(fèi)群體所忽略。因此，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方式，將市場(chǎng)有效細(xì)分，追蹤主要消費(fèi)群體的喜好，將注意力放在那些真正對(duì)產(chǎn)品感興趣的顧客身上，找到最具有營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值的顧客。也就是營(yíng)銷(xiāo)學(xué)中追求的“用20%的顧客來(lái)創(chuàng)造企業(yè)80%的利潤(rùn)”。同時(shí)，在這個(gè)過(guò)程中，企業(yè)可以應(yīng)用顧客收益性的分析模型。借助該模型，可以根據(jù)客戶(hù)的地理位置、交易行為等方面的特征，從而計(jì)算出每一個(gè)顧客未來(lái)的收益，以此找到什么地方的客戶(hù)，其最具有的價(jià)值。但是，在實(shí)際計(jì)算過(guò)程中，一定要考慮對(duì)顧客管理所帶來(lái)的隱性成本。比如，一個(gè)通過(guò)傳真，并通過(guò)信用卡進(jìn)行支付的成本，比一個(gè)電話(huà)，然后等貨到了后才付現(xiàn)金的顧客的成本要低。因此，在找到這個(gè)目標(biāo)市場(chǎng)以后，還需要借助背景分析模型，對(duì)這些具有價(jià)值的顧客的輪廓勾勒出來(lái)，從而對(duì)其人口統(tǒng)計(jì)特征、交易特征等進(jìn)行描述，以此制定全面對(duì)營(yíng)銷(xiāo)方略。

2.借助個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)，獲取客戶(hù)的關(guān)注。與傳統(tǒng)的大眾營(yíng)銷(xiāo)相比，“小眾營(yíng)銷(xiāo)”已經(jīng)成為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)的趨勢(shì)。相比于針對(duì)所有消費(fèi)者的“大眾營(yíng)銷(xiāo)”，“小眾營(yíng)銷(xiāo)”成本低，收益高。而數(shù)據(jù)挖掘就可以利用信息技術(shù)幫助企業(yè)來(lái)實(shí)現(xiàn)單獨(dú)營(yíng)銷(xiāo)，針對(duì)目標(biāo)群體推出適宜的產(chǎn)品，并進(jìn)行合理定價(jià)。而通過(guò)這種個(gè)性化的服務(wù)，不僅可以獲得客戶(hù)的關(guān)注，同時(shí)還可以更好地滿(mǎn)足不同客戶(hù)的需求，從而為客戶(hù)提供個(gè)性化的產(chǎn)品定制服務(wù)。而通過(guò)這種“小眾營(yíng)銷(xiāo)”的方式，還可以降低企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)的成本，提高營(yíng)銷(xiāo)的效率。

3.建立數(shù)據(jù)庫(kù)，擴(kuò)大營(yíng)業(yè)額。通過(guò)對(duì)于眾多消費(fèi)信息的記錄，企業(yè)可以設(shè)立特別的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)已有資料進(jìn)行適度挖掘，找尋其中的關(guān)系加以利用，適當(dāng)引導(dǎo)消費(fèi)行為，就可以在某種程度上刺激消費(fèi)，擴(kuò)大營(yíng)業(yè)額。建立消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)以后，企業(yè)就可以定期將相關(guān)產(chǎn)品信息告知消費(fèi)者。比如，根據(jù)不同消費(fèi)者的喜好，針對(duì)性分發(fā)優(yōu)惠券等。再如，現(xiàn)在的“關(guān)聯(lián)結(jié)算”營(yíng)銷(xiāo)策略，被普遍應(yīng)用于大型的連鎖商店。如果消費(fèi)者在A商店購(gòu)買(mǎi)了一件衣服，再去B商店購(gòu)物的話(huà)就可以享受折后優(yōu)惠，而出于消費(fèi)心理，消費(fèi)者往往會(huì)在B商店再次消費(fèi)，這樣就無(wú)形之中擴(kuò)大了營(yíng)業(yè)額。

4.降低客戶(hù)流失率，提高客戶(hù)滿(mǎn)意率。對(duì)企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)來(lái)講，通過(guò)對(duì)顧客流失問(wèn)題的解決，可極大地提高未來(lái)用戶(hù)的忠誠(chéng)度和滿(mǎn)意度。對(duì)一個(gè)企業(yè)來(lái)講，獲取一個(gè)新顧客的成本可以說(shuō)是保留一個(gè)老客戶(hù)的10倍的成本。由此，通過(guò)這句話(huà)看出，做好對(duì)企業(yè)老客戶(hù)的維護(hù)，對(duì)提升企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)效率，具有非常重要的作用。而要提升營(yíng)銷(xiāo)的效率，那就必須要最大限度地降低老客戶(hù)的流失率，并借助現(xiàn)有的顧客信息，如顧客的屬性、消費(fèi)記錄等與顧客的流失關(guān)聯(lián)起來(lái)，進(jìn)而構(gòu)建顧客流失的診斷與預(yù)測(cè)模型。進(jìn)而再通過(guò)決策樹(shù)的分析方法，提煉出一些對(duì)企業(yè)有價(jià)值的商業(yè)規(guī)則信息。因此，結(jié)合對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，可以在營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中更加有目的和有針對(duì)性地對(duì)顧客展開(kāi)服務(wù)，并抓住顧客流失的原因和特征，提前做好對(duì)流失顧客的服務(wù)，最終提升顧客滿(mǎn)意度，增加企業(yè)的業(yè)績(jī)。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用實(shí)證——以江蘇移動(dòng)為例

目前，江蘇移動(dòng)公司擁有各項(xiàng)增值業(yè)務(wù)，其最具代表的，就是彩鈴業(yè)務(wù)。而對(duì)于其之前關(guān)于彩鈴的營(yíng)銷(xiāo)中，大多采用捆綁促銷(xiāo)的方式。這種方式雖然在一定程度上提升了彩鈴的普及率，但是也引來(lái)大量的客戶(hù)投訴。對(duì)此，為解決這個(gè)問(wèn)題，江蘇移動(dòng)決定引入數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)上述的營(yíng)銷(xiāo)方案進(jìn)行改進(jìn)。首先鎖定客戶(hù)群體，然后對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行細(xì)分，并制定合理的產(chǎn)品價(jià)格，最后再通過(guò)相關(guān)的渠道和路徑對(duì)客戶(hù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。

而通過(guò)對(duì)江蘇移動(dòng)目前的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘，從人性角度的特點(diǎn)，可以得到下表所示的客戶(hù)細(xì)分表。

增值業(yè)務(wù)客戶(hù)細(xì)分表

由此通過(guò)上述的分析可以看出，結(jié)合不同的屬性標(biāo)簽，可以得到江蘇移動(dòng)彩鈴業(yè)務(wù)開(kāi)展中，哪些客戶(hù)是屬于目標(biāo)客戶(hù)，哪些客戶(hù)屬于潛在客戶(hù)。由此，通過(guò)上述的分析，為江蘇移動(dòng)在彩鈴業(yè)務(wù)的下一步開(kāi)展奠定了基礎(chǔ)。然后在上述的基礎(chǔ)上，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行針對(duì)性的彩鈴業(yè)務(wù)推廣，并通過(guò)運(yùn)行，使得KPI完成率由原來(lái)的87.3%提高到101.5%，極大地提升了江蘇移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)水平和效率，也降低了投訴率。

四、結(jié)語(yǔ)

總之，在現(xiàn)代這個(gè)信息化的時(shí)代，企業(yè)必須要充分利用好現(xiàn)代信息技術(shù)，將傳統(tǒng)的以產(chǎn)品為中心的營(yíng)銷(xiāo)，改為以客戶(hù)為中心的營(yíng)銷(xiāo)方式。同時(shí)，通過(guò)借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，加強(qiáng)對(duì)客戶(hù)需求的分析和預(yù)測(cè)，進(jìn)而探索客戶(hù)需求的規(guī)律，最終提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

[1]惠琳.基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)精確營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014，(2)：31-34.

[2]王馨晨.Web數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)及客戶(hù)關(guān)系管理中的應(yīng)用探析[J].信息與電腦：理論版，2016，(22)：155-156.

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F274

A

1673-291X（2017）34-0077-02

2017-04-10

劉彩利（1974-），女，陜西西安人，講師，碩士，從事計(jì)算機(jī)信息安全、數(shù)據(jù)挖掘研究。

[責(zé)任編輯 陳麗敏]