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案例 | 數據挖掘在精準營銷中的應用
2016-05-27
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精準營銷就是在精準定位的基礎上，依托現代信息技術手段建立個性化的顧客溝通服務體系，實現企業(yè)可度量的低成本擴張之路，是有態(tài)度的網絡營銷理念中的核心觀點之一。

精準營銷需要解決的問題是：哪些用戶是某個產品或者營銷活動的目標用戶?或者是每個用戶最適合推薦什么產品?前者是找目標用戶，后者是為用戶推薦產品，兩者是類似的。

我們可以利用數據挖掘技術對顧客的購買行為和歷史的規(guī)律進行分析和挖掘，從而定位目標用戶群體，實現以顧客為中心的精準營銷。

1、精準營銷方法論

以顧客行為數據為基礎，結合數據挖掘技術和不同營銷手段，建立精準營銷流程，形成從數據分析、預測模型、模型營銷應用以及后續(xù)監(jiān)測和評估的閉環(huán)。

如下圖1是精準營銷方法論，將數據挖掘和營銷活動有機的連接形成了營銷閉環(huán)。


圖1：精準營銷方法論

2、精準營銷中常見的數據挖掘算法

數據挖掘是指從大量數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。在精準營銷中我們常用的數據挖掘的算法有：聚類、分類、關聯(lián)。

1)聚類

聚類是一種無監(jiān)督的學習算法，也就是說聚類不需要”結果變量“，它可以通過對自變量的探索自動告訴你應該分成多少類。聚類的基本原理是根據樣本自身的屬性，用數學方法按照某種相似性或差異性指標，定量地確定樣本之間的親疏關系，并按這種親疏關系程度對樣本進行聚類。

圖2：聚類過程

聚類在精準營銷中的應用

某電商公司進口食品類目需要探索不同消費者群體特征，我們結合最近半年購買進口食品類目的顧客的購買品類、購物方式、購物時間等因素通過聚類進行分類，找出每類用戶的特征。通過聚類我們分成了11組，可以看出每一組人群特征，從而針對不同的組實現精準營銷。


表1：聚類分組結果

2)分類

分類是一種有監(jiān)督的學習方法，分類屬于預測性模型，是通過對過去數據的學習來判斷未來某種行為。例如在電商客戶中事先定義好顧客是否流失，如果我們要預測未來一段時間某個顧客是否流失，這時就要構建分類模型。分類學習方法所使用的數據集稱為訓練集，訓練集中每一個個體都有明確的類別，通過訓練集中的數據表現出來的特征，為每一個類找到一種準確的描述或者模型。


圖2：分類模型示意圖

分類在精準營銷中的應用

小王的目的是通過下周天氣預報尋找什么時候人們會打高爾夫，他了解到人們決定是否打球的原因最主要取決于天氣情況。而天氣狀況有晴，云和雨;氣溫用華氏溫度表示;相對濕度用百分比;還有有無風。如此，我們便可以構造一棵決策樹，如下(根據天氣這個分類決策這天是否合適打網球)：


圖3：通過“決策樹”構建分類模型

從上面分類樹種我們可以看出人們打高爾夫的條件是：晴天并且濕度小于70或者多云天氣或者雨天不刮風，這三種情況人們打高爾夫的概率會比較大。

決策樹是是分類模型常用的方法之一，其優(yōu)點是容易理解、預測準確度高。除了決策樹我們還可以利用logistic回歸，神經網絡、貝葉斯分類器、SVM等算法構建分類模型。

3)關聯(lián)

關聯(lián)分析是從大量數據中發(fā)現項集之間有趣的關聯(lián)和相關聯(lián)系。關聯(lián)分析的一個典型例子是購物籃分析。該過程通過發(fā)現顧客放入其購物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購買習慣。通過了解哪些商品頻繁地被顧客同時購買，這種關聯(lián)的發(fā)現可以幫助零售商制定營銷策略。

在數據挖掘當中，通常用“支持度”(support)和“置性度”(confidence)兩個概念來量化事物之間的關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則A->B的支持度support=P(AB)，指的是事件A和事件B同時發(fā)生的概率。置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是發(fā)生事件A的基礎上發(fā)生事件B的概率。同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規(guī)則稱為強規(guī)則。比如：Computer=>antivirus_software,其中support=2%,confidence=60%，表示的意思是所有的商品交易中有2%的顧客同時買了電腦和殺毒軟件，并且購買電腦的顧客中有60%也購買了殺毒軟件。

關聯(lián)規(guī)則在精準營銷中應用

某電商公司的類目運營通過找出二級類目之間的關聯(lián)性，來指導跨類目的聯(lián)合促銷。我們通過訂單數據利用關聯(lián)規(guī)則計算關聯(lián)性結果如下：


圖4：關聯(lián)規(guī)則結果

根據上述的關聯(lián)規(guī)則，我們在做促銷活動時，可以考慮將廚房調料和紙質品、廚房調料和糧油、餅干和堅果等相關產品一起捆綁銷售。

作者

張仙鶴（1號店數據分析總監(jiān) 10年數據分析經驗，曾任職盛大文學、麥考林等知名互聯(lián)網公司，曾是SAS公司外聘的SAS課程培訓講師。）


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