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數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)與數(shù)據(jù)挖掘
2016-07-16
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數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)與數(shù)據(jù)挖掘

提起數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)可能還有許多人并不了解“他”，其實(shí)我們雖然不了解什么是數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)，但是數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)卻時(shí)時(shí)刻刻在影響我們的生活，比如你每天E-mail可能會(huì)收到關(guān)于某種產(chǎn)品的優(yōu)惠以及XXX產(chǎn)品的推薦會(huì)，接到短信通知“尊敬的XXX先生or小姐，我是XXX公司的客服經(jīng)理，我們?yōu)閼c祝........，特邀請(qǐng)您來(lái)參加，并有禮品相送”；

數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)來(lái)講是非常好的手段，主要是由于其成本低、效率高、效果可視化，但是前提一般需要很豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)，例如客戶的背景資料（性別、年齡、收入、家庭人數(shù)）、客戶行為域（是否訂購(gòu)XXX產(chǎn)品、使用次數(shù)、消費(fèi)金額、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間等等），在實(shí)際中很難找到完美的數(shù)據(jù)去支撐我們所謂的”規(guī)則”，畢竟數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)我們現(xiàn)在的中小企業(yè)來(lái)講還沒(méi)有得到應(yīng)有的重視，下來(lái)我大體說(shuō)說(shuō)：

Step1  我們這次營(yíng)銷(xiāo)的對(duì)象是誰(shuí)？

客戶響應(yīng)模型：簡(jiǎn)單的意思就是那些客戶對(duì)我們的營(yíng)銷(xiāo)感興趣？

在我們的實(shí)際操作中，通常把客戶根據(jù)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)劃分為響應(yīng)客戶和未響應(yīng)客戶（也就是0和1），一般有二種情況：

1、沒(méi)有進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)的，也就是我們只能感覺(jué)經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品的相關(guān)性以及人群的特點(diǎn)進(jìn)行分類（可考慮使用聚類分析、異常分析、RFM分析）

2、進(jìn)行一次營(yíng)銷(xiāo)，已有反饋數(shù)據(jù)；這種對(duì)于我們來(lái)講是現(xiàn)實(shí)中常見(jiàn)的情況；

接下來(lái)就是響應(yīng)客戶如何來(lái)找？

主流的數(shù)據(jù)挖掘算法主要有：決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 logistics  

Step2  如何營(yíng)銷(xiāo)？

客戶購(gòu)買(mǎi)行為模型：通俗的講就是客戶買(mǎi)了那些產(chǎn)品，還有那些產(chǎn)品適合客戶，而客戶還沒(méi)有選擇？

這塊現(xiàn)在主流的數(shù)據(jù)挖掘方法是：關(guān)聯(lián)分析、序列分析

關(guān)聯(lián)分析一方面客戶看出客戶的購(gòu)買(mǎi)行為，另一方面往往被大家忽略，那就是客戶流失

比如啤酒與尿布，一方面我們挖掘發(fā)現(xiàn)有80%的人買(mǎi)啤酒的同時(shí)也買(mǎi)了尿布，這樣就可以給客戶交叉銷(xiāo)售、或者提高購(gòu)物舒適性；

另一方面從我們的原始數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)，在我們店買(mǎi)啤酒的人，大多數(shù)沒(méi)有買(mǎi)尿布？但是我們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的尿布卻銷(xiāo)的很好，這就是一個(gè)客戶流失的信號(hào)；

Step3  什么時(shí)間營(yíng)銷(xiāo)？

對(duì)于這一步在實(shí)際中大多是根據(jù)初次營(yíng)銷(xiāo)的反饋進(jìn)行頻次、交叉Table，還有一部分是結(jié)合營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品以及客戶的生活特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)定，比如你要推一個(gè)Web產(chǎn)品，如果能找到這個(gè)客戶的上網(wǎng)時(shí)間，這時(shí)候來(lái)做營(yíng)銷(xiāo)效果會(huì)很好；


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