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基于数据挖掘的精确营销应用研究

2014-11-30 01:44 内容摘要：市场竞争的加剧，企业利润空间的急剧减小，使得经营者不得不在新的领域开辟领地。本文以电信业中短信增值业务为例，分析了精确营销以及实现途径。
　　关键词：数据挖掘 精确营销 短信增值业务
　　
　　电信服务行业竞争的加剧和用户群体的需求多样化，使得传统的电信增值服务行业的大众营销策略已很难适应新形势的发展需要，运营商也面临着诸多营销问题的挑战，就短信增值业务而言，由于消费者防范意识增强、政府主管部门及运营商对SP（电信增值服务提供商）监管与管理力度加强，原有的营销手段（如群发、强行定制、技术手段欺诈等）效果越来越差，SP业绩纷纷出现下滑情形。如何拓展营销思路、发掘新的营销方法，成为SP企业生存与发展的关键。
　　这样一种背景下，短信提供企业如何开发新客户，如何大幅度降低营销成本，实施类似“GPS”式的精确营销就自然成了必由之路。精确找出具有属性近似的客户群体，也就是将客户类聚成为精确营销的对象，显然数据挖掘为精确营销的运行奠定了坚实的基础。本文结合数据挖掘技术，对其拥有的大量客户数据进行挖掘分析，提出了一种根据历史数据类聚具有相同特征的客户群体，根据不同客户群体的不同特征制定相应的营销策略。
　　
　　数据挖掘在客户类聚中的作用
　　
　　随着营销的统计方法日益精确化，服务的日益个性化，客户类聚在不同情况下常常精确到能适用多种统计方法。基于数据挖掘的客户类聚有许多基于统计的客户分类所没有的优点。
　　能够客观反映客户群体内在的属性。基于数据挖掘的分类是一种客观的分类，而不依赖主观的变量和分段的选择。它只与客户群体内在的特性和状态有关。通过分析客户组的特点，可对客户群体组成有深刻的了解，并制定针对一个客户组或几个客户组的针对性营销方案。 （转载自http://zw.ＮＳＥaＣ.com科教作文网）
　　综合反映对客户多方面特征的认识。基于数据挖掘的客户分类是考虑了客户的多方位变量而进行的分类，而非一两个变量的统计分析，所以这样的分类不是只基于客户的一两个侧面，而是基于客户的多方面特性，这样能全面把握客户，使得相应的营销方案具有更好的准确性。
　　更加深入细致地了解客户价值。通过分析各组人群在ARPU值上的表现，基于数据挖掘的分类可以更深地了解VIP客户的组成和其行为上的特征，以帮助营销人员针对性地培养和发展优质客户。
　　营销实践上易于操作。营销工作者既可以方便的得到每一个客户分组中的具体的客户名单，也可以方便地获得每个客户或更小一群客户的各个变量上的具体统计指标。同时，也非常易于在客户行为细分的基础上基于其他变量对客户进行二次细分或多次细分，不会影响行为细分本身的客观性及有效性。
　　
　　基于数据挖掘的精确营销及构成
　　
　　精确营销就是在对客户精确细分定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业的利润最大化。可以看出，精确营销的基础是客户细分类聚，但是，做到科学地对客户细分，必须在掌握大量客户信息基础上，对这些信息内涵的客户特征进行类聚挖掘，发现不同客户群体的不同消费特征，制定不同营销策略，做到精细的“有的放矢”，这就是基于数据挖掘的精确营销。
　　基于数据挖掘的精确营销通常分为以下四个步骤：数据管理：收集和整理客户相关信息，并进行基本预处理（剔除不合规则的数据），建立客户数据库；客户类聚及属性定义：通过数据挖掘，将不同特征的客户进行类聚，对不同客户群的特征进行剖析，找出不同客户群体的不同消费特征和消费差异特征；营销策略制定：依据客户特征设计不同的营销策略，从而提供不同的产品和服务，通过提供差异化产品和服务，满足客户差异化的需求；营销活动的评价与反馈：通过对营销活动结果的分析，进一步深化对客户本质需求，尤其是客户未来期望的理解，形成新的营销策略。