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发信人: yaomc (白头翁&山东大汉), 信区: DataMining
标  题: 数据挖掘在市场营销中大显身手。
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Jan 24 11:06:39 2002), 站内信件

数据挖掘在市场营销中大展身手


　　随着数据量的急剧增长，现在的用户很难再像从前那样，自己根据数据的分布
找出规律，并根据此规律进行分析决策。因此必须借助于相应的数据挖掘工具，自
动发现数据中隐藏的规律或模式，为决策提供支持。数据挖掘技术主要用于从大量
的数据中发现隐藏于其后的规律或数据间的关系。

　　作为一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数
据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据
。数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用，它是以市场营销学的市
场细分原理为基础，其基本假定是"消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说
明"。

　　通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或
个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下
一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向
营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销
成本，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。

　　挖掘何种信息

　　商业消费信息来自市场中的各种渠道。例如，每当我们用信用卡消费时，商业
企业就可以在信用卡结算过程收集商业消费信息，记录下我们进行消费的时间、地
点、感兴趣的商品或服务、愿意接收的价格水平和支付能力等数据；当我们在申办
信用卡、办理汽车驾驶执照、填写商品保修单等其他需要填写表格的场合时，我们
的个人信息就存入了相应的业务数据库；企业除了自行收集相关业务信息之外，甚
至可以从其他公司或机构购买此类信息为自己所用。

　　这些来自各种渠道的数据信息被组合，应用超级计算机、并行处理、神经元网
络、模型化算法和其他信息处理技术手段进行处理，从中得到商家用于向特定消费
群体或个体进行定向营销的决策信息。这种数据信息是如何应用的呢？举一个简单
的例子，当银行通过对业务数据进行挖掘后，发现一个银行账户持有者突然要求申
请双人联合账户时，并且确认该消费者是第一次申请联合账户，银行会推断该用户
可能要结婚了，它就会向该用户定向推销用于购买房屋、支付子女学费等长期投资
业务，银行甚至可能将该信息卖给专营婚庆商品和服务的公司。数据挖掘构筑竞争
优势。

　　在市场经济比较发达的国家和地区，许多公司都开始在原有信息系统的基础上
通过数据挖掘对业务信息进行深加工，以构筑自己的竞争优势，扩大自己的营业额
。美国运通公司(American Express)有一个用于记录信用卡业务的数据库，数据量
达到54亿字符，并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘
，制定了"关联结算(Relationship Billing)优惠"的促销策略，即如果一个顾客在
一个商店用运通卡购买一套时装，那么在同一个商店再买一双鞋，就可以得到比较
大的折扣，这样既可以增加商店的销售量，也可以增加运通卡在该商店的使用率。
再如，居住在伦敦的持卡消费者如果最近刚刚乘英国航空公司的航班去过巴黎，那
么他可能会得到一个周末前往纽约的机票打折优惠卡。

　　数据挖掘改变营销机制

　　基于数据挖掘的营销，常常可以向消费者发出与其以前的消费行为相关的推销
材料。卡夫(Kraft)食品公司建立了一个拥有3000万客户资料的数据库，数据库是
通过收集对公司发出的优惠券等其他促销手段做出积极反应的客户和销售记录而建
立起来的，卡夫公司通过数据挖掘了解特定客户的兴趣和口味，并以此为基础向他
们发送特定产品的优惠券，并为他们推荐符合客户口味和健康状况的卡夫产品食谱
。美国的读者文摘(Reader's Digest)出版公司运行着一个积累了40年的业务数据
库，其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资料，数据库每天24小时连续运行，保
证数据不断得到实时的更新，正是基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使
读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、书刊和声像制品的出版和发行
业务，极大地扩展了自己的业务。

　　基于数据挖掘的营销对我国当前的市场竞争中也很具有启发意义，我们经常可
以看到繁华商业街上一些厂商对来往行人不分对象地散发大量商品宣传广告，其结
果是不需要的人随手丢弃资料，而需要的人并不一定能够得到。如果搞家电维修服
务的公司向在商店中刚刚购买家电的消费者邮寄维修服务广告，卖特效药品的厂商
向医院特定门诊就医的病人邮寄广告，肯定会比漫无目的的营销效果要好得多。

　　目前，数据挖掘应用市场正在逐渐形成，应用前景十分广阔。很多厂商如IBM
、SGI、Neovista等都对数据挖掘技术投入了大量的精力，提供了一些商业化的数
据挖掘工具，并已应用到多个数据仓库系统中。
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