答案家

 找回密码
 立即注册
查看: 697|回复: 0

2018基于数据挖掘技术的网络营销管理

[复制链接]

1

主题

1

帖子

41

积分

幼儿园

Rank: 1

积分
41
发表于 2018-8-20 17:31:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
  [摘要] 本文介绍了运用数据挖掘技术处理现代网络营销中的客户关系管理,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,制定适当的网络营销策略,实现高效的营销管理。
  [关键词] 数据挖掘 网络营销 客户关系
  
  一、引言
  随着全球经济化和信息化的快速发展,商业环境中的信息越来越密集,数据库的规模越来越大,在当今的网络营销中,企业如何从大量的业务数据中经过提取和分析,做出正确快速的决策,以获得有利于商业运作的信息,提高企业的竞争力,是各行各业广泛重视的问题。为此,急需新一代新的计算技术,能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识,为企业的管理人员提供决策支持,于是数据挖掘技术应运而生了。
  早期各种商业数据是以数据库的形式存储在计算机中的,后来发展到可对数据库进行查询和访问,进而又发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。
  二、客户关系管理与数据挖掘技术
  客户关系管理(CRM)是企业与客户之间建立的管理双方接触活动的信息系统。网络时代企业的客户关系管理应该是利用现代信息技术手段,在企业与客户之间建立的一种数字的、实时的、互动的管理交流系统。其特征为:个性化营销服务和客户服务 ;信息采集渠道的多样化和集成化;客户信息的集中式管理和共享;商业智能化的数据分析和处理。
  数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。在商业应用领域,数据挖掘是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;其功能有:自动预测趋势和行为、关联分析、聚类、概念描述、概念描述等。
  三、CRM中经典数据挖掘技术的分析
  1.神经网络
  神经网络是模拟人脑神经网络来处理、记忆信息的一种新型系统。可完成分类分析、聚类分析、回归分析,是典型的预测工具。其优点:抗干扰能力、可变性、通用性强,有较强的容错性和鲁棒性;能并行处理规模较大的数据库;能处理连续、分类或聚类离散变量;有较强的自适应自学习能力。
  神经网络适合分析CRM中的定量问题,适合处理大量非线性、有时间顺序、多目标、残缺不全的数值型数据,处理注重结果、不用解释原因的复杂问题。如:可根据客户的交易纪录和网站点击率等建立神经网络客户模型,分析客户响应度、忠诚度,预测客户需求,指导生产和服务,从而留住老客户、赢得新客户。
  2.决策树
  决策树是以图表表示一系列事件和可能结果的方法。由决策节点、分支和叶子组成,可完成分类分析、聚类分析,是比较成熟的、作决策的极好工具。其优点:决策过程直观、易理解、易使用、自动化程度高、效率高;擅长处理非数值型和分类型数据;易转换成数据库查询语句,能清晰地显示哪些字段比较重要。
  决策树与神经网络相比更适合分析CRM中的定性问题。分析含有大量字段、用自然语言表述的非数值型数据,分析需要解释原因或结果为以自然语言表达的规则的问题。如:分析客户资料、进行客户细分,以便针对不同客户群制定不同的对策;根据客户的交易数据、访问网站等情况,分析客户流失规律、解释每个客户群流失原因,帮助制定对策留住客户。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

CopyRight(c)2016 www.daanjia.com All Rights Reserved. 本站部份资源由网友发布上传提供,如果侵犯了您的版权,请来信告知,我们将在5个工作日内处理。
快速回复 返回顶部 返回列表