數據挖掘技術應用於市場營銷

Ⅰ 請談談資料庫軟體對市場營銷行業的作用

資料庫營銷近年在中國悄然興起,越來越多的中國本土企業已經開始採用資料庫營銷作為新的競爭武器,且伴隨著商業市場的逐漸成熟,中國資料庫營銷在未來幾年內將全面進入迅猛發展的實用階段。該文首先對資料庫營銷的作用進行了歸納,然後重點論述了資料庫營銷在企業發展中的應用策略。

一、資料庫營銷的作用

1.細分市場,准確確定顧客
建立與運用營銷資料庫,可以幫助企業准確地找到目標消費群。由於顧客類型與需求的多樣性,形成了商品市場細分化的特性,而每一家企業或商店均難以滿足所有消費者對該種商品的需求,因此,即使導入市場細分化戰略、實行目標市場營銷便能成為現代企業經營發展戰略的必然選擇。資料庫營銷使得一個單獨的顧客成為一個微細分市場,在不同情形下保持與不同顧客的接觸和持續的控制能力,從而為企業准確的選定目標顧客,實行目標市場營銷篇定了基礎。
2.降低營銷成本,提高營銷效率
運用營銷資料庫能夠准確找出某種產品的目標客戶,企業便可以避免使用昂貴的大眾傳播媒體,從而運用更經濟的促銷方式,降低成本,增強企業的競爭力。在市場競爭日益激烈的情況下,一些企業一味追求市場佔有率,導致了大量的無效營銷活動,使營銷成本大幅增加;而另一方面,消費者的購買行為及消費習慣發生改變,要求出現更省時、便捷的銷售服務,迫使企業尋找更為經濟的營銷方式。資料庫營銷不需要經過代理商、批發商和零售商等中間環節的各種營銷形式,並能幫助企業在最合適的時機以最合適的產品滿足顧客需求,可以降低成本,提高效率。
3.開展有針對性的一對一服務
建立與運用營銷資料庫,可以及時把握客戶需求動態,為企業開發新產品提供准確的信息。建立與運用營銷資料庫可以以客戶個人資料庫為基礎,分析研究世界各個角落消費者的消費習慣和消費動態,使企業按照客戶的需求形態來設計與製造產品,開展有針對性的一對一服務,並根據客戶的意見不斷加以改進,使企業提供的產品和服務更能符合客戶的要求,進而增加客戶購後的滿意感,進一步強化客戶對企業及產品的忠誠度。
4.培養長期的客戶關系,與競爭對手進行區別競爭
建立與運用消費者資料庫,可以保持企業與客戶之間的緊密關系,使消費者成為企業長期、忠實的用戶,企業可使消費者不再轉向競爭者,同時使企業之間的競爭更加隱蔽,避免公開對抗,從而穩定與擴大產品的銷售市場,鞏固與提高產品的市場佔有率。
5.開展交叉銷售,提高營銷效率
由於現在企業和客戶的關系經常變動,使得交叉銷售在傳統營銷中很難實現,而利用資料庫能有效追蹤目標客戶並與之建立一對一的服務方式,提供更多更好的、符合其需求的相關產品或服務,從而大大提高營銷的效率。

二、企業實施資料庫營銷的思考與對策
1.正確認識資料庫營銷的內涵
資料庫營銷不只是一種簡單的新營銷方法。它是通過採用新技術來改造和改進目前的營銷渠道和方法,還涉及企業的組織、文化和管理等方面。所以想成功實施資料庫營銷,企業必須改變傳統的管理模式,即從組織的結構和形式上加以變革。如果不進行管理體制和工作流程的改進,資料庫營銷策略就只是一種附加營銷方法,而不能體現其競爭優勢,相反只會增加企業的營銷成本和管理復雜性。
2.區別不同的客戶,並採取相應的營銷策略
資料庫營銷的原則是:把營銷資源投入在能夠帶來更大價值回報的方面。我們知道在企業的客戶群中,有些客戶群是更有價值的,而有些客戶是毫無價值的。為高價值客戶群提供更好的服務提高他們客戶的忠誠度,確保這些客戶能夠更長期的保留下來,對企業長期的發展非常重要。對干中端的客戶群可以設計客戶關懷項目,通過服務的交叉銷售來激勵這些客戶的價值提升。而對於最低端的客戶群。他們往往給企業帶來負利潤應當採取措施降低服務成本,或是通過一些營銷門檻,對這些客戶進行淘汰。
3.成立專門負責機構和培養資料庫營銷的高級人才
在企業現有的營銷部門中,選擇人員成立資料庫營銷小組,指定專人負責,同時配備專業的資料庫營銷技術專家。小組的主要任務要明確,工作流程必須規范,因為資料庫營銷人才的質量是資料庫營銷成功的關鍵因素特別是數據挖掘、分析的人才。同樣的數據,用不同的數據挖掘和分析方法會產生不同的結論。所以對於國內企業來說,要注重引進或培養數據挖掘方面和數據分析方面的專家。
4.建立完備的資料庫
企業要充分利用網路技術,用比較低的成本與客戶進行溝通,使用多種數據收集方法,廣泛收集對企業有價值的信息,如顧客信息、產品信息和競爭對手信息,並要不斷更新這些信息,最終建立起最新、最完備的資料庫中心。同時要深入挖掘數據信息,提供有價值的數據分析。面對豐富的信息資源,如何挖掘數據中隱含的信息,直接反映了企業的資料庫營銷實力。不同的挖掘方法將會有不同的結論。企業不能只停留在數據的表層挖掘上,而應利用先進的計算機、信息管理、人工智慧等高科技技術深入挖掘對企業有用的資源。在企業營銷部設立數據分析崗位,數據分析人員要求有市場營銷學和計算機背景,負責與信息技術部門的協調。
5.掌握資料庫營銷的技能
資料庫營銷人員必須學會了解客戶生命周期價值、數據分析、營銷產品設計、多渠道客戶溝通等相關的營銷工具和營銷技術,而且要掌握營銷活動管理的技能,因為資料庫營銷需要企業多部門的彼此協調配合。此外,企業要來控制營銷成本和收益的平衡,利用控制組建立大量的小規模測試而不要在一開始就做大規模的測試。營銷人員必須學會如何計算客戶生命周期價值,並且運用生命周期價值來評價每一個策略。

三、總結
資料庫營銷對於市場調查、產品的研製開發、定位以及營銷策略的定位、實施與控制起著至關重要的作用;它可以創造新市場、敏銳地發現新市場、維持現有的市場,它可以與消費者進行著高效的、可衡量的、雙向的溝通,真正實現了消費者對營銷的指導作用。它可以與顧客保持持久的、甚至是終身的關系來保持和提升企業的短期利潤,實現企業的長期目標。

Ⅱ 數據挖掘。應用在B2B,B2C的效果

數據挖掘技術是隨著資料庫技術和人工智慧技術發展起來的一種新型的交叉 信息技術。無論是 B2B、B2C 還是 B2G 電子商務模式，商品的采購者都需要通過 Web 方式與商品的供應商及其合作者之間建立信息流的交互，面向電子商務的數 據挖掘的特點就是從 Web 資料庫中，運用關聯、分類、聚類等技術手段，從中提 取出可以指導市場策略的有用數據。它基於「消費者過去的行為預示著其今後的 消費傾向」的原理，通過收集、分析和處理從網上獲取的有關消費者消費行為的 數據，從潛在的、隱含的、事先不知的狀態，經過提取、洗滌、加工變為潛力巨 大的價值信息， 從而實現網路營銷的目的， 確定特定消費群體或個體的消費習慣、 愛好、傾向，進而預示出消費者下一步的消費行為，有針對性地提供服務。
所以說，數據挖掘應用在B2B、B2C裡面，效果都是有的，而且差異也沒有多少

Ⅲ 《數據挖掘技術——市場營銷、銷售與客戶關系管理領域應用管理》作者: （美）貝瑞（Berry.M.J.A.）pdf版

這玩意兒是挺貴的

Ⅳ 目前，數據挖掘技術在我們身邊的具體應用有哪些大家可以在線交流交流......

數據挖掘系統的其它應用還有：
♦ 在對客戶進行分析方面：銀行信用卡和保險行業，利用數據挖掘將市場分
成有意義的群組和部門，從而協助市場經理和業務執行人員更好地集中於
有促進作用的活動和設計新的市場運動。
♦ 在客戶關系管理方面： 數據挖掘能找出產品使用模式或協助了解客戶行為，
從而可以改進通道管理 （如銀行分支和6等） 。 又如正確時間銷售就是基於顧客生活周期模型來實施的。
♦ 在零售業方面：數據挖掘用於顧客購貨籃的分析可以協助貨架布置，促銷活動時間，促銷商品組合以及了解滯銷和暢銷商品狀況等商業活動。通過
對一種廠家商品在各連鎖店的市場共享分析，客戶統計以及歷史狀況的分
析，可以確定銷售和廣告業務的有效性。
♦ 在產品質量保證方面：數據挖掘協助管理大數量變數之間的相互作用，並
能自動發現出某些不正常的數據分布，揭示製造和裝配操作過程中變化情
況和各種因素，從而協助質量工程師很快地注意到問題發生范圍和採取改
正措施。
♦ 在遠程通訊方面：基於數據挖掘的分析協助組織策略變更以適應外部世界
的變化，確定市場變化模式以指導銷售計劃。在網路容量利用方面，數據
挖掘能提供對客戶聚集服務使用的結構和模式的了解，從而指導容量計劃
人員對網路設施作出最佳投資決策。
♦ 在各個企事業部門，數據挖掘在假偽檢測及險災評估、失誤迴避、資源分
配、市場銷售預測廣告投資等很多方面，起著很重要作用。例如在化學及
制葯行業，將數據挖掘用於巨量生物信息可以發現新的有用化學成分；在遙感領域針對每天從衛星上及其它方面來的巨額數據，對氣象預報、臭氧
層監測等能起很大作用。

Ⅳ 舉例說明數據挖掘技術可以應用於市場營銷做什麼

1. 識別客戶，讓你知道哪些是你的潛在客戶，哪些客戶的忠誠度比較高，根據這些數據得到你的客戶分類；

2. 對不同類型的客戶實施精細化分級管理，滿足客戶需求，同時能夠節省成本、增加效率，最終保有和提升客戶的忠誠度；

3. 准確定位客戶的購買行為，通過需求分析、購買力分析、滿意度分析等數據分析挖掘，不斷改進貨品和服務，能夠更好的滿足客戶需求，增加銷量、節約成本，以達到營銷的目的。
   

Ⅵ 舉例說明數據挖掘技術可以應用於市場營銷做什麼

1.
識別客戶，讓你知道哪些是你的潛在客戶，哪些客戶的忠誠度比較高，根據這些內數據得到你的客戶容分類；
2.
對不同類型的客戶實施精細化分級管理，滿足客戶需求，同時能夠節省成本、增加效率，最終保有和提升客戶的忠誠度；
3.
准確定位客戶的購買行為，通過需求分析、購買力分析、滿意度分析等數據分析挖掘，不斷改進貨品和服務，能夠更好的滿足客戶需求，增加銷量、節約成本，以達到營銷的目的。

Ⅶ 如何將數據挖掘技術應用到客戶內在需求管理

客戶內在需求管理是以客戶為中心（而不是以產品為中心）、以企業與外部的業務交流為主導（而不是局限於企業內部的事務）、以企業的前端業務應用為主（而不是以企業的後端業務處理為主）的管理模式。
一、客戶內在需求管理需要數據挖掘
當今社會，客戶的價值已經越來越多地影響著企業的價值，客戶內在需求管理（CRM）正是通過建立長期而系統的客戶內在需求來提升單個客戶價值的戰略，其要旨在於幫助企業通過運用適合的技術以及合理的人力資源洞察客戶的行為和他們的價值，以便企業能夠迅速有效地對客戶的需求進行回應。
客戶內在需求管理（CRM）的核心是「了解客戶，傾聽客戶」，客戶內在需求管理的目標可以概括為「吸引潛在客戶進入，提高現有客戶滿意度和忠誠度，降低客戶流失」，總之一切的最終目的都是為了提高收益。
在企業關注客戶內在需求管理的同時，信息技術的飛速發展為客戶內在需求管理（CRM）的高效實施提供了技術保證，通過數據挖掘技術對客戶內在需求進行深入分析可以滿足企業對個體細分市場的客戶內在需求管理需求（具體可查看馬海祥博客《如何以客戶為中心進行數據挖掘與分析》的相關介紹）。
數據挖掘主要是找尋隱藏在數據中的信息，例如發現趨勢、特徵及相關性的過程，也就是從數據中發掘出信息或知識。
二、數據挖掘技術及常用方法
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。
它是一門涉及面很廣的交叉學科，包括機器學習、數理統計、神經網路、資料庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術，數據挖掘技術是客戶內在需求管理的關鍵技術。
常用的數據挖掘技術包括關聯分析、序列分析、分類分析、聚類分析、預測、孤立點分析等。
事實上，解決一個已給的業務問題時，數據挖掘一般混合使用兩種及兩種以上的技術類別。
1、關聯分析
關聯分析主要用於發現不同事件之間的關聯性，即一個事件發生的同時，另一個事件也經常發生，關聯分析的重點在於快速發現那些有實用價值的、關聯發生的事件。
2、序列分析
序列分析技術主要用於發現一定時間間隔內接連發生的事件，這些事件構成一個序列，發現的序列應該具有普遍意義，其依據除了統計上的概率之外，還要加上時間的約束。
3、分類分析
分類分析通過分析具有類別的樣本的特點，得到決定樣本屬於各種類別的規則或方法，利用這些規則和方法對未知類別的樣本分類時應該具有一定的准確度，其主要方法有基於統計學的貝葉斯方法、神經網路方法、決策樹方法以及support vector machines等。
在馬海祥看來，利用分類技術，可以根據顧客的消費水平和基本特徵對顧客進行分類，找出對商家有較大利益貢獻的重要客戶的特徵，通過對其進行個性化服務，提高他們的忠誠度。
4、聚類分析
聚類分析是根據物以類聚的原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，並對每一個這樣的組進行描述的過程，其主要依據是聚到同一個組中的樣本應該彼此相似，而屬於不同組的樣本應該足夠不相似（具體可查看馬海祥博客《聚類分析的方法及應用》的相關介紹）。
5、預測
預測與分類類似，但預測是根據樣本的已知特徵估算某個連續類型的變數的取值的過程，而分類則只是用於判別樣本所屬的離散類別而己。
馬海祥認為預測模型可以使用較為傳統的統計回歸技術，也可以使用新的分類技術，目前最通用的是決策樹歸納技術。
6、孤立點分析
資料庫中可能包含一些數據對象，它們與數據的一般行為或模型不一致，這些數據對象稱為孤立點，對這些數據的挖掘分析可以用於處理一些罕見事件，比如信用卡欺詐等。
三、數據挖掘技術在客戶內在需求管理中的應用
一般來說，在企業管理客戶生命周期的各個階段都會用到數據挖掘技術，數據挖掘能夠幫助企業確定客戶的特點，從而可以為客戶提供有針對性的服務。
企業通過數據挖掘，可以發現使用某一業務的客戶的特徵，從而可以向那些也同樣具有這些特徵卻沒有使用該業務的客戶進行有目的的推銷，還可以找到流失的客戶特徵，在那些具體相似特徵的客戶還未流失之前，採用針對性的措施。
目前，數據挖掘技術在客戶內在需求管理關系中的應用有以下幾個方面：
1、客戶盈利能力
計算客戶盈利能力有助於挖掘有價值客戶，公司各個部門之間對客戶盈利能力可能有不同理解，分析顧客的忠誠度，可以利用數據挖掘來挖掘忠誠度高的客戶；可以通過數據挖掘技術可以有效計算客戶盈利能力；還可以利用數據挖掘預測未來的客戶盈利能力。
在馬海祥看來，利用數據挖掘技術來預測客戶盈利能力需要的兩個因素：
①、記錄潛在客戶行為特徵和發展成為客戶行為特徵的歷史數據。
②、計量客戶盈利能力的標准。
使用數據挖掘技術後可以增加客戶盈利能力，增加客戶盈利能力指客戶在獲得提升後，增加的盈利能力，如：客戶得到某種優惠促銷而增加部分開支去銷售，則增加部分的開支給公司帶來的利潤即增加的客戶盈利能力。
2、客戶的保持和流失
企業的增長和發展壯大需要不斷獲得新的客戶並維持老的客戶，不論企業希望得到的是哪類客戶，數據挖掘都能幫助識別出這些潛在的客戶群，並提高市場活動的回應率，做到有的放矢。
現在各個行業的競爭都越來越激烈，企業獲得新客戶的成本正在不斷上升，因此建立客戶流失預測模型，得出即將流失的客戶，對他們採取有效措施進行挽留，從而有效減少客戶流失就顯得越來越重要，數據挖掘可以幫助發現打算離開的客戶，以使企業採取適當的措施挽留這些客戶。
3、客戶獲得
在沒有利用數據挖掘技術時，客戶獲取的傳統方法就是選出一些感興趣的人口調查其屬性，獲取這些人口的特徵即可，但隨著數據量的增大，傳統的方法具有不可實現性。
利用數據挖掘在擴展客戶市場活動時，利用數據挖掘技術挖掘出潛在的客戶名單，在客戶名單上列出可能對某些產品感興趣的客戶信息，便可更方便的獲取更多的客戶。
4、客戶細分
客戶市場細分指的是將客戶劃分成互不相交的類別，客戶作為企業寶貴的資源，每一次與客戶接觸既是了解客戶的過程，也是客戶體驗企業的機會。
因此，真正關心客戶，為每位客戶提供與客戶內在需求一致的、個性化的服務，才能讓客戶體會到企業的價值。
近年來，一對一營銷正在被眾多的企業所青睞，一對一營銷是指了解每一個客戶，並同其建立起持久的關系。
數據挖掘可以把大量的客戶分成不同的類，在每一個類里的客戶具有相似的屬性，而不同類里的客戶的屬性也不同，像聚類分析這樣的數據挖掘技術，可以輔助企業進行客戶細分（具體可查看馬海祥博客《收集客戶關系管理數據的策略和需求分析》的相關介紹）。
例如，化裝品企業的客戶分為：少兒、青年、中年和老年或者按性別分為男、女，通過數據挖掘可以了解其不同客戶的愛好，通過提供有針對性的產品和服務，來提高不同類客戶對企業和產品的滿意度。
5、交叉營銷
交叉營銷是指在向現有客戶提供新的產品和服務的營銷過程，如那些購買了嬰兒尿布的客戶會對你的其他嬰兒產品感興趣。
交叉營銷的升級形式為：升級營銷，指向客戶提供與他們已購買的服務相關的新服務。
數據挖掘技術在交叉營銷中的應用首先表現為，分析現有客戶的購買行為數據，進行交叉營銷分析，具體數據挖掘過程包含三個獨立步驟，即對個體行為進行建模；用預測模型對數據進行評分；對得分矩陣進行最優化處理。
然後進行建模階段，利用上述建模的方法。
接下來就是評分階段，對所建立的模型進行評定。
最後一個階段就是優化階段，通常有四種方法：質朴的方法、平均效益方法、個人效益方法、有約束條件的優化方法。
6、客戶欺詐風險分析
在客戶內在需求管理中，客戶的信用分析和詐騙識別是非常重要的，因為一旦發生信用風險和欺詐行為，企業將面臨管理活動的失敗、市場份額的喪失和營銷活動的失敗，導致企業失去市場、顧客、競爭力和信譽。
根據馬海祥博客收集的統計資料表明，企業間的欺詐行為是非常普遍的，而且一旦發生，給企業帶來的損失是巨大的，如何准確、及時、有效地預測到企業可能發生的欺詐風險是非常有意義的，數據挖掘技術能夠很好地解決此問題。
可以利用數據挖掘中的意外規則的挖掘方法、神經網路方法和聚類方法，對客戶數據倉庫中的數據進行分析和處理，分析欺詐為什麼會發生？哪些因素容易導致欺詐？欺詐風險主要來自於何處？如何預測到可能發生的欺詐？採取何種措施可以減少欺詐的發生？以便分析和評價欺詐風險的嚴重性和發生的可能性，准確、及時地對各種欺詐風險進行監視、評價、預警和管理，進而採取有效的迴避和監督措施，在欺詐風險發生之前對其進行預警和控制。
7、市場策略分析
利用數據挖掘技術可以對市場進行如下幾種分析：預測客戶生命期的價值；預測客戶潛在價值；預測客戶潛在生命期價值。
根據數據挖掘得出的結果，進行市場策略分析，充分發揮客戶的現有價值和他的潛在價值。
對現有價值和潛在價值進行策略分析時，當客戶的現有價值與潛在價值一樣，則維持的最低費用，當客戶的潛在價值高於現有價值，則發揮其潛在價值的最低費用。
在此，馬海祥還要提醒大家一點：如果利用數據挖掘不能增加的客戶現有價值或潛在的價值，則應停止推銷等活動，否則，就要加大或繼續。
8、客戶忠誠度
客戶忠誠被認為是企業取得盛器利潤增長的途徑，客戶內在需求管理需要培養和選擇忠誠客戶，使之與公司保持長期關系，但不是所有客戶都願意與公司保持聯系，一些客戶的購買決策只受價格、方便等因素的影響。
不論公司如何以誠相對，提供高的顧客讓渡價值，客戶一旦發現其他公司有更低價格的商品，便馬上離開轉向該公司，也有一些顧客更關心商品的質量、價值、服務、節約時間等，當他用本公司的產品感到滿意以後，就會成為公司的忠誠顧客。
通過對許多客戶資料進行分析表明，公司80%的利潤來自20%的客戶。
因此，忠誠客戶對公司所帶來的利潤是巨大的，數據挖掘技術，可以通過對資料庫中的大量數據進行分析，以確定消費者的購買習慣、購買數星和購買頻率，分析客戶對某個產品的忠誠程度、持久性、變動情況等，以確定忠誠客戶，並為他們提供「一對一」的個性化服務，增強客戶的忠誠度，最大限度地挖掘客戶對企業的終生價值，為企業創造更大的利潤。
數據挖掘中的差異性分析可用於發現客戶的欺詐行為，分析客戶的誠信度，從而獲得誠信較好的客戶。
轉載

Ⅷ 數據挖掘技術在CRM系統中的應用有哪些方面

以百會CRM為例分析如何利用CRM結合大數據技術助力企業深層挖掘潛在客戶。
採集精準數據 凈化客戶資料庫
信息化的市場，各種各樣的數據不斷湧出，企業能夠輕松從市場上獲得各類數據，但是並非所有的數據都是有價值的，如何對數據進行篩選、核查是一個問題。利用百會CRM能夠方便地進行電子調查，利用系統模板創建調查問卷，通過匹配相關客戶群，定時定量發送給客戶來進行數據調研，百會CRM能夠自動把客戶的回復數據存入資料庫，供相關人員查看或提取。通過預設條件，企業能夠獲得CRM採集最准確的第一手數據，無需費時費力即能完成客戶數據凈化。
智能分析 抓住有價值的客戶
採集數據的關鍵在於如何使用。不經過整合分析形成有用的信息，再多的數據對企業也毫無價值。而百會CRM能夠對客戶資料進行篩選分析，根據客戶消費行為和身份信息，識別目標客戶；從客戶的興趣愛好分析其感興趣的產品；從歷史業務信息挖掘潛在商機。通過多維度分析潛在客戶，判斷其能否為企業帶來可估的價值，是客戶開發的關鍵一步。
全方位維護 讓客戶價值最大化
無論在什麼時候、什麼行業，客戶流失的情況總是存在的，企業的客戶像在一個巨大的沙漏中，以不同的速率流失，為了保證業績，必須有源源不斷的新客戶注入，但若一味地招攬新客戶而無暇顧及老客戶，大量的老客戶就會從服務不周的"漏洞"中快速流失。在競爭激烈的市場中，獲取新客戶的成本居高不下，大量舊客戶的流失對企業無疑是一個巨大的損失。百會CRM能夠根據客戶需求匹配產品信息，提供個性化的建議，生成詳細的客戶分析報表，幫助銷售人員更高效地跟進客戶，而清晰的客戶消費行為分析結果，讓公司得以提供給顧客超出預期的產品或服務，不僅僅滿足於其目標需求，超出期待的體驗，才有可能在顧客心中建立起真正的忠誠度。百會CRM如此的信息化管理讓幫助企業有更多的心力關懷客戶，留住有價值的客戶。

Ⅸ 數據挖掘的應用領域有哪些

數據挖掘的應用非常廣泛，只要該產業有分析價值與需求的資料庫，皆可利用數據挖掘工具進行有目的的發掘分析。常見的應用案例多發生在零售業、製造業、財務金融保險、通訊及醫療服務：
(1)商場從顧客購買商品中發現一定的關聯規則，提供打折、購物券等促銷手段，提高銷售額；
(2)保險公司通過數據挖掘建立預測模型，辨別出可能的欺詐行為，避免道德風險，減少成本，提高利潤；
(3)在製造業中，半導體的生產和測試中都產生大量的數據，就必須對這些數據進行分析，找出存在的問題，提高質量；
(4)電子商務的作用越來越大，可以用數據挖掘對網站進行分析，識別用戶的行為模式，保留客戶，提供個性化服務，優化網站設計；
一些公司運用數據挖掘的成功案例，顯示了數據挖掘的強大生命力：
美國AutoTrader是世界上最大的汽車銷售站點，每天都會有大量的用戶對網站上的信息點擊，尋求信息，其運用了SAS軟體進行數據挖掘，每天對數據進行分析，找出用戶的訪問模式，對產品的喜歡程度進行判斷，並設特定服務，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服務公司，其利用的數據大都是外部的數據，這樣數據的質量就是公司生存的關鍵所在，必須從數據中檢測出錯誤的成分。Reuteres用SPSS的數據挖掘工具SPSS/Clementine，建立數據挖掘模型，極大地提高了錯誤的檢測，保證了信息的正確和權威性。
Bass Export是世界最大的啤酒進出口商之一，在海外80多個市場從事交易，每個星期傳送23000份定單，這就需要了解每個客戶的習慣，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解決了上述問題。

Ⅹ 數據挖掘技術在企業管理中的典型應用主要有哪些

現有客戶的保持
客戶關系管理理論中有一個經典的2/8原則，即80%的利潤來自20%的客戶。通過數據挖掘中的分類分析演算法對客戶消費行為、盈利能力進行分析，從而將客戶進行分類。數據挖掘分類分析可以把大量的客戶分成不同的類，在每一個類別里的客戶具有相似的屬性。企業可以做到給不同類別客戶提供完全不同的服務從而提高客戶的滿意度。將那些消費額最高、最為穩定的客戶群，確定為「黃金客戶」。根據分類，對不同檔次的客戶確定不同的營銷策略，通過制定個性化的「一對一營銷」策略實現企業留住高利潤客戶的目的。
潛在客戶的開發
企業的增長要不斷地獲得新的客戶。新的客戶包括以前沒有聽說過企業產品的人、以前不需要產品的人和競爭對手的客戶。數據挖掘分類分析能夠辨別潛在客戶群，判斷哪些客戶會變成響應者，以提高市場活動的響應率，從而使企業的促銷活動更具有針對性，使企業的促銷成本降到最低。收集大量客戶消費行為信息，運用數據挖掘得出客戶最關注的方面，從而有針對性地進行營銷活動，把企業的錢花在「點」上。顧客需求的多樣化必然會帶來產品種類的多樣化，造成管理上的困難，同時使得顧客在選擇時有著一種眼花繚亂的感覺，以至於不能很快地找到自己所真正需要的東西，這樣企業就必須幫助客戶，使他們可以迅速找到他們真正需要的信息，從而把潛在的客戶轉化為現實的客戶。
市場趨勢的了解
為了增強競爭能力，企業需要對市場競爭態勢進行分析，這有助於企業了解潛在加入者的威脅、顧客以及供應商的挑剔程度等等，還可以進行正確的市場細分並確定目標市場，建立銷售組織。數據挖掘功能能夠對產品、促銷效果、銷售渠道、銷售方式等進行的分析，幫助企業了解不同區域的市場演變趨勢，這有助於企業開發適銷對路的產品或者使企業明確自己的發展方向，何時決定進入或者退某個區域的市場等，更好地促進企業發展。
其它功能
風險評估和欺詐檢查幾乎在每個行業中都會用到，尤其是在金融領域或其他依靠信用進行交易的行業，這時候孤立點分析就可以幫助企業進行有效的分析。利用數據挖掘可以探查具有欺詐傾向的客戶，這就可以幫助企業對這些客戶加強警惕，防止欺詐的發生。