數據挖掘產品營銷

㈠ 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。
   

㈡ 論文要求對一整年的銷售額進行客戶的銷售分析預測數據分析數據挖掘

數據挖掘要根據分析目的來選擇的
我經常幫別人做數據分析的

㈢ 數據挖掘結果應該怎麼呈現給用戶

作為以顧客為本的會議營銷行業，挖掘潛在客戶更是重要。
在挖掘潛在客戶時，我們首先應建立目標客戶資料庫，將營銷預算的重點投向這些目標客戶，與目標客戶進行針對性、持續性的接觸和溝通，並逐漸發掘出有意向的潛在客戶或項目機會，從而為公司創造直接的收益機會。
因此，我們首先要細分客戶群、定向營銷和直接營銷模式。BDL公司通過對目標細分市場的合理選擇和適當專注，並藉助資料庫營銷、電話營銷、會議營銷等直接營銷手段，提升市場與銷售活動的績效，提高市場營銷支出的投入產出比。會議營銷在高科技營銷和產業營銷等領域有著舉足輕重的地位，企業通過會議營銷，可以集中接觸潛在客戶、宣傳和展示企業形象、教育和講解企業理念、深入介紹和演示企業產品、有效了解客戶需求、挖掘潛在客戶和項目信息。會議營銷的具體形式包括：客戶研討會、技術演示會、技術培訓會、專家交流會、媒體溝通會、現場推廣會、渠道招商會、代理商會議等。
但是，由於直接營銷的手段和力量的不足。許多企業在舉辦會議營銷時，主要的參會對象是企業的老客戶、合作夥伴或是一些非目標客戶，從而造成了會議現場很熱鬧，銷售工作無實效的怪現象。因此，一個設計不佳、執行不力的會議營銷，是難以達到挖掘到潛在客戶或項目機會的目的。
一般的，企業產品或方案的常見銷售過程如下：
1、 分析產品特點和市場形勢，選擇目標細分市場、確定市場定位。
2、 篩選和整理候選的目標客戶資料庫，通過電話營銷、電郵營銷、函件營銷、網站營銷、傳真營銷等方式，接觸目標客戶，介紹企業的產品或方案，並逐步挖掘出具體的目標客戶。
3、 與目標客戶進行深入地溝通、接洽和演示，將其轉變成為企業的實際客戶。
在上述三個過程中，第一個階段的工作是策略性的，需要結合企業戰略發展階段、企業核心競爭力、行業競爭態勢、企業產品和方案的特點，來分析和確定目標細分市場；第二個階段的工作是事務性的，非常煩瑣、耗時；第三個階段的工作是藝術性的，需要企業的優秀銷售人員與客戶進行深入溝通和洽談，把握客戶心理，發掘客戶需求，為客戶提供增值或定製服務。
專業咨詢公司提供的會議營銷服務，可有力地幫助企業承擔第二個階段的工作，使企業將工作重點轉移到策略性的核心業務和流程，擺脫繁雜瑣碎的事務性工作，並進而提升企業核心競爭優勢。
會議營銷模式是否對企業有實效，一個重要的評價指標是看銷售部門是否滿意和認可。

㈣ 商業數據挖掘導論中的集聚營銷的含義

集聚營銷的含義
集聚營銷，即集聚經濟
集聚經濟（Agglomerative economies），經濟學認為，集聚經濟是指各種產業版和經權濟活動在空間上集中產生的經濟效果以及吸引經濟活動向一定地區靠近的向心力，是導致城市形成和不斷擴大的基本因素。
經濟地理學認為集聚效果產生經濟集聚，集聚效果是指在社會經濟活動中，有關生產和服務職能在地域上集中產生的經濟和社會效果。都強調規模經濟以及外部經濟是實現的基本途徑。
集聚經濟或集聚效果通過規模經濟與外部經濟產生了集聚，過度集聚產生集聚不經濟導致擴散。這固然是正確的，但是對於集聚與擴散空間過程的機理，以及由此產生的空間(過程)類型及其對區域(城市)發展的意義，集聚經濟與集聚不經濟的關系等缺乏相應的研究。
所以集聚經濟包括企業規模經濟、產業規模擴大以及地方規模的形成。必須考察與此緊密相關的規模經濟、范圍經濟和外部經濟。

㈤ 大數據營銷：如何讓營銷更具吸引力

互聯網的快速發展對於營銷領域來說是最好的時機
營銷專業人員憑借先進的數據挖掘版專家可以做權更多的活動策劃
數據挖掘專家在營銷活動中可以很大程度提升企業效率
但必須遵循一些實踐方法
首先要有明確的目標
網路上海量的數據信息並不全是有效的
這就需要從中採集到有價值的信息
從而加以利用
明確真正的意向客戶信息
其次是要保證信息的准確性
有的挖掘系統無法進行數據更新
這就導致採集到的信息對於企業來說是根本無效的
所以是否實時更新是數據挖掘專家一個重要參考
最後選擇合適的工具
市場上有許多的網路營銷系統
但產品質量良莠不齊
優質的網路工具如雲速數據挖掘
可以幫助企業採集用戶信息
並一鍵生成導入
許多市場營銷人員都對其加以好評
只有好的工具才能產生好的結果

㈥ 網路營銷中數據挖掘面臨什麼問題

據我所知 數據挖掘抄
目前為止依然襲是一個搶手的稀缺的有待於深入的專業領域

而這種專業的知識 想要獲取越多越好的經驗
並不是虛無的50積分能夠獲取到的
當然不排除有人價值觀存在這種幾率

50分可以換取的是
數據挖掘最大的問題:並不是數據,而是對客戶意向群體的判斷和准確定位
數據都是存在的,等待挖掘的,而如何判斷數據價值才是挖掘的真正意義
只有定向的真正意義的群體數據才會對客戶直接應用最有效果

㈦ 數據分析與數據挖掘到底有什麼用

數據分析更淺顯，利用現有數據進行計算即可；數據挖掘，是基於海量相關數據，進行多維度數據分析，需要更專業的行業知識和技術水平才能進行

分享華域雲腦案例：大數據應用，大數據幫啤酒廠商更好的銷售啤酒
WeissBeerger 是一家以色列的初創公司，核心產品是一款名為 Beverage Analytic 的軟體應用，專門針對生啤銷售市場設計，通過實施監控酒吧內的生啤銷售情況來幫助啤酒製造商們更加靈活地感知市場、增加營收。

Beverage Analytic 對生啤銷售的監控首先需要藉助一個感測器和一個 移動 WiFi 大小的信息接收「盒子」。感測器和啤酒桶互相連接，因此各個店內生啤銷售的數據可以被實時監控，並經由「盒子」傳回後台。除了基礎的銷量外，生啤的溫度也被作為重要信息收集，因為在某種程度上，溫度確實會對生啤的口感產生一定的影響，進而影響飲料的口感。在數據收集後，Beverage Analytic 會向客戶提供實時的數據可視化分析結果。

對於啤酒生產商而言，Beverage Analytic 的優勢在於：

銷量監控和分析，WeissBeerger 會在銷售量、不同時間節點、地區等數據基礎之上建立各個區域、甚至具體到單個酒吧的生啤消費模型。

動態營銷建議，由於各個地區消費者在生啤上的消費習慣不同，一刀切的促銷活動並不能起到 1+1=2 的作用，如果基於 Beverage Analytic 分析結果在不同地區進行針對性的營銷方案，除了能節約成本外（在銷量較好、市場成熟的區域促銷力度並不需要很大），市場推廣效果也能起到 1+1 >2 的結果。

全流程品控。前面提到，如果儲藏不當，溫度發生劇烈變化的情況下，生啤的品質也會發生變化，藉助「盒子」的感測器，廠商可以將生啤產品的品控進一步延伸到銷售端，實現全流程管理，保證了啤酒風味的穩定性。

㈧ 銷售預測的挖掘工具

目前可用於銷售預測的數據挖掘工具主要是一些統計分析方法，如時間序列分析、線性回歸模型分析、非線性回歸模型分析、灰色系統模型分析、馬爾可夫分析法等，它是目前最成熟的數據挖掘技術。然而，一方面由於產品的需求往往是由許多因素綜合決定的，傳統的統計分析方法往往只是考慮了其中的一部分，而且影響需求的各種因素之間往往存在著各種錯綜復雜的相互作用，依傳統方法建立的簡單模型無法表達這種相互作用;另一方面，由於龐大的銷售數據集的性質往往非常復雜，且非線性、持續性及噪音普遍存在，因此需要一種不同於傳統的新的理論和方法去解決數據挖掘中的問題。而神經網路作為一種非線性 自適應動力學系統，具有通過自學習提取信息的內部特徵的優點，非常適合解決銷售數據中的數據挖掘問題。自從1987年Lapedes和Farber首先應用神經網路進行預測以來，神經網路已成為一種非常有前途的預測方法，近年來已成為經濟預測、管理決策、數據挖掘領域研究的熱點。
神經網路可很好地勝任數據挖掘技術，它通過模擬人腦反復學習技術來工作的。對給出的樣本數據，神經網路通過類似人類記憶過程的方式學習數據中的統計規律，歸納出能描述樣本特徵的數據模型，然後用已學會的數據模型分類新給出的數據。用神經網路挖掘知識時，分析者首先找出一組變數，這些變數中需要有導致實例結果的因素。神經網路通過反復學習，找出變數與結果的函數關系，再用這一函數對新數據分類、預測、評價等處理。目前已有一些神經網路模型已很好地運用於銷售預測，分析、預測銷售的未來波動等，表現 出良好的運用前景 。

㈨ 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，內根據這些數據得到你的客容戶分類；

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。

㈩ 企業進行數據挖掘精準營銷的具體挖掘指標有哪些

目前很多企業都會利用CRM結合大數據技術進行客戶信息挖掘。當今銷售形式大多是版"供大於求"，產品繁多，同質權化嚴重，因此"想客戶之所需"才顯得更為珍貴。而使用百會CRM，能夠充分利用數據挖掘技術，對海量存儲的客戶資料進行分析、挖掘、處理、總結，從而找出不同客戶之間的相似點，對客戶進行分類，而後用最合適的產品滿足最合適的客戶。交易達成，業績增加，企業與客戶也形成了一種新型的合作關系。