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數據挖掘在營銷活動的案例

發布時間:2021-03-08 01:38:58

㈠ 有沒有一個有具體數據的大數據營銷案例

暫無大數抄據營銷案例。襲
目前大數據還都是剛剛興起,第一是擁有大數據的企業很少,第二是擁有大數據且具有足夠的大數據挖掘分析的人才的企業更是屈指可數,第三是大數據挖掘分析的作用在銀行、金融、政務、電商等平台起到的作用都非常大,絕大多數的精力都還放在如何提升效率和效益上,能用於營銷的精力真的很少。

㈡ 數據挖掘的成功案例

很簡單,比如你可以對你現在有的客戶的交易數據,把交易變數標准化以後,用K-MEAN做個專聚類分析,就可以有屬結果,然後你可以知道誰是你的最好的客戶群,他有什麼特徵,誰是你的最差的客戶群,他們又有什麼特徵,......

㈢ 數據挖掘演算法有哪些商業應用案例

樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)
超級簡單像做些數數工作條件獨立假設立NB比鑒別模型(Logistic歸)收斂更快所需要少量訓練數據即使條件獨立假設立NB實際仍表現驚想做類似半監督習或者既要模型簡單要性能NB值嘗試

Logistic歸(Logistic Regression, LR)
LR模型則化比起NB條件獨立性假設LR需要考慮本否相關與決策樹與支持向量機(SVM)同NB概率解釋且容易利用新訓練數據更新模型(使用線梯度降)想要些概率信息(更容易調整類閾值類確定性置信區間)或者希望更數據能便更新改進模型LR值使用

決策樹(Decision Tree, DT)
DT容易理解與解釋(某些言——確定我否其)DT非參數所需要擔野點(或離群點)數據否線性問題(例DT輕松處理種情況:屬於A類本特徵x取值往往非或者非屬於B類本特徵x取值間范圍)DT主要缺點容易擬合隨機森林(Random Forest, RF)(或者Boosted樹)等集習算提原外RF類問題經表現(我相信般比SVM稍)且速度快擴展像SVM需要調整量參數所近RF非流行算

支持向量機(Support Vector Machine, SVM)
高類確率擬合理論保證選取合適核函數面特徵線性問題表現SVM維數通高文本類非流行由於較內存需求繁瑣調參我認RF已經始威脅其位

LR與DT問題(我更傾向LR與RF問題)做簡單總結:兩種都快且擴展確率面RF比LR更優LR線更新且提供用概率信息鑒於Square(確定推斷科家應該趣化身)能事欺詐檢測:想快速調整閾值改變假陽性率與假陰性率類結包含概率信息幫助論選擇算各類本數量均衡(欺詐檢測經發)需要重新采各類數據或者調整誤差度量使各類更均衡
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㈣ 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。

㈤ 國內的數據挖掘,大數據的案例有哪些

從去年6月接觸大數據以來,我閱覽了大量關於「大數據」的文章,每天大概版是權80篇這樣一個量級。其中60%實在反復強調大數據概念,30%在借大數據的風炒作自己,剩下10%,有談技術的,有談硬體存儲的,有談解決方案,真要問有哪些是接地氣並且實實在在大數據解決問題的案例,那是少之又少。

BAT在談大數據,風投資本在談大數據,銀行/金融/保險在談大數據,IBM、微軟、EMC在談大數據,專家教授在談大數據,可是大數據真的讓我們的生活變得更美好了嗎?作為屌絲青年的我們真正感受到大數據的紅利了嗎?不管你信不信,我沒有感受到。也就是說,大數據落地到普通人身的長征,還沒走完。

我們日常生活中使用電腦、平板、手機的數據,被軟硬體伺服器採集加以使用,而我們卻沒有因為貢獻大數據而讓生活更智能,這不符合邏輯。

㈥ 求一營銷案例進行個案分析,我希望能夠有個例子

當我們提起「時尚」一詞時往往會想到雍榮華貴的巴黎、色彩繽紛的米蘭,甚至還會有老成古板的倫敦;談及流行也會涉及諸如「Chanel」、「Dior」、「GUCCI」、「Armani」可能還有「Dunhill」。「高檔、時尚、奢侈」是他們的代名詞,幾十甚至上百年的發展史使其更多的融入了貴族感,「陽春白雪」式的營銷措施讓普通消費者總是望塵莫及。

西班牙地處歐洲的西南部,比利牛斯山脈的阻隔使西班牙偏安一隅。在大多數人的心裡,西班牙有美女、有海灘、有鬥牛、還有足球,「時尚」二字跟西班牙好像不著邊際,但近幾年歐洲時尚界卻猛然颳起了一道「西班牙旋風」。以ZARA為代表的一批另類時尚品牌突破傳統束縛,堂而皇之的成為了時尚領導者。是什麼原因讓ZARA能夠在短時間內成長為極富競爭力的國際品牌呢?

一、應歸功於高效的產品組織體系。

在這里,我們說ZARA的產品不是開發而是組織,是因為其在全球各地都擁有極富時尚嗅覺感的買手,幫助ZARA品牌在全球各地收集該地區現時的流行產品,並通過購買將產品集中匯於指定地點,由專業的時裝設計師依類別、款式及風格進行全新改版,組成新的產品主題系列,附和現時段時尚流行特點,聘請200多名設計師從米蘭、巴黎時裝秀取得設計靈感,利用高檔品牌提前發布時尚信息的傳統(如3月發布秋冬季時裝、9月發布春夏季時裝,發布時間和真正的銷售季節中間通常有6個月的時間差),使時尚雜志還在預告當季潮流時,Zara櫥窗已在展示這些內容。

二、快速的生產供應鏈條使品牌贏得市場先機。

傳統的服飾品牌從產品設計到面輔料采購、生產加工、物流運輸,到最後成品上架銷售往往需要2-4個月的時間,高檔時裝品牌則會更長一些。ZARA利用全球采購運輸系統,使各地區專賣店貨品上架的全過程最短只用10天時間,全球各專賣店新品幾乎同步上貨,短的時差也不會超過幾小時。這樣就使ZARA在第一時間,將現有市場流行貨品進行批量式銷售,緊跟時尚步伐。利用小批量、多批次的供貨方式,每周兩次向各地專營店進行新產品配送,銷售期超過兩周的滯存產品也會及時更換。這樣,不僅使店內產品更新速率加快,促使消費者經常光顧;而且各專營店不必設立專用貨庫,減小了營銷成本的投入。

三、特殊的營銷方法吸引更多的消費者進行購物。

ZARA品牌在全球各地設有500餘家專賣店,每一家ZARA專賣店與其稱之為店鋪不如稱之為小型商場,因為ZARA專賣店往往都擁有萬余平方米的面積,上萬種不同款式的服裝,使消費者能夠形成「一站式」購物環境。多款少量的營銷方式,使得同一種款式、不同尺寸的時裝只有十餘件,銷售好的話最多補貨兩次,一方面減少同質化產品的產生,滿足市場時尚化、個性化的需求;另一方面,也促使顧客產生即時消費,避免購物遺憾。

ZARA通過匯每季最暢銷的流行單品、集各品牌營銷之所長,經過改版及組款的方式,向流行敏感度高且消費能力強的25-35歲顧客群提供高品質、低價格的流行時裝。「消費者要什麼?」成為公司經營最重要的參考目標,全球零售點的第一線工作人員聆聽消費者對產品的建議,從顏色、款式到價格,每天匯總回總公司,設計部門立即進行檢討,兩星期後,依顧客建議而產生的新產品就可以在店內找到。快速的市場反應及合理的品牌運營方式,使得ZARA品牌以每年30%的速度增長,年營銷額超過20億美元。

ZARA的出現,打破了傳統服飾品牌運營之道,其核心價值在於「速度」!通過方方面面的「速度」提升獲得市場營銷的「第一桶金」。它的模式可以為我們的企業所借鑒,增加市場運營的手段及方法,為我們提供更為廣闊的經營思路。但「借鑒」不是「抄襲」,在根據企業的實際情況進行適度參考外,我們還應注意:

速度的提升來源於集約式的高效管理;

「速度」雖然是ZARA佔領市場的法寶,但「速度」的背後卻是ZARA集約式的高效管理。我國的服裝品牌企業從原材料采購到產品市場供給,產業鏈中各承接環節還處於各自為政、互無統屬的關系。一件產品的上市需要:面輔料生產及采購->制衣企業成品製造->貨品物流運輸->品牌終端銷售,四個基本環節的保障。在不能夠使配套企業形成快速互動式管理的環境下,即使其中一個環節在管理及運營方面能夠提供高效的供給機會,而其它上下游合作企業卻無法與其進行配合,最終仍然形成「效率堵塞」。

ZARA在品牌創建之初也曾面臨過如此難題,只能依照傳統方式「按部就班」的發展,雖有野心,但無用武之地。在找到「現行方式不能打破就不能產生更高效益」的瓶頸後,ZARA投巨資設立了自己的紡織廠及服裝加工廠,並在歐洲一些主要地區建立獨立的物流運輸企業。14個工廠連結一個超大型自動化配銷倉庫,完全自製自銷,雖然生產成本比外包生產提高15%至20%,但高效率的作業管理使得生產速度得到提升、減少存貨帶來的滯壓成本,因此可以維持穩定的10%利潤。當ZARA的專賣店離開歐洲到達美洲及亞洲之時,為了解決同樣的問題,並減少固定資產的投入,他們採取了參股的方式,與一些生產能力強、並在管理及產品質量上有一定保證的生產企業建立了合作關系,而物流系統則由銷售區域內專業的運輸公司解決。因此才形成了今天一件產品從設計開始到選料、染整、剪裁、針縫、整燙、運送乃至成品上架最長只需3周的快速供應體系。

當然,我們不能夠像ZARA一樣投入巨資建立起一個自有的生產供應鏈,但中國擁有眾多的紡織服裝生產企業,完全可以通過多種方式得到相同的結果。

穩定的品牌來源於穩定的供給。很多企業在品牌運作過程中為了規避經營風險,多採取「虛擬經營」的方式,與上游的產品生產企業和下游的產品銷售商形成脆弱的買賣合作關系,雙方不能夠達成良好的發展共識。因此,以參股的方式同上下游企業及商家建立合作經營模式,不僅可以將雙方的關系更加緊密聯系在一起,形成「合力」效應;另一方面,也使品牌企業可以參與到生產的管理上,更加有利於全流程的統籌規劃,打破「效率堵塞」的瓶頸。

速度的提升來源於先進的品牌運作方式;

國際上對ZARA及類似服飾品牌的運作方式作過精闢的總結,即:一流的形象,二流的產品,三流的價格。

國際品牌在形象方面有著非常嚴格的要求,即使是一個家庭作坊,也會將店面裝飾得各具特色。形象的建立不僅僅是資金實力的體現,也是品牌文化及產品特色的另類表達。國內企業往往只注重前者,而國際品牌卻更為注重後者。他們認為「情調」與「內涵」是成熟消費者認知品牌及產生二次購買意願的「引路石」,因此,會根據品牌特點設立統一而有個性的形象標識,從服務到陳列、從管理到策劃無一不按這種「潛規則」去實施、操作。

所謂「二流的產品」,是指其與高檔時尚品牌的產品相比較而言。為了適宜產品快速進入消費市場,生產中盡量避免製作周期較長或檔次較高的面料在產品中使用,而產品類型也多選擇非冬季類時尚女裝為主。他們將與「時尚」無關的細枝末節通通減掉,在保證產品質量的前提下最大限度的節省成本。在產品設計方面,不去苛求細節,以生產優勢追求現時段最流行的產品,不求「形似」只求「神似」。

在「價格」的認識方面,國內品牌企業在進行產品營銷時,總是認為「時尚」產品除本身高額的研發及生產成本外,還要附加更多的品牌價值在其中,因此,應該是也必然是「高價值」產品。不過,ZARA的想法卻有所不同,他們認為再好的產品,如果不賣出去也只是佔用庫房、壓滯資金的一堆廢品而已,與其待價而沽,不如趕緊產生現金,促成二次生產。例如:ZARA新加坡專營店的女式上衣只有19-26元,而同類型產品在其它品牌店要售到40-60元,所以,更多的消費者只要看上一款衣服就會毫不猶豫的買下,每件服裝的消費價格不高,但多次消費後累積下來平均每位顧客在逛完該店後卻能消費在百元以上,而心裡還會感覺很實惠。

ZARA的運營方式值得我們的企業去思考,當中國的消費市場逐步與國際潮流相接軌,是否擁有「快而准」的市場應對方法,將成為衡量服飾品牌核心競爭能力的標尺。正如同孔夫子所言「三人行,必有我師」,每個品牌在市場環境中,即是競爭對手,也是學習的榜樣。那麼,誰更會學習、更會「借鑒」、更懂得與實際情況相「變通」,誰就會贏得市場,贏得更為廣闊的發展空間!

原著郝立剛,很有名的哦,這是他的博客
http://blog.linkshop.com.cn/u/xingxieye/archives/2007/90376.html

㈦ 誰能給我提供幾個數據挖掘在電子商務中的應用案例急!!!!!!

數據挖掘交流討論(26,與汪生討論「網路日誌分析的整體想法」)http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010111091055823/
數據挖掘實踐應用(76,網路路徑分析挖掘實戰,上)
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720106483155869/
數據挖掘營銷應用(77,網路路徑分析挖掘實戰,下)
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010614113824282/
數據挖掘實踐應用(81, 《X產品功能點價值分析報告》落地應用討論匯總)
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720108111156557/

㈧ 國內的數據挖掘,大數據應用的案例有哪些

1. 亞馬遜的「信息公司」:果全球哪家公司從大數據發掘出了最大價值,截至目前內,答案可能非亞馬遜莫屬。容亞馬遜也要處理海量數據,這些交易數據的直接價值更大。
作為一家「信息公司」,亞馬遜不僅從每個用戶的購買行為中獲得信息,還將每個用戶在其網站上的所有行為都記錄下來

2. 谷歌的意圖:果說有一家科技公司准確定義了「大數據」概念的話,那一定是谷歌。根據搜索研究公司comScore的數據,僅2012年3月一個月的時間,谷歌處理的搜索詞條數量就高達122億條。谷歌的體量和規模,使它擁有比其他大多數企業更多的應用大數據的途徑。
3.塔吉特的「數據關聯挖掘」:用先進的統計方法,商家可以通過用戶的購買歷史記錄分析來建立模型,預測未來的購買行為,進而設計促銷活動和個性服務避免用戶流失到其他競爭對手那邊。

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