数据挖掘产品营销

㈠ 举例说明数据挖掘技术可以应用于市场营销做什么

1. 识别客户，让你知道哪些是你的潜在客户，哪些客户的忠诚度比较高，根据这些数据得到你的客户分类；

2. 对不同类型的客户实施精细化分级管理，满足客户需求，同时能够节省成本、增加效率，最终保有和提升客户的忠诚度；

3. 准确定位客户的购买行为，通过需求分析、购买力分析、满意度分析等数据分析挖掘，不断改进货品和服务，能够更好的满足客户需求，增加销量、节约成本，以达到营销的目的。
   

㈡ 论文要求对一整年的销售额进行客户的销售分析预测数据分析数据挖掘

数据挖掘要根据分析目的来选择的
我经常帮别人做数据分析的

㈢ 数据挖掘结果应该怎么呈现给用户

作为以顾客为本的会议营销行业，挖掘潜在客户更是重要。
在挖掘潜在客户时，我们首先应建立目标客户数据库，将营销预算的重点投向这些目标客户，与目标客户进行针对性、持续性的接触和沟通，并逐渐发掘出有意向的潜在客户或项目机会，从而为公司创造直接的收益机会。
因此，我们首先要细分客户群、定向营销和直接营销模式。BDL公司通过对目标细分市场的合理选择和适当专注，并借助数据库营销、电话营销、会议营销等直接营销手段，提升市场与销售活动的绩效，提高市场营销支出的投入产出比。会议营销在高科技营销和产业营销等领域有着举足轻重的地位，企业通过会议营销，可以集中接触潜在客户、宣传和展示企业形象、教育和讲解企业理念、深入介绍和演示企业产品、有效了解客户需求、挖掘潜在客户和项目信息。会议营销的具体形式包括：客户研讨会、技术演示会、技术培训会、专家交流会、媒体沟通会、现场推广会、渠道招商会、代理商会议等。
但是，由于直接营销的手段和力量的不足。许多企业在举办会议营销时，主要的参会对象是企业的老客户、合作伙伴或是一些非目标客户，从而造成了会议现场很热闹，销售工作无实效的怪现象。因此，一个设计不佳、执行不力的会议营销，是难以达到挖掘到潜在客户或项目机会的目的。
一般的，企业产品或方案的常见销售过程如下：
1、 分析产品特点和市场形势，选择目标细分市场、确定市场定位。
2、 筛选和整理候选的目标客户数据库，通过电话营销、电邮营销、函件营销、网站营销、传真营销等方式，接触目标客户，介绍企业的产品或方案，并逐步挖掘出具体的目标客户。
3、 与目标客户进行深入地沟通、接洽和演示，将其转变成为企业的实际客户。
在上述三个过程中，第一个阶段的工作是策略性的，需要结合企业战略发展阶段、企业核心竞争力、行业竞争态势、企业产品和方案的特点，来分析和确定目标细分市场；第二个阶段的工作是事务性的，非常烦琐、耗时；第三个阶段的工作是艺术性的，需要企业的优秀销售人员与客户进行深入沟通和洽谈，把握客户心理，发掘客户需求，为客户提供增值或定制服务。
专业咨询公司提供的会议营销服务，可有力地帮助企业承担第二个阶段的工作，使企业将工作重点转移到策略性的核心业务和流程，摆脱繁杂琐碎的事务性工作，并进而提升企业核心竞争优势。
会议营销模式是否对企业有实效，一个重要的评价指标是看销售部门是否满意和认可。

㈣ 商业数据挖掘导论中的集聚营销的含义

集聚营销的含义
集聚营销，即集聚经济
集聚经济（Agglomerative economies），经济学认为，集聚经济是指各种产业版和经权济活动在空间上集中产生的经济效果以及吸引经济活动向一定地区靠近的向心力，是导致城市形成和不断扩大的基本因素。
经济地理学认为集聚效果产生经济集聚，集聚效果是指在社会经济活动中，有关生产和服务职能在地域上集中产生的经济和社会效果。都强调规模经济以及外部经济是实现的基本途径。
集聚经济或集聚效果通过规模经济与外部经济产生了集聚，过度集聚产生集聚不经济导致扩散。这固然是正确的，但是对于集聚与扩散空间过程的机理，以及由此产生的空间(过程)类型及其对区域(城市)发展的意义，集聚经济与集聚不经济的关系等缺乏相应的研究。
所以集聚经济包括企业规模经济、产业规模扩大以及地方规模的形成。必须考察与此紧密相关的规模经济、范围经济和外部经济。

㈤ 大数据营销：如何让营销更具吸引力

互联网的快速发展对于营销领域来说是最好的时机
营销专业人员凭借先进的数据挖掘版专家可以做权更多的活动策划
数据挖掘专家在营销活动中可以很大程度提升企业效率
但必须遵循一些实践方法
首先要有明确的目标
网络上海量的数据信息并不全是有效的
这就需要从中采集到有价值的信息
从而加以利用
明确真正的意向客户信息
其次是要保证信息的准确性
有的挖掘系统无法进行数据更新
这就导致采集到的信息对于企业来说是根本无效的
所以是否实时更新是数据挖掘专家一个重要参考
最后选择合适的工具
市场上有许多的网络营销系统
但产品质量良莠不齐
优质的网络工具如云速数据挖掘
可以帮助企业采集用户信息
并一键生成导入
许多市场营销人员都对其加以好评
只有好的工具才能产生好的结果

㈥ 网络营销中数据挖掘面临什么问题

据我所知 数据挖掘抄
目前为止依然袭是一个抢手的稀缺的有待于深入的专业领域

而这种专业的知识 想要获取越多越好的经验
并不是虚无的50积分能够获取到的
当然不排除有人价值观存在这种几率

50分可以换取的是
数据挖掘最大的问题:并不是数据,而是对客户意向群体的判断和准确定位
数据都是存在的,等待挖掘的,而如何判断数据价值才是挖掘的真正意义
只有定向的真正意义的群体数据才会对客户直接应用最有效果

㈦ 数据分析与数据挖掘到底有什么用

数据分析更浅显，利用现有数据进行计算即可；数据挖掘，是基于海量相关数据，进行多维度数据分析，需要更专业的行业知识和技术水平才能进行

分享华域云脑案例：大数据应用，大数据帮啤酒厂商更好的销售啤酒
WeissBeerger 是一家以色列的初创公司，核心产品是一款名为 Beverage Analytic 的软件应用，专门针对生啤销售市场设计，通过实施监控酒吧内的生啤销售情况来帮助啤酒制造商们更加灵活地感知市场、增加营收。

Beverage Analytic 对生啤销售的监控首先需要借助一个传感器和一个 移动 WiFi 大小的信息接收“盒子”。传感器和啤酒桶互相连接，因此各个店内生啤销售的数据可以被实时监控，并经由“盒子”传回后台。除了基础的销量外，生啤的温度也被作为重要信息收集，因为在某种程度上，温度确实会对生啤的口感产生一定的影响，进而影响饮料的口感。在数据收集后，Beverage Analytic 会向客户提供实时的数据可视化分析结果。

对于啤酒生产商而言，Beverage Analytic 的优势在于：

销量监控和分析，WeissBeerger 会在销售量、不同时间节点、地区等数据基础之上建立各个区域、甚至具体到单个酒吧的生啤消费模型。

动态营销建议，由于各个地区消费者在生啤上的消费习惯不同，一刀切的促销活动并不能起到 1+1=2 的作用，如果基于 Beverage Analytic 分析结果在不同地区进行针对性的营销方案，除了能节约成本外（在销量较好、市场成熟的区域促销力度并不需要很大），市场推广效果也能起到 1+1 >2 的结果。

全流程品控。前面提到，如果储藏不当，温度发生剧烈变化的情况下，生啤的品质也会发生变化，借助“盒子”的传感器，厂商可以将生啤产品的品控进一步延伸到销售端，实现全流程管理，保证了啤酒风味的稳定性。

㈧ 销售预测的挖掘工具

目前可用于销售预测的数据挖掘工具主要是一些统计分析方法，如时间序列分析、线性回归模型分析、非线性回归模型分析、灰色系统模型分析、马尔可夫分析法等，它是目前最成熟的数据挖掘技术。然而，一方面由于产品的需求往往是由许多因素综合决定的，传统的统计分析方法往往只是考虑了其中的一部分，而且影响需求的各种因素之间往往存在着各种错综复杂的相互作用，依传统方法建立的简单模型无法表达这种相互作用;另一方面，由于庞大的销售数据集的性质往往非常复杂，且非线性、持续性及噪音普遍存在，因此需要一种不同于传统的新的理论和方法去解决数据挖掘中的问题。而神经网络作为一种非线性 自适应动力学系统，具有通过自学习提取信息的内部特征的优点，非常适合解决销售数据中的数据挖掘问题。自从1987年Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测以来，神经网络已成为一种非常有前途的预测方法，近年来已成为经济预测、管理决策、数据挖掘领域研究的热点。
神经网络可很好地胜任数据挖掘技术，它通过模拟人脑反复学习技术来工作的。对给出的样本数据，神经网络通过类似人类记忆过程的方式学习数据中的统计规律，归纳出能描述样本特征的数据模型，然后用已学会的数据模型分类新给出的数据。用神经网络挖掘知识时，分析者首先找出一组变量，这些变量中需要有导致实例结果的因素。神经网络通过反复学习，找出变量与结果的函数关系，再用这一函数对新数据分类、预测、评价等处理。目前已有一些神经网络模型已很好地运用于销售预测，分析、预测销售的未来波动等，表现 出良好的运用前景 。

㈨ 举例说明数据挖掘技术可以应用于市场营销做什么

1. 识别客户，让你知道哪些是你的潜在客户，哪些客户的忠诚度比较高，内根据这些数据得到你的客容户分类；

2. 对不同类型的客户实施精细化分级管理，满足客户需求，同时能够节省成本、增加效率，最终保有和提升客户的忠诚度；

3. 准确定位客户的购买行为，通过需求分析、购买力分析、满意度分析等数据分析挖掘，不断改进货品和服务，能够更好的满足客户需求，增加销量、节约成本，以达到营销的目的。

㈩ 企业进行数据挖掘精准营销的具体挖掘指标有哪些

目前很多企业都会利用CRM结合大数据技术进行客户信息挖掘。当今销售形式大多是版"供大于求"，产品繁多，同质权化严重，因此"想客户之所需"才显得更为珍贵。而使用百会CRM，能够充分利用数据挖掘技术，对海量存储的客户资料进行分析、挖掘、处理、总结，从而找出不同客户之间的相似点，对客户进行分类，而后用最合适的产品满足最合适的客户。交易达成，业绩增加，企业与客户也形成了一种新型的合作关系。