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《【醫(yī)學ppt課件】資料庫行銷與資料探勘的應(yīng)用技巧》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、資料庫行銷與資料探勘的應(yīng)用技巧楊立偉教授 臺灣大學工管系2011Fall企業(yè)商業(yè)智慧企業(yè)商業(yè)智慧的用途運用資料探勘技術(shù)，所發(fā)掘出的隱性知識，可以協(xié)助企業(yè):了解舊客戶行為，做好客戶關(guān)係管理開發(fā)新客戶決策支援，選定目標市場與行銷策略降低行銷成本，提高回應(yīng)率與成交率銷貨預(yù)測，創(chuàng)造營收、降低庫存，提高營運效率MarketingandCRMCycleDataWarehousingDataMiningE-Marketing資料探勘介紹資料探勘DataMining從大量資料或歷史資料中，透過人工智慧、類神經(jīng)網(wǎng)路等技術(shù)，找出人類難以
2、觀察出、或傳統(tǒng)之統(tǒng)計所無法發(fā)現(xiàn)之隱性知識。這些隱性知識包括分布趨勢、決策樹、關(guān)聯(lián)性、連續(xù)性等，對行銷與客戶關(guān)係經(jīng)營有重大價值。基本原理：相關(guān)性分析(1)以資料庫而言，DataMining可以找出產(chǎn)品相關(guān)性產(chǎn)品組合{2,5}或{2,3,5}最常被一起購買資料探勘模組群集分析Clustering分類預(yù)測Classification關(guān)聯(lián)規(guī)則Associationrules連續(xù)行為Sequentialpatternanalysis1.群集分析Clustering自動尋找大量欄位與資料中最主要與最顯著之群集分布常見應(yīng)用：從客戶
3、中找出顯著之主力客群，做為目標市場區(qū)隔2.分類預(yù)測Classification利用資料庫內(nèi)每筆資料的已知欄位，預(yù)測目標欄位之值，並做為分類的依據(jù)可以將大量資料轉(zhuǎn)化成人類易於了解的知識樹常見應(yīng)用：信用評等、消費行為預(yù)測、病癥診斷分類預(yù)測:眼科診所病例分類預(yù)測:臺大眼科病例(續(xù))自動選擇最佳分支條件，產(chǎn)生決策樹3.關(guān)聯(lián)規(guī)則Associationrules尋找每筆交易中被同時購買之商品的關(guān)聯(lián)性Buy(milk)→Buy(bread)信心指數(shù)80%尋找消費者與商品之間關(guān)聯(lián)性NokiaN95→男性、上班族、年收入80-120萬
4、信心指數(shù)60%亦可尋找任何人、事、物彼此間同時出現(xiàn)之關(guān)聯(lián)性4.連續(xù)行為Sequentialpattern客戶購買某產(chǎn)品後之某段期間內(nèi)，會再購買的產(chǎn)品例：錄影帶StarWar→EmpireStrikesBack→ReturnoftheJedi常見應(yīng)用：消費者之消費行為預(yù)測產(chǎn)品銷售預(yù)測產(chǎn)品製程與存貨預(yù)測連續(xù)行為Sequentialpattern(續(xù))連續(xù)行為Sequentialpattern(續(xù))最熱門連續(xù)行為JurassicPark→ToyStory,JurassicPark2:LostWorldJurassicPar
5、k→Terminator2:JudgmentDay行銷建議產(chǎn)品合購優(yōu)惠方案櫃臺人員主動推薦內(nèi)部商品擺設(shè)建議資料探勘 成功案例介紹臺灣最大實體書店臺灣地區(qū)大型書籍零售賣場領(lǐng)導(dǎo)品牌，擁有十多萬會員資料，每年會員交易紀錄超過一百多萬筆分析目標目標1:尋找會員購買商品之間的關(guān)聯(lián)性目標2:尋找會員基本資料、與購買商品之間的關(guān)聯(lián)性樣本資料20萬筆會員資料10萬筆行銷活動收集之名單二年度的會員交易資料明細臺灣最大實體書店(cont’d)針對目標1，使用關(guān)聯(lián)分析(Association)模組，自動尋找出最具關(guān)聯(lián)性的購買商品發(fā)現(xiàn)：購買
6、休閒娛樂類商品的會員,同時會再購買旅遊類商品購買乾隆相關(guān)書籍商品的會員,同時會再購買雍正王朝錄影帶意義：可以針對上述具高度關(guān)聯(lián)性的商品進行搭售與聯(lián)合促銷可以寄送另一商品之促銷訊息予只購買單一商品之會員賣場動線設(shè)計:具高度相關(guān)之商品應(yīng)陳列在同一鄰近區(qū)域臺灣最大實體書店(cont’d)針對目標2，使用關(guān)聯(lián)(Association)+主力客群(Clustering)模組，自動尋找出會員資料中與商品特性關(guān)聯(lián)性最高的欄位發(fā)現(xiàn)：旅遊類商品與會員資料中的性別與年齡欄位有高關(guān)聯(lián)性顯著區(qū)間：(Female,30~40)財經(jīng)類商品與會員
7、資料中的職業(yè)與收入水準欄位有高關(guān)聯(lián)性顯著區(qū)間：(Employee,500K~800Kyearly)意義：DirectMarketing:可以將促銷商品DM只寄給最具關(guān)聯(lián)性的潛在客戶。可大幅降低行銷成本，並提高回應(yīng)率與成交率臺灣最大實體書店(cont’d)專案導(dǎo)入：該專案執(zhí)行期間,由總經(jīng)理指派專案小組負責部份商品為少量多樣，如建築類、藝術(shù)類、國外進口書等原先每年寄送的會員DM約100萬封，每封DM成本約10-12元，但平均回應(yīng)率低於2%效果：經(jīng)過資料探勘後，了解客群分布，可進行精準的目標行銷每年寄送的會員DM降為20萬
8、封，回應(yīng)率提高為8-10%可以更準確地開發(fā)新客群，以及進行存書控制亞洲最大線上紅利集點網(wǎng)站亞洲區(qū)最大的線上紅利集點網(wǎng)站，在四個區(qū)域(九個國家)中會員超過350萬人，專門經(jīng)營線上紅利集點分析目標目標1:找出具有高紅利點數(shù)的會員族群之特徵目標2:找出會員資料庫中的主要顯著客群樣本資料350萬筆大中國區(qū)會員資料庫每位會員共有25個資料欄位，包括ID,
