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网络用户行为挖掘的营销应用小结(转载)  

2009-12-09 15:14:04|  分类: 数据挖掘 |  标签: |举报 |字号 订阅

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我用有道阅读看到这篇好文,希望和大家分享。我的看法是:
我们的yxp是否也可以借鉴一二呢。。
以下原文转载自数据挖掘 营销应用

 

当下的时代是互联网的时代,互联网的深入的应用已经覆盖了各行各业,老老少少。任何人,无论是什么职业,有什么业务模式,产品也好,服务也罢,如果想要有效地开拓市场、引起关注、唤醒客户,都不能离开互联网这个平台而独善。一句话,如果忽视了互联网的影响,任何业务,任何行业都难有大的发展,甚至可能生存不下去。这话听上去很绝对很残酷,但是基本上是事实。作为数据挖掘营销应用的专业人士来说,如果对互联网的营销应用挖掘业务不熟悉的话,那就不只是“遗憾”了,很有可能成为严重影响你专业能力的“短板”,因为你没有活在“当下”(你最多活在“互联网”之前的时代,那个时代跟石器时代一样都是很“遥远”的历史了)。一句话,如果在你的专业领域里没有“互联网的应用”的认识的话,你算不上是你本专业的现代人。

既然形势如此残酷,那么主动也好,被动也罢,各位在各自的专业领域,都应该尝试、熟悉各自专业在互联网里的实践应用。作家,可以考虑在网络上发表作品;歌手,已经有人在网络上贩卖自己的音乐;快餐业里有大量的企业在开拓网络定餐业务;票务公司也在大力开拓网络销售渠道。作为数据挖掘营销应用专业人士,也应该“识时务,挖网络”,由是有了本文,对目前比较成熟的网络用户行为挖掘的营销应用小小总结。

本日志产生的另外一个原由在于本博主即将投入到网络行为挖掘营销应用的系列项目中,在此之前,我对web挖掘的思考和总结基本上是从旁观者的角度来学习和参考的;在以后的岁月里,随着我的web挖掘项目实践的逐渐投入,相信对于这个领域的思考和总结会更加生动,更加真实,也更加有价值。有鉴于此,此时此刻更加有必要将目前纸上谈兵的一些想法和感悟敲成文字存入本博客,留待一年后自己真正从web挖掘项目中获得新感悟时加以对照,让实践来证明本期纸上谈兵的“web挖掘营销应用小结”到底是没有价值的纸上谈兵,还是真正的“正确的理论可以成功地指导实践”?呵呵,人生无处不矛盾,人生无处不辨证!!!看破矛盾,人生就洒脱了;学会辨证,人生就进步了!!!

网络挖掘一般包括三大块内容(Web内容挖掘,Web结构挖掘, 以及跟营销应用直接相关的同时也应用最广泛的Web用法挖掘),本文只谈这个跟营销应用最直接最紧密的Web用法挖掘。下面以B2C网站为例,具体说明从营销应用的角度目前都有那些比较成熟的思路和系列方法、模型。

首先,从网站商业运营管理的一些特征指标来分析。各行各业都有适合本行业特性要求的特征指标(KPI),通过这些KPI的分析、跟踪,就可以从宏观上迅速的比较准确的判断出企业的运营的效率。B2C网站与传统的零售行业有一些相似的地方(都是零售,都是针对消费者产生利润),但是B2C网站区别与传统的零售行业的个性化指标是这个行业的基本特征,必须充分关注,重点分析。这些重点指标、特征包括:流量注册比、购物车比例、订单转化率、page views, 订单平均浏览时间、客单价、重复购买率,等等。

接下来,从网站月度、季度、年度的综合的汇总数据比较,从宏观的角度分析网站运营连续时间段里的运营效益、客户变化、赢利趋势、产品趋势、消费变化等等(产品的、利润的、客户的各个纬度展开分析)。这种宏观的统计汇总分析比较简单,但是很有效果,能迅速发现B2C企业最近几年的发展趋势,出现的问题,甚至可以锁定核心价值客户的群体规模和门槛指标,比如2080原理在本企业的具体定义,比如客户注册之后具体的促销刺激产生消费的时间段的明确界定,甚至客户流失的大致规律和时间期,进出网站的路径分析,等等。

第三步,在上述两步简单分析的基础上,针对更加深入的营销问题和客户关系管理的问题,可以考虑从数据挖掘应用的角度开展分析应用。目前这类数据挖掘应用中最常见的方法是聚类分析、关联分析、以及在此基础上的各种深入的预测模型应用(比如逻辑回归,比如决策树应用等等)。从企业具体的营销应用来讲,上述的挖掘方法和模型主要回答如下一些具体的营销问题(举例如下):

1.         消费者群体划分,对网站用户按照不同的营销要求进行多纬度的指标划分,找出核心消费群体的消费特点(尤其是网络行为特点),并据此采取有针对性的营销措施和服务措施加以满足;这种聚类分析稍加深入就可用做网友关联、兴趣关联、阅读推荐、商品推荐,等等。

2.         某一类消费群体的消费特点分析,找出关联性强的利润贡献高的商品组合,并据此制定有针对性的促削措施、营销推广、产品策略、价格捆绑策略,等等,类似于零售业里面的菜篮子分析;

3.         赢利性强的消费群体的消费特征分析,流失分析,流失特征分析,生命周期分析、交叉销售分析,等等,根据这些分析挖掘出的线索制定相应的营销措施、客户关怀(挽留)、潜力挖掘;

上面例举的是一些最常见的web挖掘的营销用途,实际应用中根据具体企业的实际业务模式和实际数据资源,可以展开千变万化的拓展应用,实在无法一一罗列完。

换一个说法,从互联网行业的热门术语来说,“产品推荐引擎”和“用户导向”这两个热门应用是提升网站核心价值的重要途径,其实都是可以通过上述数据挖掘应用技术来圆满回答的,其他应用包括网站路径设计与优化(主要是采用link analysis技术),收费产品分类营销,等等凡是网站营销运营管理中出现的很多重大问题和领域,都是可以借助数据挖掘技术有效解决的。

至于上面每种挖掘算法在实际应用中的具体注意事项和成熟的套路,现在也已经有了一些明确的模式和捷径,比如说在聚类分析挖掘中,目前最成熟的商业应用基本上就是基于网络用户的浏览中产生的frequency数据指标来进行分析(比如消费的金额、利润、阶段时间里的浏览次数等等);又比如在很多大型网站里动辄就是几百上千甚至更多的网页,利用归类的方法可以有效压缩页面种类,使得到的挖掘结果能更有效的推广指导实践应用。


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