關鍵詞 資料探勘 網路營銷 市場行銷
機網路與資料庫技術的和廣泛應用，資訊日益成為企業的一種重要資源，人們利用資訊科技生產和蒐集資料的能力大幅度提高，在這些資料背後隱藏著極為重要的商業知識，但是這些商業知識是隱含的、事先未知的。面對“人們被資料淹沒，人們卻飢餓於知識”的挑戰，資料探勘技術應運而生，越來越顯示出其強大的生命力。
1 資料探勘技術
資料探勘（Data Mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的資訊和知識的過程。還有很多和這一術語相近的術語，如從資料庫中發現知識、資料、資料融合以及決策支援等。資料探勘是一門交叉學科，它把人們對資料的應用從低層次的簡單查詢，提升到從資料中挖掘知識，提供決策支援。常用的資料探勘技術主要有以下幾種：
1.1 人工神經網路
仿照生理神經網路結構的非線性預測模型，主要由“神經元”的互聯，或按層組織的節點構成，通常由輸入層、中間層和輸出層三個層次組成，在每個神經元求得輸入值後，再彙總計算輸入值；由過濾機制比較輸入值，確定網路的輸出值。
1.2 決策樹
決策樹是一個類似流程圖的樹型結構，其中每個內部節點表示在一個屬性上的測試，每個分枝代表1個測試輸出，而每個樹葉點代表類或類分佈。樹的最頂層節點是根節點。，在資料探勘中使用的決策樹有多種，典型的在國際上較大的決策樹方法是Quinlan研製的ID3演算法。
1．3 遺傳演算法
遺傳演算法是模擬生物進化過程的計算模型，是遺傳學與計算機相互結合滲透的計算方法。遺傳分析應用搜索技術，先找出兩個合適的父樣本，通過“交叉”“變異”等帶有生物遺傳特點的操作產生下一代樣本，對子樣本反覆“交叉”“變異”操作直到子樣本收斂為此，再找另外兩個合適的父樣本重複上述過程，就能得到下一代的樣本集。由此得到當前樣本集較可能的發展方向。
1.4 近鄰演算法
用該方法進行預測的基本概念就是相互之間“接近”的物件具有相似的預測值。如果知道其中一個物件的預測值後，可以預測其最近的鄰居物件。
1.5 規則推導
根據統計意義上對資料中的規則“如果條件怎麼樣、怎麼樣，那麼結果或情況就怎麼樣”，對給定的一組專案和一個記錄集合，通過分析記錄集合，推匯出專案間的相關性。
1.6 聚類方法
聚類分析方法按一定的距離或相似性測度將資料分成系列相互區分的組，它是不需要預定義知識而直接發現一些有意義的結構與模式。可採用拓撲結構分析、空間緩衝區及距離分析、覆蓋分析等方法，旨在發現目標在空間上的相連、相鄰和共生等關聯關係。
1.7 視覺化技術
視覺化技術在資料探勘過程中的資料準備階段是非常重要的，它能夠幫助人們進行快速直觀地分析資料。利用視覺化方法，很容易找到資料之間可能存在的模式、關係和異常情況等。
2 資料探勘技術在營銷中應用的理論假設
隨著資料量的急劇增長，現在的使用者很難再像以前那樣，自己根據資料的分佈找出，並根據此規律進行分析決策。因此必須藉助於相應的資料探勘工具，自動發現數據中隱藏的規律或模式，為決策提供支援。隨著市場經濟國際化、區域經濟全球化、業務處理數字化、消費需求個性化的市場競爭環境的形成，企業將面臨更多的競爭對手和不確定的資訊，需要藉助於資料探勘技術對商業資料庫中的大量業務資料進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性資料，來控制成本、提高效益。
資料探勘技術在企業市場行銷中得到了比較普通的應用，它是以市場行銷學的市場細分原理為基礎，其基本假定是“消費者過去的行為是其今後消費傾向的最好說明”。通過收集、加工和處理涉及消費者消費行為的大量資訊，確定特定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應消費群體或個體的下一步的消費行為，然後以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行特定的定向營銷。這與傳統的不區分消費者物件特徵的大規模營銷手段相比，大大節省了營銷成本，提高了營銷效率，從而為企業帶來更多的利潤。
3 資料探勘技術在營銷中的
網路營銷作為適應網路的網路虛擬市場的新營銷，是市場行銷理念在新時期的和應用。從本質上來說，網路營銷與傳統市場行銷的目標都是一致的，都是為了實現企業的營銷目標。
3.1 客戶關係管理
網路營銷的企業競爭是一種以顧客為焦點的競爭形態，爭取顧客、留住顧客、擴大顧客群、建立親密顧客關係、顧客需求、創造顧客需求等，都是最關鍵的營銷課題。因此，如何與散佈在全球各地的顧客群保持緊密的關係並能掌握顧客的特性，再經由顧客與企業形象的塑造，建立顧客對於虛擬企業與網路營銷的信任感，是網路營銷的關鍵。基於網路時代的目標市場、顧客形態、產品種類與以前有很大的差異，如何跨越地域、文化、時空差距再造顧客關係，發掘網路客戶，瞭解並掌握網路客戶的願望並利用互動服務與客戶保持良好的關係，是眾多企業需要考慮的首要。相關表明：一個企業如果將其客戶流失率降低5%的話，其利潤就能增加25%～85%。因此，企業必須要加強與客戶之間的緊密聯絡和提高客戶忠誠度。資料探勘技術為客戶關係管理提供了便利，企業可以將從各種渠道收集的客戶資訊組合後，應用超級機、並行處理、神經元網路、模型化演算法和其他資訊處理技術手段進行處理，提煉出有用資訊。一方面是根據客戶行為進行聚類。另一方面是從所建立的資料倉庫中挖掘出為企業創造利潤的這部分客戶，從而與創造利潤的優良客戶建立長期關係。
3.2 企業經營定位
通過挖掘出消費者的相關資料，可以找出其共性和個性，並對消費者進行分類，來制定企業的經營目標和市場定位，以利於企業利用網路優勢，與客戶進行積極有效的資訊交流與情感溝通，一對一地向客戶提供個性化的產品與服務。例如，利用關聯分析，可以發現客戶的關聯購買需要。有些客戶在購買某種商品時，會同時購買其他的產品，企業就可以針對這種情況，採取積極的營銷策略，擴充套件客戶購買的產品範圍或提供相關的服務，吸引更多的客戶；通過挖掘客戶的個人特徵以及消費資料，可以將客戶群體進行細分，根據不同的客戶群，實施不同的營銷和服務方式，從而提高客戶的滿意度；可以通過分類技術，根據顧客的消費水平和基本特徵對顧客進行分類，找出對本企業有較大貢獻的重要客戶的特徵，通過對其進行個性化服務，提高他們的忠誠度。企業只能找準了顧客的'真正需求和特徵，才能有的放矢，提供個性化、多樣化、差異化的富有成效的網路營銷方案，從而找準企業的營銷定位。
3.3 客戶信用風險控制
企業在實施網路營銷過程中經常經受來自買方的信用風險：個人消費者可能在網路上使用信用卡進行支付時惡意透支，或使用仿造的信用卡騙取賣方的貨物；集團購買者有拖延貨款的可能。賣方需要對此承擔風險。利用資料探勘技術可以解決企業經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為。通過資料探勘，企業可以得到這樣的判斷：“什麼樣的人使用信用卡屬於什麼樣的模式”，而且一個人在相當長的一段時間內，其使用信用卡的習慣往往是較為固定的。因此，一方面，通過判斷信用卡的使用模式，可以監測到信用卡的惡性透支行為；另一方面，根據信用卡的使用模式，可以識別“合法”使用者。如此得到詐騙行為的一些特性，當某項業務符合這些特徵時，就可以向決策人員提出警告，從而提高企業應對客戶信用風險的能力。
3.4 客戶信譽分析
企業開展網路營銷後，由於客戶的不確定性、匿名性和虛擬性，增加了企業的經營風險。風險與效益並存，分析客戶的信用等級對於降低風險、增加收益是非常重要的。利用資料探勘工具，可以對客戶信譽進行分析，以加強營銷的安全性和針對性。通常的做法是：從已有的資料中分析得到信用評估的規則或標準，即得到“滿足什麼樣條件的客戶屬於哪一類信用等級”，並將得到的規則或評估標準應用到對新的客戶的信譽分析。對不同客戶的信譽劃分等級，不同等級的客戶採取不同的營銷策略，制定不同的付款方式和交貨方式，降低營銷風險，提高營銷效益。
3.5 消費需求預測
在網路營銷中，每一個消費者首先是一個不斷變化的虛擬網路環境中的“衝浪者”，他一方面扮演個人購買者的角色，另一方面則扮演著消費者的角色，起著引導社會消費的作用。從事商務活動的網路營銷人員要想成功地行銷在因特網上，他所構思的網路營銷計劃除了需要考慮傳統市場中顧客的各種需求外，還必須照顧到網民對興趣、聚集和交流的需求，分析他們需求變化的表現、趨勢和原因，採用多種行銷，啟發、剌激網路消費者的需求，喚起他們的購買興趣，誘導網路消費者將潛在的需求轉變為現實的需求。
3.6 企業交叉營銷
交叉營銷是指企業通過發現一位已有顧客的多種需求，並滿足其需求而實現多種相關產品或服務的各種策略和方法，其實質是使用者資源在各產品及服務間的共享，是在擁有一定市場資源的情況下向自己的顧客或合作伙伴的顧客進行的一種業務推廣手段。交叉營銷現已擴充套件到兩個電子商務企業/網站之間開展聯盟合作的交叉網路營銷，有利於企業資源互補、互惠互利，吸引更多的網路顧客，應用網絡合作夥伴所形成的資源規模創造競爭優勢。利用資料探勘工具，瞭解顧客在網上購買商品或接受服務時的選取習慣、連結習慣、商品組合習慣，通過關聯分析，找出其中的，用來指導本企業應捆綁銷售的商品，提高消費者的消費價值，提高交叉營銷效果，提高顧客的滿意度和忠誠度。
１ 馬妮娜．資料庫新的應用技術———資料探勘技術［Ｊ］．電子商務雜誌，2003（４）
2 曾凡濤，熊元斌．試論資料探勘技術在營銷中的應用［Ｊ］．旅遊，2002（４）
3 蔡猷花，張岐山．資料探勘技術及其應用［Ｊ］．管理科學文摘，2003（２）