数据库营销与数据挖掘
提起数据库营销可能还有许多人并不了解“他”，其实我们虽然不了解什么是数据库营销，但是数据库营销却时时刻刻在影响我们的生活，比如你每天E-mail可能会收到关于某种产品的优惠以及XXX产品的推荐会，接到短信通知“尊敬的XXX先生or小姐，我是XXX公司的客服经理，我们为庆祝........，特邀请您来参加，并有礼品相送”；
数据库营销对企业营销来讲是非常好的手段，主要是由于其成本低、效率高、效果可视化，但是前提一般需要很丰富的数据库，例如客户的背景资料（性别、年龄、收入、家庭人数）、客户行为域（是否订购XXX产品、使用次数、消费金额、购买时间等等），在实际中很难找到完美的数据去支撑我们所谓的”规则”，毕竟数据库营销对我们现在的中小企业来讲还没有得到应有的重视，下来我大体说说：
Step1 我们这次营销的对象是谁？
客户响应模型：简单的意思就是那些客户对我们的营销感兴趣？
在我们的实际操作中，通常把客户根据试验的数据划分为响应客户和未响应客户（也就是0和1），一般有二种情况：
1、没有进行营销的，也就是我们只能感觉经验、产品的相关性以及人群的特点进行分类（可考虑使用聚类分析、异常分析、RFM分析）
2、进行一次营销，已有反馈数据；这种对于我们来讲是现实中常见的情况；
接下来就是响应客户如何来找？
主流的数据挖掘算法主要有：决策树、神经网络、 logistics
Step2 如何营销？
客户购买行为模型：通俗的讲就是客户买了那些产品，还有那些产品适合客户，而客户还没有选择？
关联分析一方面客户看出客户的购买行为，另一方面往往被大家忽略，那就是客户流失
比如啤酒与尿布，一方面我们挖掘发现有80%的人买啤酒的同时也买了尿布，这样就可以给客户交叉销售、或者提高购物舒适性；
另一方面从我们的原始数据库发现，在我们店买啤酒的人，大多数没有买尿布？但是我们的竞争对手的尿布却销的很好，这就是一个客户流失的信号；
Step3 什么时间营销？
对于这一步在实际中大多是根据初次营销的反馈进行频次、交叉Table，还有一部分是结合营销产品以及客户的生活特点进行设定，比如你要推一个Web产品，如果能找到这个客户的上网时间，这时候来做营销效果会很好；
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析：解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ()：深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中，loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题，需先明确 K-S 图的核心用途（检验样本分布与理论分布的一致性），再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师：助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战：基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中，税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX：租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中，rent表是核心业务表之一，通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
