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？

这块现在主流的数据挖掘方法是：关联分析、序列分析

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；