资料库行销与资料探勘的应用技巧

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1、資料庫行銷與資料探勘的應用技巧楊立偉教授 台灣大學工管系企業商業智慧企業商業智慧的用途運用資料探勘技術,所發掘出的隱性知識,可以協助企業:了解舊客戶行為,做好客戶關係管理開發新客戶決策支援,選定目標市場與行銷策略降低行銷成本,提高回應率與成交率銷貨預測,創造營收、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、類神經網路等技術,找出人類難以觀察出、或傳統之統計所無法發現之

2、隱性知識。這些隱性知識包括分布趨勢、決策樹、關聯性、連續性等,對行銷與客戶關係經營有重大價值。資料探勘模組群集分析Clustering分類預測Classification關聯規則Associationrules連續行為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用:從客戶中找出顯著之主力客群,做為目標市場區隔2.分類預測Classification利用資料庫內每筆資料的已知欄位,預測目標欄位之值,並做為分類的依據可以將大量資料轉化成人類易於了

3、解的知識樹常見應用:信用評等、消費行為預測、病症診斷分類預測:眼科診所病例分類預測:台大眼科病例(續)自動選擇最佳分支條件,產生決策樹3.關聯規則Associationrules尋找每筆交易中被同時購買之商品的關聯性Buy(milk)→Buy(bread)信心指數80%尋找消費者與商品之間關聯性NokiaN95→男性、上班族、年收入80-120萬信心指數60%亦可尋找任何人、事、物彼此間同時出現之關聯性4.連續行為Sequentialpattern客戶購買某產品後之某段期間內,會再購買的產品例:錄影帶StarWar→EmpireSt

4、rikesBack→ReturnoftheJedi常見應用:消費者之消費行為預測產品銷售預測產品製程與存貨預測連續行為Sequentialpattern(續)連續行為Sequentialpattern(續)最熱門連續行為JurassicPark→ToyStory,JurassicPark2:LostWorldJurassicPark→Terminator2:JudgmentDay行銷建議產品合購優惠方案櫃台人員主動推薦內部商品擺設建議資料探勘 成功案例介紹台灣最大實體書店台灣地區大型書籍零售賣場領導品牌,擁有十多萬會員資料,每年會員

5、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聯性目標2:尋找會員基本資料、與購買商品之間的關聯性樣本資料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台灣最大實體書店(cont’d)針對目標1,使用關聯分析(Association)模組,自動尋找出最具關聯性的購買商品發現:購買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聯性的商品進行搭售與聯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計:具高度相

6、關之商品應陳列在同一鄰近區域台灣最大實體書店(cont’d)針對目標2,使用關聯(Association)+主力客群(Clustering)模組,自動尋找出會員資料中與商品特性關聯性最高的欄位發現:旅遊類商品與會員資料中的性別與年齡欄位有高關聯性顯著區間:(Female,30~40)財經類商品與會員資料中的職業與收入水準欄位有高關聯性顯著區間:(Employee,500K~800Kyearly)意義:DirectMarketing:可以將促銷商品DM只寄給最具關聯性的潛在客戶。可大幅降低行銷成本,並提高回應率與成交率台灣最大實體書店

7、(cont’d)專案導入:該專案執行期間,由總經理指派專案小組負責部份商品為少量多樣,如建築類、藝術類、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,但平均回應率低於2%效果:經過資料探勘後,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20萬封,回應率提高為8-10%可以更準確地開發新客群,以及進行存書控制亞洲最大線上紅利集點網站亞洲區最大的線上紅利集點網站,在四個區域(九個國家)中會員超過350萬人,專門經營線上紅利集點分析目標目標1:找出具有高紅利點數的會員族群之特徵目標2:找出會員資料

8、庫中的主要顯著客群樣本資料350萬筆大中國區會員資料庫每位會員共有25個資料欄位,包括ID,account,points,email,sex,nickname,birthday,join_date,job等線上紅利集點網站(cont’

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