關聯規則支持下的營銷策略研究

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1、關聯規則支持下的營銷策略研究分類號：C93文獻標識碼：A文章編號:1008-925X(2011)07-0203-01摘要：簡要地介紹數據挖掘和關聯規則的概念，並在零售企業和電子商務運營機制基礎上提出瞭基於數據挖掘關聯規則理論的營銷策略構建方法，最後分析瞭關聯規則挖掘在零售業中的支持評價關鍵詞：數據挖掘關聯規則營銷策略1、問題提出零售企業以及電子商務的快速發展影響著人們生活的各個層面。商品的編碼掃描處理、存銷體系確立、客戶信息存儲以及線上物品交易等極大加速瞭物品流通速度，同時數字化支持下的交易模式産生瞭海

2、量的交易、銷售數據。面臨巨大競爭壓力的零售企業，每天都積累著海量數據，但卻面臨“數據豐富，知識貧乏”的困境［1］智能化地從大量的數據中提取有用的信息和知識，可以為企業銷售、進貨等重大決策提供可靠地理論依據，提高零售企業以及電子商務企業的核心競爭力。海量客戶消費信息中隱藏著重要的商務行為的模式。對於現代計算機技術而言，數據挖掘是一個非常好的找出模式的解決方案。在以及電子商務的應用實踐中，數據挖掘技術發揮著愈來愈重要的作用［2］。因而，依照數據挖掘方式幫助企業獲取決策依據、制定正確的營銷策略成為研究熱點2、

3、數據挖掘與銷售行為2.1.數據挖掘概念數據挖掘是近年來隨著數據庫和人工智能技術的發展而出現的一種新的商業信息處理技術。又稱數據庫中的知識發現，即對海量的數據進行精細加工，從大量的數據中提取潛在的、有價值的信息、模式和趨勢，然後以易於理解的可視化形式表現出來,其目的是讓企業分析內外部的信息、預測客戶的行為、檢驗異常模式，幫助企業決策者調整市場策略、減少風險信息時代零售企業與電子商務模式的發展為實現數據挖掘提供瞭便利條件，大量的信息技術如條形碼、電子收款機、POS系統等在零售終端隨處可見。在線消費、多渠道支

4、付等也為電子商務數據積累提供瞭必備條件。提高零售企業經營信息化水平，應用數據挖掘技術提取有價值的信息和知識，增加其經營、決策、管理的科技含量，幫助其制定正確的營銷策略，是促進零售企業快速發展的必由之路2.2企業營銷策略從市場營銷組合策略的角度看，市場營銷策略基本理論經歷瞭4PS-4CS-4RS三個階段。20世紀50年代末的短缺經濟時代，麥卡錫提出經典的4PS營銷策略，即産品(Product)策略、價格(Price)策略、分銷(Place)策略和促銷(Promotion)策略，被奉為營銷理論中的經典。到8

5、0年代，經濟逐漸趨於飽和，美國勞特朋針對4PS存在的問題提出瞭4CS營銷理論，即顧客(Customer)、成本(Cost)、便利(Convenience)和溝通(Communication)o隨後，客戶經濟時代美國經營學傢舒爾茲又提出瞭4RS營銷新理論，即關聯(Rele-vance)、反應(Reaction)、關系(Relationship)和回報(Return)。根據以上市場營銷策略基本理論，結合目前我國零售企業的實際狀況，文獻［3］認為如何基於數據挖掘分別從商品、顧客、分銷和促銷等四個方面制定營銷策

6、略，是零售企業亟待解決的問題3、關聯規則支持下的營銷策略3.1數據挖掘過程數據挖掘過程一般分為4個階段：確定業務對象、數據準備、數據挖掘、結果分析首先根據業務的特點和發展狀況，確定數據挖掘的對象和商業主題，找準待挖掘目標數據準備是針對確定的數據挖掘對象和主題，從多種數據源中收集所需要的數據，保證數據選題，然後對其進行整理和轉換,裝進數據倉庫。數據準備又分為三個子步驟：a.數據選擇，搜索所有與業務有關的內、外部數據信息，對其進行篩選，選擇適合數據挖掘的有效數據。b.數據預處理，主要是對數據進行規范化的整理

7、，如：數據冗餘、數據錯誤、缺失、不完全性等情況，使之更符合挖掘算法的需要，提高挖掘質量。c.數據轉換，針對挖掘算法，將數據轉換成分析模型數據挖掘過程是根據轉換的數據創建正確的數據挖掘模型，選擇合適的挖掘算法並不斷對其進行完善，最後實施挖掘操作，挖掘出有價值的信息，例如某兩種銷售商品的關聯程度，帶來最多利潤的顧客分頁模型等挖掘的結果可能不滿足用戶的需求，需要重新選擇挖掘對象和選擇相應的數據集合，修正或更改數據挖掘算法，重復上述挖掘過程進行挖掘。對有價值的結果，還需對其進行解釋，用通俗易懂的語言或形表達出來

8、，加上商業規則和專傢知識，為管理者提供決策支持3.2數據挖掘在商業領域中的關聯分析方法數據挖掘分析方法有關聯分析、序列分析、分類和預測以及聚類分析等，在商業零售領域中最常用的是關聯分析方法關聯分析是指尋找在同一事件中出現的不同項的關聯性，即確定關聯規則，挖掘的一般對象是事務數據庫。關聯分析的目的是為瞭發現事務數據庫中不同商品之間是否存在某種關聯關系。通過關聯規則找出顧客購買行為模式，如購買瞭某一商品對購買其它商品的影響，從而應用於商品貨架設