移动商务的客户价值挖掘

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1、基于关联规则的移动商务客户价值挖掘【摘要】本文主要运用数据挖掘技术，基于关联规则中的Apriori算法，发现当前和潜在移动商务高价值客户人群所具冇的特征，从而帮助通讯运营商和内容提供商制定出与目标群体契合度更高、消费者更愿意接受的营销策略。【关键字】移动商务客户价值数据挖掘技术关联规则CRISP-DMCustomerValueMiningForMobileCommerceBasedonAssociationRulesAbstract:ThepapermainlyfocusondataMiningtechnology

2、,basedonApriorialgorithminassociationrules,relatedfeaturesarefound,whichbelongstocurrentandpotentialvaluableMobileCommercecustomers,anditisgoodforcommunicationoperatorsorcontentsupplierstocomeupwithmarketingstrategymoreidenticalwithcustomersandpreferablefortar

3、getgroups.Keywords:MobileCommercecustomersvalue,DataMiningtechnology,AssociationRules,CRISP-DM1引言据第26次屮国互联网络发展状况统计报告显示，截至2010年6月，手机网民用户达2.77亿，较2009年底增加了4334万人，手机网民成为拉动屮国总体网民规模攀升的主耍动力-如何从如此庞大的手机网民中发现高价值客户，正确了解和把握移动商务环境下的消费者行为特征及具规律，制定和实施“以客户为中心”的市场营销策略，是移动商务企业生

4、存和发展的关键。笔者认为，从大量数据屮发现高价值客户，比较有效的方法是利用数据挖掘技术。数据挖掘是一种知识发现的过程，该技术发展迅速，现已广泛运用于金融、市场营销、电了政务、电了商务、工业生产、生物、医学，通信企业等领域。近年来，数据挖掘己经被应用于CRM（客户关系管理）屮，成为解决商业分析问题的典范。用数据挖掘技术来发现移动商务客户价值，国内尚未有学者研究，现有CNNIC.第26次中国互联网络发展状况统计报告[R]•北京：中国互联网络信息中心,2010.的研究主耍涉及的是电了商务的数据挖掘，如电了商务网站中的购物

5、篮分析，关联分析等。国外学者JohnAdams(2010)曾提到商家如何运用数据挖掘技术实现移动商务的交叉销售。本文主要基于前人的研究，运用数据挖掘技术中的关联规则分析方法，通过大量的问卷收集客户信息，从中发现高价值客户所具冇的特征，从而帮助企业制定出针对目标客户人群的营销策略。2移动商务客户价值分析通常所说的客户价值，便是菲利普•科特勒在《营销管理》屮指出的顾客让渡价值。所谓顾客让渡价值是指顾客总价值与顾客总成本之间的差额，是企业为客户提供利益及其可能性的东西。从经济学的角度讲，企业为客户创造价值就是客户从金业提

6、供的产品或服务屮获得的价值，客户的满意度取决于从企业中所获取价值的大小。出于年龄、身份、地位、收入以及地域等的差别，每个客户的消费能力都是不相同的，越来越多的企业发现相对较少的客户百分比却占利润屮不成比例的份额。因此，发现价值客户是企业盈利的关键。移动商务的客户价值包括当前价值和潜在价值。当前价值就是已使用移动商务业务，而产生的对移动商务的满意度和再接受度。潜在价值是没有使用过移动商务业务，愿意使用移动商务业务的可能性。根®Rogers(1983)提岀的创新扩散理论，采纳创新的人群可分为五类：创新者、早期采纳者、早

7、期大众、晚期犬众和落伍者(滞后者)。各类人群所山购买人数的比例是：创新者约占2.5%,早期采纳者约占13.5%,早期大众约占34%,晩期大众约占34%,滞后者约占16%。也就是说，高价值客户人群是前三种人群的总和，它们说占的百分比约占总数的50%o«此，只要挖掘这三类采纳人群所具有的特征，那就是高价值客户人群。本文认为，当前高价值客户是己经使用移动商务业务，继续使用移动商务业务的可能性大于等于50%的客户，潜在高价值客户是未使用移动商务业务，接受移动商务业务的可能性大于等于50%的客户。3数据挖掘技术在移动商务客户

8、价值屮的运用为了能够更好地发现移动商务的客户价值，本文使用clementinel2.0数据挖掘软件，按照数据挖掘标准流程，通过建模，分析出移动商务当而高价值客户和潜在高价值客户的特征，从而为企业针对性地寻找到目标客户，针对性地进行营销。3.1数据挖掘基本流程数据挖掘的过程模型己有一个标准，即CRTSP-DM(Cross-IndustryStandardPro