大数据挖掘的流程设计及行业应用简介.doc
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4、应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的。 (2)数据准备 数据的选择:搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。 数据的预处理:研究数据的质量,为进一步的分析作准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型。 数据的转换:将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。 (3)数据挖掘 对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成。(4)分析和同化 结果分析:解释并评估结果,其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到
5、可视化技术。 知识的同化:将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。5) 数据挖掘在CRM中的应用 从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用 从行业角度分析数据挖掘技术的应用(1)从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用 在客户生命周期的过程中,各个不同的阶段包含了许多重要的事件。数据挖掘技术可以应用于客户生命周期的各个阶段提高企业客户关系管理能力,包括争取新的客户,让已有的客户创造更多的利润、保持住有价值的客户等等。 a 潜在客户期市场活动及数据挖掘应用 潜在客户获得活动是针对目标市场的营销活动,寻找对企业产品或服务感兴趣的人。值得注意的是,在这个阶段缺乏客户数据。 数据挖掘可以把
6、以前的客户对类似活动的响应进行挖掘,从而把市场活动重点锁定在以前的响应者身上。一个更好的方法就是寻找和高价值的客户类似的潜在客户只要一次就获得正确的客户。通常,获得活动使用广告和其它市场宣传媒体。无论何种渠道,数据挖掘在发现最重要的客户特定市场中发挥重要作用,决定着市场活动的类型、广告空间等一些宣传问题。 b 客户响应期市场活动及数据挖掘应用 潜在客户通过以下几种途径成为响应者:登陆企业网站;拨打免费电话;填写申请表等。 把潜在客户改变成为确定的客户、能够被锁定和跟踪的客户。虽然响应者还没有购买任何产品或服务,但他们有很大的可能性成为购买者,并成为企业客户。数据挖掘通常被用来判定哪些潜在客户会
7、变成响应者。预测模型也用来判定哪些响应者会成为企业即得客户。 C 即得客户市场活动及数据挖应用 (a)响应者购买企业产品的时候就变成了企业即得客户。这意味着他们已经进行了第一次的购买活动。在即得客户阶段包括许多活动。最重要的活动可以划分为三:刺激使用(使用展现了客户行为,当使用是企业收入的主要来源,刺激使用就成为企业的重要目标。使用模式因不同的客户市场而有所不同);交叉销售(鼓励客户购买与第一次购买不同的产品或服务的市场营销活动); 升级销售(鼓励客户升级现有的产品和服务的市场营销活动)。 (b)即得客户是数据挖掘的重要区域。客户使用活动提供了客户行为模式的最本质的东西。预测什么时候会发生客户
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