应用数据挖掘技术制定市场营销策略的研究

【摘要】本文主要通过数据挖掘技术制定市场营销策略，可以实现用过去发生的事情来预测未来的市场的走势并制定相应的对策和计划，从而进一步做出一套行之有效的营销计划，并能够准确的确定如何能更好的分配有限的市场资源，使企业在解决技术难题等方面获得利益，让企业在竞争中更好的生存发展。

【关键词】数据挖掘技术 营销策略 数据 模型

为了更加有效的让企业在市场营销、市场资本运作和市场投资策略及市场信息决策方面做到事半功倍，企业高层就需要将企业数据仓库中的原始数据转化为简明扼要的商业数据信息。当企业在商业活动中了解到企业的各种问题并知道其原因后，数据挖掘技术可以很好的帮助企业解决接下来该怎么办的问题，可以帮企业用户了解市场变化，挖掘技术是目前世界上比较流行的一种决策技术，数据挖掘技术其实经历了一个逐渐演化的过程，而统计技术从最初应用到现在已经有一百多年的历史，早在数据挖掘技术正式出现之前，就有许多的统计学家开始将统计技术应用到对数据库中大量信息的处理，开始承担数据挖掘的工作。随着世界商业环境的极其复杂而且日益的竞争激烈，各大中型企业的高层领导或管理者为了让企业在竞争中更好的生存发展，他们的主要职责就是制定良好的商业或市场策略，做出一套可行性强的销售计划，并确定如何能更好的分配有限的企业资源。为了达上以上目的，企业高层往往需要根据特定的信息去了解并评价企业的特性，比如说企业的历史、企业的产业信息、企业的经济状况以及将来会影响企业经济效益的未知事件。

一、数据挖掘技术在市场营销策略中的作用

（1）为决策支持提供有力的保障。随着企业市场竞争环境的日益激烈，决策信息在企业中的价值越来越大，因此，企业管理者对它的要求也越来越高。对企业的决策支持是市场策略的重要组成部分，决策支持的目的是为企业在市场竞争中提供最高效的有市场价值的数据信息。所以，从市场中的海量数据里进行高效的数据和信息的挖掘，能够为企业市场决策提供强有力的支持。例如，利用数据挖掘技术可以帮助企业加强市场运作管理，在调查分析的基础上提高企业产品和在市场中的服务质量并有效的提高销售率，能够为企业在市场竞争中设计最优化的分销策略，从而大大的减少企业的商业成本。

（2）为市场竞争保驾护航。企业在市场中竞赛的因素主要包括市场竞赛环境、市场情况、企业客户和企业的上层供应商等，事实证明数据挖掘技术不仅可以在企业内部工作流程的层面上进行改善，而且还能够对企业的市场竞争环境等方面的因素进行分析设计，从而能够顺利获取市场商业策略情报，以使企业在市场竞争中的持续发展壮大的优势得以保持和提高。比如，通过数据挖掘技术对客户价值取向的分析能够把为企业创造巨大价值的的客户统计出来，以便有针对性的对其提供并保持更优质的服务，实现企业在市场中的有利竞争。

（3）能有效进行市场决策及误差分析。对市场决策分析要借助一些数据挖掘的工具和相应的模型。数据挖掘技术可以利用有效的工具对市场环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与企业市场决策信息相符的重要数据，充分保证决策者进行市场策略决定的准确性和高效性。比如可以通过采用关键字技术、数据库技术等挖掘技术制定市场策略，让企业在竞争中更好的生存发展，让企业领导能够制定良好的商业或市场策略，从而进一步做出一套行之有效的销售计划，并能够准确的确定如何能更好的分配有限的市场资源。进行决策分析的目的是得出对未来情况的比较准确的值，由于挖掘技术在进行分析模型的初步解释和假设中会出现某些定量因素考虑不完整的现象，在进行市场决策分析过程中会出现一些无法避免的误差问题，即挖掘分析的值与实际值存在差异，当出现这种情况时，要对获得的分析结果进行误差分析，分析完成后再进行参数等方面的修正以达到更好的决策。

（4）为客户关系管理提供保证。企业竞争的最重要的因素之一就是企业的客户，客户关系管理的好坏直接影响企业的市场竞争力。利用数据挖掘技术进行客户关系管理时，首先要通过对数据仓库的分析对客户的群体进行分类，通过分类的方法可以及时发现其行为规律，从而实行有针对性的服务。然后对客户的价值取向进行分析，企业可以从客户关系的数据库中挖掘出客户的一些详细数据信息，并对这部分客户的一系列的详细的运作进行动态的跟踪，并根据不同的客户群的各自的特点提供对应的市场服务，实现与企业客户的长期的互利的合作关系。以大型超市为例，为了能使之有更好的市场竞争力，决策者就需要对其商品的各种销售客户的状况有一定的熟悉才能做到游刃有余，当然除了客户关系的分析还包括对库存量的分析、采购商品的分析等等。

（5）为企业产品和市场分析提供依据。利用数据挖掘技术可以为企业产品和市场分析提供可靠的依据，在企业市场运作中，可以通过品种优化为企业实现最大的经济利益，品种优化就是对企业中的产品进行最恰当的组合，产品组合获得的经济利益可以分为市场短期经济利益和长期市场占有率的利益。企业决策者需要比较准确的挖掘出产品的价格和成本数据以实现以上的目标，还需要利用数据挖掘技术找出其产品和其它产品在市场竞争中的状况。此外企业决策者也需要清楚企业的产品与其它产品之间是如何互相刺激其在市场中竞争的优势等等。比如在市场中虽然部分非盈利性产品本身是不能给企业带来直接的利润，但是，通过此类产品可以带来了很大的客户流量，使企业的客户保持不断增长，同时间接的提高了高利润产品的销售量，所以，根据企业中的实际数据并通过关联分析等技术对企业中的各类产品进行市场分析是至关重要的一个方面。

二、数据挖掘制定策略的实现过程

将每一个样本进行迭代处理，然后进行预测和实际了解的类标号比较，再通过修改每个收集到样本的权值，尽可能的使网络预测值与现实的误差最小。通过后向传播的方式由输出层经过隐藏层再到输入层，其算法主要由计算和修改两个阶段组成，首先将输入信息从输入层经过隐藏层到输出层逐层计算处理，再给出每个单元的输出值即正向传播，然后在输出层如果不能够得到期望的输出，那么再逐层计算实际输出与期望输出之间的误差，再根据它们之间的误差对各个单元的权值进行调整，实现企业数据仓库中的原始数据转化为简明扼要的商业数据信息，可以帮企业用户了解市场变化。

（1）需求分析确定挖掘对象。进行数据挖掘之前必须先进行确定挖掘对象，通过市场营销策略的调查分析、市场库存量的分析、市场采购分析、市场客户的关系分析等。每次分析之前，首先要明白分析的对象及要解决的问题和要达到的具体要求等。

（2）构建市场策略的E-R模型。对收集到的资料认真进行审核以保证数据的真实准确性，接着再对收集到的市场资料进行分析等，同时去除与策略不相符的一些数据，从中找出市场发展的统计规律并构建市场策略的E-R模型，由于数据信息的正确是保证市场策略制定正确的前提条件，而统计的数据信息的偏差经常会导致决策分析的偏差，因此建立模型是十分重要的。

（3）构造数据事实表模型。通过构建市场策略的E-R模型后再构造数据事实表模型，一般来说有多种分析模型，但必须选择合适的分析模型，此时可以根据分析的要求和企业事物本身的特点进行恰当选择，同进必须要正确选择适当的分析方法进行估计模型参数值。分析模型可以有不同的估计方法，一个分析方法也适用于不同的分析模型，应该根据分析的目的和分析资料的数量及可靠性程度、分析精度要求等选择恰当的分析模型和分析方法。

（4）分析处理。依据以上选定模型，采用选定的分析方法计算出参数后，就可以得出分析公式，然后就可以根据分析公式对数据进行分析。

（5）误差分析。进行统计分析的目的是得出对未来情况的估计值，因为在分析模型的初步解释和假设中存在考虑定量因素不完整的情况，加上客观现象的变化，导致数据与所构造的数据模型过分适应，往往造成所发现的模式精确性很差，并且不能满足企业实际的需要。在分析过程中出现一些误差是无法避免的，即分析出来的值的实际值肯定存在一些差异，分析模型建立并获得分析结果后一般要经过误差分析，采用选定的分析方法计算出参数当然，如果误差太大，则要从各个方面进行误差原因的分析，最后再进行模型或参数的修正，以建立可靠的分析公式。

三、结论

合理利用数据挖掘技术可以很好的帮助企业借助过去发生的事情来预测市场未来的走势并制定相应的市场策略并解决一系列的正确决策问题，应用前景是十分广阔的。当然，还可以对制定市场策略的信息库做关联规则的挖掘研究，在应用数据挖掘技术制定市场营销策略中如果能够做到更有针对性和准确性，那么，数据挖掘对市场营销策略的发展将有更大的推动作用。

参考文献：

[1]谢小兰.基于后向传播模型的数据挖掘技术的研究[J].电脑开发与应用，2011.（5）.

[2]施伯乐.数据库与智能数据分析[M].上海：复旦大学出版社，2003，（10）.