基于数据挖掘的烟草消费者数据库营销研究

基于数据挖掘的烟草消费者数据库营销研究Data Mining for Database Marketing Research on Tobacco Consumers刘向峰， 于洪鹏 （山东大学 现代物流研究中心， 山东 济南 250061）LIU Xiang-feng, YU Hong-peng(The Logistics Institute, Shandong University, Jinan 250061, China)摘 要 ： 随 着 烟 草 行 业 “按订单组织货源 ” 工 作 的 深 入 ， 市场竞争的日趋激烈 ， 在对市场进行科学预测的同时 ， 还 要 适 度调 整产品的生产计划 。 如何真正的把握市场真实需求逐渐成为问题的焦点 。 为此应用数据挖掘相关技术对消费者的购买行为进 行 分 析 ， 以达到精准营销的目的 。关 键 词 ： 消 费 者 数 据 库 ； 数 据 挖 掘 ； 精 准 营 销 ； 烟 草中 图 分 类 号 ： F715文 献 标 识 码 ： A0 引 言卷烟消费者数据库的建立与分析是一个长 期 的 、 系 统 的 工 作 。 要结合烟草公司的发展战略 ， 借鉴烟草现有业 务的发展和运营经验 ， 在 选 定 区 域 内 ， 通过多种数据采集方式获取 消 费 者 的 基 本 特 征 、 购烟习惯等各种消费者数 据 ， 建立消费者数据库系统 。 利 用 DM 等 技 术 手 段 ， 分 析和研究市场发展趋势以及预测消费行为 ， 针 对 性 地 制 定 营销策略 ， 实现精确营销 。所谓数据库营销 ， 就是企业与其顾客进行双 向 沟通和 互 动 的 过 程 。 企 业 通 过 直 邮 、 电 话 、 推 销 、 访 问 等 多 种 方 式 ， 搜集并整理顾客及潜在 购 买者的大量信息 ， 然后利用计算机 信息管理 系统建立消费者数据库 ， 并 通 过 对 数据库的 处理和分析来预测消费者有多大可能去 购 买某种产品 ， 以 及 利 用 这些信息给产品精 确 定位 ， 有 针 对 性 地 设 计营销信息达到说服消费者购买产品的目的 。 一旦做好该项工作 我们就能够有效锁定 及 服务于目标消费群 ， 通 过 技术与知识的结合 ， 指导上游的工业企业针对性地组织生产 和向 下 游的商业企业进行精确投放 ， 提 高 零 售 户 和 消 费 者 的 满 意 度 ， 初 步 建 立 起 “工 业商 业零 售 户消 费 者 ” 的 价 值 链 ， 逐步 形成一个零售户围绕在烟草 公 司 周 围 、 消费 者围绕在零售户周围的和谐烟草体系 。 烟 草公 司 可以更好的管理消费者信息 ， 规 划 烟 草 营 销 网 络发展策略 ， 提高零售终端固化的科 学性 ， 降低决策风险 。11.1消费者数据库的建立消费者数据库的内容（1） 消费者人口统计资料 ， 即消费者的姓名 、 性别 、 家 庭 结 构 组 成 、 出 生 年 月 、 教 育 程 度 、 职 业 、 收 入 、 住 联系方式等 ；（2） 消费者心理统计资料 ， 即消费者期望价值 、 购买 行为 、 购买态度 、 购买要求 、 性格特征和心理特 征等 ；（3） 消费者购买经历 ， 即消费者购买历史 、 购买数据 和购买经验等 ；址、（4）地 理 因 素 （所 在 城 市 等 ）， 据统计网上消费 者集中 于经济较为发达的地区 ， 这也直接关系到 货 物配送问 题。1.2消费者数据库的建立途径（1） 当不同层次的顾客在销售现场购买产品时 ， 由 销售人员忠实记录下他们的详细个人资料 。（2） 通过接听企业设立的对外咨询电话 、 服务热线等登记顾客的反馈信息及顾客疑问 。 企 业 还 可 利 用 现 代 技收 稿 日 期 ： 2010-03-18作 者 简 介 ： 刘 向 峰 （1985-）， 男 ， 山 东 蒙 阴 人 ， 山东大学现代物流研究中心硕士研究生 ， 研 究 方 向 ： 供 应 链 管 理 。Abstract: With the development of the “supply-to-order organizations” in tobacco industry and the increasingly fierce competitionin the market, we should suitably make a forecast for market and appropriately adjust the production plan at the same time. How to grasp the real market demand is becoming more important. So, with the result of achieving the purpose of precision marketing, we must apply data mining to analyze the purchasing power of consumers.Key words: consumer database; data mining; precision marketing; tobacco基于数据挖掘的烟草消费者数据库营销研究 术， 通过以计算机语音集成技术（CTI）建立起来的 呼叫中心 ， 从顾客那里获取各种信息和数据 。（3） 企业通过举办有奖销售 、 免费试用 、 举办研讨会和产品讲座等各种形式的促销活动有 针 对性地收集顾客 的相关信息 。（4） 企业通常通过在其网站上设计一些能够引 起顾客注意和兴趣的 表 格 ， 要求顾客在注 册 为会员时填写并提 交， 还可以通过网站交易 平台获得来自顾客对产品的评价与建议 。（5） 通过问卷调查等市场调研方法获得竞争对 手和消费者的信息 。2数据库营销中常用的数据挖掘方法所谓数据挖掘 （Data Mining）， 是指从数据库中抽取隐含的 、 以前未知的 、 具有潜在应用价值的信息 、 新 关 联 模式和趋势的过程 。 从商业的角度定义 ， 其主 要 特 点 是 对商业数据库中的大量业务 数 据进行制取 、 转 换 、 分 析 ，从中提取辅助商业 决 策的关键性数据 。 数据挖掘最吸引人的地 方是 它 能 建立预测模型而不是回顾旧的模型 。 利 用 功能强大的数据挖掘技术 ， 可以使企业 把数据转化为有用的信息帮助决策 ， 从而在 市场竞争中获得优势地位 。2.1描述型数据挖掘对数据进行总结 ， 进行数据的泛化, 在泛化的 基础上对数据进行高层次的处理 。（1） 数据总结 ： 数据总结的目的是对数据进行浓 缩 ， 给出相应 的 紧 凑 描 述 。 如计算出数据库 各 个字段上的总 和值、 平均值和方差值等 ， 或者 用直方图 、 圆形图等图形方式表示 ， 以实现数 据的可视化 。（2） 聚类分析 ： 聚类是根据一定的规则 ， 按照相似性把样本归成若干类别 。 在对样本合理划 分 后 ， 对 不 同 的 类 进 行 描 述 。 聚类通常用于将 客 户细分成不同的客户群 ， 如 有 相 同 爱 好 的 客 户 群 。 聚类方法包括统计方法 、 机 器学习方法 、 神经网络方法和面向数据库的方法 。（3）关联分析 ： 用关联规则挖掘大量数据中项集 之间的有趣联 系 。 它的主要应用领域是购 物 篮分析 ， 也 可 对市场促销活动的有效性进 行 挖掘 。 此 外 ， 关联规则也可用于序列模 式 发 现 。 序列模式发现的侧重点在于分析数据 项集 在时间上或序列上的前后 （因果） 规律， 可以看 作是一种特定的关联规则 。2.2预言型数据挖掘根据已知目标变量值的历史数据, 来建立预 测模型 。（1） 分类。 它能将数据库中的数据项 ， 映射到给定 类别中的一 个 。 分类方法在人们的日常生 活 和商务领域中 普 遍 存 在 。 分类定义了一种 从 属性到类别的映射关系 ， 给 定 样 本 的 属 性 值 ， 根据已知的模式将其划分到特定的类 中。（2） 回归分析 。 通过已知变量来预测其他变量的 值 。 如对商品的销售量 、 股 票 价 格 、 产 品 合 格 率 等 ， 找 到 相 关的逻辑规律进行预测 。（3）时间序列 。 用变量过去的值来预测未来的值 。3基于数据挖掘的卷烟消费者数据库营销建立卷烟消费者数据库管理与分析平台 ， 以 采 集 、 维 护 管理卷烟消费者数据 ， 并在消费者 数据的基础上提供 烟草市场的需求预测 、 零 售客户商圈分析等服务 。 在此系统的基础 上分 析各类别消费者特征和各品牌客户的 销 售情况， 建立烟草市场预测和零售户商圈分 析模型 。今天的消费者具有不同的品位和偏好 ， 每个 顾客都要求根 据其个人的特殊需求得到 个 性化服务 。 不 可 能 把 他 们集成到一个大群 体 来进行市场开发 。 由于缺乏合适的工具和 技术 来 分 析这种大型数据库 ， 大量有价值的 顾 客信 息和购买模式都无法发现 。 使 用 数 据 挖 掘 工 具 ， 便能有效地解决该 问 题 ， 数据挖掘工 具能够帮助企业从数据库中 发现隐藏的规 律 。 基于数据挖掘的数据库营销主要有三个 领域的应用 ：3.1顾客轮廓描述顾客轮廓描述是一个顾客的模型 ， 在此基础 上营销者可以 制定正确的营销决策来满 足 顾客的需求 。 在 描 述 顾 客 轮 廓 时 ， 营销者主要 了解顾客的个人统计数据和购买 交 易 数 据 ， 通过使用关联分析 ， 分 类 描 述 ， 概 念 描 述 等 ，了 解顾客的交易特征 ， 构造有用的顾客轮廓 。（1） 购买的频繁度 。 了解了这些信息 ， 可以制定目 标促销活动 ， 例如： 频繁购买者计划 。（2） 购买数量 。 一次交易中购买的金额 。 可以帮助 营销者为大客户提供合适的资源 。（3） 最 近 购 买 时 间 。 顾客上次购买距今的时间 。 可 以分析顾客在一段很长的时间内没有进 行 购买的原因, 并 采取相应的措施 。（4） 识别典型的顾客群 。 通过分类和概念描述 ， 可 以获得每类顾客的特征 。Logistics Sci-Tech 2010.6141基于数据挖掘的烟草消费者数据库营销研究 （5） 计算顾客的生命价值 。（6）预测。通过对顾客轮廓描述,尤其是对其购买 模式的描述 ， 可以预期未来的潜在顾客 。3.2偏差分析与正常情况具有偏差的信息 ， 对 营 销 者 是 很 重 要 的 。 过 去 ， 这种偏差是很难及时探测到的 ， 因此无法及时调 整 策 略 。 数 DM 技术能及时发 现 偏差 ， 并 进 行 分 类 。 例 如 ， 如果一位经常光顾 的 顾客的购买周期或购买量出现明 显 变 化 时 ， 这是潜在的顾客流失迹象 。 通过监视顾客 的 交易 资 料 ， 对潜在流失迹象做出警示 ， 企 业 可 以 采 取 相 应的 策 略 。 偏差也可能是顾客信 息 的变化 ， 例 如 顾 客 工 资 的 调 整 ， 导 致 购 买 商 品 的 金 额 增 大 。 这 时 ， 营 销 者 应 不 断 更新顾客信 息 。 通过偏差分析可以检验顾客对突然的价 格变化和促销方式的反应 。3.3消费趋势分析（1） 分析指定区域内消费者的年龄 、 收入、 职业、 受 教 育 程 度 、 身体健康程度等静态特征发生 变 化时对卷烟 销量、 结构的影响 ， 并挖掘主要影 响因素 ， 有针对性的调整卷烟投放策略 。（2）分析指定区域内消费者数量 、 消费卷烟品牌的档次等因素发生变动时对卷烟销量 、 结 构 的 影 响 ， 并 以 专题图的形式进行结果展示 ， 及 时掌握消费者变动趋势对指定区域内消费 结构的影响程度 。（3） 综合分析 人 口 数 量 、 GDP、 物 价 、 人 均 收 入 、 人 均 消 费 、 年 龄 结 构 、 职业结构等因素发生变化时对 卷 烟 销量、 结构及消费者的影响 ， 挖掘宏观经济 变化对卷烟销量 、 结构及消费者的变化规律 。4数据库营销的竞争优势和实施4.1数据库营销的竞争优势企业实施数据库营销 ， 可以从以下几个方面 帮助企业获取市场竞争优势 ：可以帮助企业准确找到目标消费者群 。数据库营销帮助企业判定消费者和目标消 费者的消费标准并准确定位 。帮助企业在最合适的时机以最合适的产品 满足顾客需求 ， 可以降低成本 ， 提高效率 。帮助营销者结合最新信息和结果制定出新 策略 ， 使消费者成为本企业产品长期忠实 用 户 。 越 来 越 多 的 企（1）（2）（3）（4）业投资建立数据库 ， 以便能 够记录顾客最新反馈 ， 利用公司最新成果分 析出针对性强的保证稳定消费群的计划来 。（5） 数据库营销为开发营销新项目并增加收益 提供信息 。（6） 选择合适的营销媒体 。 企业根据顾客数据库 确定目 标 ， 从顾客所在地区 ， 从消费者的购 买 习惯 ， 购 买 能 力 ， 商店数目做出大致销售的 估 计 ， 这些是决定营销媒体分配 ， 充 分 传 达 广 告 内 容 ， 使消费者产生购买行为必须 要 考 虑 的 内 容 。 数据库营销的着眼点是在一个人而 不 是广大群众 ， 所以必须根据数据库提供的 信 息谨慎考虑要以 何种频率来与个人沟通才 能达到良好的效果 。（7） 运用数据库与消费者建立紧密关系 ， 企 业 可 使消费者不再转向其竞争者 ， 同 时 使 企 业 间 竞 争 更 加 隐 秘 ，避免公开对抗 。（8）及时的营销效果反馈 ， 可以直接分析市场活 动的效果 ， 及时提出新的经营 、 营销策略和改 进方法 。4.2实施数据库营销的步骤（1） 广泛搜集有价值的顾客信息 。 搜集信息时要注意避免信息的非结构化问题 ， 否 则 信 息 杂 乱 无 章 ， 将 会 影响信息高