【醫(yī)學(xué)ppt課件】資料庫(kù)行銷與資料探勘的應(yīng)用技巧

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1、資料庫(kù)行銷與資料探勘的應(yīng)用技巧楊立偉教授臺(tái)灣大學(xué)工管系2011Fall企業(yè)商業(yè)智慧企業(yè)商業(yè)智慧的用途運(yùn)用資料探勘技術(shù)，所發(fā)掘出的隱性知識(shí)，可以協(xié)助企業(yè):了解舊客戶行為，做好客戶關(guān)係管理開(kāi)發(fā)新客戶決策支援，選定目標(biāo)市場(chǎng)與行銷策略降低行銷成本，提高回應(yīng)率與成交率銷貨預(yù)測(cè)，創(chuàng)造營(yíng)收、降低庫(kù)存，提高營(yíng)運(yùn)效率MarketingandCRMCycleDataWarehousingDataMiningE-Marketing資料探勘介紹資料探勘DataMining從大量資料或歷史資料中，透過(guò)人工智慧、類神經(jīng)網(wǎng)路等技術(shù)，找出人類難以

2、觀察出、或傳統(tǒng)之統(tǒng)計(jì)所無(wú)法發(fā)現(xiàn)之隱性知識(shí)。這些隱性知識(shí)包括分布趨勢(shì)、決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)性、連續(xù)性等，對(duì)行銷與客戶關(guān)係經(jīng)營(yíng)有重大價(jià)值?；驹恚合嚓P(guān)性分析(1)以資料庫(kù)而言，DataMining可以找出產(chǎn)品相關(guān)性產(chǎn)品組合{2,5}或{2,3,5}最常被一起購(gòu)買(mǎi)資料探勘模組群集分析Clustering分類預(yù)測(cè)Classification關(guān)聯(lián)規(guī)則Associationrules連續(xù)行為Sequentialpatternanalysis1.群集分析Clustering自動(dòng)尋找大量欄位與資料中最主要與最顯著之群集分布常見(jiàn)應(yīng)用：從客戶

3、中找出顯著之主力客群，做為目標(biāo)市場(chǎng)區(qū)隔2.分類預(yù)測(cè)Classification利用資料庫(kù)內(nèi)每筆資料的已知欄位，預(yù)測(cè)目標(biāo)欄位之值，並做為分類的依據(jù)可以將大量資料轉(zhuǎn)化成人類易於了解的知識(shí)樹(shù)常見(jiàn)應(yīng)用：信用評(píng)等、消費(fèi)行為預(yù)測(cè)、病癥診斷分類預(yù)測(cè):眼科診所病例分類預(yù)測(cè):臺(tái)大眼科病例(續(xù))自動(dòng)選擇最佳分支條件，產(chǎn)生決策樹(shù)3.關(guān)聯(lián)規(guī)則Associationrules尋找每筆交易中被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)之商品的關(guān)聯(lián)性Buy(milk)→Buy(bread)信心指數(shù)80%尋找消費(fèi)者與商品之間關(guān)聯(lián)性NokiaN95→男性、上班族、年收入80-120萬(wàn)

4、信心指數(shù)60%亦可尋找任何人、事、物彼此間同時(shí)出現(xiàn)之關(guān)聯(lián)性4.連續(xù)行為Sequentialpattern客戶購(gòu)買(mǎi)某產(chǎn)品後之某段期間內(nèi)，會(huì)再購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品例：錄影帶StarWar→EmpireStrikesBack→ReturnoftheJedi常見(jiàn)應(yīng)用：消費(fèi)者之消費(fèi)行為預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷售預(yù)測(cè)產(chǎn)品製程與存貨預(yù)測(cè)連續(xù)行為Sequentialpattern(續(xù))連續(xù)行為Sequentialpattern(續(xù))最熱門(mén)連續(xù)行為JurassicPark→ToyStory,JurassicPark2:LostWorldJurassicPar

5、k→Terminator2:JudgmentDay行銷建議產(chǎn)品合購(gòu)優(yōu)惠方案櫃臺(tái)人員主動(dòng)推薦內(nèi)部商品擺設(shè)建議資料探勘　成功案例介紹臺(tái)灣最大實(shí)體書(shū)店臺(tái)灣地區(qū)大型書(shū)籍零售賣(mài)場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)品牌，擁有十多萬(wàn)會(huì)員資料，每年會(huì)員交易紀(jì)錄超過(guò)一百多萬(wàn)筆分析目標(biāo)目標(biāo)1:尋找會(huì)員購(gòu)買(mǎi)商品之間的關(guān)聯(lián)性目標(biāo)2:尋找會(huì)員基本資料、與購(gòu)買(mǎi)商品之間的關(guān)聯(lián)性樣本資料20萬(wàn)筆會(huì)員資料10萬(wàn)筆行銷活動(dòng)收集之名單二年度的會(huì)員交易資料明細(xì)臺(tái)灣最大實(shí)體書(shū)店(cont’d)針對(duì)目標(biāo)1，使用關(guān)聯(lián)分析(Association)模組，自動(dòng)尋找出最具關(guān)聯(lián)性的購(gòu)買(mǎi)商品發(fā)現(xiàn)：購(gòu)買(mǎi)

6、休閒娛樂(lè)類商品的會(huì)員,同時(shí)會(huì)再購(gòu)買(mǎi)旅遊類商品購(gòu)買(mǎi)乾隆相關(guān)書(shū)籍商品的會(huì)員,同時(shí)會(huì)再購(gòu)買(mǎi)雍正王朝錄影帶意義：可以針對(duì)上述具高度關(guān)聯(lián)性的商品進(jìn)行搭售與聯(lián)合促銷可以寄送另一商品之促銷訊息予只購(gòu)買(mǎi)單一商品之會(huì)員賣(mài)場(chǎng)動(dòng)線設(shè)計(jì):具高度相關(guān)之商品應(yīng)陳列在同一鄰近區(qū)域臺(tái)灣最大實(shí)體書(shū)店(cont’d)針對(duì)目標(biāo)2，使用關(guān)聯(lián)(Association)+主力客群(Clustering)模組，自動(dòng)尋找出會(huì)員資料中與商品特性關(guān)聯(lián)性最高的欄位發(fā)現(xiàn)：旅遊類商品與會(huì)員資料中的性別與年齡欄位有高關(guān)聯(lián)性顯著區(qū)間：(Female,30~40)財(cái)經(jīng)類商品與會(huì)員

7、資料中的職業(yè)與收入水準(zhǔn)欄位有高關(guān)聯(lián)性顯著區(qū)間：(Employee,500K~800Kyearly)意義：DirectMarketing:可以將促銷商品DM只寄給最具關(guān)聯(lián)性的潛在客戶。可大幅降低行銷成本，並提高回應(yīng)率與成交率臺(tái)灣最大實(shí)體書(shū)店(cont’d)專案導(dǎo)入：該專案執(zhí)行期間,由總經(jīng)理指派專案小組負(fù)責(zé)部份商品為少量多樣，如建築類、藝術(shù)類、國(guó)外進(jìn)口書(shū)等原先每年寄送的會(huì)員DM約100萬(wàn)封，每封DM成本約10-12元，但平均回應(yīng)率低於2%效果：經(jīng)過(guò)資料探勘後，了解客群分布，可進(jìn)行精準(zhǔn)的目標(biāo)行銷每年寄送的會(huì)員DM降為20萬(wàn)

8、封，回應(yīng)率提高為8-10%可以更準(zhǔn)確地開(kāi)發(fā)新客群，以及進(jìn)行存書(shū)控制亞洲最大線上紅利集點(diǎn)網(wǎng)站亞洲區(qū)最大的線上紅利集點(diǎn)網(wǎng)站，在四個(gè)區(qū)域(九個(gè)國(guó)家)中會(huì)員超過(guò)350萬(wàn)人，專門(mén)經(jīng)營(yíng)線上紅利集點(diǎn)分析目標(biāo)目標(biāo)1:找出具有高紅利點(diǎn)數(shù)的會(huì)員族群之特徵目標(biāo)2:找出會(huì)員資料庫(kù)中的主要顯著客群樣本資料350萬(wàn)筆大中國(guó)區(qū)會(huì)員資料庫(kù)每位會(huì)員共有25個(gè)資料欄位，包括ID,