如何利用数据挖掘算法进行精确营销
数据挖掘，已经成为各大公司的必备职位，针对消费者行为和购物历史等进行数据整合、分析挖掘，达到精准定位营销的目的。但数据挖掘并非简单的数据采编，更加多需要一些算法技巧，例如我们做数据挖掘会采用分类算法、聚类算法、关联规则等。下面大圣众包威客平台我就这三种算法详细介绍下，如何实现精确营销。
分类算法：
我们做电商平台，网民留存是非常重要的一小部分，但消费者流失走向我们是无法控制的，只可以通过预测，这时候就要运用到分类模型。分类算法属于预测性模型，根据过去数据、分析来预测将来一段时间的行为过程。分类学习方法所使用的数据集称为训练集，训练集中每一个个体都有明确的类别，通过训练集中的数据表现出来的特征，为每一个类找到一种准确的描述或模型。其优点是容易理解、预测准确度高。分类算法有logistic回归，神经网络、贝叶斯分类器、SVM等算法。
分类算法实际应用案例：
例如高尔夫球场，这一个跟天气情况关系密切，因为前期的数据分析，得出天气是不是晴朗，气温如何，湿度如何、风力如何都会直接影响到打高尔夫球场的人，因此，作一个高尔夫球场的运营人员便可根据分类模型，去构建决策树，不一样的天气因素，决定是不是开放等。
聚类算法：
说完分类算法，谈谈聚类，聚类算法主要是按照样本、数据自身的属性去归类，用数学方法根据相似性或差异性指标，定量确定样本亲疏关系。聚类有Kmeas，Two-step
聚类算法实际应用案例：
电商公司想要新进一批高端服装，但究竟进什么款式等，这需要根据消费人群特征来分类，首先需从上一年的数据，查看消费者购物行为、消费额、购物时间等通过聚类方法进行分类，找出每类群体的特征，然后根据这一个群体进行相应的推送，而非广撒网模式。
关联规则：
关联分析是从大量数据中发现样本之间有趣的关联和关系，从此为网民推送。关联分析主要是用“支持度”(support)和“置性度”(confidence)两个概念衡量事物之间的关联规则。关联规则A->B的支持度support=P(AB)，指的是事物A和事物B同时发生的概率。置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是发生事物A的基础上发生事物B的概率。这有点像我们高中的概率学。
我们常见的电商平台，“为您推荐”、“购物该商品的网民还购物了”等都属于关联分析，其依据就是通过分析之前购物商品的消费者的购物篮分析，分析消费者的购物习惯，可帮助零售商制定营销方案。
数据挖掘不是简单的数据整合，采集，更加多是根据网民的行为习惯，深入分析网民的意图，了解背后的动机，才可以给予公司决策，更加好服务营销。
原文地址：
怎么做精确营销
要实现精确营销，首先需要明确商品的目标受众。定位与商品本身相匹配的消费人群是分析潜在顾客购物习惯和消费需求的前提，这使得大数据分析大有用武之地。是互联网时代，人们可以接触到很多种东西，每个人的喜好都不一样，个性化程度高，多样性很大。所以在寻找目标受众的过程中，要立足于各行业沉淀的数据，按照不一样的标准划分消费人群，建立网民信息数据库，从中寻找目标群体。
另外，精确营销需要掌握利用大数据分析网民需求的技术。大数据记录了网民使用各种应用生成的每一条数据。营销人员可以通过分析这些数据来获取网民的需求，甚至挖掘出网民没有意识到的潜在需求。以手机游戏应用推广为例，不一样游戏玩家的喜好差异较大。没有对玩家喜好和使用习惯根据数据进行分析就投放的广告，往往会变得毫无用处。通过分析网民数据，获取各类信息进行精确营销，可以大大提高下载率，延长留存时间。因此，提高利用大数据分析网民需求的技术成为很多主流广告平台的工作重点之一。和Mintegral一样，它掌握了利用AI技术分析海量网民数据，利用先进的人工智能算法，实现了广告投放时千人千面，有效提高了程序化广告的精准性。
另外，在进行精确营销时，也需要留意广告创意和数据的结合。现代人更喜欢个性化、新颖的广告创意，对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。然而，缺乏创意的简单粗暴的广告早已跟不上时代的进步，使得营销者越来越重视广告创意。根据数据的分析，潜在顾客需求与耳目一新的创意相结合，理性的数据与感性的艺术相结合，才可以创作出点击率高、传播效果好的广告。
是互联网时代，精确营销势在必行，这要公司和营销人员更加好地定位目标受众，掌握分析大数据的技术，结合创意进行精确营销。
下一篇：精炼旅游推广方案（探讨：怎样提升旅游路线的宣传效果）
标题：精准营销的方式方法(如何利用数据挖掘算法进行精准营销)
地址：http://wenfangge.com/rwfb/86886.html
注明“来源：文芳阁”的所有作品，版权均属于文芳阁软文推广平台，未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品，如有对内有异议请及时联系btr2030@163.com，本人将予以删除。
