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数据挖掘技术在零售业客户关系管理中的应用

随着信息技术的不断发展,人们利用信息技术处理数据的能力大幅度提高,越来越多的数据库

被应用于商业管理、生产控制和工程设计等各种领域。但是,面对不断增加的各种复杂数据,

已存在的数据库的查询功能已经不能满足人们的需要,能不能从数据中提取人们所需要的信

息和知识是大家越来越关注的问题。传统的统计技术已面临极大的挑战,集统计学、数据库、

知识发现等技术于一身的数据挖掘技术应运而生。近几年来,数据挖掘技术在零售业、直效

行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等领域应用广泛。

一、数据挖掘的基本概念

(一)“啤酒尿布”的典型案例

在了解数据挖掘的概念之前,我们先来看一个“啤酒尿布”的故事。故事的主角是沃尔玛

这个世界上最大的零售商,在其遍布美国数千家超级市场中,小孩尿布与啤酒居然并排摆放在

邻近的货价上一起销售,而且两者销量都还不错。原来沃尔玛通过建立的数据仓库,分析了原

始交易数据,按周期统计产品的销售信息,然后利用数据挖掘工具进行分析和挖掘,结果发现,

每逢周末沃尔玛连锁超市啤酒和尿布的销量很大。进一步调查表明,在美国有孩子的家庭中,

太太经常嘱咐她们的丈夫下班后要为孩子买尿布,而丈夫们在买完尿布后又顺手带回了自己

爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。之后该店打破常规,将啤酒和尿布的

货架放在了一起,使得啤酒和尿布的销量进一步增长。啤酒和尿布这两者看似毫无关联,但在

特定的条件下,它们之间却有密切的关系,这就是数据挖掘技术。

(二)数据挖掘的概念

数据挖掘(Data Mining)就是从海量的原始数据中,找出隐含在其中的、我们事先不知道

的、但又是潜在的有意义的知识和信息,从而利用这些知识来指导我们的活动。从统计学的

角度,数据挖掘可以看成是通过计算机对大量的复杂数据的自动探索性分析。随着信息技术

的高速发展,人们积累的数据量急剧增长。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来

的数据处理技术。

二、零售业应用数据挖掘的背景

零售业客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)是一种以客户为中心的

市场营销理念和策略。 CRM 的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务

所需的新市场和渠道以及提高客户的价格、满意度、盈利性和忠诚度。

零售业客户关系管理主要通过条形码、销售管理系统、客户资料管理系统等各种途径获

得关于商品信息、客户信息、供应商信息及店铺信息等大量的数据信息,如何利用这些海量

数据信息分析出哪些商品好卖、哪些商品不好卖、哪些客户适宜哪些商品、商品之间如何搭

配,是令零售商头疼的问题。利用数据挖掘工具对这些数据进行分析,可以帮助零售商进行科

学的决策,分析哪些商品顾客最有希望一起购买 ,从而将这些商品摆放在一起 ;分析商品的销

售趋势,从而给零售商提供进货建议 ;分析购买商品的人员信息,从而帮助零售商选择店铺的

所在

地点等。

三、数据挖掘技术的常用算法

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