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数据挖掘的应用  时间:2021-09-18  阅读:()

数据挖掘技术在企业管理中的典型应用主要有哪些

现有客户的保持 客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则,即80%的利润来自20%的客户。

通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析,从而将客户进行分类。

数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类,在每一个类别里的客户具有相似的属性。

企业可以做到给不同类别客户提供完全不同的服务从而提高客户的满意度。

将那些消费额最高、最为稳定的客户群,确定为“黄金客户”。

根据分类,对不同档次的客户确定不同的营销策略,通过制定个性化的“一对一营销”策略实现企业留住高利润客户的目的。

潜在客户的开发 企业的增长要不断地获得新的客户。

新的客户包括以前没有听说过企业产品的人、以前不需要产品的人和竞争对手的客户。

数据挖掘分类分析能够辨别潜在客户群,判断哪些客户会变成响应者,以提高市场活动的响应率,从而使企业的促销活动更具有针对性,使企业的促销成本降到最低。

收集大量客户消费行为信息,运用数据挖掘得出客户最关注的方面,从而有针对性地进行营销活动,把企业的钱花在“点”上。

顾客需求的多样化必然会带来产品种类的多样化,造成管理上的困难,同时使得顾客在选择时有着一种眼花缭乱的感觉,以至于不能很快地找到自己所真正需要的东西,这样企业就必须帮助客户,使他们可以迅速找到他们真正需要的信息,从而把潜在的客户转化为现实的客户。

市场趋势的了解 为了增强竞争能力,企业需要对市场竞争态势进行分析,这有助于企业了解潜在加入者的威胁、顾客以及供应商的挑剔程度等等,还可以进行正确的市场细分并确定目标市场,建立销售组织。

数据挖掘功能能够对产品、促销效果、销售渠道、销售方式等进行的分析,帮助企业了解不同区域的市场演变趋势,这有助于企业开发适销对路的产品或者使企业明确自己的发展方向,何时决定进入或者退某个区域的市场等,更好地促进企业发展。

其它功能 风险评估和欺诈检查几乎在每个行业中都会用到,尤其是在金融领域或其他依靠信用进行交易的行业,这时候孤立点分析就可以帮助企业进行有效的分析。

利用数据挖掘可以探查具有欺诈倾向的客户,这就可以帮助企业对这些客户加强警惕,防止欺诈的发生。

数据挖掘的应用

1、客户信用评价模型,可以结合SQL自带的决策树或神经网络算法解决,具体的步骤看自带的教程就行。

推荐决策树,挖掘的知识有较好的解释性。

2、前台显示程序主要是借助congos或者BO前台展现工具,C#开发出界面后钉穿齿费佼渡酬杀揣辑直接调用这些工具里挂载的报表或者挖掘结果的界面

目前,数据挖掘技术在我们身边的具体应用有哪些?大家可以在线交流交流......

数据挖掘系统的其它应用还有: ? 在对客户进行分析方面:银行信用卡和保险行业,利用数据挖掘将市场分 成有意义的群组和部门,从而协助市场经理和业务执行人员更好地集中于 有促进作用的活动和设计新的市场运动。

? 在客户关系管理方面: 数据挖掘能找出产品使用模式或协助了解客户行为, 从而可以改进通道管理 (如银行分支和6等) 。

又如正确时间销售就是基于顾客生活周期模型来实施的。

? 在零售业方面:数据挖掘用于顾客购货篮的分析可以协助货架布置,促销活动时间,促销商品组合以及了解滞销和畅销商品状况等商业活动。

通过 对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析,客户统计以及历史状况的分 析,可以确定销售和广告业务的有效性。

? 在产品质量保证方面:数据挖掘协助管理大数量变量之间的相互作用,并 能自动发现出某些不正常的数据分布,揭示制造和装配操作过程中变化情 况和各种因素,从而协助质量工程师很快地注意到问题发生范围和采取改 正措施。

? 在远程通讯方面:基于数据挖掘的分析协助组织策略变更以适应外部世界 的变化,确定市场变化模式以指导销售计划。

在网络容量利用方面,数据 挖掘能提供对客户聚集服务使用的结构和模式的了解,从而指导容量计划 人员对网络设施作出最佳投资决策。

? 在各个企事业部门,数据挖掘在假伪检测及险灾评估、失误回避、资源分 配、市场销售预测广告投资等很多方面,起着很重要作用。

例如在化学及 制药行业,将数据挖掘用于巨量生物信息可以发现新的有用化学成分;在遥感领域针对每天从卫星上及其它方面来的巨额数据,对气象预报、臭氧 层监测等能起很大作用。

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