如何利用数据挖掘算法进行精准营销？

数据挖掘，已成为各大公司的必备职位，针对顾客行为和购买历史等进行数据整合、分析挖掘，达到精准定位营销的目的。但数据挖掘并不是简单的数据采编，更多需要一些算法技巧，比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，如何实现精准营销。

分类算法：

我们做电商平台，用户留存是很重要的一部分，但顾客流失走向我们是无法控制的，只能通过预测，这时就需要运用到分类模型。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者模型。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：

比如高尔夫球场，这个跟天气情况关系密切，因为前期的数据分析，得出天气是否晴朗，气温如何，湿度如何、风力如何都会影响到打高尔夫球场的人，因此，作为一个高尔夫球场的运营人员便可以根据分类模型，去构建决策树，不同的天气因素，决定是否开放等。

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，这需要根据消费群体特征来分类，首先需要从上一年的数据，查看顾客购买行为、消费额、购买时间等通过聚类方法进行分类，找出每类群体的特征，然后根据这类群体进行相应的推送，而不是广撒网模式。

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，从而为用户推送。关联分析主要用“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)，指的是事件A和事件B同时发生的概率。置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是发生事件A的基础上发生事件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，“为你推荐”、“购买该产品的用户还购买了”等都属于关联分析，其依据就是通过分析之前购买产品的顾客的购物篮分析，分析顾客的购买习惯，可以帮助零售商制定营销策略。

数据挖掘不是简单的数据整合，采集，更多是根据用户的行为习惯，深入分析用户的意图，了解背后的动机，才能给予企业决策，更好服务营销。

原文地址： http://www.dashengzb.cn/articles/a-146.html

只要满足淘宝的营销活动条件，即可参加双11营销活动。

《淘宝网营销活动规则》标准全文如下：

自活动报名之时起至活动上线，淘宝网卖家必须同时符合或高于以下标准，方可参加淘宝发布的营销活动。

1、近半年店铺非虚拟交易的DSR评分三项指标分别不得低于4.6（开店不足半年的自开店之日起算）；

2、出现《淘宝规则》中规定的如下违规情形，将限制参加营销活动：

1）一般违规行为（虚假交易除外）扣分满12分或12分的倍数之日起限制参加营销活动90天；

2）严重违规行为（出售假冒商品除外）扣分满12分或12分倍数之日起限制参加营销活动365天；

3）因虚假交易被违规扣分但未达48分的卖家及商品，自处罚生效之日起限制参加营销活动90天；因虚假交易被违规扣分达48分及以上的卖家及商品，自处罚生效之日起限制参加营销活动730天；

4）因出售假冒商品被违规扣分达12分及以上24分以下的，自处罚生效之日起限制参加营销活动365天；因出售假冒商品被违规扣分达24分及以上的，自处罚生效之日起限制参加营销活动730天；

5）卖家利用非正当手段扰乱市场秩序，包含但不仅限于虚构交易、虚构购物车数量、虚构收藏数量等行为，限制参加营销活动90天；

6）因各种违规行为而被搜索全店屏蔽的卖家，在屏蔽期间内限制参加营销活动。

3、近30天纠纷退款率超过店铺所在主营类目的纠纷退款率均值的5倍，且纠纷退款笔数≥3笔的（主营类目的纠纷退款率均值，以卖家中心页面显示为准），限制参加营销活动；

4、卖家不得存在《淘宝规则》中限制参加营销活动的其他情形；

5、上述标准中，特殊类目及淘宝网特定官方营销活动另有规定的遵从其规定。

扩展资料：

补充说明

一般违规行为：是指《淘宝规则》中规定的一般违规行为，包括：虚假交易、滥发信息、描述不符、违背承诺、竞拍不买、恶意骚扰、不当注册、未依法公开或更新营业执照信息、不当使用他人权利、恶意评价。

严重违规行为：是指《淘宝规则》中规定的严重违规行为，包括：发布违禁信息、盗用他人账户、泄露他人信息、骗取他人财物、扰乱市场秩序、不正当谋利、出售假冒商品、假冒材质成分（天猫）、出售未经报关进口商品（天猫）、发布非约定商品（天猫）。

纠纷退款笔数：是指由买家或卖家发起，淘宝小二人工介入处理，判定为卖家责任的退款笔数。（一笔成交可能会产生多笔退款，每笔退款最多产生一笔责任纠纷。退款包括售中和售后。）

纠纷退款率=纠纷退款笔数/支付宝成交订单笔数

参考资料来源：淘宝网-淘宝网营销活动规则

要实现精准营销，首先要明确产品的目标群体。定位与产品本身相匹配的消费群体是分析消费者购买习惯和消费需求的前提，这使得大数据分析大有用武之地。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。所以在寻找目标群体的过程中，要立足于各行业沉淀的数据，按照不同的标准划分消费群体，建立用户信息数据库，从中寻找目标用户。

另外，精准营销需要掌握利用大数据分析用户需求的技术。大数据记录了用户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用户的需求，甚至挖掘出用户没有意识到的潜在需求。以手机游戏应用推广为例，不同游戏玩家的喜好差异较大。没有对玩家喜好和使用习惯进行数据分析就投放的广告，往往会变得毫无用处。通过分析用户数据，获取各类信息进行精准营销，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用户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技术分析海量用户数据，利用先进的人工智能算法，实现了广告投放时千人千面，有效提升了程序化广告的精准性。

另外，在进行精准营销时，也要注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，消费者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，才能创作出点击率高、推广效果好的广告。

互联网时代，精准营销势在必行，这需要企业和营销人员更好地定位目标群体，掌握分析大数据的技术，结合创意进行精准营销。

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