前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的企業營銷數據挖掘管理應用，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
一、引言
數據挖掘(Data mining)，廣義的說法叫數據庫知識發現(Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)。1989年在美國召開的第一屆知識發現國際學術協會中提出“對數據中蘊含的、未知的、有潛在應用價值的、非平凡的模式提取”的概念，是數據挖掘概念的雛形。數據挖掘是數據庫知識發現中的核心部分，在技術上的定義是一種通過一定的算法和規則從大量的、散亂的數據中提取出潛在的、有效的、能被理解的信息的高級數據處理方法，融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。在淺層應用上，它利用現有數據庫管理系統的查詢、檢索及報表功能，與多維分析、統計分析方法相結合，進行聯機分析處理，從而得出可供決策參考的統計分析數據。在深層應用上，則從數據庫中發現前所未有的、隱含的知識。
數據挖掘能有效幫助企業在大量的數據中提取有效信息，得出數據之間內在的意義和聯系。數據挖掘一方面對客戶進行分析，對顧客的需求作出及時的反應和預測；另一方面對自身產品進行分析，對產品進行合理改進或組合配置。如商場可以根據日用產品的銷量情況和客戶的購買記錄，得出顧客常購買的日用產品組合，將其進行同一區域擺放；或者將比較暢銷的產品和銷量較低的產品進行組合捆綁銷售。并在此基礎上制定有效的、低成本的營銷計劃，增加企業的利潤空間。具體來說，數據挖掘在營銷管理中的應用主要包括：
(一)市場預測
企業通過對影響市場供求變化的數據進行收集和分類，利用數據挖掘系統進行挖掘分析，得出市場的變化規律、發展趨勢和競爭狀態，把握市場的變化動態，為企業營銷決策提供可靠的依據。數據挖掘能高效處理市場數據，分析出企業需要的結果，極大地提高企業對市場的把控能力，提高企業營銷決策效率，減少營銷決策中的盲目性和對未來市場的不確定性。
(二)客戶分析
企業在收集顧客基本數據的同時，也會獲取顧客的消費信息、瀏覽記錄等數據，從而獲取顧客的行為軌跡、消費習慣、消費能力、消費需求等一系列對企業營銷有利的挖掘結果。根據這些結果，企業可以按不同的特征劃分客戶，開展針對性的營銷活動和客戶服務。
(三)產品分析
通過對產品的銷售數據進行分類和整理，數據挖掘可以更有效地把握產品的生命周期，為完善、升級和產品的延伸等工作提供可靠參考。此外，還可以利用數據挖掘來配置產品組合，最大程度上保證關聯銷售能符合客戶的需求，拓寬產品的寬度，以滿足細分的不同群體。
(四)精準營銷
根據客戶的瀏覽、訂閱、購買等信息，數據挖掘能得出客戶感興趣的商品類型、價格、功能等結果，然后將相關的商品信息精準地推送給客戶。既減少了企業篩選客戶的成本、滿足客戶偏好，又能保持企業和客戶之間的密切溝通，有助于建立穩定的忠實顧客群、實現客戶鏈式反應增值，從而達到企業的長期穩定和高速發展的需求。
三、數據挖掘在我國企業營銷應用中存在的常見問題
(一)挖掘成本高導致普及率和使用效率低下
企業信息電子化浪潮的號召下，很多企業都建立了生產或客戶數據庫系統，但是大多都處于一個傳統統計分析的階段，運用最多的就是增、減、查、改等操作，沒有對數據進行深度挖掘，導致數據挖掘系統的使用效率不高。
(二)數據挖掘與企業營銷體系融合程度不高
企業要建立一個高效的營銷數據挖掘系統，除了擁有完善的數據倉庫和科學有效的算法之外，還需要配合企業的營銷體系去運行。這是一件很困難的事情，因為企業營銷數據挖掘的算法設計需要靠專業的技術人員根據企業的業務需要去設計和開發，而企業的營銷需要營銷人才去管理，只有兩者完美配合才能使數據挖掘真正融合在企業的營銷體系中，展現數據挖掘的魔力。
(三)數據采集點少，維度不完善
數據是數據挖掘的基礎，大量的數據是數據挖掘分析結果的依據，只有樣本數據的量足夠大，數據夠全面，得出的結果才會更有科學性和有效性。在傳統行業中，企業能收集到的數據本來就有限，外加數據采集點缺少，使得企業營銷數據挖掘的發展更受限制。另外，數據挖掘中數據庫的維度不完善，導致數據量龐大雜亂，影響數據挖掘效果。
(四)信息安全對數據挖掘造成制約
大量的客戶數據中，有許多數據都記錄了包括個人信息在內的客戶的隱私信息，對這些數據加以挖掘能得出更多隱藏的客戶隱私信息，一旦泄露出去，很容易造成客戶的隱私泄漏，造成客戶人身或財產上的損失，所以信息安全越來越受到人們的重視。但是數據挖掘需要客戶全面的信息，因此獲取客戶的私密信息既是需要也是難點。所以數據挖掘中的數據安全性成為了這項技術在企業營銷應用中獲取客戶數據的一大難題。
四、數據挖掘在企業營銷管理應用中的發展建議
(一)降低數據挖掘成本，提高數據挖掘應用的普及度與使用率
數據挖掘在企業營銷中的應用是為了滿足企業營銷的決策需求，所以要真正將數據挖掘帶入企業中，需要企業從領導層到具體營銷策略執行者都需要有對營銷觀念的轉變。其中一個簡單有效的方法就是購買和使用數據挖掘軟件套裝。這種實現方式可以降低數據挖掘系統建設過程中成本，作為完善企業營銷數據挖掘體系的過度，減輕企業負擔；技術層面也保證了中小企業應用數據挖掘的可行性。另一個降低成本、普及和提高數據挖掘的手段就是發展第三方數據庫數據和數據挖掘機構。第三方數據庫的建立能節省企業個體收集數據的成本，企業通過授權從第三方獲取數據，降低了中小型企業進入營銷數據挖掘的門檻。而發展第三方數據挖掘機構，不僅實現社會細化分工，對想節省成本、缺乏人力物力建立企業自身數據挖掘系統的企業來說，更是省時省力。
(二)加大數據挖掘與企業營銷體系的融合
數據挖掘與企業營銷體系的融合主要在于不同專業人員的配合及協作，營銷和IT的復合型人才更是其中關鍵。為了更好的支持數據挖掘系統，企業可以將數據挖掘技術型人才納入企業營銷部門的崗位并有意識地培養自己的技術人員，注重對營銷和數據挖掘技術人才的雙向培養，這樣可以提高企業營銷數據挖掘系統的運用和效率，還可以利用更多的工作交流空間來融合這兩種類型的人才。
(三)增加數據采集節點，加強多維度分析
國內許多企業的最初數據積累往往是單一維度的生產經營信息，在對消費者行為、客戶屬性分析的角度上缺乏中間環節的重要數據，很多有價值的消費特征缺乏有效的數據支撐。因此企業要發展數據挖掘就必要根據自身數據分析需要增加數據采集點，并將數據分類、整理、初步分析，為數據挖掘提供基礎。此外，還可以通過企業內部的數據整合以及企業間的數據共享，提高數據的讀取率和使用率，同時實現企業數據挖掘的多維分析功能的延伸。
(四)加強數據和挖掘結果安全管理
企業現存的客戶基本數據、客戶消費產生的數據、數據挖掘產生的結果中蘊含著客戶的大量隱私信息，數據挖掘必須有效保障客戶的人身和財產安全。一方面，全社會應重視數據產生的價值，提升數據保護意識，企業跟用戶之間應建立相應的數據安全協議，同時建立健全的法律法規限制企業對客戶數據的使用權，將數據的所有權和使用權進行嚴格區分。另一方面，保障客戶數據的安全是企業的責任和義務，企業必須對客戶的數據存儲、讀取、使用制定嚴格的管理制度；并要求相關技術人員實施數據挖掘時嚴格遵守職業道德，加強其對信息安全的保障意；將公司數據庫進行嚴密的加密處理等。
五、結語
在信息時代和強調個性化的年代，營銷已經由以產品為中心的模式轉化為以客戶為中心的模式。利用數據挖掘技術分析企業的客戶信息，才能有效地幫企業認識、了解客戶，分析客戶特征，探索市場的規律，不斷提高企業效益。
作者：張偉斌 余云珠 單位：嘉應學院
