基于數據挖掘的數據庫營銷的實現

[摘 要] 以數據庫為基礎的營銷不僅在方法上使企業的營銷更加精準，更主要的是在思維方式上讓營銷者發生根本轉變。它使過去很多營銷的理論在實踐中成為可能，也極大地豐富了市場營銷手段。數據庫營銷系統是一個在綜合考慮各種影響因素的基礎上，能持續對營銷數據進行收集和處理，并以此為依據建立營銷模型進行營銷活動，有效測評和反饋營銷結果，為企業管理者提供經營管理決策的系統模型。本文提出數據庫營銷模型，并以淘寶網化妝品銷售為例，解釋數據庫營銷中數據的挖掘、提取和整合。最后，提出現階段中國數據庫營銷的局限和建議。

[關鍵詞] 數據庫營銷;精準營銷;客戶關系管理

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2010 . 10 . 038

[中圖分類號]F274.6 [文獻標識碼]A [文章編號]1673 - 0194(2010)10- 0100 - 03

一、數據庫與數據庫營銷

隨著市場經濟的發展， 市場競爭日趨激烈， 企業如何更好地理解客戶所需和預測客戶行為， 識別最有盈利能力的客戶， 并在最短的時間內響應他們的需求， 是企業面臨的首要問題。數據庫營銷， 較為注重對客戶消費文化、心理、行為特征進行深層次分析， 并為顧客提供更好的產品和服務， 它將受到營銷者和消費者的青睞。

在市場營銷活動中，數據是指體現在公司客戶包括單個顧客和各企業單位身上的各種屬性。營銷數據是指企業在營銷活動過程中產生的數據信息，不僅包括企業內部的營銷數據，還包括企業外部的營銷數據。

數據庫營銷包括數據庫的建設和與之相適應的營銷模式的結合，通過對數據的收集和分析，可以制定出“最易打動的顧客及潛在顧客;與顧客建立起長期、高品質的良好關系;做到在適當時機以適當方式將必要的信息傳達給適當的顧客、有效地贏得顧客的歡心、讓營銷支持更加有效益、建立忠誠度、增加利潤”的營銷方式，為精準營銷和建立良好的客戶關系打下堅實的基礎。

二、數據庫營銷的具體實施

數據庫營銷的具體流程如圖1所示，本文以淘寶網化妝品商品為例，解釋數據庫營銷中數據的挖掘、提取和整合。

淘寶網(www.taobao.com)是國內首選購物網站，亞洲最大購物網站，由全球最佳B2B平臺阿里巴巴公司投資4.5億元創辦，致力于成就全球首選購物網站。自2003年5月10日成立以來，淘寶網基于誠信為本的準則，從零做起，在短短的2年時間內，迅速成為國內網絡購物市場的第一名，占據了中國網絡購物70%左右的市場份額，創造了互聯網企業發展的奇跡。

1. 目標理解

這一階段主要從商業角度考慮，即對商業目標和需求的理解，進而把這些理解轉化為一個數據統計或挖掘的定義和為達到商業目標的初步方案。這涉及與公司內部、通常被稱為業內專家的有關人員溝通，因為只有他們才準確地了解營銷建模需要達到的程度，并且從建模和實施的過程都應該與這些專家配合。這一階段需要考慮以下幾個問題:

(1) 企業要達到的目標是什么?哪些問題對企業至關重要?

(2) 需要哪些數據信息?是否能滿足要求?

(3) 要解決問題需要選擇哪些數據的分析工具及技術?

(4) 使用數據實現目標時哪些相應的行業規范應該注意?是否有該領域的成功案例?

(5) 怎樣與業內專家相配合，更好地將他們的經驗和直覺加入到綜合決策中?

淘寶網的B2C業務已正式上線測試。B2C業務的上線，使得阿里巴巴實現了其成為集B2B、B2C、C2C三種模式于一身的電子商務互聯網企業的目標。

2. 數據提取及整理

這一階段，需要從數據庫中提取所需要的有關數據，并與商業目標和業內專家訪談的結果相結合，對數據進行整理，包括數據選擇、數據集成、數據轉化，使之形成有效的、適合統計分析的、清潔的數據集。

3. 數據分析與數據挖掘

(1) 數據挖掘。數據挖掘是一種決策支持過程， 它主要基于人工智能、機器學習、統計學等技術， 分析企業原有數據， 做出歸納性的推理， 從中挖掘出潛在的需求模式， 預測客戶的行為， 幫助企業的決策者調整市場策略， 減少風險， 做出正確的決策。包括描述型數據挖掘和預言型數據挖掘。

描述型數據挖掘是對數據進行總結， 進行數據的泛化， 在泛化的基礎上對數據進行高層次的處理。方法有數據總結、聚類分析、關聯分析。

預言型數據挖掘是根據已知目標變量值的歷史數據， 來建立預測模型。方法有分類、回歸分析、時間序列。

(2) 數據分析。包括顧客輪廓描述、偏差分析、趨勢分析等。

(3) 淘寶網化妝品數據挖掘與分析。

收藏人數。打開淘寶網一件商品的頁面，我們發現，除了對該商品的介紹外，還添加了新的一欄——收藏人數，顯然，淘寶已經在利用計算機統計某種商品的受關注程度，同時，在商品信息的下方，可以通過出價記錄，找到曾經購買過本商品的顧客，而通過淘寶的注冊，顧客的信息也能很容易被找到，個人信息包括該用戶的注冊時間和最近一次登錄淘寶的時間。

用戶人信用評價。點擊任何一位買家，可以詳細地看到他在最近1周、1個月、甚至是6個月以前的信用評價，通過信用評價的界面，能夠很快找到該買家的購買記錄，包括什么時間，在什么店鋪，購買了何種商品，以及該商品的價格。

買家個人空間。點擊買家個人空間也能了解到買家的部分個人信息，值得一提的是，在個人空間里的收藏一欄，可以看到買家最近關注的商品和店鋪。通過買家的姓名，可以進入該用戶的信息界面，包括個人檔案、買家信用評價、買家博客等。

至今為止，絕大多數的淘寶賣家只是把商品的收藏人數、購買記錄展現給不同的淘寶買家，通過展現該店鋪和該商品的瀏覽購買量來博得買家們的信任。而這些信息對上面提到的精準營銷和客戶關系管理起到了至關重要的作用，通過對數據的整理和分析，為賣家提供消費者信息，從而提高賣家主動性，減少促銷成本，維護良好的顧客關系。

對淘寶網的化妝品銷售情況和客戶資料的數據挖掘，本文采用的是描述型數據挖掘中的關聯分析。通過對以上數據的收集，買家的購買和收藏的關聯分析，以及買家信用的分析，了解該買家的購買習慣和動態。

以淘寶買家beautysamantha為例，通過買家的記錄，可以挖掘到以下信息，見表2。

根據以上原始信息，現對該用戶進行顧客輪廓描述，見表3。

4. 制訂營銷方案

從前面的對數據庫的建立和分析，可以采用如“商品+目錄”的營銷方式，對經過細分的客戶，采用精準營銷的方式，特定的宣傳和提供商品服務，可以降低促銷成本，提高客戶的反饋率。

淘寶網有一個連接買家與賣家的即時交流工具——淘寶旺旺，而且可以通過站內信的方式向特定的目標發出店鋪及商品的廣告和促銷信息，發現和開拓潛在的消費者，并與之建立良好的客戶關系，提高顧客的回頭率。

5. 優化和實施營銷方案

企業對營銷方案的優化是為了了解自己行動的結果如何，從而可以修正自己的營銷策略，并全面推行，保持成功。一個非常有效的辦法是設計測試組和對照組檢驗對營銷方案進行驗證，由于可以方便地從營銷數據庫中調取客戶數據資料進行觀察和追蹤，數據庫營銷在測試和驗證其對利潤的貢獻方面占據了一個比較有利的地位。所謂的測試組指向該組客戶實施策略的用戶組，對照組指不實施策略的用戶組。

測試組和對照組在人數上并不一定相同，但必須包含足夠的人數以獲得有效的結果，以及他們的人口統計特征和購買特征必須相似。兩組的人數設定和選取方法可以通過統計的方法來實現。一旦設計好測試組和對照組，就可以對測試組實施營銷策略并追蹤結果，與對照組進行比較，最終決定是否實施營銷方案或對方案進行優化。

三、現階段中國數據庫營銷的問題和建議

國內企業的數據庫營銷處在起步階段，因此與國外企業的實踐相比有以下主要問題:

(1) 中國現階段的實情與數據庫營銷(Database Marketing，DBM)功能的發揮還有相當距離。雖然中國經濟發展勢頭喜人、商品極大豐富、人們生活水平提高，但我國目前大多數人仍生活在基本生活品的滿足線上下，這與西方發達國家相距甚遠，于是“大眾化營銷”仍是現階段國內企業的主要營銷模式。在此模式下，企業更需要對大規模促銷反應、產品利潤與價格漲落等情況給予關注和分析。

(2) 缺乏宏觀的營銷戰略作指導。成功導入并實施DBM并非是簡單地找到一家系統集成商、建立企業內部數據庫和購買一套專業軟件就能夠解決的。對于企業來說，數據庫和軟件并不能產生利潤。營銷利潤的產生必須通過與客戶個性化的溝通所建立起的客戶忠誠以及以此為基礎提升的客戶價值來實現。

(3) 缺乏對客戶數據信息的分析能力。數據庫營銷中至少需要兩類角色:數據庫技術工程師和營銷數據分析人員，而客戶分析應由營銷數據分析人員主導完成。但國內的實際情況是，企業營銷部門根本沒有專業的營銷數據分析人員，分析工作統一由信息技術部門完成，而信息技術人員很少了解營銷項目的內涵、不懂得營銷數據的基本分析方法，自然無法按營銷分析要求對客戶信息進行有效的編輯、整理，從而導致數據管理和數據分析脫節;而營銷策略得不到數據驅動，企業的營銷水平只能維持在原有模式，根本達不到數據庫營銷預期的效果。

主要參考文獻

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