關(guān)聯(lián)規(guī)則支持下的營銷策略研究

中圖分類號：C93 文獻標識碼：A 文章編號：1008-925X(2011)O7-0203-01

摘要：簡要地介紹數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念，并在零售企業(yè)和電子商務(wù)運營機制基礎(chǔ)上提出了基于數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則理論的營銷策略構(gòu)建方法，最后分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在零售業(yè)中的支持評價。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 營銷策略

1、問題提出

零售企業(yè)以及電子商務(wù)的快速發(fā)展影響著人們生活的各個層面。商品的編碼掃描處理、存銷體系確立、客戶信息存儲以及線上物品交易等極大加速了物品流通速度，同時數(shù)字化支持下的交易模式產(chǎn)生了海量的交易、銷售數(shù)據(jù)。面臨巨大競爭壓力的零售企業(yè)，每天都積累著海量數(shù)據(jù)，但卻面臨“數(shù)據(jù)豐富，知識貧乏”的困境[1]。

智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識，可以為企業(yè)銷售、進貨等重大決策提供可靠地理論依據(jù)，提高零售企業(yè)以及電子商務(wù)企業(yè)的核心競爭力。海量客戶消費信息中隱藏著重要的商務(wù)行為的模式。對于現(xiàn)代計算機技術(shù)而言，數(shù)據(jù)挖掘是一個非常好的找出模式的解決方案。在以及電子商務(wù)的應(yīng)用實踐中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著愈來愈重要的作用[2]。因而，依照數(shù)據(jù)挖掘方式幫助企業(yè)獲取決策依據(jù)、制定正確的營銷策略成為研究熱點。

2、數(shù)據(jù)挖掘與銷售行為

2.1.數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘是近年來隨著數(shù)據(jù)庫和人工智能技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)。又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，即對海量的數(shù)據(jù)進行精細加工，從大量的數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的信息、模式和趨勢，然后以易于理解的可視化形式表現(xiàn)出來，其目的是讓企業(yè)分析內(nèi)外部的信息、預(yù)測客戶的行為、檢驗異常模式，幫助企業(yè)決策者調(diào)整市場策略、減少風險。

信息時代零售企業(yè)與電子商務(wù)模式的發(fā)展為實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘提供了便利條件，大量的信息技術(shù)如條形碼、電子收款機、POS系統(tǒng)等在零售終端隨處可見。在線消費、多渠道支付等也為電子商務(wù)數(shù)據(jù)積累提供了必備條件。提高零售企業(yè)經(jīng)營信息化水平，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取有價值的信息和知識，增加其經(jīng)營、決策、管理的科技含量，幫助其制定正確的營銷策略，是促進零售企業(yè)快速發(fā)展的必由之路。

2.2企業(yè)營銷策略

從市場營銷組合策略的角度看，市場營銷策略基本理論經(jīng)歷了4PS-4CS-4RS三個階段。20世紀50年代末的短缺經(jīng)濟時代，麥卡錫提出經(jīng)典的4PS營銷策略，即產(chǎn)品(Product)策略、價格(Price)策略、分銷(Place)策略和促銷(Promotion)策略，被奉為營銷理論中的經(jīng)典。到80年代，經(jīng)濟逐漸趨于飽和，美國勞特朋針對4PS存在的問題提出了4CS營銷理論，即顧客(Customer)、成本(Cost)、便利(Convenience)和溝通(Communication)。隨后，客戶經(jīng)濟時代美國經(jīng)營學家舒爾茲又提出了4RS營銷新理論，即關(guān)聯(lián)（Rele-vance)、反應(yīng)(Reaction)、關(guān)系(Relationship)和回報(Return)。根據(jù)以上市場營銷策略基本理論，結(jié)合目前我國零售企業(yè)的實際狀況，文獻[3]認為如何基于數(shù)據(jù)挖掘分別從商品、顧客、分銷和促銷等四個方面制定營銷策略，是零售企業(yè)亟待解決的問題。

3、關(guān)聯(lián)規(guī)則支持下的營銷策略

3.1數(shù)據(jù)挖掘過程

數(shù)據(jù)挖掘過程一般分為4個階段：確定業(yè)務(wù)對象、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析。

首先根據(jù)業(yè)務(wù)的特點和發(fā)展狀況，確定數(shù)據(jù)挖掘的對象和商業(yè)主題，找準待挖掘目標。

數(shù)據(jù)準備是針對確定的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蠛椭黝}，從多種數(shù)據(jù)源中收集所需要的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)選題，然后對其進行整理和轉(zhuǎn)換，裝進數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)準備又分為三個子步驟：a.數(shù)據(jù)選擇，搜索所有與業(yè)務(wù)有關(guān)的內(nèi)、外部數(shù)據(jù)信息，對其進行篩選，選擇適合數(shù)據(jù)挖掘的有效數(shù)據(jù)。b.數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要是對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化的整理，如：數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)錯誤、缺失、不完全性等情況，使之更符合挖掘算法的需要，提高挖掘質(zhì)量。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，針對挖掘算法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成分析模型。

數(shù)據(jù)挖掘過程是根據(jù)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)創(chuàng)建正確的數(shù)據(jù)挖掘模型，選擇合適的挖掘算法并不斷對其進行完善，最后實施挖掘操作，挖掘出有價值的信息，例如某兩種銷售商品的關(guān)聯(lián)程度，帶來最多利潤的顧客分頁模型等。

挖掘的結(jié)果可能不滿足用戶的需求，需要重新選擇挖掘?qū)ο蠛瓦x擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)集合，修正或更改數(shù)據(jù)挖掘算法，重復(fù)上述挖掘過程進行挖掘。對有價值的結(jié)果，還需對其進行解釋，用通俗易懂的語言或圖形表達出來，加上商業(yè)規(guī)則和專家知識，為管理者提供決策支持

3.2數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域中的關(guān)聯(lián)分析方法

數(shù)據(jù)挖掘分析方法有關(guān)聯(lián)分析、序列分析、分類和預(yù)測以及聚類分析等，在商業(yè)零售領(lǐng)域中最常用的是關(guān)聯(lián)分析方法。

關(guān)聯(lián)分析是指尋找在同一事件中出現(xiàn)的不同項的關(guān)聯(lián)性，即確定關(guān)聯(lián)規(guī)則，挖掘的一般對象是事務(wù)數(shù)據(jù)庫。關(guān)聯(lián)分析的目的是為了發(fā)現(xiàn)事務(wù)數(shù)據(jù)庫中不同商品之間是否存在某種關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則找出顧客購買行為模式，如購買了某一商品對購買其它商品的影響，從而應(yīng)用于商品貨架設(shè)計、存貨安排以及根據(jù)購買模式對顧客進行分類等。此外，關(guān)聯(lián)規(guī)則還可應(yīng)用于附加郵遞、目錄設(shè)計、追加銷售、倉儲規(guī)劃以及基于購買模式對顧客進行劃分等方面。

4、結(jié)論

綜上所述，零售企業(yè)營銷管理中智能化、知識化的管理模式是企業(yè)獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢的源泉，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是挖掘企業(yè)潛在的、有用的、有價值信息的有力工具，為從數(shù)據(jù)海洋中挖掘相關(guān)知識提供了技術(shù)保障。對于零售企業(yè)累積的大量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)收集、分類并存放到數(shù)據(jù)倉庫之后，建立模型，進行分析，從而識別顧客購買行為，發(fā)現(xiàn)顧客購買模式和趨勢，為制定市場營銷策略提供科學依據(jù)，從而取得更好的顧客保持力和滿意程度，進一步推動整個行業(yè)不斷發(fā)展。

參考文獻：

[1]張城.．商業(yè)智能系統(tǒng)在零售行業(yè)中的研究與應(yīng)用[D]．青島：青島科技大學，2008

[2王敏．基于數(shù)據(jù)倉庫的超市銷售決策支持系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]．北京：北京工商大學，.2002

[3]惠琳．大型零售企業(yè)營銷策略研究.經(jīng)濟理論與實踐[J]．2009年03期，pp.71-72