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数据挖掘在网站运营方面的应用

2009年9月16日 SEO专家 没有评论

数据挖掘技术在网站运营有以下几个方面的应用

1、 商业规则的挖掘,象市场规划的支持,广告策划,广告投放、市场定位、广告效果监测等。

2、 栏目的策划和设计,比如那些栏目,那些页面的访问量,广告点击的情况

  • 电子商务从服务器的日志记录的中寻找隐藏的模式信息,运用网络挖掘工具可以自动发现系统的访问模式和用户的行为模式,从而进行预测分析。例如,通过评价用户对某一信息资源浏览所花费的时间,可以判断出用户对何种资源感兴趣;对日志文件所收集到的域名数据,根据国家或类型进行分类分析;应用聚类分析来识别用户的访问动机和访问趋势等。
  • 网站设计通过对网站内容的挖掘,主要是对文本内容的挖掘,可以有效地组织网站信息,如采用自动归类技术实现网站信息的层次性组织;同时可以结合对用户访问日志记录信息的挖掘,把握用户的兴趣,从而有助于开展网站信息推送服务以及个人信息的定制服务,吸引更多的用户。
  • 搜索引擎网络数据挖掘是目前网络信息检索发展的一个关键。如通过对网页内容挖掘,可以实现对网页的聚类、分类,实现网络信息的分类浏览与检索;同时,通过对用户所使用的提问式的历史记录的分析,可以有效地进行提问扩展,提高用户的检索效果;另外,运用网络内容挖掘技术改进关键词加权算法,提高网络信息的标引准确度,从而改善检索效果。
  • 决策支持 为政府重大政策出台提供决策支持。如,通过对网络各种经济资源的挖掘,确定未来经济的走势,从而制定出相应的宏观经济调控政策。

3、 用户访问习惯的研究。
例如对用户的浏览习惯、用户的网上行为习惯,用户的购买习惯进行分析和研究。金山卓越的购买程序也做了这样一个功能。他们网站上列举了购买了IT书籍的人通常又购买了一些和IT毫无关系的消遣书籍。
4、 网站的访问流程的改进
根据实际用户的浏览情况,调整网站的网页的连接结构和内容,更好的服务用户。

5、 SEO及关键字的筛选
比如关键字的选择,用户搜索常输入的关键字等,这个部分我们放在第2部分作为例子应用来说。

通过对本站log日志的分析,可获取更为精确的数据。

分类: 数据分析 标签:

数据挖掘在市场营销中的应用-基于成功口才培训中心的实例分析

2009年9月16日 SEO专家 没有评论

数据挖掘是一个萃取和展现新知识的流程,在市场营销中采用数据挖掘是营销发展到现阶段的必然要求,它有助于企业提高营销效率,降低营销成本。下面我们就此展开讨论.

1.寻找潜在客户

数据挖掘能在探查潜在客户方面扮演多种角色(role),其中最重要的是:

  • 识别好的潜在客户
  • 为接近潜在客户选择沟通渠道(communication channel)
  • 针对不同的潜在客户群,选择合适的信息 1.1.识别”好的潜在客户”
    好的潜在客户是指:对可能成为客户至少会表现一点兴趣的某个人。

更进一步说:好的潜在客户不仅要对产品感兴趣,更要有支付能力。

如果要用数据挖掘用于识别潜在客户,那我们首先要定义有什么特征的人是好的潜在客户,然后找出能够瞄准具备那些特征的人们的方法。

‘那成功口才培训中心好的潜在客户的定义是:

对口才不自信,且对成功口才中心培训课程感兴趣的人。

那更好的潜在客户应该是:

对口才不自信,且对成功口才中心培训课程感兴趣,并有支付能力的那群人。

1.2.选择沟通渠道

寻找潜在客户需要沟通。公司总是试图以几种方式与潜在客户沟通。一种方式是借助公共关系,即是指鼓励媒体专题报道公司事务,以及口头方式传播公司积极的信息(口碑传播)。一种定向的市场营销渠道。

我们感兴趣的是广告和定向市场营销。广告可以在任何地方投放,但是不能针对某个个体给出个性化信息。接下来我们通过匹配地理区域档案盒潜在客户档案,以选择正确的广告场所。

1.3.筛选适当的信息

即在销售相同的服务时,对不同的人也要适当地提供不同信息。举例来说,同一张报纸,吸引某些读者的可能是运动版面,而对其他人则可能主要是政治和艺术版面。当产品本身存在许多不同品种,或者有多种产品可供销售时,选出正确的信息就更重要了。

2 为选择正确的广告场所进行数据挖掘

寻找潜在客户的一种方法是寻找与现有客户类似的人。

举例来说,成功口才培训中心的用户具体以下特征:

90%用户来自深圳关内

50%以上是女性客户

70%以上具有大专以上学历

50%以上年收入超过5万

70%以上是职业白领

60%超过25岁

理解这一系列特征数据(简档),这样我们就好瞄准与描述相匹配的潜在客户,可以增加自己营销工作的响应比率。

我们也可利用这些特征数据来强化客户挖掘工作。

2.1谁匹配简档

决定一位客户是否匹配某简档的方法,是衡量客户和简档之间的相似性,我们称之为距离。

图标

由上表我们可以看出amy更匹配。

当然如果能够获取全国各省份、城市、县、区人口报告的话,我们可以计算出每个省份的匹配度。

3.通过数据挖掘改进定向市场营销活动

广告能把信息传达至对其一无所知的潜在客户个体,定向市场营销至少需要一丁点额外的信息,如姓名、通信地址、电话号码、电子邮件等。信息越多,数据挖掘发挥作用就越大。

针对潜在的数据挖掘应用的首要问题是确定目标-发现最可能对优惠服务做出实际响应的潜在客户。

 

4.使用当前客户来了解潜在客户

发现好的潜在客户的一个好办法是察看目前最佳客户来自哪里。这意外着我们要有一些方法来决定谁是目前的最佳客户,它也意味着要保存这个当前客户是如何得到的以及得到时他们的相关特征。

知道客户过去是潜在客户时的特征是最重要的。最好做到以下几点:

  1. 在他们成为客户前就开始跟踪客户;
  2. 收集新客户被获取时的信息;
  3. 为获取时间数据和未来收益结果之间的关系建立模型。

成功口才培训中心通过设计对学员的问卷调查来获取用户特征. 问卷调查可设计为如下内容:

1.您是通过什么渠道(途径)了解知行家

a.网络搜索    b.车座广告  (几路车)  c.亲朋好友介绍 d.其他

2.您的年收入

a.5万以下     b.5~10万                   c.10万以上      d.其他

3.您的学历情况

a.专科          b.本科                        c. 硕士及以上  d.其他

4.您目前居住地

a.福田          b.南山          c.盐田       d.宝安   e.龙岗   f.其他

5.您目前工作地

a.福田          b.南山          c.盐田       d.宝安   e.龙岗   f.其他

当然通过报名表也能获取一些信息,年龄、手机号、邮箱等等。

通过以上的数据收集,我们就能大概知道我们现有用户的轮廓了。然后分析他们生活习性,我们就能找到合适的广告场所了。

 

目前知行家的推广渠道主要有 网络竞价广告、车内分类信息广告。

知行家有两个培训点,南山及福田培训点,其中南山教学点招生情况略差

针对这一情况我觉得有如下原因

1、广告宣传力度不够,潜在客户无法获知信息

2、南山地理位置原因,用户前来参加不够便捷

所以我建议,针对南山教学点推广应该着眼于周边,从以下几方面入手:

1、加强科技园片区及蛇口片区公交车广告投放。(整体投放的公交车最好是由途径南山、福田两个区的线路,这样可以一次投放,两个教学点均受益)

2、竞价广告应定向到深圳地区,减少无效点击,节省营销成本。

3、在本地门户网站进行投放。

我相信经过对用户的特性不断分析,及加强对现有的数据挖掘.知行家公司一定会越办越火。

5.客户关系管理数据挖掘(针对现有客户进行分析开发)

针对现有客户群我们可以采取交叉销售、提升销售、销售推荐

知行家目前的营销手法有:

1、张海翔老师在课堂的介绍及推荐。如:张老师经常说参加晚班的同事只要再叫700就可以参加4天4晚的口才培训。本质上来说,我们可以理解为提升销售,应该销售由1980元提升到了2680元了。

2、课程表上的推荐。如:张老师也经常说4天4晚的口才培训有很多高素质的人参加,能够大幅度的突破,其实这就是一种销售推荐。

那我们还可以采取什么手法呢

常见的手法有

1、组合购买,A+B服务打包价。

2、口碑传播,老客户带来一个新客户可以获取分成或免费培训课程。(这个我们要估算一下我们的有效用户成本成本。所谓的有效用户成本就是带来单个产生购买行为的用户所花费的推广、人力成本)

今天与大家的分享完毕,谢谢大家!希望成功口才培训有更多朋友加入!

数据挖掘在市场营销中的应用

2009年9月15日 SEO专家 没有评论

1.寻找潜在客户

1.1识别好的潜在客户

潜在客户的定义:对可能成为客户至少会表现出一点兴趣的某个人

好的潜在客户不仅要成为客户感兴趣,他们还必须买得起商品.

首先要定义具有什么特征的人是好的潜在客户,然后找出能够瞄准具备那些特征的人们的方法.

1.2选择好的沟通渠道

1.3筛选适当的信息

2.为选择正确的广告市场场所进行数据挖掘

弄清楚用户特征数据,如70%是男性用户,50%属于专业技术或行政职位.50%的用户集中在北上广深,50%的使用qq,网易的邮箱.50%的用户年龄大于30岁.

2.1谁搭配简档

对目标用户来建立简档. 目标对象与现有用户进行对比就能分析出合适的目标广告市场.根据权重来计算得分.

(0.5+0.5+0.5+0.7)=2.2分

谁的得分离这个最近,谁最是最佳投放媒体.

2.2测量读者群组的匹配度

3.通过数据挖掘改进定向市场营销活动

3.1响应建模

通常,定向市场营销活动的响应率一般是一位数.响应模型通过识别潜在客户,即谁更可能对直接诱导做出响应,来提高响应率.

3.2优化固定预算的响应率

3.3优化营销活动收益

3.4接触那些受相关信息影响最大的人们

3.5差别响应分析

4.使用当前客户来了解潜在客户

4.1在他们成为客户前就开始跟踪客户

4.2从新客户那里收集信息

4.3获取时间变量可预测未来结果

5.客户关系管理数据挖掘

5.1按客户需求策划营销活动

5.2划分客户群体

1)发现行为群体

2)将市场调查群体与行为数据紧密联系起来

5.3减少信用风险

5.4决定客户价值

5.5交叉销售 提升销售和销售推荐

1)发现优惠的恰当时间

2)销售推荐

6保持流失

6.1识别流失

6.2流失为什么重要

6.3不同类型的流失

6.4不同类型的流失模型

1)预测谁将离去

2)预测客户将要停留多久

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Data mining techniques implementation scheme

2009年9月15日 SEO专家 没有评论

数据挖掘技术执行流程data mining

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