[摘 要] 如果要提高銷售效率,必須找對目標消費群,本文討論了一種通過對歷史數(shù)據(jù)進行特征規(guī)則挖掘的針對性營銷方法,旨在為傳統(tǒng)營銷提供一點借鑒意義。
[關(guān)鍵詞] 特征規(guī)則 屬性歸納 針對性營銷
一、引言
很多推銷員們總在抱怨雖然他們很熱情,對產(chǎn)品也很熟悉,甚至說很專業(yè),但是卻總會被客戶拒絕。其實造成這種局面的主要的原因是他們在制定營銷策略時缺乏針對性!
針對性的好處就在于,它可以縮小受眾群體,盡量對最有可能購買你產(chǎn)品或服務(wù)的人進行營銷,這無疑會減少拒絕,提高成功率。
對歷史銷售數(shù)據(jù)進行深入分析是提高針對性的有效方法,本文將介紹一種基于特征規(guī)則挖掘的針對性營銷方法。
二、征規(guī)則概述
特征規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要內(nèi)容, 它是指原始數(shù)據(jù)的一些描述規(guī)則,這些規(guī)則概括了數(shù)據(jù)集中不同概念的特征。面向?qū)傩缘臍w納學(xué)習(xí)方法是挖掘特征規(guī)則的一個重要手段。
三、向?qū)傩詺w納方法及特征規(guī)則挖掘的算法步驟
面向?qū)傩缘臍w納算法挖掘特征規(guī)則是針對每一個概念進行挖掘的, 通過對概念正例集POS的概括歸納出概念的特征規(guī)則。對正例集POS的概括程度可以通過規(guī)定一個閥值β來進行控制, β的含義是將符合概念定義的數(shù)據(jù)劃分為β類, 算法的任務(wù)就是從數(shù)據(jù)中挖掘出每一類數(shù)據(jù)的特征規(guī)則,β的大小是用戶根據(jù)決策需要確定的。
特征規(guī)則挖掘的算法步驟如下:
輸入:關(guān)系數(shù)據(jù)庫DB ,條件屬性的概念層次表H ,閥值β,概念的定義。
步驟一::根據(jù)概念定義將相關(guān)數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)集POS 中,將數(shù)據(jù)集POS 中的所有條件屬性存入集中集合A 中(即A為數(shù)據(jù)集POS 的條件屬性集)。
步驟二:調(diào)用屬性歸納算法模塊。
步驟三:將經(jīng)過概括的數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)變?yōu)樘卣饕?guī)則。
步驟四:特征規(guī)則有效性檢驗。
輸出:規(guī)律性的描述(即特征規(guī)則)。
四、應(yīng)用示例
了解各種汽車購買者的特征對指導(dǎo)汽車銷售具有重要的決策參考價值。我們對今年購買家庭小汽車的消費者進行了抽樣調(diào)查, 樣本量為1000人, 并將調(diào)查數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中, 調(diào)查內(nèi)容如表1所示。其中汽車品牌有吉利、馬自達、奔馳等類型, 汽車配置有低配、中配、高配三種類型。年齡, 性別, 年薪等屬性的概念樹通過統(tǒng)計方法自動生成, 其他屬性的概念樹由專家進行定義。
經(jīng)挖掘后得到的其中一例特征規(guī)則結(jié)果如下:
例: buy car =“mazda626”→
sex = “male”and salary =“100000—200000”andown of house =“yes”andmarried =“yes”[60% ], [45% ]
or sex =“male”and salary =“200000—300000”andown of house =“yes” andmarried = ”yes”[25% ], [75% ]
or sex =“female”and salary =“150000—250000”and own of house =“no” andmarried = “no”[15% ], [65% ]
該特征規(guī)則表示如果將mazda626 汽車的買主劃分為3類, 60%的mazda626汽車被年薪在100, 000元~200, 000元、擁有住房的已婚男士購買,但在本汽車市場中只有45% 的這類用戶購買了mazda626 汽車. 式中[60%], [45%] 是對規(guī)則的定量描述, 從這一特征描述中, 決策者可以判斷出: 這類買主是mazda626汽車的主要買主, 且這類用戶群還有很大的開發(fā)潛力; 而規(guī)則中描述的第2, 3類用戶群, 既不是主要用戶也沒有很大的開發(fā)潛力。利用特征規(guī)則, 決策者便可以作出一個正確的銷售和廣告宣傳決策。
五、結(jié)論
特征規(guī)則挖掘方法不只在營銷領(lǐng)域能發(fā)揮巨大作用,在其他領(lǐng)域的決策支持系統(tǒng)中同樣具有廣闊的應(yīng)用前景。
參考文獻:
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