王倩倩
【摘 要】在大數(shù)據(jù)時代,完善“會員畫像”描繪,挖掘消費數(shù)據(jù),加強(qiáng)對現(xiàn)有會員的精細(xì)化管理,實施會員細(xì)分和精準(zhǔn)營銷,不僅能夠維系會員的忠誠度,給商場帶來更大的利潤,還能夠節(jié)約商場的營銷成本。文章從營銷的角度構(gòu)建了精準(zhǔn)營銷細(xì)分模型,并以百貨商場的銷售數(shù)據(jù)為對象,利用SPSS工具對會員進(jìn)行細(xì)分,并根據(jù)著名的“尿布與啤酒的故事”,采用FP-Growth算法對會員消費數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,從而可以對商品實施連帶銷售。
【關(guān)鍵詞】會員畫像;數(shù)據(jù)挖掘;K-均值聚類;關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
【中圖分類號】F426.86;F274【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】1674-0688(2019)11-0042-02
1 大數(shù)據(jù)時代精準(zhǔn)營銷模型的建構(gòu)
1.1 會員畫像
由于“會員畫像”屬于信息層面,因此需要用SQL Server數(shù)據(jù)庫的語言進(jìn)行設(shè)計,也就是需要使用實體—聯(lián)系圖。E-R圖提供了實體(即數(shù)據(jù)對象)、屬性、聯(lián)系的方法,用來描述現(xiàn)實世界的概念模型(如圖1所示)。
1.2 會員細(xì)分模型
為了對會員的購買力進(jìn)行刻畫,我們根據(jù)會員的消費特征,選用K-均值聚類法,運用SPSS軟件對篩選整理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,將會員進(jìn)行分類,建立分類模型。先尋找對會員最合適的分類個數(shù)(即K值),K值以公式(1)進(jìn)行確定(使得D值最?。?/p>
D=類內(nèi)平均距離/類間平均距離(1)
D值計算結(jié)果如圖2所示。
通過分析可知,K取值4,使D值最小,故將會員分為4類。通過數(shù)據(jù)分析,將消費金額和消費次數(shù)分為低、較低、較高、高4級。
表1和表2中,一類會員為大眾會員;二類會員為黃金會員;三類會員鉑金會員;四類會員為鉆石會員。通過對會員的分類,使得商場能對每一位會員的價值進(jìn)行識別。
1.3 商品關(guān)聯(lián)分析模型
商場策劃促銷活動,主要是為了提高銷售量,同時減少庫存。處于此目的,對商品的連帶銷售的營銷模式是非常有效的,在此營銷模式中,對商品的關(guān)聯(lián)分析是尤為重要的。
對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,找出商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,有利于商品之間的連帶銷售。商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,就如尿布和啤酒一起賣的案例,其中的商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則可表示為{Diaper}→{Beer}。
{Diaper}→{Beer}代表的意義是購買了紙尿褲的顧客會購買啤酒。這個關(guān)系不是必然的,但是可能性很大,這就已經(jīng)足夠用來輔助商家調(diào)整紙尿褲和酒的擺放位置了,例如擺放在相近的位置,進(jìn)行捆綁促銷來提高銷售量。
采用購物籃數(shù)據(jù)采用FP-Growth算法,對會員消費明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,支持度計數(shù)設(shè)為50,即規(guī)則支持度計數(shù)大于等于50才是頻繁項集,得到關(guān)聯(lián)分析的excel表,展示部分計算結(jié)果見表3。
根據(jù)上述數(shù)據(jù)分析,為了提高商場連帶消費的效益,建議將置信度高的X和Y商品擺放在相同區(qū)域(置信度建議選取0.8及以上),以便會員能同時找到這幾種商品,很快完成購物,實現(xiàn)商場捆綁銷售的目的。
2 結(jié)語
大數(shù)據(jù)時代,基于“用戶畫像”數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的精準(zhǔn)營銷,不是對經(jīng)典營銷理論和方法的顛覆,而是在對數(shù)據(jù)深入挖掘的基礎(chǔ)上,重新理解消費者。本文通過構(gòu)建“用戶畫像”數(shù)據(jù)庫挖掘消費需求,并在整理消費者細(xì)分因素的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了大數(shù)據(jù)時代消費者細(xì)分模型及商品關(guān)聯(lián)模型,不僅為企業(yè)實施精準(zhǔn)營銷策略提供了借鑒,同時也為大數(shù)據(jù)時代研究精準(zhǔn)營銷提供了一些思路。
參 考 文 獻(xiàn)
[1]劉海,盧慧,阮金花,等.基于“用戶畫像”挖掘的精準(zhǔn)營銷細(xì)分模型研究[J].絲綢,2015,12(12):37-47.
[2]王志春.一種改進(jìn)的挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法[J].電腦知識與技術(shù),2015,12(34):4-17.
[3]黃升民,劉珊.大數(shù)據(jù)背景下營銷體系的結(jié)構(gòu)與重構(gòu)[J].現(xiàn)代傳播,2012(12):13-20.
[4]呂紅艷.基于顧客價值的市場細(xì)分研究[D].天津:天津大學(xué),2007:5-8.