Resumen: este artículo realiza un análisis de datos basado en una gran cantidad de datos en el marketing online corporativo y procesa los datos de acuerdo con los métodos típicos de análisis de clusters en la tecnología de minería de datos. Tomando como ejemplo una empresa de marketing online, realiza un análisis de conglomerados de la información del cliente y obtiene información valiosa que puede proporcionar cierto apoyo para las decisiones de estrategia de marketing corporativa.
Palabras clave del artículo: agrupación en clústeres, marketing en Internet, estrategia, relación con el cliente
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Con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología modernas, especialmente Internet para La aplicación y el desarrollo, las empresas deben promover sus productos a través de Internet para mejorar su competitividad. Los clientes son un recurso muy importante y valioso. Ahora, cómo extraer mejor información valiosa de los clientes de la base de datos, cultivar y gestionar mejor las relaciones con clientes valiosos, abandonar a los clientes que no son rentables, no tienen perspectivas de desarrollo y tienen altos gastos de marketing, y tratar a los clientes con valores diferentes únicamente proporcionando. diferentes políticas a los clientes y la formulación de estrategias de marketing personalizadas pueden garantizar la supervivencia y el desarrollo de la empresa. Por todo ello, la minería de datos es sin duda uno de los métodos eficaces y buenos. Tomando como ejemplo una empresa de marketing de Internet, se propone un conjunto de métodos operativos para evaluar el valor del cliente, y luego se utilizan los algoritmos de análisis de agrupamiento más comunes y comúnmente utilizados en la tecnología de minería de datos para agrupar la información del cliente, obteniendo así información muy importante para la empresa. El mercadeo en red proporciona la base para la toma de decisiones.
1 Análisis de cluster
El clustering es una parte muy importante de la tecnología de minería de datos, y también es una parte muy crítica de la tecnología de minería de datos actual. El significado de agrupación en clústeres es el proceso de clasificar automáticamente objetos de datos físicos o lógicos y finalmente dividir los objetos de datos en múltiples clases o clústeres. Para resultados de agrupación, los objetos de datos deben tener la máxima similitud en la misma clasificación y la mínima similitud en diferentes clases. El significado real de la agrupación es que los datos se pueden clasificar automáticamente de acuerdo con ciertas relaciones y el número de categorías de todos los objetos de datos no se conoce de antemano. Mediante el procesamiento de algoritmos, finalmente se puede obtener un resultado de clasificación para su aplicación. Por ejemplo, en el campo de la investigación de mercado, especialmente para empresas o sitios web de marketing online, a partir de una gran cantidad de análisis y agrupación de datos de red, se puede decir que los clientes se dividen en diferentes categorías y el marketing personalizado se lleva a cabo en función de la diferentes poderes adquisitivos y aficiones de estas categorías formas de mejorar los beneficios económicos de las empresas. En la actualidad, la mayoría de los investigadores están comprometidos a mejorar y perfeccionar los algoritmos de análisis de conglomerados para aumentar la eficiencia del análisis de conglomerados. Los algoritmos famosos incluyen CLARANS, BRICH, DBSCAN, CURE, STING, CLIGUE y WaveCluster.
2 Aplicación del análisis de clusters en la gestión de activos de clientes corporativos.
Ahora, una empresa de comercio electrónico analiza. La empresa de comercio electrónico tiene clientes en todo el país y en algunas regiones extranjeras. Ahora solo figuran 10 grandes clientes representativos: Jilin, Heilongjiang, Shandong, Jiangsu, Zhejiang, Anhui, Hunan, Myanmar, India, Sudáfrica, etc. El propósito de la minería de datos es encontrar algunas similitudes entre los clientes. Antes de procesar estos datos de clientes, se debe utilizar el método de análisis de conglomerados para estudiar si estos 10 clientes tienen alguna * * * similitud, de modo que la empresa pueda proporcionar diferentes contramedidas para diferentes tipos de clientes. La empresa utiliza primero la puntuación de expertos y también recopila las opiniones de especialistas en ventas de varios lugares a través de cuestionarios y entrevistas en línea, y luego sintetiza los datos. Finalmente,
la implementación específica del análisis de conglomerados se puede dividir en cinco pasos:
Paso 1: Primero, cree una jerarquía para cada indicador, en la que se encuentren los 10 principales clientes evaluados. En la capa de programa, los valores del cliente se procesan en la capa de destino y cada indicador es la capa de criterio. Con base en esta estructura jerárquica, se construye un diagrama de estructura de cada indicador en el sistema de evaluación de la relación con el cliente, como se muestra en la Figura 2-1;
Podemos ver dos situaciones a partir de los datos: una es Myanmar y el Sur. África. De los datos se puede ver que el valor actual de dichos clientes es muy pequeño, pero tienen un gran valor oculto.
Su crecimiento inevitablemente traerá beneficios materiales sustanciales a la empresa algún día, por lo que los clientes con potencial de desarrollo deben tomar medidas para estimular su potencial. El segundo son clientes como Anhui e India. Aunque el valor actual de estos clientes es muy alto; Datos pequeños, pero de gran valor dada su ubicación y situación económica. Para este tipo de clientes, las empresas deben tomar medidas flexibles para estimular su poder adquisitivo y promover el desarrollo continuo de dichos clientes;
El segundo tipo son los clientes de "mantenimiento", que seguirán proporcionando ganancias a la empresa. , como Heilongjiang, Jiangsu. Según el análisis de registros de transacciones pasadas, sus clientes son actualmente valiosos, pero no tienen potencial de desarrollo o, en algunos casos, se reducirán con frecuencia. En la actualidad, estos clientes aportarán enormes beneficios a la empresa, pero a la larga no serán la principal fuente de beneficios y, en algunos casos, se perderán. Se perderá debido a la intervención de otras empresas competidoras. Por lo tanto, por un lado, las empresas deben mantener buenas relaciones con dichos clientes y mantener relaciones estables con ellos, por otro lado, deben tomar algunas medidas de marketing para estimular el consumo de dichos clientes y brindar algunos servicios y estrategias personalizados;
El tercer tipo de clientes "eliminados" son como clientes sin valor y tienen poca importancia para el presente y el futuro de la empresa. La participación actual en las ventas es pequeña, los costos de marketing corporativo aún son altos y los márgenes de ganancias anuales son muy bajos. Los analistas creen que entre estos clientes se incluyen Zhejiang, Hunan y Jilin. No tienen una tendencia de desarrollo a largo plazo, por lo que la estrategia adoptada por la empresa es abandonarlos gradualmente después de aprovechar plenamente el valor actual que aportan a la empresa;
Parte 1 La cuarta categoría son los clientes "VIP", que son la principal fuente de beneficios económicos de las empresas y, hasta cierto punto, se puede decir que son la garantía de la supervivencia de las empresas. Es un cliente importante que afecta la vida o muerte de la empresa. Desde el punto de vista de los datos, Shandong es un cliente VIP corporativo y su valor actual y potencial son muy altos. Las empresas deben tomárselo en serio, proteger cuidadosamente la relación con dichos clientes, la relación con figuras clave de la empresa cliente y fortalecer la comunicación con dichos clientes. Para los clientes VIP, las empresas deben llevar a cabo estrategias de marketing individuales, comunicarse con las necesidades de los clientes, satisfacer las necesidades de los clientes tanto como sea posible y proporcionar algunas políticas especiales para fortalecer su relación. Mejorar la fidelidad del cliente y la satisfacción con la empresa desde diferentes ángulos. Con base en esta importante información, las empresas pueden adoptar estrategias de ventas adecuadas para diferentes clientes.
3 Resumen
En resumen, las empresas primero evalúan el valor de los clientes desde todos los aspectos y múltiples ángulos, y luego analizan cuantitativamente los resultados y realizan extracción de datos. A través del análisis de clusters, se segmenta a los clientes y se brindan servicios personalizados para diferentes tipos de clientes.
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