前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的企业营销数据挖掘管理应用，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
一、引言
数据挖掘(Data mining)，广义的说法叫数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)。1989年在美国召开的第一届知识发现国际学术协会中提出“对数据中蕴含的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式提取”的概念，是数据挖掘概念的雏形。数据挖掘是数据库知识发现中的核心部分，在技术上的定义是一种通过一定的算法和规则从大量的、散乱的数据中提取出潜在的、有效的、能被理解的信息的高级数据处理方法，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。在浅层应用上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层应用上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。
数据挖掘能有效帮助企业在大量的数据中提取有效信息，得出数据之间内在的意义和联系。数据挖掘一方面对客户进行分析，对顾客的需求作出及时的反应和预测；另一方面对自身产品进行分析，对产品进行合理改进或组合配置。如商场可以根据日用产品的销量情况和客户的购买记录，得出顾客常购买的日用产品组合，将其进行同一区域摆放；或者将比较畅销的产品和销量较低的产品进行组合捆绑销售。并在此基础上制定有效的、低成本的营销计划，增加企业的利润空间。具体来说，数据挖掘在营销管理中的应用主要包括：
(一)市场预测
企业通过对影响市场供求变化的数据进行收集和分类，利用数据挖掘系统进行挖掘分析，得出市场的变化规律、发展趋势和竞争状态，把握市场的变化动态，为企业营销决策提供可靠的依据。数据挖掘能高效处理市场数据，分析出企业需要的结果，极大地提高企业对市场的把控能力，提高企业营销决策效率，减少营销决策中的盲目性和对未来市场的不确定性。
(二)客户分析
企业在收集顾客基本数据的同时，也会获取顾客的消费信息、浏览记录等数据，从而获取顾客的行为轨迹、消费习惯、消费能力、消费需求等一系列对企业营销有利的挖掘结果。根据这些结果，企业可以按不同的特征划分客户，开展针对性的营销活动和客户服务。
(三)产品分析
通过对产品的销售数据进行分类和整理，数据挖掘可以更有效地把握产品的生命周期，为完善、升级和产品的延伸等工作提供可靠参考。此外，还可以利用数据挖掘来配置产品组合，最大程度上保证关联销售能符合客户的需求，拓宽产品的宽度，以满足细分的不同群体。
(四)精准营销
根据客户的浏览、订阅、购买等信息，数据挖掘能得出客户感兴趣的商品类型、价格、功能等结果，然后将相关的商品信息精准地推送给客户。既减少了企业筛选客户的成本、满足客户偏好，又能保持企业和客户之间的密切沟通，有助于建立稳定的忠实顾客群、实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定和高速发展的需求。
三、数据挖掘在我国企业营销应用中存在的常见问题
(一)挖掘成本高导致普及率和使用效率低下
企业信息电子化浪潮的号召下，很多企业都建立了生产或客户数据库系统，但是大多都处于一个传统统计分析的阶段，运用最多的就是增、减、查、改等操作，没有对数据进行深度挖掘，导致数据挖掘系统的使用效率不高。
(二)数据挖掘与企业营销体系融合程度不高
企业要建立一个高效的营销数据挖掘系统，除了拥有完善的数据仓库和科学有效的算法之外，还需要配合企业的营销体系去运行。这是一件很困难的事情，因为企业营销数据挖掘的算法设计需要靠专业的技术人员根据企业的业务需要去设计和开发，而企业的营销需要营销人才去管理，只有两者完美配合才能使数据挖掘真正融合在企业的营销体系中，展现数据挖掘的魔力。
(三)数据采集点少，维度不完善
数据是数据挖掘的基础，大量的数据是数据挖掘分析结果的依据，只有样本数据的量足够大，数据够全面，得出的结果才会更有科学性和有效性。在传统行业中，企业能收集到的数据本来就有限，外加数据采集点缺少，使得企业营销数据挖掘的发展更受限制。另外，数据挖掘中数据库的维度不完善，导致数据量庞大杂乱，影响数据挖掘效果。
(四)信息安全对数据挖掘造成制约
大量的客户数据中，有许多数据都记录了包括个人信息在内的客户的隐私信息，对这些数据加以挖掘能得出更多隐藏的客户隐私信息，一旦泄露出去，很容易造成客户的隐私泄漏，造成客户人身或财产上的损失，所以信息安全越来越受到人们的重视。但是数据挖掘需要客户全面的信息，因此获取客户的私密信息既是需要也是难点。所以数据挖掘中的数据安全性成为了这项技术在企业营销应用中获取客户数据的一大难题。
四、数据挖掘在企业营销管理应用中的发展建议
(一)降低数据挖掘成本，提高数据挖掘应用的普及度与使用率
数据挖掘在企业营销中的应用是为了满足企业营销的决策需求，所以要真正将数据挖掘带入企业中，需要企业从领导层到具体营销策略执行者都需要有对营销观念的转变。其中一个简单有效的方法就是购买和使用数据挖掘软件套装。这种实现方式可以降低数据挖掘系统建设过程中成本，作为完善企业营销数据挖掘体系的过度，减轻企业负担；技术层面也保证了中小企业应用数据挖掘的可行性。另一个降低成本、普及和提高数据挖掘的手段就是发展第三方数据库数据和数据挖掘机构。第三方数据库的建立能节省企业个体收集数据的成本，企业通过授权从第三方获取数据，降低了中小型企业进入营销数据挖掘的门槛。而发展第三方数据挖掘机构，不仅实现社会细化分工，对想节省成本、缺乏人力物力建立企业自身数据挖掘系统的企业来说，更是省时省力。
(二)加大数据挖掘与企业营销体系的融合
数据挖掘与企业营销体系的融合主要在于不同专业人员的配合及协作，营销和IT的复合型人才更是其中关键。为了更好的支持数据挖掘系统，企业可以将数据挖掘技术型人才纳入企业营销部门的岗位并有意识地培养自己的技术人员，注重对营销和数据挖掘技术人才的双向培养，这样可以提高企业营销数据挖掘系统的运用和效率，还可以利用更多的工作交流空间来融合这两种类型的人才。
(三)增加数据采集节点，加强多维度分析
国内许多企业的最初数据积累往往是单一维度的生产经营信息，在对消费者行为、客户属性分析的角度上缺乏中间环节的重要数据，很多有价值的消费特征缺乏有效的数据支撑。因此企业要发展数据挖掘就必要根据自身数据分析需要增加数据采集点，并将数据分类、整理、初步分析，为数据挖掘提供基础。此外，还可以通过企业内部的数据整合以及企业间的数据共享，提高数据的读取率和使用率，同时实现企业数据挖掘的多维分析功能的延伸。
(四)加强数据和挖掘结果安全管理
企业现存的客户基本数据、客户消费产生的数据、数据挖掘产生的结果中蕴含着客户的大量隐私信息，数据挖掘必须有效保障客户的人身和财产安全。一方面，全社会应重视数据产生的价值，提升数据保护意识，企业跟用户之间应建立相应的数据安全协议，同时建立健全的法律法规限制企业对客户数据的使用权，将数据的所有权和使用权进行严格区分。另一方面，保障客户数据的安全是企业的责任和义务，企业必须对客户的数据存储、读取、使用制定严格的管理制度；并要求相关技术人员实施数据挖掘时严格遵守职业道德，加强其对信息安全的保障意；将公司数据库进行严密的加密处理等。
五、结语
在信息时代和强调个性化的年代，营销已经由以产品为中心的模式转化为以客户为中心的模式。利用数据挖掘技术分析企业的客户信息，才能有效地帮企业认识、了解客户，分析客户特征，探索市场的规律，不断提高企业效益。
作者：张伟斌 余云珠 单位：嘉应学院
