數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市營銷系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

王澤偉　郝倩倩

摘 要：基于經(jīng)濟一體化進程不斷加快、市場競爭日漸激烈的背景下，企業(yè)客戶需求更加趨于多樣化和個性化。面對著殘酷商業(yè)現(xiàn)狀，使得企業(yè)由“以產(chǎn)品為主”的傳統(tǒng)商業(yè)模式逐漸轉(zhuǎn)型為“以客戶為主”現(xiàn)代化模式。此外，近年來電子商務(wù)發(fā)展迅猛，為客戶提供了更加新穎的選擇渠道，了解潛在客戶實際需求，針對性提供產(chǎn)品服務(wù)，成為商業(yè)競爭核心內(nèi)容。本文以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為例，綜合性分析這項技術(shù)在超市營銷的系統(tǒng)中應(yīng)用效果，進一步提出數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模型，以供參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 超市營銷系統(tǒng) 模型應(yīng)用

中圖分類號：00 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9082（2017）11-0-01

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

概況來講，數(shù)據(jù)挖掘作為一項循環(huán)過程，主要包括以下四方面內(nèi)容：第一，確定挖掘?qū)ο蟆?shù)據(jù)挖掘前提條件是確定需要實現(xiàn)的目標(biāo)和任務(wù)，所以，相關(guān)工作人員必須要求全面掌握和了解各項業(yè)務(wù)內(nèi)容。雖然數(shù)據(jù)挖掘具有預(yù)防性特征，但是在實際研究和實施階段依舊存在著不可避免風(fēng)險，只有確定最終的業(yè)務(wù)目標(biāo)，才能進行風(fēng)險預(yù)防和控制。第二，挖掘數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。這一環(huán)節(jié)主要是對批量化數(shù)據(jù)信息進行整理和分析，例如：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、格式校正以及預(yù)處理等。第三，數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤??；谏鲜鰞身梼?nèi)容完成的條件下，技術(shù)人員對獲取的信息數(shù)據(jù)科學(xué)轉(zhuǎn)換和處理。多數(shù)情況下，算法挖掘完善工資主要是由人工操作，而其他環(huán)節(jié)的工作則是由系統(tǒng)自動化處理。第四，評估結(jié)果與分析。按照數(shù)據(jù)挖掘具體操作和流程編制使用分析的方法，目前以可視化技術(shù)為主。然后將得到的分析數(shù)據(jù)匯總?cè)胄畔I(yè)務(wù)體系和組織結(jié)構(gòu)中，以便后期業(yè)務(wù)運行的規(guī)律變化反饋。

二、數(shù)據(jù)挖掘在超市營銷系統(tǒng)的應(yīng)用方面

1.營銷策略的分析

一方面，結(jié)合超市營銷角度展開分析，技術(shù)人員首先確定超市營銷實際的策略范圍，深入超市周邊收集環(huán)境特征。然后，運用獲取的有效客戶信息綜合性分析商品需求和銷售特點，最終編制出針對性強的差事營銷方案與策略。另一方面，由于超市周邊人口分布與環(huán)境信息具有地域差異性，這也決定了各個超市的商品銷售和需求不一致。結(jié)合銷售需求的差異問題，超市對比自身營銷系統(tǒng)的特點，調(diào)整營銷策略，從本質(zhì)上提高超市競爭力。以最科學(xué)合適的營銷系統(tǒng)，實現(xiàn)超市營銷的效益最大化

2.商品庫存分析

針對超市庫存商品存留較多的問題，工作人員必須要意識到留存對公司資金運行和凈利潤的影響。而對于超市庫存商品存留較少的問題，工作人員則需要分析客戶購買需求，防止出現(xiàn)斷貨缺貨現(xiàn)象，保護商業(yè)信譽不受影響。所以，商品庫存的管理核心內(nèi)容就是庫存量調(diào)節(jié)和庫存商品有效需求的預(yù)測。

3.商品采購分析

商品采購的準(zhǔn)備階段，要求相關(guān)采購人員必須分析熱銷產(chǎn)品和滯銷產(chǎn)品的實際需求，針對銷售流動快的產(chǎn)品增加采購量，合理安排貨架擺放，通過熱銷商品捆綁滯銷商品的方法來加速企業(yè)的資金流動，進一步提高企業(yè)的營銷收益。

4.客戶關(guān)系分析

根據(jù)超市營銷經(jīng)營系統(tǒng)角度而言，主要可以采用二八理論進行分析?？蛻艨傮w中百分之二十忠誠客戶的購買力占據(jù)了總銷售額百分之八十。概況來講，企業(yè)總利潤的核心來源是百分之二十的忠誠客戶。這要求企業(yè)表現(xiàn)要對黃金客戶有機劃分，深入研究黃金客戶對企業(yè)的服務(wù)需求和不同客戶的群體所帶來實際利潤。

三、數(shù)據(jù)挖掘在超市營銷策略分析的應(yīng)用

1.選定挖掘模型

基于確定數(shù)據(jù)挖掘具體對象的條件下，收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型信息，并且了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的影響因素和預(yù)期目標(biāo)，最后借助目標(biāo)變量的評價反映營銷系統(tǒng)實際應(yīng)用結(jié)果。針對不同類型的客戶群，需要正確預(yù)測他們對營銷策略的態(tài)度，并且借助分類模型分析具體客戶對營銷系統(tǒng)應(yīng)用的態(tài)度。挖掘細分和聚類分析核心內(nèi)容是超市實際客戶分解，通過挖掘分析的目標(biāo)評價來說明技術(shù)應(yīng)用效果。

2.建立數(shù)據(jù)挖掘庫

首先，數(shù)據(jù)選擇。按照客戶模型分類在系統(tǒng)業(yè)務(wù)中原始表與字段，結(jié)合客戶群特性劃分出識別有效的具體業(yè)務(wù)問題。積極運用科學(xué)激素評估和分析數(shù)據(jù)信息，進而篩選出數(shù)據(jù)庫可以使用的有效信息。其次，轉(zhuǎn)換檢驗。在確定挖掘數(shù)據(jù)條件上，將數(shù)據(jù)科學(xué)提取和復(fù)制，擴展數(shù)據(jù)庫信息量，實現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差的把控。需要注意的是，引入數(shù)據(jù)挖掘庫的信息必須真實可靠，嚴(yán)執(zhí)行數(shù)據(jù)檢驗的具體步驟，確保整體數(shù)據(jù)的質(zhì)量。再次，預(yù)留合適數(shù)據(jù)。實際應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)時，針對數(shù)據(jù)量選擇較少的情況，需要注意模型反饋準(zhǔn)確情況。而數(shù)據(jù)量選擇較大的情況下，則要把控系統(tǒng)資源與實踐。最后，確地目標(biāo)的變量格式與初始值。為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用提前準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，并且驗證其有效性。設(shè)置初始數(shù)值，確保設(shè)定不會影響到整體模式精準(zhǔn)程度。

四、數(shù)據(jù)挖掘模型的應(yīng)用

實際應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程中涉及到諸多目標(biāo)變量，因此，必須重視相關(guān)目標(biāo)變量之間的關(guān)系。通過先分析部分相關(guān)的目標(biāo)變量，然后再分析剩余部分的目標(biāo)變量方式。例如：營銷系統(tǒng)評價的指標(biāo)具體包括產(chǎn)生費用和成本降低比率、銷售商品增長比率，針對內(nèi)容中目標(biāo)變量展開分析，確保挖掘數(shù)據(jù)過程中不會出現(xiàn)偏差。在完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析挖掘后，分析營銷系統(tǒng)的目標(biāo)變量，結(jié)合獲取的有效信息和數(shù)據(jù)，儲存至多維數(shù)據(jù)庫中，用戶通過數(shù)據(jù)展現(xiàn)的具體工具來查看挖掘技術(shù)收集的使用數(shù)據(jù)，研究隱含于挖掘數(shù)據(jù)中的指導(dǎo)經(jīng)營決策信息。

五、結(jié)語

總而言之，營銷系統(tǒng)和營銷策略制定環(huán)節(jié)，需要綜合性研究市場營銷定位。企業(yè)按照多樣化角度對不同客戶群體實際需求進行分析，確保超市營銷的整體系統(tǒng)應(yīng)用可行性。超市營銷的系統(tǒng)價值評估階段，相關(guān)技術(shù)人員必須側(cè)重收集商品銷量與利潤增長比率和增加數(shù)量，并將上述指標(biāo)引入超市營銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型建立中，為企業(yè)提供更加全面的客戶需求，把握商機、執(zhí)行科學(xué)有效的營銷方案，最終實現(xiàn)運營效益最大化目標(biāo)。

參考文獻

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