精準營銷就是在精準定位的基礎(chǔ)上，依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立個性化的顧客溝通服務(wù)體系，實現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴張之路，是有態(tài)度的網(wǎng)絡(luò)營銷理念中的核心觀點之一。

精準營銷需要解決的問題是：哪些用戶是某個產(chǎn)品或者營銷活動的目標用戶?或者是每個用戶最適合推薦什么產(chǎn)品?前者是找目標用戶，后者是為用戶推薦產(chǎn)品，兩者是類似的。

我們可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對顧客的購買行為和歷史的規(guī)律進行分析和挖掘，從而定位目標用戶群體，實現(xiàn)以顧客為中心的精準營銷。

1、精準營銷方法論

以顧客行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和不同營銷手段，建立精準營銷流程，形成從數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型、模型營銷應(yīng)用以及后續(xù)監(jiān)測和評估的閉環(huán)。

如下圖1是精準營銷方法論，將數(shù)據(jù)挖掘和營銷活動有機的連接形成了營銷閉環(huán)。

圖1：精準營銷方法論

2、精準營銷中常見的數(shù)據(jù)挖掘算法

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。在精準營銷中我們常用的數(shù)據(jù)挖掘的算法有：聚類、分類、關(guān)聯(lián)。

1)聚類

聚類是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，也就是說聚類不需要”結(jié)果變量“，它可以通過對自變量的探索自動告訴你應(yīng)該分成多少類。聚類的基本原理是根據(jù)樣本自身的屬性，用數(shù)學(xué)方法按照某種相似性或 差異性指標，定量地確定樣本之間的親疏關(guān)系，并按這種親疏關(guān)系程度對樣本進行聚類。

圖2：聚類過程

聚類在精準營銷中的應(yīng)用

某電商公司進口食品類目需要探索不同消費者群體特征，我們結(jié)合最近半年購買進口食品類目的顧客的購買品類、購物方式、購物時間等因素通過聚類進行分類，找出每類用戶的特征。通過聚類我們分成了11組，可以看出每一組人群特征，從而針對不同的組實現(xiàn)精準營銷。

表1：聚類分組結(jié)果

2)分類

分類是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，分類屬于預(yù)測性模型，是通過對過去數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來判斷未來某種行為。例如在電商客戶中事先定義好顧客是否流失，如果我們要預(yù)測未來一段時間某個顧客是否流失，這時就要構(gòu)建分類模型。分類學(xué)習(xí)方法所使用的數(shù)據(jù)集稱為訓(xùn)練集，訓(xùn)練集中每一個個體都有明確的類別，通過訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的特征，為每一個類找到一種準確的描述或者模型。

圖2：分類模型示意圖

分類在精準營銷中的應(yīng)用

小王的目的是通過下周天氣預(yù)報尋找什么時候人們會打高爾夫，他了解到人們決定是否打球的原因最主要取決于天氣情況。而天氣狀況有晴，云和雨;氣溫用華氏溫度表示;相對濕度用百分比;還有有無風。如此，我們便可以構(gòu)造一棵決策樹，如下(根據(jù)天氣這個分類決策這天是否合適打網(wǎng)球)：

圖3：通過“決策樹”構(gòu)建分類模型

從上面分類樹種我們可以看出人們打高爾夫的條件是：晴天并且濕度小于70或者多云天氣或者雨天不刮風，這三種情況人們打高爾夫的概率會比較大。

決策樹是是分類模型常用的方法之一，其優(yōu)點是容易理解、預(yù)測準確度高。除了決策樹我們還可以利用logistic回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器、SVM等算法構(gòu)建分類模型。

3)關(guān)聯(lián)

關(guān)聯(lián)分析是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間有趣的關(guān)聯(lián)和相關(guān)聯(lián)系。關(guān)聯(lián)分析的一個典型例子是購物籃分析。該過程通過發(fā)現(xiàn)顧客放入其購物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購買習(xí)慣。通過了解哪些商品頻繁地被顧客同時購買，這種關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)可以幫助零售商制定營銷策略。

在數(shù)據(jù)挖掘當中，通常用 “ 支持度 ” ( support )和 “ 置性度 ” ( confidence )兩個概念來量化事物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則 A->B 的支持度 support=P(AB) ，指的是事件 A 和事件 B 同時發(fā)生的概率。置信度 confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A), 指的是發(fā)生事件 A 的基礎(chǔ)上發(fā)生事件 B 的概率。同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規(guī)則稱為強規(guī)則 。比如：Computer => antivirus_software , 其中 support=2%, confidence=60%，表示的意思是所有的商品交易中有 2% 的顧客同時買了電腦和殺毒軟件，并且購買電腦的顧客中有 60% 也購買了殺毒軟件。

關(guān)聯(lián)規(guī)則在精準營銷中應(yīng)用

某電商公司的類目運營通過找出二級類目之間的關(guān)聯(lián)性，來指導(dǎo)跨類目的聯(lián)合促銷。我們通過訂單數(shù)據(jù)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則計算關(guān)聯(lián)性結(jié)果如下：

圖4：關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果

根據(jù)上述的關(guān)聯(lián)規(guī)則，我們在做促銷活動時，可以考慮將廚房調(diào)料和紙質(zhì)品、廚房調(diào)料和糧油、餅干和堅果等相關(guān)產(chǎn)品一起捆綁銷售。