如何利用數據挖掘算法進行精確營銷
數據挖掘，已經成為各大公司的必備職位，針對消費者行為和購物歷史等進行數據整合、分析挖掘，達到精準定位營銷的目的。但數據挖掘并非簡單的數據采編，更加多需要一些算法技巧，例如我們做數據挖掘會采用分類算法、聚類算法、關聯規則等。下面大圣眾包威客平臺我就這三種算法詳細介紹下，如何實現精確營銷。
分類算法：
我們做電商平臺，網民留存是非常重要的一小部分，但消費者流失走向我們是無法控制的，只可以通過預測，這時候就要運用到分類模型。分類算法屬于預測性模型，根據過去數據、分析來預測將來一段時間的行為過程。分類學習方法所使用的數據集稱為訓練集，訓練集中每一個個體都有明確的類別，通過訓練集中的數據表現出來的特征，為每一個類找到一種準確的描述或模型。其優點是容易理解、預測準確度高。分類算法有logistic回歸，神經網絡、貝葉斯分類器、SVM等算法。
分類算法實際應用案例：
例如高爾夫球場，這一個跟天氣情況關系密切，因為前期的數據分析，得出天氣是不是晴朗，氣溫如何，濕度如何、風力如何都會直接影響到打高爾夫球場的人，因此，作一個高爾夫球場的運營人員便可根據分類模型，去構建決策樹，不一樣的天氣因素，決定是不是開放等。
聚類算法：
說完分類算法，談談聚類，聚類算法主要是按照樣本、數據自身的屬性去歸類，用數學方法根據相似性或差異性指標，定量確定樣本親疏關系。聚類有Kmeas，Two-step
聚類算法實際應用案例：
電商公司想要新進一批高端服裝，但究竟進什么款式等，這需要根據消費人群特征來分類，首先需從上一年的數據，查看消費者購物行為、消費額、購物時間等通過聚類方法進行分類，找出每類群體的特征，然后根據這一個群體進行相應的推送，而非廣撒網模式。
關聯規則：
關聯分析是從大量數據中發現樣本之間有趣的關聯和關系，從此為網民推送。關聯分析主要是用“支持度”(support)和“置性度”(confidence)兩個概念衡量事物之間的關聯規則。關聯規則A->B的支持度support=P(AB)，指的是事物A和事物B同時發生的概率。置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是發生事物A的基礎上發生事物B的概率。這有點像我們高中的概率學。
我們常見的電商平臺，“為您推薦”、“購物該商品的網民還購物了”等都屬于關聯分析，其依據就是通過分析之前購物商品的消費者的購物籃分析，分析消費者的購物習慣，可幫助零售商制定營銷方案。
數據挖掘不是簡單的數據整合，采集，更加多是根據網民的行為習慣，深入分析網民的意圖，了解背后的動機，才可以給予公司決策，更加好服務營銷。
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怎么做精確營銷
要實現精確營銷，首先需要明確商品的目標受眾。定位與商品本身相匹配的消費人群是分析潛在顧客購物習慣和消費需求的前提，這使得大數據分析大有用武之地。是互聯網時代，人們可以接觸到很多種東西，每個人的喜好都不一樣，個性化程度高，多樣性很大。所以在尋找目標受眾的過程中，要立足于各行業沉淀的數據，按照不一樣的標準劃分消費人群，建立網民信息數據庫，從中尋找目標群體。
另外，精確營銷需要掌握利用大數據分析網民需求的技術。大數據記錄了網民使用各種應用生成的每一條數據。營銷人員可以通過分析這些數據來獲取網民的需求，甚至挖掘出網民沒有意識到的潛在需求。以手機游戲應用推廣為例，不一樣游戲玩家的喜好差異較大。沒有對玩家喜好和使用習慣根據數據進行分析就投放的廣告，往往會變得毫無用處。通過分析網民數據，獲取各類信息進行精確營銷，可以大大提高下載率，延長留存時間。因此，提高利用大數據分析網民需求的技術成為很多主流廣告平臺的工作重點之一。和Mintegral一樣，它掌握了利用AI技術分析海量網民數據，利用先進的人工智能算法，實現了廣告投放時千人千面，有效提高了程序化廣告的精準性。
另外，在進行精確營銷時，也需要留意廣告創意和數據的結合。現代人更喜歡個性化、新穎的廣告創意，對廣告的審美要求也上升到了一個新的高度。然而，缺乏創意的簡單粗暴的廣告早已跟不上時代的進步，使得營銷者越來越重視廣告創意。根據數據的分析，潛在顧客需求與耳目一新的創意相結合，理性的數據與感性的藝術相結合，才可以創作出點擊率高、傳播效果好的廣告。
是互聯網時代，精確營銷勢在必行，這要公司和營銷人員更加好地定位目標受眾，掌握分析大數據的技術，結合創意進行精確營銷。
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標題：精準營銷的方式方法(如何利用數據挖掘算法進行精準營銷)? ??
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