기업 인터넷 마케팅에서의 클러스터 분석 적용에 관한 논문
논문 개요: 본 논문은 기업 인터넷 마케팅에 있어서 대량의 데이터를 전형적인 데이터를 기반으로 분석하고, 마이닝 기술 클러스터 분석 방법을 사용하여 데이터를 처리했으며 네트워크 마케팅 회사를 예로 사용하여 고객 정보에 대한 클러스터 분석을 수행하고 회사의 마케팅 전략 결정에 확실한 지원을 제공할 수 있는 일부 가치 있는 정보를 얻었습니다.
종이 키워드: 클러스터링, 네트워크 마케팅, 전략, 고객 관계
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현대 과학 기술의 급속한 발전과 함께 특히 인터넷의 응용과 발전에 있어서 기업은 경쟁력 강화를 위해 인터넷을 통한 제품 홍보를 강화해야 합니다. 고객은 매우 중요하고 귀중한 자원입니다. 이제 데이터베이스에서 고객에 대한 귀중한 정보를 더 잘 발굴하고, 귀중한 고객과의 관계를 더 잘 구축 및 관리하며, 수익성이 없는 고객을 포기할 수 있는 방법은 무엇입니까? 다양한 가치를 지닌 고객을 위한 맞춤형 마케팅 전략을 개발하는 것이 기업의 생존과 발전을 보장할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 의심할 여지 없이 이 모든 것에 대한 효과적인 방법 중 하나입니다. 이 기사에서는 인터넷 마케팅 회사를 예로 들어 실행 가능한 고객 가치 평가 방법 세트를 제안한 다음 데이터 마이닝 기술에서 보다 일반적이고 일반적으로 사용되는 클러스터 분석 알고리즘을 사용하여 고객 정보를 클러스터링하여 매우 중요한 정보를 기업에 제공합니다. 온라인 마케팅의 의사 결정 기반.
1 클러스터 분석
클러스터링은 데이터 마이닝 기술에서 매우 중요한 부분이며, 이제는 데이터 마이닝 기술의 핵심 부분이기도 합니다. 클러스터링의 의미는 물리적 또는 논리적 데이터 개체를 자동으로 분류하고 최종적으로 데이터 개체를 여러 클래스 또는 클러스터로 나누는 프로세스입니다. 군집화 결과를 얻으려면 데이터 개체는 동일한 범주에서 최대 유사성을 가져야 하며, 다른 클래스에서는 최소 유사성을 가져야 합니다. 클러스터링의 실질적인 의미는 데이터가 특정 관계에 따라 자동으로 분류될 수 있다는 것입니다. 모든 데이터 객체의 범주가 몇 개인지 미리 알 수 없으며, 알고리즘 처리를 통해 최종적으로 분류 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 시장 조사 분야, 특히 온라인 마케팅 기업이나 웹 사이트의 경우, 대량의 온라인 데이터를 분석하고 클러스터링함으로써 고객을 다양한 카테고리로 분류하고, 다양한 구매력에 기반한 개인화된 마케팅을 수행할 수 있습니다. 이러한 범주의 이익은 기업의 경제적 이익을 향상시키는 것을 의미합니다. 현재 대부분의 연구자들은 군집분석 알고리즘의 개선 및 완성도를 높여 군집분석의 효율성을 높이는 연구를 진행하고 있다. 유명한 알고리즘으로는 CLARANS, BRICH, DBSCAN, CURE, STING, CLIGUE 및 WaveCluster 등이 있습니다.
2. 기업 고객 자원 관리에 적용되는 군집 분석
이제 전자상거래 회사의 고객이 전국 및 일부 해외 지역에 분산되어 있다고 분석하고 있습니다. 이제 길림성, 흑룡강성, 산둥성, 장쑤성, 절강성, 안후이성, 후난성, 미얀마, 인도, 남아프리카 등 10개의 대표적인 주요 고객만 나열됩니다. 데이터 마이닝의 목적은 고객 데이터를 처리하기 전에 클러스터 분석 방법을 사용하여 이러한 10명의 고객이 서로 다른 유형의 고객에게 다른 대응 방법을 제공하는지 확인하는 것입니다. , 기업에 대한 전문가의 채점 방식을 사용하고, 온라인 설문조사 및 인터뷰를 통해 각지의 영업 전문가들의 의견을 수집한 후 데이터를 종합하여 최종적으로 각 지표의 가중치를 결정합니다.
그런 다음 클러스터 분석 방법의 구체적인 구현은 5단계로 나눌 수 있습니다.
1단계: 먼저 각 인덱스에 대한 계층 구조를 구성하고 그 중 10개가 각 주요 평가됩니다. 고객은 솔루션 레이어 역할을 하고 고객 가치는 처리 대상 레이어에 배치되며 각 지표는 기준 레이어가 됩니다. 이러한 계층 구조에 따라 고객 관계 평가 시스템의 지수 구조 다이어그램은 그림과 같이 구성됩니다. 그림 2-1.
데이터를 보면 두 가지 상황이 있음을 알 수 있습니다. 하나는 미얀마와 남아프리카공화국입니다. 데이터를 보면 이러한 고객의 현재 가치가 매우 작다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 그들은 숨겨진 가치가 크며 성장할 것입니다. 언젠가 그들의 성장은 회사에 막대한 물질적 이익을 가져올 것입니다. 따라서 개발 잠재력이 있는 고객은 그들의 잠재력을 자극하기 위한 조치를 취해야 합니다. 이러한 고객의 현재 가치는 매우 작다는 것을 데이터에서 알 수 있지만, 지리적 위치와 경제 상태를 기준으로 두 지역을 분석하면 더 큰 가치를 의미합니다. 이러한 유형의 고객을 위해 기업은 구매력을 자극하고 이러한 유형의 고객이 계속해서 발전할 수 있도록 유연한 조치를 취해야 합니다.
두 번째 유형은 지속적으로 이익을 제공하는 "유지" 고객입니다. 과거 거래 기록을 분석한 결과 현재 가치는 높지만 발전 가능성이 없거나 경우에 따라 가치가 하락하는 경우가 많습니다. 이러한 유형의 고객은 회사에 상대적으로 넉넉한 이익을 가져다 주지만 장기적인 발전 측면에서 볼 때 그들은 주요 이익원이 아니며 특정 상황에서는 손실되며 다른 기업 경쟁사의 개입으로 손실됩니다. 한편으로 기업은 그러한 고객과 좋은 관계를 유지하고 안정적인 고객 관계를 유지해야 하며, 다른 한편으로는 그러한 고객의 소비를 자극하고 맞춤형 서비스와 전략을 제공하기 위해 몇 가지 마케팅 방법을 채택해야 합니다. p> 세 번째 유형의 "구식" 고객은 쓸모없는 사용자와 같습니다. 현재 및 미래에 회사에 거의 의미가 없으며 회사의 연간 이익은 여전히 매우 높습니다. 분석에 따르면 이러한 고객으로는 저장(Zhejiang), 후난(Hunan), 길림(Jilin) 등이 있으며 장기적인 발전 추세가 없기 때문에 회사에서 채택한 전략은 이들이 회사에 제공하는 현재 가치를 최대한 활용한 다음 점차적으로 포기하는 것입니다.
네 번째 유형은 'VIP' 고객입니다. 이러한 유형의 사용자는 어느 정도 회사의 생존을 보장한다고 할 수 있습니다. 데이터를 보면 산동이 회사의 VIP 고객이라는 것을 알 수 있습니다. 회사는 이를 진지하게 받아들이고 신중하게 관계를 관리해야 합니다. 이러한 유형의 고객과 고객 회사의 중요성을 고려하여 이러한 고객과의 의사소통 및 관계 구축을 강화하는 동시에 경쟁업체가 이러한 VIP 고객을 빼앗아가지 않도록 더욱 경계해야 합니다. VIP 고객을 위해 기업은 일대일 마케팅 전략을 수행하고, 고객의 요구 사항과 잘 소통하고, 고객의 요구 사항을 충족하기 위해 최선을 다하고, 고객과의 관계를 강화하기 위한 몇 가지 특별 정책을 적절하게 제공해야 합니다. 다양한 각도에서 회사에 대한 고객 충성도와 만족도를 강화합니다. 이 중요한 정보를 바탕으로 기업은 다양한 고객에게 적합한 판매 전략을 채택할 수 있습니다.
3 요약
즉, 기업은 먼저 고객 가치에 대한 전방위적이고 다각적인 평가를 수행한 다음 분석 결과를 정량화하고 클러스터 분석을 통해 데이터 마이닝을 수행합니다. 고객의 가치를 분석하고 다양한 유형의 고객에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. ;