数据挖掘如何帮助您在 2022 年击败竞争对手

亚马逊、eBay 等顶级电子商务零售商正在利用信息做出更明智的选择，而数据挖掘至关重要。 数据挖掘使企业能够深入了解消费者行为、产品经济学和需求动态。 本文将解释数据挖掘并提供有用的综合操作指南。

什么是数据挖掘？

它是对大量数据集进行排序以发现有助于通过数据分析解决业务问题的模式和联系的行为。 数据挖掘工具和技术可帮助企业预测事件的未来方向并做出更明智的业务决策。

数据挖掘是一般数据分析的关键要素，也是数据科学领域的主要学科之一，它采用先进的分析技术来发现数据集中的有价值信息。 在更具体的意义上，它是理解数据库中知识发现过程（KDD）的一个要素，它是一种用于收集、处理和分析信息的数据科学方法。 需要注意的是，数据挖掘和 KDD 经常互换使用。 但是，它们通常被视为不同的实体。

电子商务中数据挖掘的好处

数据挖掘在电子商务中的应用可以描述为电子商务领域的一个可能领域，其中数据挖掘可用于增强业务。 我们都知道，在网上购物时，购物者通常会留下企业可以保存在数据库中的特定数据。 这些数据要么是结构化的，要么是非结构化的，可以被挖掘以在业务竞争中占据优势。 以下是数据挖掘可用于电子商务领域以造福企业的领域：

1) 客户分析

这也被称为电子商务中以客户为中心的策略。 这使公司可以通过分析客户数据来使用商业智能来规划他们的商业运营和运营，以及研究他们提供的新产品和服务以在网上购物中获利。 从他们访问的信息中筛选出具有高购买潜力的人可以帮助公司降低销售成本。 企业可以使用来自用户的网络浏览习惯的信息来确定他们是购买还是只是浏览，或者购买他们喜欢的东西或新商品。 这使公司可以创建和增强其基础架构。

二、产品生产

数据挖掘非常适合为特定细分市场创建定制设计的产品。 可以确定客户可能想要的功能……尽管真正有创意的产品并不是通过向客户提供他们想要的东西来实现的。

最具创新性的产品是通过查看客户的信息并确定客户希望填补的漏洞而开发的。 然后，在创建产品时，这些元素将包含在最终产品中。

3.服务个性化

个性化尝试根据个人的要求和行为为他们提供内容和服务。 数据挖掘和个性化的研究主要集中在推荐系统和其他相关主题，如协同过滤。 推荐系统在数据挖掘领域得到了广泛的研究。

这些系统可以分为三种类型，社交数据挖掘、基于内容的挖掘和协同过滤。 这些系统通过隐式或显式用户反馈受到文化影响和磨练，通常显示为用户配置文件。 社交数据的使用，查看个人在日常工作中创建的数据的来源，可能是企业重要数据的宝贵来源。 然而，个性化可以通过协同过滤来实现。 在这种方法中，用户被分配给具有特定兴趣的用户，并且这些用户的偏好也可以用来提供。

4. 篮子分析

每个购物篮也是一个故事。 Market Basket Analysis (MBA) 是一种标准的分析、零售和商业智能工具，可帮助零售商更好地了解客户的需求。 有许多方法可以从购物篮分析中获得最大的结果。 这些是：

识别产品亲和性、跟踪产品之间不太明显的亲和性并加以利用是零售行业的最大问题。 购买芭比娃娃的沃尔玛顾客对这三种巧克力棒感兴趣。 通过对市场篮子的高级分析，可以发现这种莫名其妙的联系，以制定更有效的营销策略。

追加销售和交叉销售活动。 这些显示了一起购买的物品，购买打印机的客户将被吸引购买优质墨盒或纸张。

产品组合和货架图可用于利用产品之间的关联性来增强库存管理，形成组合交易，并创建用户友好的货架图，重点关注一起销售的产品。

购物者资料； 在数据挖掘的帮助下分析市场篮子，以了解您的客户是谁，并深入了解他们的年龄、收入水平、购买习惯、偏好和不喜欢、购买偏好，从而改善客户的体验。

5. 销售预测

预测销售涉及考虑消费者花费多少时间购买商品，并在此过程中尝试确定买家是否会再次购买。 该分析可用于制定计划淘汰的最佳策略或确定要提供的其他产品。 关于销售预测，现金流可分为乐观、悲观和现实三个阶段。 这将帮助您了解可用于处理最坏情况（即销售未按计划进行）的适当资金量。

6. 商品策划

商品规划对线下和线上零售店都有好处。 对于在线市场，规划商品可以帮助确定库存和仓库的最佳选择。 相比之下，在线下业务中，希望通过开设商店来增加销售额的公司可以通过了解商店的设计来确定他们需要的商品数量。

正确的产品规划方法肯定会为您提供有关考虑事项的答案：

定价：挖掘数据库方面将通过显示客户敏感性的过程来帮助确定服务或产品的最佳定价。

在选择受客户欢迎的产品时，数据挖掘帮助在线销售的公司了解客户正在寻找的产品以及获得有关竞争对手产品信息的可能性。

探索零售数据库时的库存余额； 这有助于确定所需的适当和特定数量的库存，即，在整个一年和购买季节期间，不要太多，但也不要太少。

7.市场细分

客户细分是数据挖掘可以提供的最有效的用途之一。 根据收集到的大量信息，将其细分为客户的收入、性别、年龄和职业等各个重要部分。 当企业通过电子邮件或其他 SEO 方法运行广告活动时，可以使用它。 市场细分还可以帮助公司识别其竞争对手。 所提供的信息可以帮助零售商确定常规受访者并不总是唯一指向与当前公司相同的客户的人。

零售商数据库的分段数据库可以提高转换率，因为企业可以将其营销工作瞄准特定和所需的市场。 它还有助于零售企业了解每个细分市场的竞争情况，从而创造出广泛吸引目标受众的商品。

8. 保证

数据库挖掘可以让您知道将利用您创建的保修的人数。 在担保方面也是如此。

保证保证成功的最有效方法之一是检查有关先前承诺、销售额和利润的信息。 这可以让您提供 100% 的退款保证，以获得优于竞争对手的优势。

企业如何使用社交媒体数据？

公司可以通过多种方式从社交媒体的数据中受益。 例如，具有业务分析专业知识的首席项目经理或营销总监可以从庞大的非结构化数据库中收集可操作的数据。 业务分析师可以使用用于管理社交媒体、从数据中提取信息以及决定遵循哪些趋势的工具访问自动化报告。

广告

随着公司找到更有效的方法来识别和解决某些受众群体，通过社交媒体提供的定向广告数量正在增加。 营销主管还可以采用分析数据的方法来确定哪种类型的消息最适合某些人口统计群体，或者确定在特定平台上发布广告的理想时间。

影响者营销

社交媒体上的数据挖掘可以帮助识别在社交平台上拥有大量关注者和高参与率的用户或影响者。 企业可以使用影响者营销来吸引人们对其产品和服务的关注。 有影响力的人可以是杰出的商业主管、受欢迎的博主或外部产品评论员，他们可以通过未开发的销售渠道产生点击和点击。 对社交数据的深入分析可以帮助公司确定最合适的影响者来推销他们的服务。

市场调查

公司利用社交媒体数据挖掘来更多地了解客户的偏好、偏好和偏见。 例如，一个组织可能想要研究新客户群体的人口统计数据，或者确定公众对特定徽标或品牌——甚至是特定政治家或宗教团体的看法。 企业还可以使用社交媒体数据来收集特定地理区域以及潜在合作伙伴或竞争对手的数据。

销售支持

除了收集有关特定公司产品的信息外，他们还可以收集有关潜在客户或合作伙伴提供的社会影响的信息，以进行令人信服的销售宣传。 例如，计算机组件制造商可以调查关于 PC 制造商商品的投诉，以帮助客户提高对其品牌的认知度。

预测分析

先进的算法和机器学习方法可以帮助开发预测模型，使公司能够预测客户行为的未来趋势。 根据 TechCrunch 的说法，社交媒体分析可能比传统民意调查更能预测 2016 年总统大选。 社交媒体分析有利于医疗专业人员确定疾病爆发的路径。

最佳数据挖掘软件

1. 猴子学习 | 无代码文本挖掘工具
2. 快速矿工 | 在 Python 中拖放工作流或数据挖掘
3. Oracle 数据挖掘 | 预测数据挖掘模型

结论

电子商务领域的公司可以利用许多数据挖掘机会。 然而，最困难的部分是获得合适的熟练技术人员并获得管理层的支持以进行各种分析。 与许多其他行业相比，电子商务行业中可用的信息量是巨大的，这就是数据挖掘潜力巨大的原因。

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