數據挖掘如何幫助您在 2022 年擊敗競爭對手

亞馬遜、eBay 等頂級電子商務零售商正在利用信息做出更明智的選擇，而數據挖掘至關重要。 數據挖掘使企業能夠深入了解消費者行為、產品經濟學和需求動態。 本文將解釋數據挖掘並提供有用的綜合操作指南。

什麼是數據挖掘？

它是對大量數據集進行排序以發現有助於通過數據分析解決業務問題的模式和聯繫的行為。 數據挖掘工具和技術可幫助企業預測事件的未來方向並做出更明智的業務決策。

數據挖掘是一般數據分析的關鍵要素，也是數據科學領域的主要學科之一，它採用先進的分析技術來發現數據集中的有價值信息。 在更具體的意義上，它是理解數據庫中知識發現過程（KDD）的一個要素，它是一種用於收集、處理和分析信息的數據科學方法。 需要注意的是，數據挖掘和 KDD 經常互換使用。 但是，它們通常被視為不同的實體。

電子商務中數據挖掘的好處

數據挖掘在電子商務中的應用可以描述為電子商務領域的一個可能領域，其中數據挖掘可用於增強業務。 我們都知道，在網上購物時，購物者通常會留下企業可以保存在數據庫中的特定數據。 這些數據要么是結構化的，要么是非結構化的，可以被挖掘以在業務競爭中佔據優勢。 以下是數據挖掘可用於電子商務領域以造福企業的領域：

1) 客戶分析

這也被稱為電子商務中以客戶為中心的策略。 這使公司可以通過分析客戶數據來使用商業智能來規劃他們的商業運營和運營，以及研究他們提供的新產品和服務以在網上購物中獲利。 從他們訪問的信息中篩選出具有高購買潛力的人可以幫助公司降低銷售成本。 企業可以使用來自用戶的網絡瀏覽習慣的信息來確定他們是購買還是只是瀏覽，或者購買他們喜歡的東西或新商品。 這使公司可以創建和增強其基礎架構。

二、產品生產

數據挖掘非常適合為特定細分市場創建定制設計的產品。 可以確定客戶可能想要的功能……儘管真正有創意的產品並不是通過向客戶提供他們想要的東西來實現的。

最具創新性的產品是通過查看客戶的信息並確定客戶希望填補的漏洞而開發的。 然後，在創建產品時，這些元素將包含在最終產品中。

3.服務個性化

個性化嘗試根據個人的要求和行為為他們提供內容和服務。 數據挖掘和個性化的研究主要集中在推薦系統和其他相關主題，如協同過濾。 推薦系​​統在數據挖掘領域得到了廣泛的研究。

這些系統可以分為三種類型，社交數據挖掘、基於內容的挖掘和協同過濾。 這些系統通過隱式或顯式用戶反饋受到文化影響和磨練，通常顯示為用戶配置文件。 社交數據的使用，查看個人在日常工作中創建的數據的來源，可能是企業重要數據的寶貴來源。 然而，個性化可以通過協同過濾來實現。 在這種方法中，用戶被分配給具有特定興趣的用戶，並且這些用戶的偏好也可以用來提供。

4. 籃子分析

每個購物籃也是一個故事。 Market Basket Analysis (MBA) 是一種標準的分析、零售和商業智能工具，可幫助零售商更好地了解客戶的需求。 有許多方法可以從購物籃分析中獲得最大的結果。 這些是：

識別產品親和性、跟踪產品之間不太明顯的親和性並加以利用是零售行業的最大問題。 購買芭比娃娃的沃爾瑪顧客對這三種巧克力棒感興趣。 通過對市場籃子的高級分析，可以發現這種莫名其妙的聯繫，以製定更有效的營銷策略。

追加銷售和交叉銷售活動。 這些顯示了一起購買的物品，購買打印機的客戶將被吸引購買優質墨盒或紙張。

產品組合和貨架圖可用於利用產品之間的關聯性來增強庫存管理，形成組合交易，並創建用戶友好的貨架圖，重點關註一起銷售的產品。

購物者資料； 在數據挖掘的幫助下分析市場籃子，以了解您的客戶是誰，並深入了解他們的年齡、收入水平、購買習慣、偏好和不喜歡、購買偏好，從而改善客戶的體驗。

5. 銷售預測

預測銷售涉及考慮消費者花費多少時間購買商品，並在此過程中嘗試確定買家是否會再次購買。 該分析可用於製定計劃淘汰的最佳策略或確定要提供的其他產品。 關於銷售預測，現金流可分為樂觀、悲觀和現實三個階段。 這將幫助您了解可用於處理最壞情況（即銷售未按計劃進行）的適當資金量。

6. 商品策劃

商品規劃對線下和線上零售店都有好處。 對於在線市場，規劃商品可以幫助確定庫存和倉庫的最佳選擇。 相比之下，在線下業務中，希望通過開設商店來增加銷售額的公司可以通過了解商店的設計來確定他們需要的商品數量。

正確的產品規劃方法肯定會為您提供有關考慮事項的答案：

定價：挖掘數據庫方面將通過顯示客戶敏感性的過程來幫助確定服務或產品的最佳定價。

在選擇受客戶歡迎的產品時，數據挖掘幫助在線銷售的公司了解客戶正在尋找的產品以及獲得有關競爭對手產品信息的可能性。

探索零售數據庫時的庫存餘額； 這有助於確定所需的適當和特定數量的庫存，即，在整個一年和購買季節期間，不要太多，但也不要太少。

7.市場細分

客戶細分是數據挖掘可以提供的最有效的用途之一。 根據收集到的大量信息，將其細分為客戶的收入、性別、年齡和職業等各個重要部分。 當企業通過電子郵件或其他 SEO 方法運行廣告活動時，可以使用它。 市場細分還可以幫助公司識別其競爭對手。 所提供的信息可以幫助零售商確定常規受訪者並不總是唯一指向與當前公司相同的客戶的人。

零售商數據庫的分段數據庫可以提高轉換率，因為企業可以將其營銷工作瞄準特定和所需的市場。 它還有助於零售企業了解每個細分市場的競爭情況，從而創造出廣泛吸引目標受眾的商品。

8. 保證

數據庫挖掘可以讓您知道將利用您創建的保修的人數。 在擔保方面也是如此。

保證保證成功的最有效方法之一是檢查有關先前承諾、銷售額和利潤的信息。 這可以讓您提供 100% 的退款保證，以獲得優於競爭對手的優勢。

企業如何使用社交媒體數據？

公司可以通過多種方式從社交媒體的數據中受益。 例如，具有業務分析專業知識的首席項目經理或營銷總監可以從龐大的非結構化數據庫中收集可操作的數據。 業務分析師可以使用用於管理社交媒體、從數據中提取信息以及決定遵循哪些趨勢的工具訪問自動化報告。

廣告

隨著公司找到更有效的方法來識別和解決某些受眾群體，通過社交媒體提供的定向廣告數量正在增加。 營銷主管還可以採用分析數據的方法來確定哪種類型的消息最適合某些人口統計群體，或者確定在特定平台上發布廣告的理想時間。

影響者營銷

社交媒體上的數據挖掘可以幫助識別在社交平台上擁有大量關注者和高參與率的用戶或影響者。 企業可以使用影響者營銷來吸引人們對其產品和服務的關注。 有影響力的人可以是傑出的商業主管、受歡迎的博主或外部產品評論員，他們可以通過未開發的銷售渠道產生點擊和點擊。 對社交數據的深入分析可以幫助公司確定最合適的影響者來推銷他們的服務。

市場調查

公司利用社交媒體數據挖掘來更多地了解客戶的偏好、偏好和偏見。 例如，一個組織可能想要研究新客戶群體的人口統計數據，或者確定公眾對特定徽標或品牌——甚至是特定政治家或宗教團體的看法。 企業還可以使用社交媒體數據來收集特定地理區域以及潛在合作夥伴或競爭對手的數據。

銷售支持

除了收集有關特定公司產品的信息外，他們還可以收集有關潛在客戶或合作夥伴提供的社會影響的信息，以進行令人信服的銷售宣傳。 例如，計算機組件製造商可以調查關於 PC 製造商商品的投訴，以幫助客戶提高對其品牌的認知度。

預測分析

先進的算法和機器學習方法可以幫助開發預測模型，使公司能夠預測客戶行為的未來趨勢。 根據 TechCrunch 的說法，社交媒體分析可能比傳統民意調查更能預測 2016 年總統大選。 社交媒體分析有利於醫療專業人員確定疾病爆發的路徑。

最佳數據挖掘軟件

1. 猴子學習 | 無代碼文本挖掘工具
2. 快速礦工 | 在 Python 中拖放工作流或數據挖掘
3. Oracle 數據挖掘 | 預測數據挖掘模型

結論

電子商務領域的公司可以利用許多數據挖掘機會。 然而，最困難的部分是獲得合適的熟練技術人員並獲得管理層的支持以進行各種分析。 與許多其他行業相比，電子商務行業中可用的信息量是巨大的，這就是數據挖掘潛力巨大的原因。

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