數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能概述(已改無(wú)錯(cuò)字)
2023-03-27 10:45:32 本頁(yè)面
【正文】 捆綁在一起銷售的產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)組合，從而有效地向客戶提供額外的服務(wù)，提高活期收入并提升客戶的收益率 金融行業(yè)應(yīng)用 —— 美國(guó)匯豐銀行使用 SPSS成功案例 應(yīng)用結(jié)果 揭示特定客戶的需求，銷售增加 50% 營(yíng)銷費(fèi)用減少 30% 提高了建立和開(kāi)展適時(shí)營(yíng)銷戰(zhàn)略的能力 Somma說(shuō)， OLAP對(duì)了解數(shù)據(jù)特征來(lái)說(shuō)是一個(gè)不錯(cuò)的工具，但我無(wú)法從中發(fā)現(xiàn)聯(lián)系的力度，也不能做出預(yù)測(cè)模型，而那正是我最需要的?！? Somma說(shuō)， OLAP是好的報(bào)告工具，但沒(méi)有統(tǒng)計(jì)引擎，它只能告訴過(guò)去我在哪里，而不能說(shuō)出我需要去哪里。 BI在電信行業(yè)應(yīng)用 精細(xì)化營(yíng)銷 客戶細(xì)分，找準(zhǔn)客戶范圍，全面了解客戶 地市分公司數(shù)據(jù)集市建設(shè) 評(píng)估分析套餐 資費(fèi)預(yù)演功能 套餐分析 資費(fèi)營(yíng)銷案活動(dòng)管理 降低成本 重入網(wǎng)現(xiàn)象日趨嚴(yán)重 利用呼叫指紋和 IMEI技術(shù)，架構(gòu)新的重入網(wǎng)模型 BI在零售業(yè)應(yīng)用 1 零售業(yè)特點(diǎn) 顧客數(shù)量龐大，消費(fèi)水平層次不齊 銷售品種多，銷售方式多樣 供應(yīng)商信息龐大 顧客 已 從“感覺(jué)消費(fèi)”向“感情消費(fèi)”邁進(jìn) 企業(yè)經(jīng)營(yíng) 開(kāi)始 從降低成本向提高顧客滿意度邁進(jìn)（ CRM） CRM（客戶關(guān)系管理）指在合適的時(shí)間、以合適的價(jià)格、將合適的產(chǎn)品或服務(wù)提供給合適的客戶，以滿足他們的需要。 BI在零售業(yè)應(yīng)用 2 BI在零售業(yè)的應(yīng)用價(jià)值 了解銷售全局 商品分組布局 降低庫(kù)存成本 市場(chǎng)和趨勢(shì)分析 有效的商品促銷 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 1 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 2 Web挖掘 就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從 Web文檔以及服務(wù)中發(fā)現(xiàn)信息、知識(shí)的過(guò)程 數(shù)據(jù)來(lái)源于 Web文檔、 Web服務(wù)器日志 、用戶 Cookies 主要處理文本、圖形、圖像等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 主要應(yīng)用 ? 網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化 ? 智能搜索引擎 ? 個(gè)性化推薦 ? 顧客分類，交叉銷售 ? 垃圾郵件過(guò)濾 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 3 Web挖掘分類 Web 挖掘 Web 結(jié)構(gòu)挖掘 Web 使用挖掘 Web 內(nèi)容挖掘 文本挖掘 多媒體挖掘 內(nèi) 、 外部結(jié)構(gòu)挖掘 URL 挖掘 個(gè)性化訪問(wèn)模 式追蹤 一般訪問(wèn)模式 追蹤 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 4 Web文本挖掘 Web文本挖掘應(yīng)用 搜索引擎優(yōu)化 垃圾郵件過(guò)濾 Web 文本I nter 采集 特征庫(kù)提取 結(jié)果挖掘 輸出評(píng)價(jià)BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 4 W
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