数据挖掘专业在营销领域的就业前景

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数据挖掘是收集信息并对其进行可操作模式分析的过程，这些信息可用于开发营销策略、符合客户需求的新产品和节约成本的策略。数据挖掘甚至可以查出欺诈和基于错误的损失。从道义上讲，数据挖掘是一个有效的工具，公司可以使用它在市场上保持可行性和相关性。以下是数据挖掘的五大功能:

1. Basket Analysis

这个术语指的是现实世界或虚拟的“购物篮”，顾客在购买商品时会用到它。数据分析师将研究客户的偏好，并根据已经发生的情况预测未来的购买趋势。除了跟踪购买的产品和服务之外，购物篮分析在监控支付选项和奖励卡方面也很有用。

例如，让我们创建一个名为“Sam”的假设购物者。山姆去杂货店买那些在商店的奖励计划上可以加分的东西。然后萨姆用信用卡付账。然后，该公司可以将信用卡使用与奖励计划赎回和库存水平相关联，从而有效地管理其库存。

2. Sales Forecasting

虽然这与购物篮分析的概念相似，但它涉及到猜测顾客将来什么时候会再次购买某些商品，而不是猜测他们会购买什么。例如,如果山姆买搅拌机,基于绩效考核应持续三年,山姆的商店买搅拌机将计划发布类似的搅拌机三年后,山姆从他们可能买一个即使新搅拌机不是旧山姆一样的品牌。一家商店还可以观察顾客在其他商店的类似购买行为，并调整其方法，使之与其他商店相匹配，以吸引未来的顾客。

3. Database Marketing

通过这种数据挖掘策略，公司可以创建一系列产品和服务来销售自己。该公司将通过数据挖掘分析10万名“萨姆”想要什么，而不是看萨姆想要什么。在这个例子中，假设Sam是一个超重的60岁的印第安人。该公司将研究60岁、体重超标的印第安人的偏好，并制作针对这一人群的广告节目。即使一个特定的“山姆”对广告没有反应，这个想法是足够的“山姆”会回应它，这将使营销策略对公司有价值。

4. Inventory Planning

这种用于数据挖掘的方法很容易理解。如果一家商店从2003年开始每年夏天都能卖出至少2500个小玩意儿，那么理所当然地，这家商店明年夏天也能卖出至少2500个小玩意儿。评估月与月、甚至周与周之间的销售增长或下降趋势，并对人们想要购买的产品进行合理的库存决策，也是相当简单的。

5. Customer Loyalty

一家公司可以查看有关其客户的数据，以了解价格变化是如何吸引他们，还是让他们迅速转向众多竞争对手。这种数据挖掘策略与商店的奖励计划密切相关。

例如，如果山姆多年来为他的搅拌机、电饭煲、复活节岛之旅以及1000美元的免费杂货兑换了积分，那么可以肯定地说他是一位忠实的顾客。商店可以根据山姆的喜好来计划产品，并知道他会不断光顾。这也不全是价格的问题。通过查看客户忠诚度统计数据，公司可以确定客户认为什么是有价值的，并努力创造符合客户偏好的额外价值，而不管定价如何。

尽管所有这些数据挖掘技术和所分析的相关信息都非常有用，但企业必须合乎道德地处理它们。合理使用是一回事，但将收集到的信息卖给诈骗艺术家或骗子以获取利润就越界了。此外，如果全世界都知道某家公司做了这样的事情，跟踪该公司的购买趋势就不难了。通过对数据挖掘的道德和智能应用，一家公司可以保持其在世界市场上的地位。

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