北美数据挖掘与市场营销的必要性

随着全球经济一体化的高速发展，当今的市场竟争已趋于白热化。这种竟争开始浸蚀利润并改变着原有的利润分配结构。因此各公司为保持必要的竟争力，开始提供多种产品与服务，期望满足不同的客户口味。但是随着市场越来越成熟，顾客也变得越来越有辩别力了。这无疑对市场开发及营销人员是一个挑战。他们想要获取能带来濳在利润的客户并为他们提供合适的产品与服务。即如何辩别可创造利润的客户；如何保留他们；如何培养一般客户成为利润客户；如何降低成本；如何管理风险等等，已成为市场营销人员必须要解决的问题。将数据挖掘技术应用到市场营销就是在这样的背景下产生的。“数据挖掘”(Data Mining) 是一种系统的方法，它被用于对存储在公司数据库内的营销及客户信息进行集合汇总，加工处理，归纳分析，并提供对加强和改进市场营销在战略及战术水平上的决策支持。它是科学与艺术的结合在市场营销中的应用，也是智能商业中最美丽的一簇花。

“数据挖掘”的发展得益于两个因素：信息的可用性与计算机功能的增加。如今银行和公司普遍建有数据仓库并用以存储客户及商业的各种数据。这就使得公司利用这些数据并辅以人口统计学及第三方数据去捕获它的客户消费行为模式及购买习惯成为可能。具体地说，如果你认为下面所列的内容是事实，你就应该认真考虑使用“数据挖掘”的方法。因为它能帮你改进营销业绩，评估你的营销活动成果，优化客户服务。
• 市场的竟争使你从其它的公司获取市场份额变得十分困难
• 客户期望享有更好更到位的服务
• 支持市场营销的资源限制
• 大众营销模式不再有效，用户化的和独出心裁的营销努力已成为必要
• 营销作为一种投入，投入回报的计算正变得越来越重要

事实上“数据挖掘”现已成为企业保持竟争力的必要方法。它已广泛地应用在银行，保险，电讯，商品零售等行业的客户关系管理 (CRM)，促销活动设计，信用风险预报等诸多方面并扮演着重要的角色。这种方法可以有效地回答以下问题：
• 如何吸引新客户？
• 如何辩别哪些新客户是创利客户？
• 如何避免高风险客户？
• 如何理解你现有客户的特点？
• 如何将非创利的客户变为创利的客户？
• 如何保留客户，保留哪些客户？
• 如何赢回流失的客户？
• 如何提高客户的满意度？
• 如何提高销售额？
• 如何降低成本？
• 如何化分你的客户？
• 如何描述你的客户特征？

此外，这种方法还可以解决如何评估公司客户的当前价值，潜在价值，净现值及生命价值等等，给市场规化及决策提供十分重要的信息支持。

可能我们会问“数据挖掘”与“ETL (Extract-Transform-Load)”和“数据库管理”有何不同？简单地说，“数据挖掘”是一个将数据提炼成知识的过程。“ETL”是数据准备的过程，而“数据库管理”是数据搜集，存取及管理的过程。如果我们把数据比作食才，则三者的不同可类比于日常生活中的烹调。“数据库管理”类似于食才的采买及保管者，“ETL”就是按照烹饪者的要求清洗整理食才的人，而“数据挖掘”才是烹饪这些食才的灶上大师傅。当然，这美味的菜肴就是基于“数据挖掘”技术从数据库的数据中获取的满足商业规则的CRM及市场的知识，而享受菜肴的人就是企业管理决策层。简而言之，基于客户数据的CRM知识发现就是由“数据挖掘”人员来完成的，所以“数据挖掘”人员在智能商业团队中占有十分重要的地位。

近来各大企业为了保持竟争力，都在加强和提高各自的智能商业团队。这种强大的动力反映在就业市场上就是对“数据挖掘”人才的旺盛需求。在过去的十年间，数据分析人员在就业市场上变得愈来愈抢手就是证明。十年前一个大公司仅一名数据分析员，而今仅Customer Knowledge Department就有几十位数据分析人员。我们不禁要说“What is the increase rate!!!”。这类工作Title有如下的称谓：Data Analyst, Marketing Analyst, Campaign Management Analyst, Marketing consultant, Marketing assistant, Report analyst, Campaign analyst, Survey Analyst, Statistician, BI Analyst, and Treasury Analyst。那么我们又要问什么样的人适合学习进而从事“数据挖掘”工作呢？答案是这样的，如果你有SAS （或SPSS或其它）编程语言基础的；或者你有数据库知识的；或者受过MBA训练的，或者你有数学背景的，你就是合适的人选。对一般工作在大多地区的Data Analyst而言，工资的中位数约60K，而Modeler工资的中位数约为72K。考虑到“数据挖掘”在市场营销中的应用是一种朝阳产业，工作单位多为大银行，大公司 并有较好的薪俸和福利，且入门的门栏不高，我们有理由说“数据挖掘”是一值得从事的职业。

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