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大数据在企业网络精准营销中的作用分析 　　摘要：网络技术的迅猛发展致使数据库应用不断扩大，数据信息业已成为企业营销的重要资源。企业在通过搜集拥有大量基础数据信息后，如何在这些拥有着重要商业信息数据背后挖掘信息价值成为企业精准营销的重要工作之一。本文就从商业发展角度对数据信息挖掘进行了方法分析，并对企业网络营销提出了合理化建议。 　　关键词：企业；数据；信息；精准营销；方法 　　网络技术的快速发展使人们走进了网络时代，人们在网络使用中产生大量的数据信息，这些信息的增加呈现爆炸式增长，这些信息包含着人们的消费习惯、消费方式、消费类型等多种商业信息，如果企业可以将这些信息进行数据分析，将会给企业带来相当大的利润。数据挖掘成为了企业网络精准营销的重要工作。所谓数据挖掘（Data Mining）就是从数据库中提取并分析隐含的未知具有商业价值的数据信息。这项工作是数据库研究中的一个新兴领域，是人工智能、信息统计、数据库技术多项理论和技术的集合体。 　　一、信息数据挖掘技术 　　1.关联分析 　　关联分析是最基础的数据挖掘分析方法，也是企业精准营销的常用手段之一。在数据挖掘领域关于关联分析的方法也是多样的，例如有APRIORI、AIS、DHP等算法，这种分析方法主要对数据之间的联系进行挖掘，例如在网络购物中我们在数据库中发现购买A商品的顾客点击B关联商品的概率是75%。通过关联数据信息分析找出两者商品的购买关联，更为精确的为顾客提供互补商品集约化销售，进而增加企业利润。 　　2.序列模式分析 　　序列模式分析同关联模式分析目的相同都是在挖掘数据之间的联系，但是序列模式分析更为连续化和网络化，例如对关联商品A、B、C之间进行序列化模式分析，客户在购买A 商品后又购买B商品，再购买C 商品，形成了固定的购买模式。每个序列内部都是按照固定模式排列。通过挖序列函数分析交易数据库，获得数据库中出现最高频次的序列，值得注意的是我们在序列模式分析时要输入最小置信度和最小支持度。 　　3.分类分析 　　我们对数据库中的不同类型的数据赋予特征标记，数据库就成为了具有分类特征的数据库，分类分析就是通过对具有特征的一组数据进行分析，用分类规则对数据库中数据进行具体分类。例如我们在汽车4S店数据库中有各类用户消费信息，4S店将根据购买不同级别汽车的用户信息进行分类，可以分为A级、B级、C级、D级、 E级用户，然后对类别分类赋予数据库数据。然后对每一等级数据进行4S店装配、保养、置换消费金额分类，通过数据分析我们对不同种类用户进行准确描述和挖掘，针对各类型用户数据进行回归模型、决策树模型、神经网络模型分析，分析结果采用电话回访的方式进行精准营销，充分发挥用户的消费潜力。 　　4.聚类分析 　　聚类分析是一组没有分类的记录，对这些数据进行分类事前也没有具体数量判断，在数据分析过程中根据一定的分类规则进行划分记录，然后确定每一个记录的类别。在数据分析过程中采用的分类标准是根据聚类分析工具确定。使用较为普遍的聚类分析方法有系统聚类法、加入法、动态聚类法、分解法。在数据分析法过程中采用不同的分类标准有着不同的划分结果。我们会发现聚类分析和分类分析是一个互逆的过程。在实际的操作过程中，数据分析员可以利用分类经验进行数据初步分析，然后根据数据分类结果进行分类标准再调整，直至得到满意的分类结果。 　　二、数据挖掘在企业精准营销中的具体应用 　　现阶段很多企业早已在利用相关的数据挖掘工具进行客户分析进行精准营销，企业管理层也根据相关的分析数据搭建各类模型用于企业决策分析。随着经济国际化，生产全球化，资本开放化程度越来越成熟，企业面临的竞争也具有不确定性，企业需要借助大数据系统进行数据挖掘，对业务数据进行抽取和转换，从中获得有利于商业决策的关键性数据来控制成本和区分市场，进而提高经济效益。 　　1.有利于客户关系维护与管理 　　网络营销在如今业已成为各类企业进军的重要领域，如何在网络销售中最大限度地争取客户、扩大客户群体、与客户建立更高的黏度。这些都是网络营销最基本的要求，在网络时代企业如何才能确定精准的目标市场、挖掘客户产品需求、接受产品升级体验都是与以往有很大差距。如果一个企业能让客户流失率降低5%，其企业的利润就能增加40%-60%，通过大数据分析可以更好地了解客户需求，并且与客户进行良好的互动交流，降低户口流失率，不断增加企业产品新意，提高产品知名度。 　　2.有利于企业精准经营定位 　　企业通过大数据挖掘可以找出消费者的共性和个性特征，对消费者进行分类，针对不同目标客户群体进行个性营销，同样企业也可以用数据分析结果进行企业经营目标精准定位，针对客户进行一对一的产品服务，另外也可以针对目标群体进行精准营销，让客户建立新的客户群体，通