现代商贸工业 Ｎｏ．１４。２Ｏ１１ Ｍｏｄｅｒｎ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｔｒａｄｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ２０１１年第ｌ４期 数据挖掘技术在烟草销售行业中应用探析 李红梅 曹建河 （河北省沙河市烟草专卖局，河北沙河０５４１００） 摘要：随着计算机信息技术的发展，信息共享使得人们能得到越来越多的数据，与此同时也出现了分析这些海量数 据的一门技术——数据挖掘技术。基于数据挖掘的烟草销售行业可以将抽象的管理和服务理念数字化、直观化，从而发掘 潜在的有价值的信息，帮助企业寻找新客户和新商机，制定更符合烟草销售市场的经营策略，提高企业竞争力。 关键词：数据挖掘；烟草销售；数据 中图分类号：Ｆ２７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—３１９８（２０１１）１４—００９７—０２ 烟草销售部门在每天的销售业务中都会产生大量数 Ｇ．Ｐｉａｔｅｔｓｋ Ｓｈａｐｉｒｏ等人提出的。所谓的数据挖掘，就是从 据，而利用目前的数据库系统只能实现数据的录入、查询、 大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是 统计等基本功能，却无法发现数据中存在的关系和规则，更 隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。提取的知识表示为 无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。由于缺乏挖掘 概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ），规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式 数据背后隐藏的知识的手段，导致了数据爆炸时代知识贫 （Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。 乏现象的产生。数据挖掘是信息领域发展最快的技术之 从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有 一，它可以高度自动化地分析所获得的数据，通过对市场信 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中 息的分析与挖掘，更好地进行销售分析与预测，帮助其决策 的、人们事先不知道的，但又是潜在的和有用的信息和知识 者做出正确的决策。此外，烟草销售行业还可以利用数据 的过程。它是一门广义的交叉学科，涉及数据库技术、人工 挖掘技术与消费者建立紧密关系，促使企业不断改进服务 智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、 质量，提高企业竞争力。 知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化等多学科领 １数据挖掘概述 域且本身还在不断发展。 １．１数据挖掘的定义 从商业角度看，数据挖掘是一种深层次的商业信息分 对于数据挖掘，一种比较公认的定义是ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ， 析技术。其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进 静态的，事件营销定位正好填补了企业定位的静态性，有效 对自己的品牌在有了一个明确的定位后，还必须注意一切 地表达和增强企业定位。事件营销定位较之营销定位更为 的事件营销都围绕这个定位来进行，并最终形成一致性的 具体，实现地位的动态表达，但是它的风险也更大，直接影 品牌形象。比如在世界性的品牌中非常特殊的一个品牌 响着事件营销的成败，关键在于实现事件受众群体定位、事 “维珍”，其品牌的建立过程就是一部关于事件营销的优秀 件定位、产品定位这三者的统一。 连续剧。１９８４年维珍首航时，公司创始人兼形象代言人理 ３．１．１事件受众群体定位 查德・布朗逊和他的朋友、记者坐上该班飞机，并在机舱内 事件营销虽然是以外部事件为依托的一种特殊性质的 播放音乐让顾客真正感受到航空旅程轻松、快乐和富有情 营销手段，但也并不是单纯地、盲目地制造或利用事件，它 趣的价值承诺；当维珍婚纱开业时，理查德・布朗逊亲自穿 必须有明确的受众对象。明确对事件营销的受众对象的定 上结婚礼服出现在开业典礼上；当位于纽约时代广场的维 位这是事件营销定位的第一步，了解目标群体的生活态度 珍商场开业时，理查德・布朗逊驾驶着热气球从１００英尺 和潜在期望才能最大限度地提升营销效果。 的高空降落：为充分表现维珍品牌创新、自由和反传统的个 ３．１．２事件定位 性，理查德・布朗逊还在英吉利海峡某处裸跑。可以说，事 即便是同一事件，它的定位也可以是不同的。选择了 件营销在维珍的身上早已提升为一种长期的战略，而这个 确定的事件之后，应该确定挖掘事件的角度，明确利用事件 战略也的确为其带来了非常丰厚的回报。 的核心点。事件营销不能脱离品牌的核心理念，一定要找 总之，随着世界的发展，社会已经进入了一个大传播的 到品牌与事件的联接点，而不是只是利用媒体将事件报道 时代。在这个时代，企业的宣传已经不再局限于广而告之 出来。事件定位的错误会导致事件无法承载企业信息将其 自身的品牌或产品信息，更多的是追求与顾客、公众、同行、 传达到假设的受众群体。 员工之间建立更长远的更密切的联系。与此相应的，事件 ３．１．３ 产品诉求点定位 营销日益成为企业发展的重要手段，对于事件营销的应用 事件营销的失败往往来源于产品诉求点的定位。在事 也越来越多，但问题依然存在，只有更加科学有效的运用事 件营销过程中，产品的诉求点要和事件有机结合在一起，因 件营销才能帮助企业在商海沉浮中更上一层楼。 势利导，切不可将事件与产品同时堆砌。 ３．２将事件营销作为企业的长期战略 参考文献 事件营销的“项链理论”认为，事件营销的整体设计应 ［１］马成．事件营销［Ｍ］．北京：中国经济出版社，２００５． 该像一个完整的故事，分开头、发展、高潮、结局等各个阶 Ｅ２］弗兰・Ｒ・迈特拉．雷・Ｊ．阿尔提格．公关造势与技巧一通向２１ 段，但有一条主线，能串点成线，串珠成链。也就是说，企业 世纪的桥梁ＥＭ］．北京：中国人民大学出版社，２００５． ［３］王建．学会事件营销［Ｊ］．通信企业管理。２００５。（１２）． 作者简介：李红梅（１９８Ｏ一），女，河北沙河人，从事烟草销售工作。 一９７— Ｎｏ．１４。２０１１ 现代商贸工业 Ｍｏｄｅｒｎ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｔｒａｄｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ２０１１年第１４期 行制取、转换、分析，从中提取辅助商业决策的关键性数据。 数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾 旧的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把 数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得 优势地位。 １．２数据挖掘的过程 （１）数据准备阶段：分析问题，选择相关的数据，再对数 据进行净化，消除噪声数据、无关数据和冗余数据，完成数 据的转化。 了客户群策略和客户发展策略。有效的聚类和协同过滤方 法有助于识别客户组，以及推动目标市场。然后利用分类 技术，对客户特征进行建模，描述出客户群的特征，设定相 应的客户级别，以便对不同类别的客户实施个性服务。 ２．２客户价值分析 在实施客户分类之后根据“二八原则”，找出重点客户， 即对给销售部门创造了８Ｏ 价值的２Ｏ 客户实施最优质的 服务。重点客户的发现通常采用一系列数据处理、转换过 程、人工智能等数据挖掘技术来实现。在不预先确定特征 （２）挖掘阶段：该阶段是数据挖掘的核心步骤，根据数 化目标的前提下，将重点客户的销售数据进行适当的聚类 据挖掘的目标，应用相应的数据挖掘算法，分析数据并通过 分析，可以获得许多信息，哪些客户、哪些地区喜爱某产 可视化工具表述所获得的模式或规则。 （３）结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转 换成为能够最终被用户理解的知识。 （４）知识运用：将分析所得到的知识集成到业务信息系 统的组织结构中去。 其挖掘过程可由图１所示： 图１数据挖掘过程框图 １．３数据挖掘的主要方法 （１）关联分析：用关联规则挖掘大量数据中项集之间的 有趣联系。它的主要应用领域是购物篮分析，也可对市场 促销活动的有效性进行挖掘。此外，关联规则也可用于序 列模式发现。序列模式发现的侧重点在于分析数据项集在 时间上或序列上的前后（因果）规律，可以看作是一种特定 的关联规则。 （２）分类分析：它能将数据库中的数据项，映射到给定 类别中的一个。分类方法在人们的日常生活和商务领域中 普遍存在。分类定义了一种从属性到类别的映射关系，给 定样本的属性值，根据已知的模式将其划分到特定的类中。 （３）聚类分析：聚类是根据一定的规则，按照相似性把 样本归成若干类别。在对样本合理划分后，对不同的类进 行描述。聚类通常用于将客户细分成不同的客户群，如有 相同爱好的客户群。聚类方法包括统计方法、机器学习方 法、神经网络方法和面向数据库的方法。 （４）孤立点分析。孤立点的存在不符合数据的一般模 型，它们极有可能是度量或执行错误所导致的。许多数据 挖掘算法试图使孤立点的影响最小化，或者排除它们。但 是由于一个人的噪声可能是另一个人的信号，这可能导致 重要的隐藏信息的丢失。在烟草市场分析中对这些数据进 行分析，可用于确定极低或极高收人的客户的消费行为。 ２ 数据挖掘在烟草销售行业中的应用 数据挖掘技术已经被广泛应用于各级商业系统中，笔 者认为，在烟草销售行业中可以通过对客户信息的数据挖 掘对其进行分析，以便制定有效、灵活的销售策略。 ２．１对目标市场客户的聚类与分类 销售部门可以将具有相同销售习惯和消费行为的客户 分为一组。将客户划分为不同类别进行服务与管理，体现 ９８一 品？哪些地区、客户对于某一新产品销售好（或差）？特别 要重视对孤立点分析：对于偏离聚点的对象，即孤立点，这 些客户的忠诚度值得警惕，有可能流失。同时根据历史数 据，分析商品销售随时变化的群体趋势，包括分析对于时 间相关的数据以便保留已有客户和发展新客户。 ２．３客户行为分析 找到重点消费主体之后，可对其进行客户行为分析，发 现客户的行为偏好，为客户贴身定制特色服务。我们需要 通过销售量、销售额在不同客户类型上的分布情况，确定为 企业创造高利润的重点客户，确定增长最快的客户群体， 发现流失或即将严重流失的客户群体等。进一步研究区 域、客户对不同类型烟草的偏好，挖掘潜在烟草市场，为市 场开拓、保持客户提供决策依据。如：对于企业销售量最 大，创造利润最多的重点客户分析其销售量（或销售额）占 ４Ｏ 以上的产品或销售量增加２Ｏ 以上的产品分别作为 目标类，确定重点客户的偏好，以提供生产及客户服务。 同时，通过对不同客户群组之间的交叉挖掘分析，可以发现 客户群体间的变化规律，并可通过数据仓库的数据清洁与 集中过程，将客户对市场的反馈自动输入到数据仓库中。 通过对客户的理解和客户行为规律的发现，企业可以制定 相应的销售策略。 数据挖掘技术可以用来发现数据库中对象演变特征或 对象变化趋势，这些信息对于决策或规划是有用的，烟草行 业数据的挖掘有助于根据顾客的流量安排工作人员。可以 挖掘烟草制品交易数据，发现可能帮助你制定投资策略的 趋势数据。挖掘给企业带来的潜在的投资回报几乎是无止 境的。当然，数据挖掘中得到的模式必须要在现实生活中 进行验证。 参考文献 ［１］张雪莲．ＢＰ神经网络图书文献经费预测模型［Ｊ］．情报杂志， ２００６，（６）：ｌ１５—１１６． Ｅｚ］张文彤．ＳＰＳＳ统计分析教程ＥＭ］．北京：希望电子出版社，２００２． ［３３仲东亭，张王月．ＢＰ神经网络时烟草销售量预测方法的改进研究 ［Ｊ］．工业技术经济，２００７，（９）：ｌ１５—１１８． ［４１滕昕．西安市旅游客源预测的人工神经网络方法分析［Ｊ３．西安电 子科技大学学报，２００６，（５）：ｚ１—２２． ［５］刘向峰，于洪鹏．基于数据挖掘的烟草消费者数据库营销研究 ［Ｊ３．物流科技，２０１０，（６）；１４０—１４２． Ｅ６３欧阳秀军．数据挖掘技术在卷烟市场中的应用［Ｊ］．集团经济研 究，２００７，（１０）：３１６． ［７３虞文进．数据挖掘技术在烟草企业中的应用［Ｊ］．计算机工程， ２００２，（４）：２６９． ［８３欧阳秀军，刘文．数据挖掘技术在烟草ＣＲＭ中的应用ＥＪ３．井冈山 学院学报，２００９，（６）：４２．
