统计分析方法在数据库精准营销中的应用

蔡雨薇 CAI Yu-wei

（对外经济贸易大学统计学院，北京 100029）

0 引言

随着数据技术的快速发展，大数据的应用已经成为现代经济社会发展的重要标志。通过大数据的使用，提高了数据获得能力，对社会各个领域产生了深刻的影响。市场营销活动也不例外，甚至在市场营销活动中，通过大数据统计方法可以更为精准的进行数据分析，提高营销的效率，通过建立健全数据库营销体系，采集消费者的消费数据，构建消费者信息库大平台，充分的去挖掘消费者的潜在消费需求，进而提升了对消费者数据的潜在价值的挖掘，进而能够有效的对相关基础性数据进行分析，而采用统计分析的方法，重点是基于对相关挖掘技术的运用，是对客户的相关数据内容进行技术性分析，并贯穿于企业实施营销活动的整体过程中。企业可以通过更为精准的营销方法实施，来满足客户的需求，并根据数据库精准营销所获得的数据，并建立相应的客户相应预测模型，为进行精准客户挖掘，减少营销成本，提高营销效率提供了解决思路。

1 精准营销的内容

精准营销主要是包括了进行目标设定以及目标实现的过程，在进行目标设定中，包括确定精准营销实施过程中，进行企业效益的确定，以及营销效率的提升，以消费者为中心，采用现代信息技术系统，通过消费者行为以及心理方面的分析，来深度的挖掘客户价值管理，对市场进行细分，并确定好目标客户的过程，将消费者的消费行为以及数据发掘进行充分的融合，进而将消费信息传递给客户，通过量化指标的评估方法，来拓展客户群体，实现客户的相互服务管理的实现，而这个过程中，统计分析技术的运用，提高了精准营销实施的效果，提升了数据挖掘的准确性。精准营销在实现过程中，主要是包括了四个阶段的内容。

通过一个完整的理论体系来实现企业营销目的。根据精准营销循环概念，精准营销的实现可分为四个阶段，以客户需求为中心，研究消费生命周期，在不同阶段将对的产品用最恰当的方式推荐给需要的目标客户，从而达到营销目的。

第一阶段是确定营销活动的目标，并进行相关数据的收集和整理，通过统计数据的方法来确定相应的数据管理内容，量化相关数据，重点是提升数据采集的可行性和数据分析的相关性。第二阶段是进行数据分类，针对客户的群体进行了相应的营销计划的实施，重点是进行市场细分的过程中，进行了数据分类管理，制定相应的营销实施计划。第三阶段是执行计划，通过动态数据的整合，来进行相营销数据的灵活运用，并关注客户价值。

2 统计分析在数据库营销中的应用

数据库营销是数据驱动营销的一种管理模式，主要是对消费者的消费数据进行采集，并进行数据库平台建立消费者和企业营销活动的相关关系，是基于信息化条件下市场营销的具体实施的具体方法和手段。数据库系统可以对消费者进行识别和预测，对潜在的优质消费者进行画像，实现营销活动的目的。在此基础上，进行数据库营销，可以根据客户的名单以及购买信息等内容，进行消费者精准定位和细分。

数据库营销活动的实施，更为注重精准营销的使用，在进行数据信息的采集过程中，除了包括客户姓名、收入、地址等基础性数据的采集，还包括了消费者心理因素以及兴趣爱好和消费偏好等方面的信息采集，而其中采集信息的关键要素包括了消费者进行消费活动的交易痕迹，这个成为精准营销实施的关键内容。

随着大数据技术的广泛使用，越来越多的公司认识到消费者的数据库信息是企业所独有的商业资源，是企业进行市场开拓的基础性资料，更是企业核心竞争力的体现。企业可以依托客户数据库信息资料，来进行多元营销、交叉促销以及分渠道营销的实施，进而为重点消费者进行直营营销管理提供可能，提高营销的精准度。但这种方法对数据管理以及数据技术的应用提出了较高的要求，需要企业整合不同的消费者数据库信息，采用科学的方法来进行数据挖掘，进而能够有效的洞察消费者细分的趋势，采用诸如商业智能、机器学习、模式识别等方法来进行数据分析和挖掘，为多元素预测以及决策提供了精准营销的工具，实现了客户大数据营销管理。

3 统计分析在数据库营销中的应用存在的问题

在大数据时代，通过数据建模的方式，来实现营销的精准化，比如，通过回归统计分析的方法，来进行客户的购买频率分析，统计出客户在不同市场营销方法中的实施效果，为进一步丰富营销方法提供了相应的基础性资料。当前，国内基于统计方法在数据营销实施过程中的分析，还处于初始起步阶段，重点是围绕一些互联网金融企业进行用户统计分析进行的运用，并没有全面的普及。由于在数据库营销的实施过程中，不仅需要对相关客户基础性数据的采集，还需要根据数据处理的技术和方法来实现客户数据的提取，实现客户数据的精细化管理，提升数据管理的效率。从企业角度来看，统计分析方法在数据库营销中的使用，不仅时间漫长，而且不产生直接的经济效应，因此，企业的积极性不高，加之企业缺乏相应的数据分析的专业人才，分析工作一般是通过信息部门来完成，而和企业的营销部门脱节，采集数据和应用数据管理的部门共享数据较难，进而导致在进行精准营销实施的过程中，难以对相关客户的内容信息进行了整理好分析，进而导致在进行营销活动实施的过程中，难以获得相关数据驱动的信息，难以实现数据库营销所能实施的预期目标。

4 统计分析方法在数据库精准营销中的方法介绍

当前，在市场营销领域中采用统计方法的运用主要模型包括了进行客户分群管理、客户响应管理、营销效果评价、交叉销售统计方法的运用、客户流失方法的运用。

4.1 客户分群统计方法的应用

在进行客户分群统计方法的运用中，重点是对相关客户进行了分类管理，并根据具体采用的营销活动实施来进行分析，以及根据组合性质内容对客户进行类管理，将同一类或者相类似的客户进行相应的管理，重点是基于分类管理的基本向要求来进行个性化营销活动的实施，并进行了相应营销实施方案的设计。采用客户分群统计方法的应用重点是需要了解客户的总体情况以及结构性，包括对客户的价值以及客户的群体性特征的管理，对一些流失的客户进行群体分类，并根据分类特征情况进行具体的分析，重点是了解营销客户群体的相关消费者特征以及相应的信用管理的等级情况，包括客户的消费特征以及潜在消费者的价值获得，通过对客户的数据库内容进行相应的分析整理，进而能够对不同客户群体内容进行相应的分类管理，刻画出不同分类群体的客户的基本特征情况，进而能够有效的实现对客户群体进行细分的目的。

4.2 客户响应统计方法的应用

采用客户响应方法是统计分析方法在数据库精准营销中的应用一种最常见的方法，重点是对客户的营销实施情况进行可能性的分析，是基于预测客户需求角度对企业营销活动目标的选择，以及可能出现的各种响应情况的应对。该方法在使用的过程中，主要是运用于企业促销活动，对一些潜在价值较高的优质客户进行筛选，并根据相应的模型来对未来的营销实施效果进行评估，对那些最有可能产生促销活动相应的客户进行相应的活动实施。在具体的统计方法的运用中，主要是依据于企业的以往相类似产品的促销数据情况进行分析，并采用统计分析方法中的Logistic回归来进行数据挖掘。通过对类似几次的购物情况进行营销数据的模型构建，来预测目标客户的未来营销活动实施的概率情况，发现可能存在的潜在客户群体。

4.3 营销效果统计方法的应用

营销效果统计方法的运用是对营销实施效果的评价，对营销活动开展情况进行优化管理的过程，在进行营销效果的统计分析的过程中，需要考虑到在营销活动实施的过程中各种环节以及可能存在的影响因素，包括营销实施方案的差异，营销渠道方面的差异以及采用不同营销活动实施过程前和过程后所能够形成的响应差异，通过这些差异分析以及可能产生的影响进行分析，找出营销活动实施过程中出现营销问题进行相应的改进。从统计技术分析的角度来看，在营销效果评价分析中，需要对统计分析方法进行验证，并提供最终的评判结果。

4.4 交叉销售方法的运用

在进行交叉统计方法的运用过程中，主要是为了获得新老客户管理的成本问题，在进行客户的管理过程中，获得一个新客户可能会比留住一个老客户需要更高的成本，因此，在进行客户管理的过程中，可以考虑到充分的去挖掘老客户的资源，向老客户进行产品的推销，相当于将单个顾客转化为多个顾客，既采用交叉销售的方法，在这种方法的使用过程中，可以预测企业在进行产品购买的过程中，可能存在的可能性分析，而这些产品或者是客户是相互互补，根据企业的交叉管理模型来进行预测，营销人员可以有针对性的采用合适的方法来向客户进行产品的推介。

5 统计分析方法在数据库精准营销中的应用

5.1 数据准备

高质量的数据获得是提高统计分析方法在精准营销中实施效果的关键，也是提高数据库精准营销实现的前提。因此，在具体的应用之前，需要科学的进行数据准备以及进行合理的数据获得，这个也是统计分析方法在数据库精准营销中的应用的最复杂以及最关键的措施。

原始数据的获得中，重点是对企业最近一段时间的营销活动实施过程中所获得的数据进行反馈，并根据数据内容所包括的客户姓名、性别、年龄等基本要素内容进行相应的信息转换，转换成营销活动标识所需要的信息变量，本文在进行应用研究的过程中，模型数据来自专业的信息数据库系统，具有一定的可靠性以及满足信息获得的需要。同时，通过数据库系统可以获得消费者的家庭人口统计信息以及相关消费行为和生活方面的信息，进而在此基础上进行了相关变量的设计。

在进行基础性数据以后，需要对相关数据内容进行分析，对相关数据进行清洗，并对数据进行去重化处理，根据营销管理的需要来进行客户的筛选，将相关统计数据精确到家庭。在进行去重处理以后还需要根据统计数据的需要进行相应的编号处理，作为后续数据管理的唯一性标识。同时，还需要根据历史统计数据中的营销活动来进行响应率的处理。在进行去重处理的过程中，需要对客户的相应观测数据资料进行保留，如果在同一来源客户的数据中出现了两次营销活动的响应，尽可能的保留响应客户的特征。

5.2 数据抽样

在前文中，已经对去重后的原始数据进行数据抽样的主要目的分析，但经过去重处理后的原始数据的相关数据总量还很大，如果对这些样本所获得的全集性数据进行了运算处理，不仅计算的精度难以实现，也消耗了大量的运算数据资源。因此，在进行数量的处理过程中，一般采用5-10万条数据来进行样本抽样获取为准，并根据获得样本量来进行响应客户特征的提取。在进行数据抽样的过程中，可能会解决响应率过低的问题，表1可以看出，在进行统计分析的过程中，响应率仅仅为1.5%左右，在进行本文分析的过程中，仅仅是对按照原始的低响应率来进行数据挖掘，那么可能难以获得相应的统计预测数据。因此在进行统计处理的过程中，需要根据具体的样本量情况来进行分析，一般来说，如果样本中的响应率2%-5%之间，并进行合理的信息获取，进而能够对相应客户的基本特征进行描述。同时为了防止在进行统计分析的过程中出现了过度拟合，在进行抽样处理的过程中，通常情况下，对于响应率水平能够控制在2%左右较为合适。通过保留相关响应客户的预测问题，并根据所设定的预测值，采用随机的方法来进行预测值的数据观察，进而能够获得样本统计信息说需要的内容。在进行表2随机抽样的处理的过程中，其中，训练集占总样本数据量的70%，后续的建模过程主要基于此数据集的分析，而验证集占比30%主要用于模型的验证。

表1 样本数据集响应变量分布

表2 样本数据集划分结果

在抽样后的数据库信息收集的过程中，重点是基于对数据的整体性认识，并了解相关数据变量各个方面的基本数字特征的分布情况，以及和因变量等相关统计数据之间的相关信息要求，并对后续的数据质量进行检验，包括进行数据的异常值分析，以及对数据的预处理和变量筛选做准备。

5.3 统计分析方法在数据库精准营销中的效果评价

在进行统计分析的过程中，为了获得模型在进行预测过程中的准确性以及防止出现统计数据的过度拟合的问题发生，需要根据具体的模式来设定合理的自变量，一般设定为20个自变量为合适，根据获得数据的已有多个自变量来进行压缩，控制自变量水平是进一步提高营销精准度的关键。由于在进行样本数据的管理中，相关变量水平多而且较为繁杂。因此本文在进行研究过程中，对相关系数进行了回归分析，并采用SAS编程的方式来进行了数据的筛选，进而可以有效的提高预测的效果，获得较强的自变量，并拟合得到了最终的Logistic回归模型。

统计分析方法在数据库精准营销中的效果评价的关键是根据营销活动的响应率来进行分析，看有无显著提高，进而可以对相关模型进行检验，重点是检验模型设计是否能够达到预期效果，是否能够提升预期的目标。通过建立营销活动的模型，并进行了数据汇总，对相关数据进行分析，进而对模型的有效性进行检验，即总体比例的单边Z检验。（表3）

表3 营销活动反馈结果

总体来说，通过建立相关模型，对营销活动实施的过程中，可能存在的预期效果进行了分析，通过表3检验可以看出，通过统计方法在营销活动中的实施，可以有效的提升营销实施的效果。

综上所述，本文在进行研究的过程中，重点是通过相应模型的方式来进行数据库精准营销实施的效果分析，通过建立客户相应模型的方式，可以有效的对一些重点客户进行筛选，并进行重点营销，可以提升营销的整体响应率水平，具有一定的营销实施效果。