基于数据挖掘技术的精准营销策略研究

书籍简介:

随着信息化技术的不断进步，企业有能力获得人们在网络上的一举一动所产生的全样本、实时更新的行为大数据。大数据帮助企业摆脱了用小样本推测整体消费者行为的模糊计算方法，使营销者了解每一个消费者特定时间段内的消费心理和行为的愿望成为可能。本书借助消费者网络行为的大数据，以个性化营销策略的建模及模型求解为研究主题，研究消费者网络购物行为特征，构建动态演进用户画像模型，借助不同的算法形成个性化产品推荐的优化模型，以期提高消费者网络购物感受、降低网络购物成本，进而实现企业、消费者、社会多方共赢的目标。本书的主要研究内容包括：（1）研究消费者的双渠道购物行为，找出双渠道购物行为的差异性；分析消费者网络购物中，当面对信息不对称时的处理方法和网购感知风险来源，进而找到网购客源流失的原因。（2）构建消费者网购影响因素模型，并进行实证检验。（3）构建可用于精准营销推荐的动态演进的用户画像模型。（4）提出基于动态演进用户画像模型的精准营销策略，包括感知风险干预、精准营销战略和手段。（5）借助蚁群优化、关联分类、神经网络等方法，研究个性化需求的获取方法和多源推荐方案的融合方法，构建个性化产品推荐的优化模型；（6）借助非线性混合整数规划和遗传算法等方法，设计促销折扣与个性化推荐的综合优化模型，实现促销效果最大化；（7）借助非线性混合整数规划和启发式搜索算法等方法，根据消费者预期价格拟定个性化产品推荐方案，提升企业的盈利能力。

书籍规格:

书籍信息归属:

基于数据挖掘技术的精准营销策略研究是西北工业大学出版社于2020.8出版的中图分类号为 F713.50-39 的主题关于 数据处理－应用－市场营销学－研究 的书籍。