[如何进行有效的客户分析]客户是企业的利润来源，客户管理对企业来说，可以说是发展之本，其重要性不言而喻。不过，客户管理可是有窍门的。在此，我作一些粗浅的分析，以期达到抛砖引玉之效。 第一步，明辨老客户...+阅读
可以通过以下几种方法来获取：
(1)、Clickstream Data点击流数据
①、直接访问数量
②、访客来源
③、访客地理位置
④、点击流跟踪
(2)、Outcomes Data结果型数据
①、访客（初次访问数，访问总数，平均回访数，关注点）
②、页面浏览（平均浏览数，总PV ，访问超过一页的访客比）
③、时间（全局，人均）
④、关键行为（如：注册，购买）
⑤、转化率
(3)、Research Data研究性数据
①、客户研究
②、启发式评估，客户体验测试
③、客户属性（数据库分析）
④、客户期望分析（从数据到服务）
(4)、Competitive Data 竞争性数据
①、“面”数据测量（大众分析）
②、网络服务数据测量（行业分析）
③、搜索引擎测量（舆情分析）
3、数据分析技术
对于数据分析技术，我们有可以分为初级数据分析和高级数据分析2种：
(1)、初级数据分析
①、Click Density Analysis 点击密度分析
②、Visitor Primary Purpose 访客首要目的
③、Task Completion Rates 任务完成率
④、Segmented Visitor Trends 客户分层
⑤、Multichannel Impact Analysis 渠道分析
(2)、高级数据分析
①、客户价值组属性
②、客户特征组属性
③、数据估计值组合
④、数据预期值组合
⑤、聚类组合分析
⑥、客户深层次研究
4、跨渠道的数据交互思想
①、跨渠道数据交互一般服务或者营销为目的。
②、跨渠道数据交互必须客户为中心。
③、跨渠道数据交互能够给客户立体式体验，有效提升品牌体验。
5、基于数据的互动式业务规划
①、基于数据交互的业务规划对象一般是一个系列产品或服务链条，通常广泛应用于通信业，银行业，保险业，零售业等。
②、基于数据交互的业务规划必须以客户为中心，分析客户出现需求的各种时机，并智能匹配以产品或服务，其实现以数据挖掘为核心。
6、基于数据的互动式营销规划
基于数据的交互式营销主要指互动营销，核心思想为分析客户的特定时机需求，并根据该需求推荐相关产品或服务满足客户需要，广泛应用于各种行业。
基于数据交互的业务规划同样必须以客户为中心，分析客户出现需求的各种时机，并智能匹配以产品或服务，其实现同样以数据挖掘为核心。
7、数据预测
数据分析：对照A服务和B服务的使用记录，使用A服务的客户在1个月收益小于B服务，而3个月会产生收益大于B服务。
互动营销：建议需要1个月服务的客户使用B服务，建议需要3个月的客户使用A服务。
业务创新：面向需要两个月服务的客户开发非A非B的C类型服务。
说说数据挖掘在零售业的作用
介绍了数据挖掘技术在零售业的应用，并结合马克威分析系统介绍了常用的案例 数据挖掘在零售业中的应用摘要：本文首先系统的介绍了零售业的功能，定位及要解决的问题，然后介绍了数据挖掘的定义、算法及应用，最后结合“马克威分析系统”，利用数据挖掘技术，以案例的形式解决了零售业领域的几个典型应用。关键词：数据挖掘，关联分析，聚类，零售业 1 零售业定义：零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品，再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是： ① 销售对象是直接消费者，而不是那些进行转卖或生产加工的使用者。 ② 零售商业企业的交易次数颇繁，平均每次交易额较小。 ③ 零售商业企业是商品流通的最终环节。零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域，从而实现了商品价值和使用价值。
④ 就商品而言，除了专业的特卖店，一般零售商所包含的商品品种巨大，零售商采取的商品销售方式很多：经销，代销，联销等。随着经济、技术的不断发展，零售业面临着重大变革：日益成熟的电子商务；与关键客户和供应商之间的联盟；供应链整合、协同作业；全球化等等。为了适应环境的快速变化，因此具有竞争优势的零售商不但要知道客户是谁，买了什么，还要能够了解最适合的采购方式等。信息技术的发展推动着传统商业的发展，利用现代信息技术，实现企业管理的自动化、现代化，充分把信息技术运用与经营中，以最低的成本、最优质的服务、最快速的管理反应进行运作。 2 数据挖掘技术数据挖掘（data mining,DM）是一个萃取（extracting）和展现（presenting）新知识的流程。
通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘方法可分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等；统计方法包括：回归分析 （多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等；神经网络方法包括：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等；数据库方法主要包括多维数据分析（OLAP）方法。
DM在很多行业都可以有较好的应用。如：国外DM已广泛应用于银行金融、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发等领域。据报导，DM的投资回报率有达400%甚至10倍的事例。 3 零售业中的数据挖掘通过条形码、编码系统、销售管理系统、客户资料管理及其它业务数据中，可以收集到关于商品销售、客户信息、货存单位及店铺信息等信息资料。数据从各种应用系统中采集，经分类整理，放到数据仓库里，允许高级管理人员、分析人员、采购人员、市场人员和广告客户访问，利用DM工具对这些数据进行分析，为他们提供高效的科学决策工具。如对商品进行购物篮分析，分析那些商品顾客最有希望一起购买。如被业界广为传诵的 “啤酒和尿布”案例就是通过数据挖掘技术找出人与物间规律的典型。
在零售业应用领域，利用数据挖掘技术在很多方面有卓越表现：
企业如何有效地进行数据挖掘和分析
经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，可能就是做一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这是这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
数据分析人员需要理解业务的核心指标，通过数据分析工具（比如R/SAS/SQL，或者内部的数据平台）对业务数据进行建模和分析，为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以，数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据，试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析，最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以，数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。
数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、
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