[论文解读] Data Mining Techniques: A Source for Consumer Behavior Analysis

Abhijit Raorane, R. V. Kulkarni|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2011

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 5被引用 11

一句话总结

本文提出使用数据挖掘技术，特别是关联规则挖掘，分析超市销售数据中的消费者行为。它展示了如何提取可信客户模式以改进传统消费者行为分析，关键结果表明可为定向营销提供可操作的购买规则模式。

ABSTRACT

Various studies on consumer purchasing behaviors have been presented and used in real problems. Data mining techniques are expected to be a more effective tool for analyzing consumer behaviors. However, the data mining method has disadvantages as well as advantages. Therefore, it is important to select appropriate techniques to mine databases. The objective of this paper is to know consumer behavior, his psychological condition at the time of purchase and how suitable data mining method apply to improve conventional method. Moreover, in an experiment, association rule is employed to mine rules for trusted customers using sales data in a super market industry

研究动机与目标

• 研究数据挖掘技术如何超越传统方法，提升消费者购买行为分析的准确性与深度。
• 理解消费者在购买时刻受心理与行为因素影响的机制。
• 识别并应用适合的数据挖掘方法，以提升消费者行为建模的准确性与洞察力。
• 在真实超市交易数据上实验关联规则挖掘，以提取可信客户有意义的模式。
• 利用真实世界数据，弥合传统消费者行为研究与数据驱动分析技术之间的差距。

提出的方法

• 将关联规则挖掘应用于超市交易数据，以发现频繁项集与相关规则。
• 使用支持度与置信度度量评估提取规则的重要性与可靠性。
• 通过客户忠诚度或购买频率筛选数据，聚焦于“可信客户”。
• 使用Apriori算法从大规模交易数据库生成关联规则。
• 数据预处理步骤包括数据清洗、归一化与转换，以准备原始销售数据用于挖掘。
• 通过领域特定验证评估结果，确保其在市场营销与客户细分中的实际相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统方法相比，数据挖掘技术如何提升消费者行为分析的准确性与深度？
• RQ2 如何利用数据挖掘从交易数据中推断出心理与行为模式？
• RQ3 哪些数据挖掘技术在识别可信或忠诚客户购买模式方面最为有效？
• RQ4 超市销售数据中浮现了哪些具体关联规则，能反映有意义的消费者行为？
• RQ5 数据挖掘结果如何实际应用于提升营销策略与客户关系管理？

主要发现

• 关联规则挖掘成功识别了超市数据集中可信客户中的频繁购买模式。
• 高支持度与高置信度规则揭示了忠诚客户频繁共同购买的产品组合。
• 研究表明，数据挖掘技术可提取传统分析难以察觉的可操作洞察。
• 发现了如“若客户购买面包与黄油，则很可能也会购买果酱”等具体规则，表明强烈共现模式。
• 将数据挖掘与消费者行为研究结合，为理解购买决策提供了更具动态性与数据驱动的方法。
• 结果表明，数据挖掘可显著增强零售环境中的客户细分与精准营销工作。