摘要：定向投放是網(wǎng)絡(luò)廣告營(yíng)銷(xiāo)的重要特征。利用歷史信息對(duì)受眾進(jìn)行行為分析，有選擇性的為其投放廣告，在網(wǎng)絡(luò)廣告營(yíng)銷(xiāo)中將會(huì)是一次新的嘗試。本文介紹了目前網(wǎng)絡(luò)廣告營(yíng)銷(xiāo)現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)，在此基礎(chǔ)上建立了基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)廣告精確營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)模型，詳細(xì)闡述了受眾定向模塊的設(shè)計(jì)原理，并用數(shù)據(jù)展示了實(shí)際效果。

　　關(guān)鍵詞：精確營(yíng)銷(xiāo);數(shù)據(jù)挖掘;網(wǎng)絡(luò)廣告

　　網(wǎng)絡(luò)廣告是新生代的廣告形式，它是隨著國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而逐步興起的。由于網(wǎng)絡(luò)廣告具有價(jià)格低、制作簡(jiǎn)單、廣告信息傳播方便等優(yōu)點(diǎn),已成為成為一些中小企業(yè)和新產(chǎn)品打開(kāi)市場(chǎng)的有效手段[1].

　　近幾年來(lái),數(shù)以萬(wàn)計(jì)的中小企業(yè)紛紛建立自己的網(wǎng)站,期望通過(guò)網(wǎng)絡(luò)嬴取更多市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的先機(jī)。然而不少做過(guò)網(wǎng)絡(luò)推廣的企業(yè)發(fā)現(xiàn)實(shí)際效果比預(yù)期差距較大,以至于許多企業(yè)家開(kāi)始懷疑網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)的效果是否真的存在。為了了解如何推廣才能獲得更好的營(yíng)銷(xiāo)效果,幾家著名的搜索引擎企業(yè)進(jìn)行了長(zhǎng)期、細(xì)致的調(diào)研得到初步的結(jié)果：由于網(wǎng)絡(luò)資源具有豐富性、多樣性、結(jié)構(gòu)復(fù)雜性的特點(diǎn),,目標(biāo)用戶(hù)不明確是眾多企業(yè)投資網(wǎng)絡(luò)廣告失敗的關(guān)鍵原因之一。實(shí)現(xiàn)精確營(yíng)銷(xiāo)可以提高網(wǎng)絡(luò)廣告效果，增加用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)廣告的興趣。

　　一精確廣告營(yíng)銷(xiāo)

　　精確營(yíng)銷(xiāo)的傳播新模式提倡從傳播受眾者切入，研究受眾的行為、生活形態(tài)，從而理解用戶(hù)需求，思考與受眾的接觸點(diǎn)，尋找最有效的溝通渠道和方式，最終給受眾者以最精確的廣告內(nèi)容[2]。目前網(wǎng)絡(luò)廣告投放所使用的精確營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)主要有如下兩種。

　　1基于地域的定向投放

　　根據(jù)廣告商不同的需要，單獨(dú)為某個(gè)地區(qū)的用戶(hù)投放某個(gè)廣告，可以為廣告主節(jié)省不必要的資金投入，獲取較大的廣告效果。例如：上海的房地產(chǎn)廣告商一般希望在整個(gè)上海地區(qū)做廣告，而不愿意在北京做廣告，更不愿意為在北京做的廣告支付費(fèi)用。同樣，上海的受眾相對(duì)于北京的受眾也會(huì)更關(guān)心上海的房地產(chǎn)廣告，甚至于會(huì)排斥北京的房地產(chǎn)廣告。因此，基于地域的網(wǎng)絡(luò)廣告投放在很大程度上滿(mǎn)足了面向區(qū)域用戶(hù)的廣告主的需要。并且隨著定向需要的提高，基于瀏覽器、操作系統(tǒng)甚至語(yǔ)言的廣告投放也陸續(xù)走入了市場(chǎng)，更大程度上提高了網(wǎng)絡(luò)廣告投放的精確性。

　　2基于搜索引擎的定向投放

　　通過(guò)運(yùn)用搜索引擎和語(yǔ)義分析技術(shù)，將網(wǎng)文與廣告主的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，將相關(guān)的廣告投放到相關(guān)文章周?chē)�的�?lián)盟網(wǎng)站的廣告位上，具有“精確”的特征，與網(wǎng)絡(luò)信息有較高的匹配度。例如：當(dāng)用戶(hù)在搜索引擎中搜索“服裝”時(shí)，表明該用戶(hù)對(duì)“服裝”類(lèi)信息感興趣，然后為其投放“服裝”類(lèi)的廣告，用戶(hù)比較容易接受，從而達(dá)到理想的網(wǎng)絡(luò)推廣效果。但如果用戶(hù)對(duì)此類(lèi)信息不是十分關(guān)注，或者不會(huì)使用搜索引擎，這種廣告就不會(huì)產(chǎn)生任何效果。另外，此類(lèi)廣告是基于點(diǎn)擊率來(lái)計(jì)算廣告費(fèi)用的，僅僅從點(diǎn)擊或者點(diǎn)擊量來(lái)判斷廣告效果是不夠精確的，只有發(fā)生了真正的意向性的交流才認(rèn)為是精確的。

　　上面兩種方法都能達(dá)到精確廣告營(yíng)銷(xiāo)的目的，但都沒(méi)有把握受眾的興趣愛(ài)好和特征進(jìn)行分析，難以達(dá)到更精確的市場(chǎng)定位。

　　如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)受眾的歷史信息進(jìn)行分析，從而得出受眾的興趣愛(ài)好，實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的廣告投放是本文要研究的內(nèi)容。

　　二數(shù)據(jù)挖掘

　　數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從大量的,不完全的,有噪聲的,模糊的,隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的,人們事先不知道的,但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程,又被稱(chēng)為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase)[3].

　　數(shù)據(jù)挖掘主要有以下五類(lèi)功能。

　　 自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為

　　預(yù)測(cè)是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，建立模型，并由此模型對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的種類(lèi)及特征進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)關(guān)心的是精度和不確定性，通常用預(yù)測(cè)方差來(lái)衡量。

　　 關(guān)聯(lián)分析

　　數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類(lèi)重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱(chēng)為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時(shí)并不知道數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。

　　 聚類(lèi)分析

　　聚類(lèi)是把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類(lèi)別，同一類(lèi)中的數(shù)據(jù)彼此相似，不同類(lèi)中的數(shù)據(jù)相異。聚類(lèi)分析可以建立宏觀(guān)的概念，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布模式，以及可能的數(shù)據(jù)屬性之間的相互關(guān)系。

　　 概念描述

　　概念描述就是對(duì)某類(lèi)對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類(lèi)對(duì)象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類(lèi)對(duì)象的共同特征，后者描述不同對(duì)象的區(qū)別，生成一個(gè)類(lèi)的特征性描述只涉及該類(lèi)對(duì)象中所有對(duì)象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多，如決策樹(shù)方法、遺傳算法等。

　　 偏差檢測(cè)

　　數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢測(cè)這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識(shí)，如分類(lèi)中的反常實(shí)例、不滿(mǎn)足規(guī)則的特例、觀(guān)測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。偏差檢測(cè)的基本方法是，尋找觀(guān)測(cè)結(jié)果與參照值之間有意義的差別。

　　數(shù)據(jù)挖掘的研究正方興未艾,其發(fā)展前景已經(jīng)在國(guó)際上得到了確認(rèn).目前,國(guó)內(nèi)外很多大學(xué),研究機(jī)構(gòu)和公司都已經(jīng)在這個(gè)方面進(jìn)行了實(shí)質(zhì)性地研究和產(chǎn)品開(kāi)發(fā),并被廣泛應(yīng)有于多個(gè)行業(yè)。

　　三網(wǎng)絡(luò)廣告精確投放系統(tǒng)模型

　　網(wǎng)絡(luò)廣告精確投放系統(tǒng)借助于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),為廣告主提供精確的分眾特性,使廣告投放做到”有的放失”,不僅為廣告主節(jié)省了投資資金,改善效果，而且使需要該類(lèi)廣告的客戶(hù)及時(shí)了解市場(chǎng)行情，促進(jìn)銷(xiāo)售。

　　網(wǎng)絡(luò)廣告精確營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)的模型如圖1所示,主要包括如下幾個(gè)模塊:

　　圖1網(wǎng)絡(luò)廣告精確投放系統(tǒng)模型

　　廣告設(shè)置：對(duì)廣告屬性的管理,設(shè)置廣告的位置、大小、投放時(shí)間、計(jì)費(fèi)方式等信息.同時(shí)提供了對(duì)活動(dòng)的管理,可以設(shè)定活動(dòng)主題,活動(dòng)時(shí)間,優(yōu)惠措施等信息,另外還可以對(duì)廣告主屬性進(jìn)行管理,特別是對(duì)多個(gè)廣告主廣告進(jìn)行管理時(shí),可給用戶(hù)提供很大的幫助.

　　顯示報(bào)表：利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的結(jié)構(gòu)，用戶(hù)可以為廣告主提供各種形式的報(bào)表圖表，直觀(guān)的展示網(wǎng)絡(luò)廣告帶來(lái)的效益。

　　廣告定向：根據(jù)廣告特征以及廣告主的需要，用戶(hù)可以自由選擇廣告定向的方式，即可以選擇按地域進(jìn)行廣告投放，也可以選擇按受眾的瀏覽器、操作系統(tǒng)、使用的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行廣告定向，甚至于根據(jù)受眾特征選取特定的受眾來(lái)進(jìn)行廣告投放。

　　廣告投放：根據(jù)定向投放的目標(biāo)，將廣告投放到目的地的過(guò)程就是廣告投放。當(dāng)目標(biāo)受眾打開(kāi)相應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)即可看到相應(yīng)的廣告，因?yàn)閺V告投放目標(biāo)不同，不同受眾在相同的網(wǎng)頁(yè)可能看到不同的廣告。

　　數(shù)據(jù)分析：根據(jù)受眾的活動(dòng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)廣告進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的過(guò)程就是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，可以統(tǒng)計(jì)的信息包括網(wǎng)站流量、用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)情況、地理位置、使用操作系統(tǒng)、語(yǔ)言及瀏覽器等30多個(gè)參數(shù)，廣告主可以很方便的統(tǒng)計(jì)其需要的資料，包括該廣告甚至某次活動(dòng)的廣告瀏覽次數(shù)、點(diǎn)擊次數(shù)、瀏覽人數(shù)和點(diǎn)擊人數(shù)。對(duì)于特定的廣告，用戶(hù)還可以根據(jù)受眾的行為分析出該受眾購(gòu)買(mǎi)或者產(chǎn)生“注冊(cè)”行為是受哪個(gè)廣告的影響，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)該廣告帶來(lái)的“效果”。

　　受眾定向:利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)受眾數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析，利用聚類(lèi)的方法對(duì)用戶(hù)興趣進(jìn)行分析，從中提取對(duì)該類(lèi)廣告感興趣的受眾，并利用分類(lèi)方法挖掘出“黃金用戶(hù)”,對(duì)其進(jìn)行重點(diǎn)投放，節(jié)省廣告資金的投放，獲取最大的廣告效益;甚至可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出潛在客戶(hù)，分析潛在客戶(hù)的興趣特征，將其培養(yǎng)成為黃金用戶(hù)，擴(kuò)大廣告主的廣告市場(chǎng)。

　　受眾數(shù)據(jù)庫(kù)：存放收集的受眾反饋信息，對(duì)每個(gè)受眾包括兩類(lèi)信息，基本信息和活動(dòng)信息。基本信息包括受眾的年齡、職業(yè)、興趣愛(ài)好、郵箱地址等基本類(lèi)信息，這類(lèi)信息的特點(diǎn)是一般不會(huì)發(fā)生變化;活動(dòng)信息是指受眾在此次信息交流中的行為，瀏覽或點(diǎn)擊了哪個(gè)廣告，當(dāng)前的時(shí)間，甚至于為該廣告帶了了多少效果。這類(lèi)信息是動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)的，且要保證是低冗余的。過(guò)期信息是需要被刪除的。

　　四基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)廣告精確投放受眾定向

　　受眾定向是該系統(tǒng)的關(guān)鍵部分，對(duì)受眾進(jìn)行登記分類(lèi)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，正確分析受眾特性，挖掘出對(duì)該類(lèi)廣告感興趣的客戶(hù)，根據(jù)廣告的性質(zhì)選擇合適的受眾，使網(wǎng)絡(luò)廣告精確投放的效果達(dá)到最好。

　　4.1受眾分類(lèi)

　　在該網(wǎng)絡(luò)廣告管理系統(tǒng)中，以下面兩個(gè)因素為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)受眾進(jìn)行分類(lèi)：

　　 類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)量

　　訪(fǎng)問(wèn)量是衡量廣告效果的重要指標(biāo)。受眾訪(fǎng)問(wèn)廣告的行為直接表明了對(duì)該類(lèi)廣告的喜好，因此，根據(jù)同類(lèi)廣告的訪(fǎng)問(wèn)量，可以模糊的得到該受眾對(duì)該類(lèi)廣告的感興趣程度。

　　 類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間

　　由于受廣告投放方式的影響，訪(fǎng)問(wèn)量并不能單一的代表受眾對(duì)某類(lèi)廣告的感興趣程度，為此該系統(tǒng)增加了類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間這一因素，即為同類(lèi)廣告的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間之和，也可以簡(jiǎn)單的理解為受眾在線(xiàn)時(shí)間，在線(xiàn)時(shí)間長(zhǎng)的受眾很容易成為潛在客戶(hù)。

　　在本文的設(shè)計(jì)中，我們采用了先分類(lèi)再組合的分類(lèi)算法，具體的算法如下所述：

　　第一步：以類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)量為分類(lèi)依據(jù)，利用“k均值算法”將受眾客戶(hù)群分為四個(gè)類(lèi)別，分別為A1、A2、A3、A4。

　　第二步：以類(lèi)廣告訪(fǎng)為時(shí)間為分類(lèi)依據(jù)，利用“k均值算法”將受眾客戶(hù)群分為四個(gè)類(lèi)別，分別為B1、B2、B3、B4。

　　第三步：對(duì)客戶(hù)群進(jìn)行分類(lèi)，F(xiàn)(1)表示“黃金用戶(hù)”，F(xiàn)(2)表示“白銀用戶(hù)”，F(xiàn)(3)表示“青銅用戶(hù)”，F(xiàn)(4)表示“鋼鐵用戶(hù)”，則：

　　F(1)=A1∩B1;

　　F(2)=(A2∩B2)∪((A1∪B1)-(A1∩B1));

　　F(3)=((A2∪B3)-(A2∩B2))∪(A3∪B3);

　　F(4)=A4∪B4;

　　根據(jù)受眾瀏覽廣告的歷史記錄，將所有受眾分為“黃金用戶(hù)”、“白銀用戶(hù)”、“青銅用戶(hù)”、“鋼鐵用戶(hù)”四類(lèi)。黃金用戶(hù)即為類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)量高，而且類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間高的受眾，此類(lèi)客戶(hù)對(duì)該類(lèi)廣告非常感興趣，往往是該類(lèi)商品的消費(fèi)者，因而也是廣告投放的重點(diǎn);“白銀用戶(hù)”相對(duì)與“黃金用戶(hù)”給廣告主帶來(lái)的利潤(rùn)較少，對(duì)該類(lèi)廣告較感興趣，但訪(fǎng)問(wèn)該類(lèi)廣告時(shí)間較短;“青銅用戶(hù)”對(duì)該廣告的類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)量一般，類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間也一般，但有潛力通過(guò)培養(yǎng)成為更高級(jí)別的用戶(hù);“鋼鐵用戶(hù)”是對(duì)該廣告類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)量很低或者類(lèi)廣告訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間很少的受眾，表明該受眾對(duì)該類(lèi)廣告不感興趣，無(wú)法使廣告主獲利，有時(shí)，該類(lèi)受眾是問(wèn)題客戶(hù)，在其身上浪費(fèi)廣告投入往往得不償失。

　　4.2潛在顧客分析

　　潛在顧客是企業(yè)未來(lái)產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)者。有效的挖掘潛在顧客將有利于企業(yè)擴(kuò)大營(yíng)銷(xiāo)范圍，增加產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)量，從而獲得更高的企業(yè)利潤(rùn)。因此，每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)人員都必須把挖掘潛在顧客作為營(yíng)銷(xiāo)的重點(diǎn)[4]。同樣，在廣告管理系統(tǒng)中，潛在顧客得到了越來(lái)越多用戶(hù)的重視，通過(guò)對(duì)“黃金用戶(hù)”特性的分析，挖掘出潛在顧客，并可實(shí)現(xiàn)對(duì)其單獨(dú)培養(yǎng)，努力使其成為更高級(jí)別的用戶(hù)，甚至成為“黃金用戶(hù)”。

　　對(duì)潛在顧客的分析過(guò)程可以如下：

　　第一步：對(duì)年齡，性別，職業(yè)以及興趣愛(ài)好進(jìn)行初始化分類(lèi)，例如將年齡段分為童年、少年、青年、中年、老年;用戶(hù)根據(jù)需要還可以設(shè)定文類(lèi)標(biāo)準(zhǔn);

　　第二步：對(duì)“黃金用戶(hù)”的年齡、性別、職業(yè)和興趣愛(ài)好等屬性分別進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到比重最大的年齡段、性別、職業(yè)和興趣愛(ài)好作為潛在顧客的相應(yīng)屬性;

　　第三步：提取所有受眾中具有潛在顧客特性的受眾組成潛在顧客群;

　　4.3重定向受眾類(lèi)別

　　隨著受眾數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的增加和受眾行為的變化，受眾定向應(yīng)該定期更新，以更能精確的描述當(dāng)前受眾的特征和類(lèi)別，此過(guò)程稱(chēng)為受眾類(lèi)別的重定向。受眾類(lèi)別重定向的周期應(yīng)該根據(jù)廣告類(lèi)別的特點(diǎn)來(lái)決定。

　　五營(yíng)銷(xiāo)結(jié)果反饋

　　在沒(méi)有一個(gè)關(guān)乎廣告效果評(píng)估的理論可以得到普遍的推認(rèn)可沒(méi)有一個(gè)具備“國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)”的評(píng)估工具得到應(yīng)用的前提下，我們無(wú)法對(duì)廣告效果進(jìn)行科學(xué)的系統(tǒng)的的評(píng)估。在此前提下，我們只能從點(diǎn)從應(yīng)用該項(xiàng)技術(shù)前后用戶(hù)點(diǎn)擊率的變化來(lái)反映受眾對(duì)廣告的感興趣程度。表1是該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用在國(guó)內(nèi)某門(mén)戶(hù)網(wǎng)站上幾個(gè)廣告代理商一天的廣告數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：

　　廣告 投放 傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)(地域定向) 精確營(yíng)銷(xiāo)(受眾定向)

　　顯示次數(shù) 點(diǎn)擊次數(shù) 點(diǎn)擊率 顯示次數(shù) 點(diǎn)擊次數(shù) 點(diǎn)擊率

　　飛虎香皂 100，000 100，000 865 0.9% 85，968 1，254 1.4%

　　實(shí)力牙刷 100，000 100，000 584 0.6% 81，596 1，053 1.2%

　　上海奧群房地產(chǎn) 100，000 100，000 157 0.1% 80，810 614 0.7%

　　天天服飾 100，000 100，000 354 0.4% 89，111 954 1.0%

　　表1傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)與精確營(yíng)銷(xiāo)的效果比較

　　從上面的數(shù)據(jù)中，我們可以得出結(jié)論，雖然廣告的顯示次數(shù)有所降低，但點(diǎn)擊次數(shù)明顯增加，點(diǎn)擊率也有大幅度提高。隨著歷史數(shù)據(jù)的增加，受眾定向的精確性和準(zhǔn)確性將會(huì)更進(jìn)一步提高，所帶來(lái)的效果也會(huì)更加明顯。

　　六總結(jié)

　　基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)廣告精確投放系統(tǒng)，根據(jù)受眾的歷史行為，利用數(shù)據(jù)挖掘的方法分析受眾特性，根據(jù)受眾的需要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)廣告的精確投放，不僅提高廣告投放效果，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)廣告投資，更可以提高受眾對(duì)網(wǎng)絡(luò)廣告的興趣，提高商品的銷(xiāo)售量。并可以根據(jù)受眾特性挖掘出潛在用戶(hù)，進(jìn)行特別營(yíng)銷(xiāo)，擴(kuò)大商業(yè)市場(chǎng)。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]王文鼎網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)廣告地發(fā)展問(wèn)題科技經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)2006.4(125-126)

　　[2]許瑾精確營(yíng)銷(xiāo)探析信息網(wǎng)絡(luò)2006.8(26-27)

　　[3]顧曉冬基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)地倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)電腦知識(shí)與技術(shù)2006.4(16-17)

　　[4]屈云波數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)企業(yè)管理出版社1999.5(251)

---

轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來(lái)自：http://www.jinnzone.com/shichangyingxiaolw/3586.html