大数据下的互联网产品营销（下）

　　沃尔玛把尿布和啤酒放在一起，大大方便了客户，让客户户对沃尔马的细心心生好感在沃尔玛案例中，数据关联规则有很明显的作用。所谓关联规则，即从数据库海量的数据中发现数据或者特征之间相互关联的关系。关联规则有时无法从表面看出来，必须利用大数据分析技术获得。一般来说，关联规则有3种形式，其内容万a关联规则对企业的商业决策具有重要意义，在市场营销、事物分析等领域有着广泛应用。

　　关联规则如何在市场胸物中运用呢？商家通过对记录每一个购物内容的数据进行整理分析，发现不同产品之间所存在的关联规则，这对于商家分析客户的购买习惯有极大的参考作用。产品之问的关联规则将帮助商家制订针对性的市场策略。

　　比如，通过大数据研究客户在购买牙膏时伴随购买的产品。客户购买牙膏的同时是否也喜欢同时购买牙刷或者喜欢购买哪个品牌的牙刷。如果由大数据分析出牙膏与牙刷的关联规第则，商家就可以进行有针对性的促销，将牙刷和牙音放在一起销售。通过对实际量情况的调查研究分析，对关联规则进行了分类，关联规则则的分类。

　　根据规则中处理的变量不同进行分类根据处理的变量不同，关联规则分为布尔型和数值型。一般情况下，如果变量是离散的、种类化的，那么这种规则为布尔型关联规则，它主要体现变量之间的关系；而数值型关联规则有时可以与多维关联或者多层关联规则相结合，处理对数值型字段进行动态的分割或者直接对原始的数据进行处理是数值型关联的变量为数值型字段。

　　规则的特点，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别＝“男”与职业＝“保安”之间的关联规则是布尔型关联规则；而性别＝“男”与收入＝“4500”之间的关联规则为数值型关联规则2根据规则中数据的抽象层次进行分类根据数据的抽象层次不同，关联规则分为单层关联规则和多层关联规则。

　　小编结语：

　　在传统营销中，企业通过对效果进行事后调查来获取客户的反馈信息，但这种方式的及时性很差。而大数据时代，营销人员获得的各种传播效果反馈数据几乎是实时的，而且内容详尽，具有跟踪性，这为营销策略的优化提供了巨大价值，“尿布与啤酒”数据关联规则在美国一家超市里，尿布和啤酒被摆在一起出售，两个看起来丝毫没有联系的产品因此销量大增。这是美国沃尔玛连锁超市著名的营销案例，被当地人所称道。