關聯(lián)規(guī)則挖掘技術與第三方物流企業(yè)營銷決策研究

關聯(lián)規(guī)則挖掘技術與第三方物流企業(yè)營銷決策研究

一、引言隨著物流業(yè)的迅猛發(fā)展和物流信息化水平的不斷提高，物流數(shù)據(jù)信息也呈幾何級增長，運用傳統(tǒng)的處理手段通常難以對這些龐大的數(shù)據(jù)信息進行深入分析，而關聯(lián)規(guī)則等數(shù)據(jù)挖掘技術是解決這類問題較好的處理工具。把關聯(lián)規(guī)則挖掘技術應用到物流領域，對海量物流信息進行分析，挖掘出這些信息的潛在價值，有利于第三方物流企業(yè)（Third-partyLogisticsEnterprises）管理層及時發(fā)現(xiàn)內在關聯(lián)規(guī)律，為進行市場營銷等經(jīng)營決策提供科學指導。[1]二、物流信息挖掘數(shù)據(jù)挖掘（DataMining），又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。貝里和利諾夫（Berry&Linoff）認為，[2]數(shù)據(jù)挖掘就是針對大量的數(shù)據(jù)，利用自動化或半自動的方式作分析，以找出有意義的關系或法則。瓜佩等人（Guape&Owrang）則認為，[3]數(shù)據(jù)挖掘是從現(xiàn)存數(shù)據(jù)中剖析出新事實及發(fā)現(xiàn)專家們尚未知曉的新關系。法耶茲（Fayyad）等學者把數(shù)據(jù)挖掘定義為，[4]數(shù)據(jù)挖掘為依據(jù)使用者需求自數(shù)據(jù)庫中選擇合適數(shù)據(jù)，加以處理、轉換、探勘至評估的一連串過程，期望能找出真實世界運行時隱含于其內的運作規(guī)律，以輔助解決問題之用。綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規(guī)則）的過程。關聯(lián)規(guī)則（AssociationRule）是數(shù)據(jù)挖掘的常用技術之一，它能夠有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，根據(jù)已有數(shù)據(jù)預測未來發(fā)展趨勢，在企業(yè)客戶關系管理、營銷策略制定方面有著廣泛的用途。[5]隨著物流信息化水平的提高，通過數(shù)據(jù)挖掘技術分析貨物流向對于物流企業(yè)或者物流用戶都有著至關重要的意義。借助關聯(lián)規(guī)則挖掘技術可以在不增加成本的情況下預測出客戶可能會感興趣的產(chǎn)品，有針對性地推廣產(chǎn)品。應用關聯(lián)規(guī)則挖掘技術對客戶的發(fā)貨數(shù)據(jù)進行分析，從中可找到客戶發(fā)貨去向之間的關聯(lián)，以及發(fā)貨去向與發(fā)貨種類之間的關聯(lián)。[6]企業(yè)則可以根據(jù)挖掘結果內在的關聯(lián)規(guī)律作出市場營銷分析決策報告，列出潛在目標客戶群，有針對性地拓展業(yè)務，推銷客戶所需的服務，提高業(yè)務營銷的成功率，創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益。三、實證研究第三方物流（3PL）企業(yè)遠成集團在全國各省會城市及經(jīng)濟發(fā)達的二、三線城市有著較完整的物流網(wǎng)絡布局?，F(xiàn)對其部分業(yè)務數(shù)據(jù)做一些試探性分析，從中找出客戶發(fā)貨去向之間的關聯(lián)，以及發(fā)貨去向與發(fā)貨種類之間的關聯(lián)，為公司制定營銷決策提供支持。挖掘策略是：先對遠成集團成都公司的數(shù)據(jù)進行分析，以成都公司為基點，找出各種關聯(lián)規(guī)則。1.數(shù)據(jù)準備從該企業(yè)成都公司數(shù)據(jù)庫抽取2008年某時間段內的業(yè)務記錄作為數(shù)據(jù)源，進行如下數(shù)據(jù)處理：（1）發(fā)貨方向歸類。發(fā)貨方向包含了全國各大中城市，為分析方便，歸為六個方向：①東北方向：哈爾濱、沈陽等；②華北方向：北京、天津、青島、石家莊等；③華東方向：上海、無錫、杭州、南京、寧波等；④華南方向：廣州、深圳等；⑤西北方向：西安、烏魯木齊等；⑥重慶方向。華中方向因為業(yè)務量較少，沒有符合標準的記錄。（2）發(fā)貨種類歸類。歸為九大類：①食品：泡菜、榨菜、淡口菜、大頭菜、竹筍、醪糟、食用油等；②調味品：豆瓣、雞精、火鍋料、花椒油等；③酒類：郎酒、全興酒、瀘州老窖等；④藥品保健品：三勒漿、中藥材、西藥、獸藥等；⑤紡織品：服裝、棉布、雙宮絲、坯布等；⑥化工原料：PC料、A膠、BZS添加劑、聚磷酸銨等；⑦紙張類產(chǎn)品：白紙、靜電紙、夾板紙、膠版紙、紙漿等；⑧金屬制品：鋅錠、鐵合金、稀土、射釘、皮帶輪、柴油機等；⑨石材：花崗石、大理石等。經(jīng)過發(fā)貨方向和發(fā)貨種類歸類處理后的部分數(shù)據(jù)如表1所示。2.挖掘關聯(lián)規(guī)則本實證研究采用Spss公司開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘軟件——Clementine對處理后的數(shù)據(jù)進行分析。執(zhí)行“Apriori”模型，設置支持度為10％，置信度為20％，得到的挖掘結果如表2所示。Clementine的可視化功能非常強大，通過執(zhí)行“網(wǎng)絡”模型，得到了非常直觀的挖掘結果，從圖1網(wǎng)絡節(jié)點挖掘結果可以看出，｛紡織品（金屬制品），華東方向｝、｛食品（調味品），華南方向｝被保留了下來，說明這幾對項目關聯(lián)程度是最大的。圖1網(wǎng)絡節(jié)點挖掘結果執(zhí)行Clementine的兩個模型得到的結果基本相似，驗證了挖掘關聯(lián)規(guī)則的可行性與準確性。3.結果評估及對策制定（1）成都和廣州往返貨源分析表2顯示，調味品和食品的發(fā)送量中分別有54.55％和47.19％是發(fā)往華南地區(qū)的，占發(fā)往華南地區(qū)貨物總量的29.78％，這表明了華南地區(qū)對食品和調味品的特殊吸引力。遠成集團華南地區(qū)貨物集散中心——廣州公司到成都的貨源情況如表3所示，其中數(shù)碼產(chǎn)品和家用電器等兩類貨物的交易記錄分別占總量的35％和25％。上述數(shù)據(jù)表明食品、調味品和數(shù)碼產(chǎn)品、家用電器分別是遠成集團成都公司和廣州公司的主要貨源，應該給予重點關注，調整營銷策略，加大所在本地區(qū)特色貨源的組織力度，有針對性地挖掘潛在客戶，形成穩(wěn)定的貨源，最大限度地提高運輸車輛的裝載率，確保成都—廣州干線運輸業(yè)務的穩(wěn)定，并促進其增長。（2）成都和上海往返貨源分析表2顯示，紡織品的發(fā)送量中有88.89％是發(fā)往華東方向的，占發(fā)往華東方向貨物總量的26.84％，這就提醒成都公司在組織華東貨源時，應該特別關注生產(chǎn)服裝和布匹的廠家，提高這類產(chǎn)品營銷的成功率。遠成集團華東地區(qū)貨物集散中心——上海公司到成都的貨源情況如表4所示，其中機械設備的比重最大，占35.48％，其次是化工原料及產(chǎn)品，占25.8％，家用電器的比重排第三，占16.12％。這些數(shù)據(jù)也清晰地為上海公司的營銷策略指明了方向。不過表2顯示成都地區(qū)發(fā)往華東地區(qū)已經(jīng)形成規(guī)模效應的貨源品種單一，除紡織品以外其他種類的貨物都是零散的，這就要求成都公司應該抓住西部大開發(fā)以及災后重建等帶來的巨大市場機會，努力拓寬貨源種類，擴大成都—上海干線運輸?shù)臉I(yè)務量。四、結束語本文通過研究指出在第三方物流（3PL）企業(yè)的信息管理中應用關聯(lián)規(guī)則挖掘技術進行數(shù)據(jù)挖掘，找尋關聯(lián)信息，為企業(yè)經(jīng)營決策提供支持在技術上是可行的。實證研究表明，對3PL企業(yè)的發(fā)