0 引言
隨著企業信息化進程的不斷推進，以及信息技術的迅速發展，特別是數據庫技術和計算機網絡的廣泛應用，很多企業己經積累了大量的業務數據。在大量的數據與信息中，蘊藏著企業運作的利弊得失，如果能夠對這種海量的數據與信息進行快速有效地深入分析和處理，就能從中找出規律和模式，獲取所需知識，幫助企業更好地進行企業運籌決策，在激烈的市場競爭中贏得主動和更多的商機。
商務智能作為一種新興的信息技術，是一種基于大量數據基礎上的提煉和重新整合的過程，它提供了一種迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，并將這些數據轉化為有用的信息，幫助企業實施正確的決策。商務智能目前廣泛應用于金融、保險、營銷、電信與政府等行業。
1 商務智能和營銷
1.1 商務智能
1.1.1 商務智能的定義
商務智能是企業利用數據倉庫(DW：Data Warehouse)、數據挖掘(DM：Data Mining)、在線分析處理(OLAP：Online Analytical Processing)等現代信息技術對企業經營過程中產生的大量結構化和非結構化商務數據和信息進行收集、整理、分析，以便輔助企業做出正確決策、采取有效商務行動、優化商務流程、全面提升商務績效的工具、方法、技術的統稱。借助這一手段，企業可以在多變的市場競爭中實現高速運營、正確決策、快速響應，從而實現從數據到信息、從信息到知識、從知識到利潤的轉化。商務智能系統如圖1所示。
1.1.2 商務智能核心技術
商務智能的支撐技術包括數據倉庫、數據挖掘、聯機分析處理技術。
(1)數據倉庫：數據倉庫是一個面向主題的、集成的、穩定的及包含歷史數據的數據集合，它用于支持經營管理中的決策制定過程。
圖1 商務智能系統
(2)數據挖掘：數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機的實際應用數據中，挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的知識和規則的過程。數據挖掘可以幫助企業在大量的數據中發現那些不能靠直覺發現的信息和知識。
(3)聯機分析處理技術：聯機分析處理技術是一種多維分析工具，目標是滿足決策支持系統或多維環境下特定的查詢和報表需求，使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多個角度對數據進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數據的更深入了解。
1.2 營銷
1.2.1 營銷的定義
美國著名營銷學家科特勒對營銷的定義是：“營銷，就是個人和集體通過創造、提供和交換產品及價值來獲取和滿足所需的管理過程。
1.2.2 營銷的功能
市場營銷作為一種活動，具有以下四項基本功能：
(1)發現和了解消費者的需求
市場營銷應以消費者為中心，企業也只有通過滿足消費者的需求才可能實現企業的目標。因此，發現和了解消費者需求是市場營銷的首要功能。
(2)指導企業決策
企業通過市場營銷活動，分析外部環境，了解消費者的需求和欲望，了解競爭者的現狀和發展趨勢，結合自身的資源條件，指導企業在產品、定價、分銷、促銷和服務等方面做出相應的、科學的決策。
(3)開拓市場
通過對消費者現在需求和潛在需求的調查、了解和分析，充分把握和捕捉市場機會，積極開發產品，建立更多的分銷渠道及采用更多的促銷方式，開拓市場，增加銷售。
(4)滿足消費者需求
通過市場營銷活動，從消費者的需求出發，并根據不同目標市場的顧客，采取不同的市場營銷策略，合理地組織企業的人力、財力、物力等資源，為消費者提供適銷對路的產品，搞好銷售后的各種服務，讓消費者滿意。
2 基于商務智能的企業營銷方案的實現
2.1 客戶分析
一個企業是否有競爭力已不再完全取決于它的產品和生產運作效率，而在很大程度上取決于它是否建立和保持良好的客戶關系。數據倉庫技術和數據挖掘技術，讓企業有效地掌握客戶的行為及需求，從而最大限度地增強客戶的忠誠度和貢獻度。
(1)保留現實客戶
相關研究表明，一個企業如果將其客戶流失率降低5％的話，其利潤就能增加25％—85％。因此，任何銷售人員的目標都是期望維持長期穩定的現實客戶。企業通過數據倉庫技術對客戶購買的產品、行為和時間進行預測，從而針對客戶的偏好設計不同的銷售策略，與現在客戶建立良好的長期關系，爭取客戶的忠誠度。
(2)爭取潛在客戶
企業的發展和壯大需要新生客戶，數據挖掘技術可以幫助企業利用現有的客戶記錄和資料找出客戶的一些共同特征，從而為發展新客戶提供大致的人群特征，還可以通過分類或聚類對客戶進行群分，通過模式分析預測可能成為新客戶的群體類型，以幫助銷售人員找到正確的對象。
(3)挽留可能流失的客戶
研究表明，獲得一個新客戶的成本是保持一個老客戶的5倍以上”。因此，老客戶對公司的持續盈利能力有著非常重要的影響。企業可以通過數據挖掘技術中的孤立點分析法可以發現客戶的異常行為，并采取相應的對策，避免客戶流失；也可以通過決策樹算法來構建預測模型，較準確地找出易流失的客戶群，并制定相應的方案，最大程度地保持住老客戶。
(4)識別欺詐客戶
在數據分析過程，一些奇異點或者獨立點可視為噪聲或異常而丟棄。但是這些數據可能正是欺詐行為的表象。企業通過數據挖掘技術，對異常數據進行檢測和建模分析，可以發現欺詐行為的特征。識別出這些特征，能為公司的經營決策提供支持。針對不同地域、不同客戶群進行專門的數據挖掘，能發現更具體化的欺詐特征，以制定出具有針對性的措施，提高反欺詐的效果。
2.2 產品分析
從美國沃爾瑪的“啤酒與尿布”的成功經驗可以得知，企業可以利用數據倉庫技術對產品進行市場類組分析，即分析哪些產品顧客最有希望一起購買。企業只有找準了顧客的真正需求和特征，才能有的放矢，提供個性化、多樣化、差異化的富有成效的企業營銷方案，從而找準企業營銷定位。
(1)預測新產品類型及數量
新產品開發是企業開拓市場、提高競爭能力的基本手段，也是獲得經濟效益的有效途徑。根據已有信息庫利用數據挖掘再次進行數據處理，預測客戶更樂意接受的新產品類型。同時，企業可以對市場營銷環境、消費者市場、組織市場及客戶的購買行為進行數據分析，根據一定顧客在一定地理區域對一定產品的購買總量判斷該商品在該區域的潛在購買力，可以預測產品數量。
(2)產品分類管理
產品分類管理是把所經營的商品分為不同的類別，并把每一類商品作為企業經營戰略的基本活動單位進行管理的一系列相關活動。企業可通過數據倉庫技術對產品進行分類管理，企業的決策者可以很好地理解每一產品的營銷情況，零售商可以據此決定門店的商品組合及空間布局從而制定更加有效的價格策略以及促銷策略。
(3)購物架布局管理
超市購物架對于零售門店來說是一種重要的資源，不同品類的眾多產品為有限的購物架空間展開競爭。零售商需要決定購物架陳列哪些商品、為這些商品分配多少空間以及整個超市門店的空間布局。企業通過數據挖掘技術來合理地布局購物架，提高消費者的滿意度，從而提高產品的銷售量。
2.3 產品促銷分析
隨著市場競爭的日趨激烈，企業紛紛采取形式各樣的促銷手段以激發消費者的購買欲望。利用商務智能技術能追蹤客戶的購買行為，優化企業的促銷決策，以提高決策的針對性以及有效性。
(1)促銷產品定價分析
價格折扣已成為零售行業最常用的促銷手段。產品質量、市場競爭情況、產品的季節性波動以及節假日等這些內在/外在的因素都會影響到企業的促銷定價策略。商務智能通過分析客戶對產品不同促銷價格的購買情況，合理地制定促銷價格。
(2)促銷產品手段選擇
常用的促銷手段包括廣告促銷、價格折扣、樣品贈送等。不同的促銷手段會導致不同的消費感知，進而影響到消費者的購買偏好和購買行為。在進行促銷方式選擇時，企業通過對自身的內部情況以及外部的市場環境因素綜合地進行分析，從而制定企業的市場營銷戰略、促銷時機以及促銷手段等。
(3)促銷產品銷量預測
企業的銷售活動是以研究綜合性市場營銷活動及其規律為目標，通過識別客戶的需求以及消費偏好，將其轉化為產品與服務，再通過有效的促銷手段、分銷渠道、價格策略等來最大限度地滿足顧客需求。企業通過數據挖掘，可以及時、準確地預測促銷產品的需求。
2.4 配送模式分析
配送問題是現代物流系統中重要的一部分，管理人員需要采取有效的配送策略以提高服務水平、降低貨運費用。數據挖掘能從物流配送過程產生的一系列數據流中分析信息，利用算法以及改進的重心法選擇最優配送中心選址方案及配送模式，為企業提供最合理的物流配送，從戰略角度來提高企業的競爭力度。
2.5 庫存管理分析
倉儲成本在企業總的成本核算中占很大一部分。通過數據挖掘中的關聯模式可以幫助企業合理安排貨品的存儲、壓縮貨品的存儲，從而有效地提高揀貨效率，節約物流成本。
3 總結
營銷是企業管理的重要組成部分，是一個管理決策過程。營銷決策在企業決策中居于重要地位，當決策問題日益復雜，大量的信息和知識需要處理，使用商務智能來支持企業營銷決策是必然的發展趨勢。而信息的收集與分析在營銷決策中起決定性的作用，商務智能幫助企業決策者在營銷管理上做出及時、正確的判斷；可以把各種數據及時地轉化為企業營銷管理者感興趣的信息(或者知識)，然后根據這些信息來采用明智的行動。
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