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目 录

第一章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 客户回复的研究 2

1.2.2 邮件营销发展的研究 2

1.2.3 邮件营销效果的研究 3

1.3 主要研究内容 4

1.4 本文组织结构 4

第二章 邮件营销与数据挖掘理论概述 5

2.1 邮件营销 5

2.1.1 邮件营销的概念 5

2.1.2 邮件营销的不同层次 5

2.1.3 邮件营销的优势和面临的挑战 6

2.2 数据挖掘 7

2.2.1 数据挖掘方法 7

2.2.2 数据挖掘软件 8

2.3 本章小结 8

第三章 数据预处理 9

3.1 数据来源 9

3.2 变量的筛选 9

3.3 数据挖掘过程 11

3.4 数据探索 11

3.4.1 离散值的处理 11

3.4.2 缺失值的处理 12

3.4.3 冗余数据的处理 13

3.4.4 分类变量的处理 13

3.5 本章小结 14

第四章 模型构建 15

4.1 相关性分析 15

4.2 模型构建与参数选择 16

4.2.1 模型的构建 16

4.2.2 最优决策树的选择 17

4.3 最大捐款额的预测 20

4.4 本章小结 21

第五章 总结与展望 22

参考文献 23

致谢 25

基于R语言的客户回复预测与效益最大化

——以邮件营销为例

王 娜

，China

Abstract：With the economic globalization and diversification, the mode of business operation gradually changed from the "product-centric" to the "customer-centric". Especially with the rapid development of the Internet, there are amounts of customer answer information or customer reviews produced every day. Previous studies have found that customer reviews to a large extent affect the sales of enterprise . Therefore, more and more enterprises begin to pay more attention to the customer's reply information, and promptly take remedial measures to the negative reply. The questions of how to effectively manage and use the reply information to develop effective marketing strategies and maximize the efficiency of enterprises have become a research focus in the business community and academia .

There are a lot of marketing methods based on Internet platform, such as micro-blog marketing, telephone marketing, WeChat marketing, email marketing, etc.. E-mail marketing has become one of the main marketing methods based on the Internet platform for the reason of these features,such as low cost, high efficiency, feedback in time, easy to track and so on . This paper set email marketing data set column which comes from KDD cup 1998 competition as a case. And use data mining software of R language to forecast customer's reply .Then establish a decision tree model based on customer's geographical position and extension of history, and in the model it will generate the best direct marketing customer list to mail a solicitation and maximize the amount of donations.

Through the analysis of the case, it is found that, in the process of e-mail marketing, enterprises should pay more attention to the customer's reply information, which can greatly improve the effect of e-mail marketing.In addition,the enterprise can select the best list to mail a solicitation to maximize donations.And it is obviously that mail to the best list can obtained higher donations than that of blindly mailing to all the customers. This way of customer ranking based on the prediction score, and give priority to the ranking customers can greatly improve the effect of

mail marketing and maximize the amount of donations to the enterprise.

Key words：R language; e-mail marketing; decision tree; mail solicitation; customer response

第一章 绪论

伴随着经济全球化的发展，企业之间的竞争也变得日趋激烈，传统的“以产品为中心”的经营方式逐渐的被“以客户为中心”的经营方式所取代。传统观念认为品质高的产品应该占据大量的市场份额并获得丰厚的利润，然而，很多成功的企业经验告诉我们通过高效有益的营销方式也可以帮助企业赢得主动权。电子邮件营销凭借着其低成本、高效率、反馈及时、便于跟踪等特点成为了基于互联网平台的主要营销方式之一。随着互联网的不断普及和成熟，客户的在线评论回复信息呈爆照式增长。已有的研究发现客户回复信息在很大程度上影响着企业产品或服务的销售^[1]。因此，越来越多的企业开始重视客户的回复信息，并及时对负面回复信息采取补救措施。但是基于互联网营销所获得的客户回复信息量巨大，简单的数据处理很难捕捉到客户的真正需求。由此本文将通过一个邮件营销的案列，利用数据挖掘软件R语言来分析客户的回复信息，并通过建立模型使企业实现效益最大化。

本章将结合邮件营销过程中的客户信息回复，分析本课题的研究背景与意义，并从客户回复、邮件营销的发以及邮件营销的效果三个层面分析国内外研究现状，最后给出本文的主要研究内容和组织框架。

1.1 研究背景与意义

近些年来，互联网领域不断地飞速发展，据中国互联网络中心发布的《第37次中国互联网络发展状况统计报告》指出，截止到2015年12月，我国的网民规模达到6.88亿，互联网的普及率为50.3%，是全球网民最多的国家^[2]。面对着如此庞大的网民群体，不少企业也逐渐意识到互联网营销这一快速、便捷的营销方式。如今，很多企业都采用向客户发送电子邮件的方式宣传产品和服务信息，以实现经济效益最大化。 但是，仅仅通过盲目的群发电子邮件，并不一定能够收到理想的回报效果。盲目的群发广告邮件通常会造成客户的反感，并将邮件视为垃圾邮件，拒绝接受。对于企业来说，难以确定客户是否点击查看邮件和评定邮件发送的效果。因此邮件营销的关键问题是如何做到科学化和精细化。

如今，很多企业通过网站注册、购买记录等各种方式可以收集到大量的客户数据，其中包括客户基本信息、交易信息、客户回复信息等。在市场竞争中，企业掌握了这些客户信息，就拥有了竞争的资本。 企业通过对这些信息进行系统化的研究和整合，可以为客户提供有效的产品和服务、不断地改善企业与客户的关系、吸引更多的客户，并通过客户的历史交易信息对客户回复进行预测，使得企业效益最大化。

然而面对海量的客户信息，如何从中发现对企业营销有价值的潜在信息，并利用这些有价值的信息改进邮件营销方式是当今面临的又一大难题。数据挖掘（Data Mining）技术有着强大的数据分析和处理能力，具备从海量历史数据中提取隐含的规律和模式，获得决策支持信息的特性，可以使在企业营销过程中更为准确地定位客户，选择更为合理的营销策略，因此在激烈的竞争市场中，可以帮助企业获得更大的产品市场、顾客群体和利润空间^[3]。此外，在巨大的商业应用的影响和驱动下，人们也会研究和探索出更加高效和更有意义的数据挖掘算法。所以，对数据挖掘技术在客户回复信息方面的应用，不仅具有重要的理论指导，而且具有现实的应用价值。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 客户回复的研究

近些年来，由于互联网的迅速发展，特别是各大社交网站平台，每天都会有大量的客户回复、客户评论信息产生。如何有效地管理和利用这些回复信息，已经成为商业界和学术界都很热衷的研究问题。

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