互联网技术的大量运用使数据出现大幅度增长,处理数据信息、挖掘数据背后的意义已经成为社会各界的关注重点,随之发展的大数据技术也在不断更新,推动不同行业工作和生产模式的改革。在电影产业里,大数据技术的应用已经初见成效,利用数据挖掘技术对电影营销领域的相关信息进行探究,不仅能够判断目前影片市场的发展状况,还有助于调整营销策略,提升营销效率。合理的电影营销策略可以让影片收益更高,要实现这一目标,需要综合考虑电影制作、发行、上映过程中的各项因素,利用数据挖掘技术中不同的方法,对这些因素进行归纳整理,分析原因,提升电影营销模式的创新空间。本文采取理论分析和实证研究相结合的方法,在营销理念的指导下,对电影营销现状的探究从观影用户和影片两个角度展开,基于数据挖掘技术建立不同的模型,进而提出相应的营销策略。主要内容如下:1.以市场营销学、行为经济学等理论为基础,将观影用户行为细分为观影用户决策行为、观影用户使用行为和观影用户购后行为三大类,并对这三种行为模型建立相应的行为测度指标体系。然后,利用K-means聚类算法对不同用户行为下的观影用户再次进行细分,并识别所属类型,结果如下:在观影用户决策行为模型中,观影用户被分类为主动型观影用户、评分型观影用户、价格型观影用户和消极型观影用户;在观影用户使用行为模型中,观影用户主要分为重要价值观影用户、重要保持观影用户、一般发展观影用户;在观影用户购后行为模型中,观影用户被划分为高满意观影用户、中满意观影用户和低满意观影用户。最后,对细分出的各类观影用户进行行为分析,在结合用户特征的基础上提出针对性、个性化营销策略。2.从影片的制作、上映、以及宣传发行时期中选取与电影营销相关的因素,主要为影片类型、时长、电影票价、档期、评分、营销成果、票房等。运用岭回归、Lasso算法和Adaptive Lasso算法分别建立回归模型,分析不同影片营销因素对票房的影响程度,并对比Lasso算法模型和Adaptive Lasso算法模型,后者的拟合效果和模型的合理性更优。以Adaptive Lasso算法得出的结果为主要参考,结合其他回归模型得到结果,发现此时对电影营销效果影响程度由高到低的因素依次是:评分、营销成果、电影票价、影片类型、时长、档期,而在营销成果中,对票房影响程度较大的依次为物料总数、微信指数和总评论数。最后,探究这些因素对票房影响程度不同的原因,根据因素重要性程度制定侧重点不同的影片营销策略。3.综合对观影用户和影片的营销数据分析结果,并结合电影产业的发展现状,总结大数据时代中国电影营销存在的问题和相应的对策。目前,中国电影产业的营销效果存在滞后性,营销数据的可信度难以保证,大数据技术应用于电影营销领域的发展性有待考量,研究过程中专业性不足的情况依然存在。因此,为了最大限度实现电影投资的效益,制定电影营销策略时需要明确电影市场定位,把握观影用户动向,促进营销模式多元化。大数据时代下的电影营销前景良好,但数据挖掘技术无法替代电影艺术和艺术创作,保持两者平衡才能促进电影产业蓬勃发展。本文的研究工作为数据挖掘技术在电影行业的应用提供必要的量化理论支持,为电影产业营销策略的选择提供决策依据,有利于提升电影营销策略的收益和效率,在理论分析和实践应用上均具有重要意义。