數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用構(gòu)架實(shí)踐

嚴(yán)璐

引言

隨著人們購(gòu)物方式的轉(zhuǎn)變，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物成為當(dāng)前人們購(gòu)物的主流，尤其是在電商平臺(tái)不斷涌現(xiàn)，創(chuàng)造出一個(gè)又一個(gè)得營(yíng)銷奇跡后，我們有必要在研究網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的策略，將其作為信息技術(shù)時(shí)代下的新型營(yíng)銷戰(zhàn)略。在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的氛圍中，銷售企業(yè)不斷地分析客戶需求并給予滿足，以此獲得更大的經(jīng)濟(jì)收益，不斷增長(zhǎng)的網(wǎng)購(gòu)人數(shù)以及企業(yè)營(yíng)銷方式的轉(zhuǎn)變，也為網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷提供了更多的機(jī)遇[1]。在信息化的時(shí)代背景下，人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上的購(gòu)物行為包含了許多的商業(yè)信息，這些信息能為企業(yè)未來(lái)今后的營(yíng)銷策略提供有效的依據(jù)，因此作為信息時(shí)代下的銷售企業(yè)一方面要清楚地認(rèn)識(shí)到網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)于人們購(gòu)物形式的改變，進(jìn)而采用數(shù)據(jù)挖掘的手段不斷地發(fā)掘客戶在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物行為下的有效信息，根據(jù)此制定企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策略，謀求更高的銷售收益。

一、數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵

（一）定義

數(shù)據(jù)挖掘顧名思義就是對(duì)于海量數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效信息的提取，科學(xué)上的定義為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，指的是在海量的、豐富的、無(wú)序的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中，找到一些表面難以發(fā)現(xiàn)的但是確實(shí)能夠?yàn)槲覀兩顜?lái)價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)于商業(yè)運(yùn)用來(lái)說(shuō)也存在著巨大的價(jià)值，能夠?qū)ι虡I(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取轉(zhuǎn)換整合，形成對(duì)我們商業(yè)有效的數(shù)據(jù)，并指導(dǎo)我們進(jìn)行更好的決策。

（二）功能

首先數(shù)據(jù)挖掘能夠具備關(guān)聯(lián)分析的功能，在豐富的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存在許多的有用的知識(shí)，如果存在兩個(gè)及以上的數(shù)據(jù)有規(guī)律可循，便能稱之為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)關(guān)系包含了簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)等，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析我們能夠找到數(shù)據(jù)庫(kù)中的各種關(guān)聯(lián)關(guān)系，這種關(guān)系生成的規(guī)則是可信的有效的；其次是數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)可以分為多個(gè)有用的群類，這樣的過(guò)程被稱為聚類[2]。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中概念描述等的前提條件，聚類分析主要采用的是計(jì)算機(jī)技術(shù)中的模式識(shí)別以及數(shù)學(xué)分類，能夠比較全面的做好數(shù)據(jù)的分類識(shí)別；接著數(shù)據(jù)挖掘中的概念描述功能，指的是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的同一類屬性的對(duì)象進(jìn)行概括總結(jié)，描述可分為同一性和差異性；最后是數(shù)據(jù)挖掘中的偏差檢測(cè)功能，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包含的數(shù)據(jù)量非常的豐富，其中不僅包括了正常的數(shù)據(jù)，還包括了一些異常的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就能將這些偏差數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別這個(gè)過(guò)程中就能夠發(fā)現(xiàn)一些隱含的知識(shí)點(diǎn)，偏差檢測(cè)的意義在于找出觀測(cè)與測(cè)算結(jié)果這件的有意義的差別。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用分析

（一）數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的運(yùn)用流程介紹

隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷逐漸普及，企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)逐漸加劇，企業(yè)需要順應(yīng)信息技術(shù)的發(fā)展，積極采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的識(shí)別，并做好數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，找到有效的信息建立模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，進(jìn)而做出利于企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略，提升企業(yè)的盈利水平，我們?nèi)绾卧诰W(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘可以采用這樣的流程：首先確定挖掘的方向，選擇有效的數(shù)據(jù)目標(biāo)，這些數(shù)據(jù)目標(biāo)可以包括服務(wù)器數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、客戶端數(shù)據(jù)、其他數(shù)據(jù)等，在收集到大量的數(shù)據(jù)之后就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括了數(shù)據(jù)清理、用戶的識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)瀏覽識(shí)別等，進(jìn)而根據(jù)數(shù)據(jù)的特性采用合適的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)行相關(guān)的模式評(píng)估[3]。具體的方法可以按以下的步驟進(jìn)行，第一點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘的方向需要根據(jù)企業(yè)的具體營(yíng)銷目標(biāo)進(jìn)行確定；第二點(diǎn)在企業(yè)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的過(guò)程中，擺在面前的數(shù)據(jù)來(lái)源眾多，正如上文所說(shuō)的幾點(diǎn)，我們需要根據(jù)具體的實(shí)際選取來(lái)源，并進(jìn)行整合，第三點(diǎn)，收集到得數(shù)據(jù)繁多，包括了一些無(wú)效的有噪聲的數(shù)據(jù)，這時(shí)候我們需要采取正確的方式進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)預(yù)處理；第四點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘包含了許多的算法，例如決策樹(shù)、KNN等算法，這也是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵步驟，這時(shí)候我們需要采用合理的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的具體應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘的目的就是為了識(shí)別數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的有效數(shù)據(jù)，并將有效的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，找到事物的規(guī)律并應(yīng)用，提升數(shù)據(jù)的價(jià)值，為企業(yè)帶來(lái)更多的利潤(rùn)，我們需要關(guān)注的就是對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自從被提出以來(lái)，得到了社會(huì)各行各界的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)能夠有效的找到有價(jià)值的信息，并進(jìn)行自動(dòng)化的分析利用。企業(yè)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之后得到了有效的信息，并應(yīng)用到企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷當(dāng)中，并實(shí)現(xiàn)有效的營(yíng)銷，獲得更多的利潤(rùn)[4]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的具體應(yīng)用可以分為以下幾點(diǎn)：

（三）采用關(guān)聯(lián)分析，選擇合適的推薦算法做到消費(fèi)刺激

在海量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，不同的字段之間存在兩種關(guān)系連接，一是函數(shù)關(guān)系，二是相關(guān)關(guān)系，我們就可以采用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析對(duì)數(shù)據(jù)做出處理，進(jìn)而尋求到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷活動(dòng)中，企業(yè)可以對(duì)消費(fèi)者之間的信息進(jìn)行分析，在數(shù)據(jù)之間發(fā)現(xiàn)兩者的相交叉點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上對(duì)這種聯(lián)系進(jìn)行深入的研究。比如企業(yè)可以根據(jù)消費(fèi)數(shù)據(jù)找到某個(gè)或者某類消費(fèi)者的關(guān)聯(lián)并購(gòu)的需求，就好比顧客購(gòu)買某一種商品時(shí)，會(huì)購(gòu)買此商品相同品牌的其他商品，企業(yè)可以抓住客戶的此種關(guān)聯(lián)需求，采取相應(yīng)的營(yíng)銷策略，可以增加相關(guān)商品滿足客戶的此類需求，刺激客戶的購(gòu)買欲望，此舉下不僅延長(zhǎng)了品牌的商業(yè)鏈條，還能吸引到更多的客戶，實(shí)現(xiàn)更多的盈利。

（四）采用合適的聚類分析方法進(jìn)行營(yíng)銷策略的制定

在企業(yè)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷時(shí)，企業(yè)可以根據(jù)消費(fèi)者的特性將消費(fèi)者進(jìn)行分類，根據(jù)客戶的不同消費(fèi)行為進(jìn)行更深的分析研究[5]。比如企業(yè)可以采用聚類分析的方法，其中慣用的可以采用決策樹(shù)方法，針對(duì)客戶的性別、年齡、收入等進(jìn)行客戶的排序，根據(jù)同一類客戶的屬性，企業(yè)根據(jù)不同消費(fèi)群體的消費(fèi)行為制定科學(xué)的對(duì)應(yīng)的營(yíng)銷策略，實(shí)現(xiàn)良好的營(yíng)銷效果，這也是企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的重要手段。

（五）通過(guò)web挖掘找到可能潛在的客戶

Web挖掘時(shí)數(shù)據(jù)挖掘中的重要手段，能夠?yàn)榫W(wǎng)站的運(yùn)行提供有效的技術(shù)理論依據(jù)支持，客戶在訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)時(shí)通常會(huì)留下瀏覽的痕跡，企業(yè)可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行有效信息的挖掘。比如企業(yè)可以根據(jù)客戶在最近一段時(shí)間中，瀏覽網(wǎng)頁(yè)的記錄去分析客戶的偏好，以及關(guān)注的點(diǎn)在哪里，瀏覽數(shù)據(jù)可以清楚地反映客戶每天都在做什么，企業(yè)可以對(duì)此進(jìn)行客戶的評(píng)判，分析此客戶是否為企業(yè)的潛在客源。一旦找到了潛在的客戶群體，企業(yè)可以采用一定的營(yíng)銷策略，將其發(fā)展為企業(yè)的有效客戶，以此來(lái)拓展客戶群體。

三、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，伴隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越多的走向網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)，這對(duì)于實(shí)體企業(yè)來(lái)說(shuō)既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)踏著信息化的浪潮，做好充分的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷，切實(shí)的分析客戶的需求，從實(shí)際出發(fā)，采用信息化的技術(shù)手段，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，從大量繁雜的數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)挖掘中的適當(dāng)?shù)姆椒ㄕ业綄?duì)企業(yè)有效的數(shù)據(jù)，分析客戶的需求偏好，并以關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、web挖掘等具體技術(shù)，為相同偏好的客戶提供更多的產(chǎn)品需求，并找到企業(yè)潛在的客戶資源，進(jìn)行營(yíng)銷的準(zhǔn)備，這樣才能保證企業(yè)在日益殘酷的競(jìng)爭(zhēng)當(dāng)中，謀求一己之地，也是企業(yè)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)所在，通過(guò)有效的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷，企業(yè)還能贏得良好的口碑，占據(jù)更大的市場(chǎng)份額，進(jìn)而獲取更多的利潤(rùn)。