數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中的應(yīng)用

吳清軍 開封大學(xué)旅游學(xué)院

在當(dāng)如今信息化時(shí)代背景下，越來越多交易由線下轉(zhuǎn)至線上，人們的購物方式發(fā)生了極大轉(zhuǎn)變，網(wǎng)絡(luò)購物已然成為公眾日常生活中的一項(xiàng)重要選擇，由此相應(yīng)地催生了大量的電子商務(wù)平臺(tái)，并創(chuàng)造涌現(xiàn)出了一個(gè)接一個(gè)的營銷神話，對(duì)此，有必要對(duì)網(wǎng)絡(luò)營銷策略進(jìn)行探索研究，進(jìn)而為新時(shí)期電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷創(chuàng)新發(fā)展提供有力依據(jù)。隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的不斷發(fā)展推廣，電子商務(wù)實(shí)現(xiàn)了長足發(fā)展，電子商務(wù)企業(yè)、消費(fèi)者在交易中，基于對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的有效應(yīng)用，很好地?cái)[脫了時(shí)空的束縛，可高效完成相關(guān)交易活動(dòng)，使時(shí)間成本、精力成本以及資金成本等得到有效降低。與此同時(shí)，在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中，電商企業(yè)不斷分析消費(fèi)者需求并予以滿足，以此讓企業(yè)獲得了良好的經(jīng)濟(jì)效益，逐年增長的網(wǎng)購人數(shù)及企業(yè)營銷方式的革新，為網(wǎng)絡(luò)營銷帶來了諸多機(jī)遇。但電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中涉及到海量的數(shù)據(jù)信息，而通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，則可幫助企業(yè)從其中高效、精準(zhǔn)地提取出有價(jià)值的信息，因此，信息化時(shí)代背景下，企業(yè)應(yīng)緊隨時(shí)代前進(jìn)步伐，切實(shí)加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，進(jìn)而挖掘消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)購物行為下的有價(jià)值信息，基于此制定采取有針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)營銷策略，創(chuàng)造理想的經(jīng)濟(jì)效益。

一、數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概述

(一)數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘，即為對(duì)海量數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)開展有價(jià)值信息的挖掘提取，科學(xué)層面的定義則是數(shù)據(jù)倉庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，主要是指從海量的、模糊的、無序的、不完全的數(shù)據(jù)信息中，找出一些表面不易于發(fā)現(xiàn)的但實(shí)則對(duì)人們當(dāng)前行為可發(fā)揮指導(dǎo)性價(jià)值作用的信息，進(jìn)一步對(duì)人們后續(xù)的行為可形成積極的影響。近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在諸多行業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，特別是在商業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)出極大的應(yīng)用價(jià)值，可對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)信息予以整合分析，提取對(duì)商業(yè)發(fā)展有價(jià)值的信息，指導(dǎo)人們更好地進(jìn)行決策制定。隨著數(shù)據(jù)信息的迅猛增長，傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)挖掘手段已難以滿足如今個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘需求，而基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可實(shí)現(xiàn)可彈性變化的計(jì)算能力和龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，所以其呈現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景[1]。

(二)數(shù)據(jù)挖掘的流程

一般而言，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用主要可分為三個(gè)流程環(huán)節(jié)，具體而言：一是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。這一流程環(huán)節(jié)作為數(shù)據(jù)挖掘的前提基礎(chǔ)，依托數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備可為接下來的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行提供可靠的數(shù)據(jù)虛擬性，所以開展好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘工作的進(jìn)行有重要的影響。在操作實(shí)踐中，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備主要包括數(shù)據(jù)的凈化、數(shù)據(jù)的集成、數(shù)據(jù)的變換及數(shù)據(jù)的歸約等方面。二是數(shù)據(jù)挖掘模式的發(fā)現(xiàn)。這一流程環(huán)節(jié)作為整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘中的重中之重，其要求相關(guān)人員要有效明確數(shù)據(jù)挖掘中對(duì)應(yīng)需要應(yīng)用到的核心算法及對(duì)應(yīng)需要完成的相關(guān)任務(wù)。在該流程環(huán)節(jié)中，為保證所制定采取數(shù)據(jù)挖掘模式的科學(xué)可行性，還應(yīng)當(dāng)對(duì)歷史的相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘過程及結(jié)果予以學(xué)習(xí)吸納，進(jìn)一步提取切實(shí)適用的數(shù)據(jù)挖掘模式。三是數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的呈現(xiàn)。這一流程環(huán)節(jié)要求相關(guān)人員要建立數(shù)據(jù)思維，以推進(jìn)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的直觀呈現(xiàn)，進(jìn)一步完成對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化表現(xiàn)。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中的應(yīng)用價(jià)值

(一)有助于企業(yè)有效精準(zhǔn)地獲得客戶

通過將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有效應(yīng)用于電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中，可幫助企業(yè)有效精準(zhǔn)地獲得客戶。比如，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)有效采集到購買某類商品的消費(fèi)者的個(gè)人相關(guān)信息，包括性別、興趣愛好、學(xué)歷水平、收入狀況等。同時(shí)，依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)還可有效及時(shí)了解流失客戶群體的特征信息，并采取有針對(duì)性的挽留措施，以盡可能減少企業(yè)因此遭受的損失，在此基礎(chǔ)上，企業(yè)還可依據(jù)客戶的具體特性類型，有的放矢地為不同客戶提供不同針對(duì)的產(chǎn)品服務(wù)，以滿足廣大客戶的多樣化需求，進(jìn)一步切實(shí)提高客戶的滿意度。

此外，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)還可有效精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)客戶在購置某些商品后，經(jīng)過多久會(huì)進(jìn)行二次買入；亦或買入某類商品的對(duì)應(yīng)的是哪類客戶群體等。因此，通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，不僅可幫助企業(yè)相關(guān)人員基于對(duì)目標(biāo)客戶群體信息特征的有效把握，做到有針對(duì)性地推送營銷廣告，以此提升營銷廣告推送的有效性及回應(yīng)率，進(jìn)一步有效降低營銷成本；還可幫助企業(yè)相關(guān)人員基于對(duì)企業(yè)交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)信息的綜合分析，以有效及時(shí)掌握企業(yè)各項(xiàng)資源使用情況，進(jìn)一步為實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)資源的優(yōu)化配置提供可靠數(shù)據(jù)支持。

(二)有助于企業(yè)更有效針對(duì)性地開展?fàn)I銷策劃

在如今日益激烈的市場(chǎng)競爭中，企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)對(duì)自身產(chǎn)品的有效推廣，并在市場(chǎng)中占據(jù)一定的市場(chǎng)份額，開展好營銷策劃工作至關(guān)重要。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則可幫助企業(yè)對(duì)客戶在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的相關(guān)關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)信息予以挖掘，提取客戶們無意行為背后可能存在的邏輯性，并借助對(duì)應(yīng)的運(yùn)算系統(tǒng)，將該部分邏輯性轉(zhuǎn)化成客戶的直觀需求，進(jìn)而助力企業(yè)工作人員建立一系列有效針對(duì)的營銷策劃方案[2]。比如，包括淘寶、京東、拼多多等在內(nèi)的電商平臺(tái)，它們通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，可圍繞消費(fèi)者在瀏覽商品時(shí)的行為需求開展綜合分析，并生成統(tǒng)計(jì)報(bào)告，繼而供企業(yè)營銷人員開展相應(yīng)的營銷策略制定，助力企業(yè)提升營銷成效。

(三)有助于企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)予以分類

新時(shí)期，眾多企業(yè)均已形成了較為成熟的客戶數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)能力，而面對(duì)海量繁雜的數(shù)據(jù)信息，企業(yè)要想從中提取出能為自己所用的信息顯然存在不小的難度。針對(duì)該種情況，通過引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，依托其過濾系統(tǒng)、關(guān)聯(lián)系統(tǒng)在最初環(huán)節(jié)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)沒有價(jià)值數(shù)據(jù)信息的有效過濾，進(jìn)而確保企業(yè)不會(huì)因?yàn)樵摬糠譀]有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息而影響其工作效率，反之保障其在開展實(shí)際工作可得到可靠的數(shù)據(jù)信息支持。

三、當(dāng)前電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

(一)依托信息關(guān)聯(lián)性開展數(shù)據(jù)分析

關(guān)聯(lián)分析，主要指的是依托對(duì)電商平臺(tái)云端信息存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)信息開展整合分析，進(jìn)而提取出該部分?jǐn)?shù)據(jù)彼此間潛在關(guān)聯(lián)性。關(guān)聯(lián)分析憑借其對(duì)數(shù)據(jù)信息的高效、明確處理，讓其在近年來的電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中得到有效推廣。究其實(shí)際應(yīng)用而言，依托分析客戶對(duì)相關(guān)商品的瀏覽記錄，電商平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可基于信息的關(guān)聯(lián)分析，在客戶下次登錄平臺(tái)時(shí)，自動(dòng)為其推薦與此類商品存在相應(yīng)關(guān)聯(lián)的商品。

(二)對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息開展統(tǒng)計(jì)分析

作為近年來在電商平臺(tái)得到廣泛應(yīng)用的一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，統(tǒng)計(jì)分析主要指的是將客戶瀏覽網(wǎng)頁的相關(guān)數(shù)據(jù)信息，諸如瀏覽時(shí)間、瀏覽內(nèi)容、瀏覽深度等予以儲(chǔ)存，并開展統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，進(jìn)一步提取出每位客戶應(yīng)用電商平臺(tái)時(shí)較常瀏覽的頁面、瀏覽的商品及瀏覽路徑方向等信息。通過對(duì)該部分信息的提取，可幫助企業(yè)相關(guān)人員推進(jìn)對(duì)電商平臺(tái)站點(diǎn)位置及其密度的建立及完善，并改良電商平臺(tái)客戶使用體驗(yàn)，并且增強(qiáng)電商平臺(tái)交易安全性等。

(三)對(duì)用戶數(shù)據(jù)開展聚類分析

聚類分析，主要指的是將有著相一致特征的數(shù)據(jù)信息予以歸納、存儲(chǔ)，進(jìn)一步為人工智能技術(shù)對(duì)其開展進(jìn)一步分析提供便利，最終提取出有著相類似使用習(xí)慣的客戶、有著相類似功能的商品等信息。

現(xiàn)如今，該項(xiàng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電商平臺(tái)的市場(chǎng)開發(fā)領(lǐng)域。聚類分析下，依托對(duì)電商平臺(tái)云端存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)信息開展分析，可幫助企業(yè)相關(guān)人員多樣化市場(chǎng)需求予以細(xì)分，繼而對(duì)不同市場(chǎng)制定采取有效針對(duì)的營銷策略，盡可能滿足客戶的多樣化需求，促進(jìn)收獲理想的營銷成效。

(四)對(duì)海量數(shù)據(jù)開展分類分析

分類分析，同樣作為當(dāng)前電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中較常使用的一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其主要指的是對(duì)某類客戶或者某類問題予以歸類，以此可讓電商平臺(tái)工作人員的工作量得到有效減少，提升其工作效率的同時(shí)，讓其可將更多精力投入到其他創(chuàng)造性工作中去?；诜诸惙治?，既可實(shí)現(xiàn)對(duì)既有存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息的歸類分析，又可依托歸納分析的數(shù)據(jù)信息及發(fā)展趨勢(shì)，以對(duì)相關(guān)信息的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行有效評(píng)估。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中的實(shí)際應(yīng)用

(一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中，通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的科學(xué)合理應(yīng)用，可為企業(yè)開展電子商務(wù)客戶關(guān)系管理提供有力支持。究其原因，主要在于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可幫助企業(yè)有效了解客戶的特征類型，進(jìn)而為客戶提供可滿足其個(gè)性化需求的服務(wù)。比如，在對(duì)電子商務(wù)客戶關(guān)系進(jìn)行細(xì)分環(huán)節(jié)，各個(gè)類目中的客戶都具有相似的特征，依托引入聚類分析，以對(duì)客戶購買行為予以分析，并借助決策樹分析結(jié)合不同類型客戶特征信息的差異性，進(jìn)而將客戶細(xì)分成各種類型，如此一來，為企業(yè)開展后續(xù)營銷工作提供有力依據(jù)[3]。需要注意的是，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用，其聚類分析應(yīng)依據(jù)相應(yīng)流程予以落實(shí)，如選定客戶平均購買金額及購買次數(shù)為聚類變量，以此對(duì)應(yīng)展現(xiàn)客戶的貢獻(xiàn)度及忠誠度，這些操作都有賴于通過編程完成，以及與數(shù)據(jù)特點(diǎn)中的K-means算法相結(jié)合進(jìn)行實(shí)現(xiàn)[4]?；诖耍劳袥Q策樹模型結(jié)合客戶特征信息，開展決策樹建立，最終針對(duì)相應(yīng)的特征開展分類分析。

(二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中的應(yīng)用

隨著各大電商平臺(tái)數(shù)據(jù)流量及用戶數(shù)量的不斷增多，電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出了越來越強(qiáng)烈的應(yīng)用需求。通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的科學(xué)合理應(yīng)用，有效分析客戶在電商平臺(tái)上的點(diǎn)擊量，以此可及時(shí)掌握客戶行為，進(jìn)而從不同方面形成對(duì)客戶思想動(dòng)態(tài)、消費(fèi)心理等的有效了解，基于此，可為企業(yè)工作人員建立相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)營銷方案提供有力依據(jù)，并做到將不同方案推送給不同客戶，提升網(wǎng)絡(luò)營銷成效[5]。同時(shí)，企業(yè)還可依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以對(duì)客戶數(shù)據(jù)信息開展合理分類，并對(duì)不同層次市場(chǎng)做有效細(xì)分，進(jìn)一步幫助企業(yè)更好地找到自身的發(fā)展定位。除此之外，還可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于交叉營銷環(huán)節(jié)，以為客戶提供更為多樣化的選擇，并構(gòu)建起企業(yè)與客戶之間的緊密聯(lián)系，促進(jìn)企業(yè)更順利地開展電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷工作。

(三)關(guān)聯(lián)法在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中的實(shí)際應(yīng)用，一個(gè)重要環(huán)節(jié)即為對(duì)數(shù)據(jù)分析法的應(yīng)用，比如，將關(guān)聯(lián)法應(yīng)用于電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則，企業(yè)既可對(duì)各使用的客戶數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等進(jìn)行采集儲(chǔ)存，也可對(duì)歷史數(shù)據(jù)開展分析后找出其中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如通過對(duì)客戶消費(fèi)行為開展分析，可幫助企業(yè)相關(guān)人員更有針對(duì)性地對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行布局，以及對(duì)商品質(zhì)量、種類、價(jià)格等進(jìn)行針對(duì)制定等。另外，對(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用，其同時(shí)涉及到多種不同應(yīng)用方法，如泛化的關(guān)聯(lián)規(guī)則和有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則，其中，有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則作為滿足最小可信度、最小支持度的規(guī)則，最小支持度代表一組對(duì)象在統(tǒng)計(jì)意義上應(yīng)當(dāng)滿足最低程度，相對(duì)應(yīng)的是電子商務(wù)中客戶數(shù)量及消費(fèi)方式、消費(fèi)能力；而泛化的關(guān)聯(lián)規(guī)則即為最低可靠度，該項(xiàng)規(guī)則更具實(shí)用性[6]。

(四)Web挖掘在尋找潛在客戶中的應(yīng)用

Web挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一項(xiàng)重要技術(shù)手段，其可為電商平臺(tái)運(yùn)行提供可靠的技術(shù)理論支撐，客戶在訪問電商平臺(tái)過程中，往往會(huì)留下瀏覽痕跡，對(duì)此，企業(yè)可針對(duì)該部分?jǐn)?shù)據(jù)信息以開展有價(jià)值信息的提取。比如，企業(yè)基于客戶在某一時(shí)間段瀏覽網(wǎng)頁的記錄，以對(duì)其關(guān)注內(nèi)容、興趣愛好等進(jìn)行分析，基于此評(píng)定其是否屬于企業(yè)的潛在客戶。倘若發(fā)現(xiàn)其屬于是潛在客戶，企業(yè)則可進(jìn)一步采取相應(yīng)的營銷策略，將其轉(zhuǎn)化成為企業(yè)的真正客戶，以此讓企業(yè)客戶群體得到不斷拓寬。

五、結(jié)語

綜上所述，在如今信息化時(shí)代背景下，網(wǎng)絡(luò)購物已成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚囊徊糠郑诖吮尘跋?，企業(yè)應(yīng)緊隨時(shí)代前進(jìn)步伐，開展好電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷工作，引入先進(jìn)信息化技術(shù)手段，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，從龐雜的數(shù)據(jù)信息中提取有價(jià)值的信息，充分把握客戶的實(shí)際需求，并借助以關(guān)聯(lián)分析、統(tǒng)計(jì)分析、聚類分析等具體技術(shù)，切實(shí)滿足客戶提出的多樣化需求，如此方可更好地保障企業(yè)能夠在日趨白熱化的市場(chǎng)競爭中站穩(wěn)腳跟，這也是當(dāng)今時(shí)代企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)有序健康發(fā)展的必經(jīng)之路。