浅谈数据挖掘在电子商务中的具体应用

一、在电子商务营销方面的应用

(一) 产品生命周期策略分析

通过对购买时间上的挖掘也就是通过对商品的访问和销售情况进行分析, 从而获得客户的访问规律, 确定顾客消费的生命周期, 在特定的时间开展促销活动, 制定商品的优惠策略。

(二) 市场细分

通过客户聚类分析可以找出顾客需求的相同之处, 使得属于同一类别的客户之间的需求距离尽可能小, 而不同类别的客户群体之间的距离尽可能大。通过对聚类的客户特征的提取, 把客户群分成更细的市场, 提供针对性的服务。

(三) 制定合理的产品策略和定价策略

可以利用关联分析, 如分析网上顾客的购买行为, 分析客户购买产品的相关度, 对某些品牌的喜好和忠诚, 价格接受范围, 及包装要求方面来帮助管理者规划市场, 确定商品的种类、价格和新产品的投入等等。

(四) 制定产品营销策略, 优化促销活动

通过对商品访问情况和销售情况进行挖掘, 企业能够获取客户的访问规律, 确定顾客消费的生命周期, 根据市场的变化, 针对不同的产品制定相应的营销策略。

二、在电子商务网站系统和安全方面的应用

(一) 通过文本挖掘, 对客户邮件内容进行挖掘

首先将电子邮件中非结构化的数据转化成结构化的数据, 再选取最能区分出垃圾邮件的一些特征, 对垃圾邮件进行过滤, 再利用词典的正向匹配, 逐词遍历的方法进行, 经过特征提取和模式匹配工作后, 就可以进行智能决策, 对挖掘进行归纳和评价, 并依可视化的形式将挖掘结果以直接明了地呈给决策领导。

(二) 对网站系统中搜索引擎的应用

电子商务网站中一般都有搜索引擎来帮助客户进行查询商品和信息, 通过数据挖掘在搜索引擎方面的应用可以提高查全率和查准率。通过数据挖掘和机器学习技术对索引数据库的信息进行整理, 实现文档的自动分类, 还可以用文本总结技术对web页面中提取重要的信息, 形成文档摘要, 使用户可以全面了解文档。检索结果聚类, 把检索结果进行聚类, 由客户选择自己感兴趣的一组, 将大大减少浏览的页面数量。

(三) 提高站点点击率

通过挖掘客户的行为记录和反馈情况为站点设计者提供改进的依据, 进一步优化网站组织结构以提高网站的点击率。比如利用关联规则的发现, 可以针对不同客户动态调整站点结构, 使客户访问的有关联的文件间的链接更直接, 让客户容易地访问到想要的页面, 就能给客户留下好的印象, 增加下次访问的机率。

(四) 增强安全

同时对网站上各种数据的统计分析有助于改进系统性能, 增强系统安全性。通过对经常攻击系统数据的IP地址等进行分析来对某些IP地址的用户进行限制。通过对攻击系统的数据类型进行分析来设置防火墙, 提高安全性。

三、在客户关系管理方面的应用

(一) 分析客户的购买行为

在客户与企业进行交易的时候, 主要是由客户来引起的, 即客户在购买的某种商品以后他会相应的购买一些其他的产品。比如客户在购买篮球以后通常会购买篮球鞋。因此根据客户关联购买行为, 企业可以在客户购买某产品的同时, 或在该产品被购买的一段时间t1 (对某种产品客户的再购买时间)

(二) 获取新客户

用数据挖掘技术可以揭示客户的行为习惯, 发现一些不同情况下有相似行为的新客户, 帮助商家识别这些潜在的客户群, 并提高市场活动的响应率。同时还可以帮助营销人员完成对潜在客户的发现和筛选工作, 把潜在客户的名单和这些客户感兴趣的营销、促销措施系统结合起来, 为每个客户提供个性化的服务, 以不断地获取新客户。通过挖掘寻找潜在的客户群体。利用数据挖掘技术对客户信息进行挖掘可以帮助销售商找到潜在的客户群体。通过对这样的客户实施一定的策略, 使他们成为注册客户, 对一个电子平台来说就是定单和效益的增加。

(三) 挽留老客户

通过数据挖掘对流失的客户群进行针对性的研究, 分析其特征, 再根据分析结果到现有客户资料中找到可能转移的客户, 然后根据分析模型和结果设计预防客户流逝的方案。网站的内容和层次、用词、标题、奖励方案、服务等任何一个地方都有可能成为吸引客户、同时也可能成为失去客户的因素。通过对客户访问信息的挖掘, 就能知道客户的浏览行为, 从而识别用户的忠实度、喜好、满足度, 了解客户的爱好及需求, 动态地调整Web页面以满足客户的需要。

(四) 提高客户的购买能力

通过分析现有客户的购买行为和消费习惯数据, 用数据挖掘的算法对不同的销售方式的个体行为进行建模;其次用建立预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析, 最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析, 以决定向客户提供哪一种产品。在这其中可以通过关联分析, 找出相关产品的相关性来决定推销哪一种产品。提高站点点击率, 完善电子商务网站设计通过挖掘客户的行为记录和反馈情况为站点设计者提供改进的依据, 进一步优化网站组织结构以提高网站的点击率。

(五) 防范客户的欺诈行为

利用数据挖掘技术对一些有欺诈行为的客户群样本进行训练, 可采用神经网络算法进行建模, 然后对现有客户进行分析, 探查出具有欺诈倾向的客户, 也可以采用数据挖掘孤立点分析技术, 在对客户群进行分析时找到那些与其他的客户不同的客户群来进行防范。因为欺诈的行为很少, 为了防止出错, 还可以对前面判断出来的欺诈行为进行再次判断, 进一步提高判断的准确性。

四、在网络广告方面的应用

一般商家愿意付很少的钱在曝光率上, 但是愿意花大价钱在点击率上, 因此提高点击率成为网络广告的重点。用户在访问网站时大量的信息被遗留, 这些信息被保存在一个数据库中, 通过对这些数据的挖掘可以为广告提出行之有效的方案, 实现商家渴望的个性化市场营销。在这些信息基础之上用数据挖掘的概率知识库和模糊知识库的方法, 对实时获取的在线信息进行概率分析, 通过对广告访问者潜在的信息特征进行模糊划分, 决定哪些是本厂产品的真正顾客。分析出顾客对某种广告的反应程度, 决定下次广告的安排。

摘要：数据挖掘技术的发展和电子商务的普及, 将数据挖掘技术应用到电子商务中, 可以解决电子商务中数据量庞大的问题, 在网络时代, 数据挖掘技术当然也自然而然地被应用到对电子商务网站的海量数据进行分析和处理中来, 通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性, 概述数据挖掘的一些挖掘技术, 重点介绍了数据挖掘在电子商务中的实际应用。

关键词：数据挖掘,电子商务,应用