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    Web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用

    2016-05-10 16:50:13王洪軍
    商場現(xiàn)代化 2016年8期
    關鍵詞:電子商務應用

    王洪軍

    摘 要:電子商務普遍存在于現(xiàn)代商務的活動中,它的蓬勃發(fā)展為企業(yè)開辟了新的發(fā)展,同時也產(chǎn)生了大量的業(yè)務數(shù)據(jù)。Web數(shù)據(jù)挖掘技術的廣泛應用,可以幫助企業(yè)在電子商務活動中充分挖掘、利用及管理這些海量數(shù)據(jù),來計劃既定出各項業(yè)務的指標,讓電子商務產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)具有更現(xiàn)實的意義。本篇文章將通過對Web數(shù)據(jù)挖掘技術的進行探究,從而提升Web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的廣泛運用。

    關鍵詞:Web數(shù)據(jù)挖掘;電子商務;應用

    由于互聯(lián)網(wǎng)的普及,電子商務開始飛速崛起,它打破了人們對于傳統(tǒng)商務模式的理念。人們越來越習慣通過電子商務進行企業(yè)產(chǎn)品信息的訪問和交易,人們的瀏覽和購買也讓Web網(wǎng)上產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。如何及時處理和分析這些數(shù)據(jù),讓它幫助我們的企業(yè)從中挖掘出有價值的信息,就成了我們當前不斷探索的關鍵課題。而只有企業(yè)合理利用這些數(shù)據(jù),才能不斷發(fā)現(xiàn)市場需求、維系客戶關系、提高企業(yè)效益,從而開展健康有序的電子商務活動。

    一、電子商務和Web數(shù)據(jù)挖掘概念

    1.電子商務的概念

    電子商務就是指我們對任意信息和通信手段,開展任意樣式的商務活動或管理操作及信息替換。換句話概括就是完成電子化的商貿(mào)交易。電子商務的主體包含了企業(yè)與客戶,客戶與客戶之間,企業(yè)與企業(yè)之間,政府以及企業(yè)之間的貿(mào)易往來。簡單來說,電子商務就是我們個人或企業(yè)進行的網(wǎng)上購物、網(wǎng)上支付、電子票據(jù)處理、廣告商情等活動。電子商務正因其便捷、低廉、安全可靠等優(yōu)勢,逐步覆蓋到我們生活生產(chǎn)的各個領域。電子商務所蘊藏的巨大生命力,也讓“大數(shù)據(jù)”時代悄然到來了,如何挖掘處理這些數(shù)據(jù),把這些數(shù)據(jù)轉換成有用的信息和知識,再次為電子商務所服務,就成為當下迫在眉睫的首要任務。

    2.Web數(shù)據(jù)挖掘技術的概念

    Web數(shù)據(jù)挖掘技術是一個依托于Web環(huán)境的操作技術,它觸及了Web技能、數(shù)據(jù)開發(fā)、PC技術以及訊息科學等多項范疇。普通的數(shù)據(jù)挖掘是從一大堆數(shù)據(jù)中找尋我們關注的知識,在這些知識里又可能存在一些潛在的訊息,但是普通的數(shù)據(jù)挖掘技術只是側重于挖掘訊息里存在的規(guī)律性知識;而Web數(shù)據(jù)挖掘技術是以半結構化或無結構文檔為中心,它的數(shù)據(jù)模式完全不一樣,數(shù)據(jù)中的信息是互相交錯的,數(shù)據(jù)里涵蓋的內(nèi)容幾乎不存在語言意義的信息描述,只憑借HTML語法將這些數(shù)據(jù)進行結構上的敘說。Web數(shù)據(jù)挖掘技術從一開始就是面向應用領域,它不是對特定數(shù)據(jù)庫進行檢索、查詢和調(diào)用。Web數(shù)據(jù)挖掘技術廣泛應用在超市、金融、電信等擁有大量數(shù)據(jù)的電子商務中,進行的挖掘有歸類用戶、信用評測、風險評估等。

    二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術的先進作用

    1.對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與解析

    統(tǒng)計與解析是Web數(shù)據(jù)挖掘技術第一個積極有效地作用,它能夠察訪并找出數(shù)據(jù)中擁有的種種規(guī)律,接著利用統(tǒng)計和數(shù)學模型功能解析這些規(guī)律。具體的解析方法有:(1)線性分析和非線性分析(2)接連返回分析和返回分析(3)時間序列分析(4)單變量和多變量分析。數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析可以幫助我們找到各項數(shù)據(jù)間的聯(lián)系,像是異常數(shù)據(jù)與識別時間序列數(shù)據(jù)中的模式等,數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能是運用相應的工具來進行多變量分析與回歸分析的,數(shù)據(jù)用于瀏覽子集、查找詳細數(shù)據(jù)及刪除冗余的。同時應生成可視的圖表,幫助分析人員選擇適用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的恰當模型,包括剖分、多維表及排序等。

    2.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的知識

    在數(shù)據(jù)里發(fā)掘知識,起初來自于人工智能和機器學習。它可以在數(shù)據(jù)搜索過程中發(fā)現(xiàn)需要的內(nèi)容,這些內(nèi)容可以直觀展現(xiàn)出數(shù)據(jù)元素的形式與關聯(lián),因此它能夠幫助電子商業(yè)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和本相。我們可以利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術中的數(shù)據(jù)瀏覽可視化工具和可視化瀏覽工具,給出帶有多變量的圖形化分析數(shù)據(jù),從而以進一步增強數(shù)據(jù)的發(fā)掘能力,幫助電子商務人員進行知識發(fā)現(xiàn)。

    三、Web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用

    1.挖掘潛在客戶

    潛在客戶的挖掘,是我們大部分電子商戶業(yè)務發(fā)展中的主要考核指標。市場業(yè)務人員大多采用傳統(tǒng)的業(yè)務模式來獲取新客戶,比如大量投放商業(yè)廣告;或者將已有的目標客戶群進行分類,針對這些人開展直銷活動。前期使用這些方法還是很快會奏效的,但是隨著客戶數(shù)量的不斷增長,每位客戶的專屬需求也會增長,想要快速對這些客戶的進行條件篩選就會變得相當困難。在此,我們就可以通過Web數(shù)據(jù)挖掘技術,對潛在客戶的進行快速的篩選工作。在對電子商務客戶的訪問信息挖掘時,我們可以在互聯(lián)網(wǎng)上用到分類功能尋找出今后可能出現(xiàn)的潛在消費者。我們的商戶可以據(jù)此設立瀏覽者行為記錄,對已經(jīng)存在的訪問者進行行為分類,并依此分析出訪問者存在的公共關鍵屬性及相互間關系。這時我們在遇到一個剛訪問的瀏覽者時,就能夠借助Web上的歸類功能注意到他,找出此客戶與已經(jīng)分類的哪類老客戶存在相似描述,從而對這個新客戶進行正確的分類。而分類的結果無非就是有利可圖的客戶群還是無利可圖的客戶群,此時我們就能夠決定要不要把此瀏覽者當做潛在客戶服務。只要鎖定了潛在客戶,我們就可以對該客戶進行動態(tài)的、特殊的、個性化的頁面展示,記住頁面的內(nèi)容一定要根據(jù)客戶與銷售商提供的產(chǎn)品和服務進行關聯(lián)。

    2.維系有效客戶

    我們知道一個新客戶的作用遠遠比不上一個忠實的老客戶,現(xiàn)在想要得到一個新客戶的成本也是越來越大的。在Web數(shù)據(jù)挖掘技術的應用中,企業(yè)可以通過預測找出即將流失的客戶,總結其可能流失的幾個主要原因,并且有針對性的對即將流失的客戶進行挽留工作。電子商務產(chǎn)品信息的龐大復雜,讓許多客戶迷失其中,傳統(tǒng)客戶與商家之間的空間距離已不復存在, 在電子商務中每一個商家對客戶來說都是不相上下的,這就引發(fā)了老客戶頻繁“跳槽”的行為。

    只有堅持運用Web數(shù)據(jù)挖掘技術,遵循“以客戶為中心”的電子商務理念,全面掌握客戶的瀏覽習慣、興趣及需求,為老客戶提供個性化的服務,主動向客戶進行頁面推薦,及時更新調(diào)整Web頁面設計,第一時間提供的客戶需要的促銷信息及商品廣告,從而提升老客戶反復瀏覽和購買的頻率。我們在維系有效客戶時,更應實施客戶關系戰(zhàn)略,即針對消費者的瀏覽習慣、瀏覽頻率及瀏覽信息等內(nèi)容進行統(tǒng)計,找到每位瀏覽者的特征生成訪問習慣記錄,以此建立量身定制的網(wǎng)店,自動為瀏覽者推薦商品信息,讓他們能夠更快地發(fā)現(xiàn)感興趣的產(chǎn)品,這是以人為本的購物理念,它能讓瀏覽者一瞬間就變成了消費者。我們還可以按照顧客購物車中的產(chǎn)品,向消費者引薦與之有關的同類商品,增加客戶的原則范圍,提升經(jīng)營者的重復銷售率。同時,還可以按照每位瀏覽者的購買需要推薦對應的頁面信息,提供對應的促銷廣告與優(yōu)惠信息,提升更多消費者對網(wǎng)站瀏覽的興趣,預防準客戶的流逝現(xiàn)象。

    3.管理客戶數(shù)據(jù)

    每個企業(yè)手里都積攢了大量的客戶數(shù)據(jù),除了擁有這些數(shù)據(jù),我們還應有效的管理這些數(shù)據(jù)。運用Web數(shù)據(jù)挖掘技術,可以讓企業(yè)最大限度地使用手中數(shù)據(jù)資源,從而對客戶的習慣開展研究與分類,這會幫助我們發(fā)現(xiàn)客戶需求,挖掘潛藏的消費者,打造“以客戶為中心”的服務理念,從而提升顧客的滿意與忠實度。下面我們來列舉通過Web數(shù)據(jù)挖掘技術進行的數(shù)據(jù)管理:當消費者通過電子商務進行瀏覽交易時,我們就能分析出消費者的大概信息,比如年齡、性別、學歷、愛好、職業(yè)、家庭住址等內(nèi)容,以及下次購買相關商品的間隔時間和常用的商品型號。掌握了這些數(shù)據(jù)信息后,我們就可以針對消費者的購買習性和愛好,改善網(wǎng)站的布局設計,因人而異打造不一樣的特性化網(wǎng)站,并對目標客戶發(fā)送有效的廣告及促銷信息,從而減少商營者還可以根據(jù)有效客戶對市場功能的評論,家的宣傳成本,提升客戶的關注度與回應度。與此同時,經(jīng)實施多方面的營銷手段,擴展銷售領域和界限,為經(jīng)營者擬定生產(chǎn)任務和發(fā)展計劃提供合理的依照。經(jīng)過提升數(shù)據(jù)核心及數(shù)據(jù)管理,我們可以大幅度的提升服務質量贏得客戶的積極響應,促進客戶數(shù)據(jù)管理的自動化和智能化。

    四、結束語

    目前,在我國電子商務的應用正處于快速發(fā)展的階段,作為面向電子商務的Web數(shù)據(jù)挖掘將是一個非常有前景的領域。如何使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術,優(yōu)化市場、創(chuàng)新企業(yè)、強化客戶,就成了我們進行深入研究的工作。綜上所述,我們分析了運用Web數(shù)據(jù)挖掘技術,建立高效動態(tài)電子商務的可行性,并且要根據(jù)企業(yè)需求采用合適的模型和參數(shù),開展Web數(shù)據(jù)挖掘技術,只有這樣才能最大限度的發(fā)揮Web數(shù)據(jù)挖掘的作用,使企業(yè)做出正確的決策,減少各項成本,創(chuàng)造更大的利益。伴隨Web數(shù)據(jù)挖掘技術的持續(xù)完善與進步,它一定能夠遍及到更多領域,擁有更加廣闊的應用前景。

    參考文獻:

    [1]夏火松.數(shù)據(jù)倉庫與Web數(shù)據(jù)挖掘技術[M].北京:科學出版社,2004,3.

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    [4]張娥.Web使用模式研究中的Web數(shù)據(jù)挖掘[J].計算機應用研究,2000.

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