面向電子商務(wù)的WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究

孫銘蔚

【摘要】 文章介紹了Web數(shù)據(jù)挖掘的特性及分類， 并從個(gè)性化網(wǎng)站的設(shè)計(jì)、CRM中的應(yīng)用兩個(gè)角度，探討了電子商務(wù)中的WEB數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的策略。

【關(guān)鍵詞】 電子商務(wù) WEB 數(shù)據(jù)挖掘

一、引言

電子商務(wù)改變了人們傳統(tǒng)的商務(wù)模式，同時(shí)也改變了商家與顧客之間的關(guān)系。因此對(duì)商家而言盡可能的了解客戶的愛(ài)好、價(jià)值取向，才能在競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地幫助商家了解客戶行為，提高站點(diǎn)的效率。在電子商務(wù)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)、客戶關(guān)系管理（CRM）等方面得到廣泛的應(yīng)用。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

根據(jù)挖掘?qū)ο蟮牟煌?，Web挖掘主要分為Web使用挖掘、Web內(nèi)容挖掘以及Web結(jié)構(gòu)挖掘。

Web數(shù)據(jù)挖掘是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到Web數(shù)據(jù)的過(guò)程，是從用戶的網(wǎng)絡(luò)行為中抽取用戶感興趣的模式，通過(guò)對(duì)用戶瀏覽網(wǎng)站記錄數(shù)據(jù)、日志進(jìn)行收集、分析和處理，運(yùn)用一些數(shù)學(xué)方法建立用戶行為和興趣模型，利用這些模型來(lái)了解用戶行為，從而改進(jìn)站點(diǎn)結(jié)構(gòu)，最終為用戶提供良好的個(gè)性化信息服務(wù)。

三、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘可以得出如：哪類客戶喜歡這個(gè)站點(diǎn)、客戶通過(guò)什么訪問(wèn)路徑達(dá)成交易，以及客戶訪問(wèn)站點(diǎn)的頻率等信息，從而優(yōu)化網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)提高網(wǎng)站的訪問(wèn)量，吸引更多的客戶。利用WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，個(gè)性化電子商務(wù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括信息采集、信息分析和個(gè)性化服務(wù)三個(gè)主要步驟：

1）信息采集。為用戶提供個(gè)性化服務(wù)的基礎(chǔ)是收集客戶個(gè)人信息。收集個(gè)人信息主要有兩種方式。第一種方式是通過(guò)客戶注冊(cè)信息如性別、出生日期、職業(yè)來(lái)獲得；第二種是通過(guò)客戶在網(wǎng)站上的行為，如客戶經(jīng)常瀏覽某類產(chǎn)品或相關(guān)廣告來(lái)判斷個(gè)人的興趣愛(ài)好等特點(diǎn)，獲得客戶個(gè)人信息。

2）信息分析。一個(gè)完善和成功的個(gè)性化電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)該在不影響客戶的頁(yè)面處理時(shí)間能夠?qū)蛻舻馁Y料、行為進(jìn)行分析，為減少客戶等待時(shí)間可以對(duì)于耗時(shí)較多的分析、分類處理應(yīng)放在相對(duì)空閑和客戶退出網(wǎng)站等時(shí)間處理。信息分析過(guò)程如下：將網(wǎng)站客戶群進(jìn)行分類，然后按照客戶群興趣特點(diǎn)進(jìn)行歸類。

3）個(gè)性化服務(wù)。為達(dá)到個(gè)性化服務(wù)的目的我們可以根據(jù)客戶類別顯示相應(yīng)的內(nèi)容呈現(xiàn)給客戶，為了使分類更具有可信性和穩(wěn)定性，對(duì)注冊(cè)時(shí)間較長(zhǎng)，瀏覽及購(gòu)買行為相對(duì)穩(wěn)定的客戶優(yōu)先抽樣。

四、數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用

1）客戶的獲取。隨著客戶數(shù)量和細(xì)節(jié)因素不斷增加，必會(huì)給篩選問(wèn)題帶來(lái)很大困難。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助完成潛在客戶的篩選工作。通過(guò)信息調(diào)查、擴(kuò)展，同時(shí)和一些外部信息匹配，使之更適合數(shù)據(jù)挖掘分析。然后根據(jù) “反應(yīng)行為模式”記錄下客戶的反饋，剔除無(wú)反應(yīng)行為和重復(fù)的數(shù)據(jù)后，建出N元反應(yīng)行為預(yù)測(cè)模型，以便找出目標(biāo)客戶。

2）客戶的保持。隨著行業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，獲得一個(gè)新客戶的成本愈來(lái)愈大，保持和維系好原有客戶的工作也愈來(lái)愈有價(jià)值。在CRM的實(shí)施中，企業(yè)通過(guò)預(yù)測(cè)，找出可能會(huì)流失的客戶，并分析出他們想要離開(kāi)的主要因素，在此基礎(chǔ)上，有針對(duì)性地挽留那些有離開(kāi)傾向的客戶。

五、Web使用挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用策略

1）提供差異化的營(yíng)銷策略。利用聚類技術(shù)對(duì)用戶瀏覽網(wǎng)站的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，劃分出具有相似興趣的顧客群體，根據(jù)每一客戶群體的不同特征構(gòu)造出不同的興趣模型，然后提供差異化的營(yíng)銷策略。

2）降低客戶開(kāi)發(fā)成本。電子商務(wù)環(huán)境下，客戶主要可分為3類：第一類是低價(jià)值甚至是無(wú)價(jià)值的客戶；第二類是忠實(shí)客戶；第三類是在網(wǎng)絡(luò)上不斷尋找更優(yōu)惠的價(jià)格和更好的服務(wù)的客戶，這類客戶是潛在的有價(jià)值的客戶。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，開(kāi)發(fā)一個(gè)新顧客的成本比保留一個(gè)老顧客的成本高5倍，而流失一個(gè)老顧客，其代價(jià)相當(dāng)于開(kāi)發(fā)10個(gè)新顧客。

3）爭(zhēng)取最高限度利用現(xiàn)有客戶 。通過(guò)Web使用挖掘，可以從客戶購(gòu)買行為中發(fā)現(xiàn)客戶購(gòu)買的影響因素，進(jìn)而建立預(yù)測(cè)模型，來(lái)分析用戶將來(lái)所感興趣的商品。掌握了這些信息就可以在推出新的產(chǎn)品時(shí)做到有的放矢，從而爭(zhēng)取最大的利潤(rùn)。

4）充分利用網(wǎng)站的檢索功能模塊。為了讓顧客在最短時(shí)間內(nèi)找到所需產(chǎn)品或相關(guān)服務(wù)，電子商務(wù)網(wǎng)站都應(yīng)開(kāi)發(fā)檢索功能，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)相關(guān)產(chǎn)品進(jìn)行有效布局；記錄“陌生”關(guān)鍵詞?？催@些關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率有多大，這些關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品能帶來(lái)多少利潤(rùn)；最后決定是否要購(gòu)買這類商品，如果條件允許的話就通知這些顧客。

結(jié)束語(yǔ)：數(shù)據(jù)挖掘所帶來(lái)的好處，是與用戶的需求及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身的發(fā)展相關(guān)的。在充分了解客戶的愛(ài)好、需求的基礎(chǔ)上，利用各種Web挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)出能滿足不同用戶群體需要的個(gè)性化電子商務(wù)網(wǎng)站，從而提供給客戶更加滿意的服務(wù)。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]劉全志，面向電子商務(wù)海量數(shù)據(jù)的智能挖掘技術(shù)研究 [D]. 山東師范大學(xué) 2015.5

[2]李霏. Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值探析 [J]. 電子技術(shù)與軟件工程 2016.1