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摘要：如何將消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)行為中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的挖掘并加以合理的利用，使之有效地為網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷服務(wù)，是企業(yè)應(yīng)該積極思考的問(wèn)題。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的有關(guān)概念，闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用策略。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷；應(yīng)用策略

0引言

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷是企業(yè)整體營(yíng)銷戰(zhàn)略中的一個(gè)組成部分，是基于互聯(lián)網(wǎng)的一種營(yíng)銷方式。在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)影響不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)下，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷已成為眾多企業(yè)廣泛采用的營(yíng)銷手段。在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷活動(dòng)中，企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)來(lái)最大程度地滿足消費(fèi)者的需求，進(jìn)而在營(yíng)銷中獲得最大化收益，而急劇攀升的網(wǎng)上消費(fèi)人數(shù)以及企業(yè)營(yíng)銷策略的轉(zhuǎn)變，也使網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷有了廣闊的發(fā)展前景。當(dāng)前形勢(shì)下消費(fèi)者在網(wǎng)上消費(fèi)行為的背后隱藏著大量有價(jià)值的商業(yè)信息，這些信息能為企業(yè)從事商業(yè)活動(dòng)提供可靠的數(shù)據(jù)支持，企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有針對(duì)性地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其成為企業(yè)重要的資源，從而促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷活動(dòng)的有效開展。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念

1.1含義

數(shù)據(jù)挖掘，又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們所不知道的、但是又是潛在有用信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種新型的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)化、分析和模式化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵知識(shí)。

1.2功能

（1）關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)庫(kù)海量的信息中存在一些有用的能被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)，其中存在有規(guī)律可循的兩個(gè)或兩個(gè)以上的對(duì)象，便可將其關(guān)系判定為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)又可劃分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)以及時(shí)序關(guān)聯(lián)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析旨在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，并且關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則是客觀、可信的。（2）聚類分析。數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄可被劃分成多個(gè)有用的。這個(gè)過(guò)程叫做聚類。聚類分析是概念描述以及偏差檢測(cè)的鋪墊，聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類法，但比較傳統(tǒng)技術(shù)又較為全面。（3）概念描述。概念描述是指對(duì)同屬一類對(duì)象的含義以及特點(diǎn)做以總結(jié)性的描述，具體分為同一性描述和差異性描述，即描述一類對(duì)象的共性以及此類對(duì)象內(nèi)部存在的相互之間的特性，例如遺傳算法以及決策樹算法均是對(duì)特性的描述方法。（4）偏差檢測(cè)。數(shù)據(jù)庫(kù)本身不乏有一些異常的記錄，而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘就能將這些偏差一一檢測(cè)出來(lái)，在這個(gè)過(guò)程中隱含著許多潛在有用的知識(shí)，例如不穩(wěn)定的量變、觀測(cè)結(jié)果與測(cè)算結(jié)果的偏差等，偏差檢測(cè)的主要方法是找出觀測(cè)結(jié)果和測(cè)算結(jié)果之間有意義的差別。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用

2.1數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的流程

隨著網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的普及和發(fā)展，企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)壓力也隨之增大，企業(yè)可以借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中涉及的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、轉(zhuǎn)換、分析以及模型化處理，從中提取出有助于決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，來(lái)提高企業(yè)的效益。為此，我們提出了網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中數(shù)據(jù)挖掘的流程。由圖示可知，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的運(yùn)用大體可以分為五個(gè)步驟，首先確定挖掘方向，然后選擇目標(biāo)數(shù)據(jù)、進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理并使用挖掘算法，最后使用模式評(píng)估。具體來(lái)說(shuō)，第一，挖掘方向是根據(jù)營(yíng)銷的預(yù)期目標(biāo)來(lái)確定的；第二，在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中，可供選擇的數(shù)據(jù)來(lái)源有很多，包括網(wǎng)站的消費(fèi)數(shù)據(jù)、客戶端數(shù)據(jù)以及服務(wù)器數(shù)據(jù)等；第三，數(shù)據(jù)的預(yù)處理分為三步，即數(shù)據(jù)清理、用戶識(shí)別以及網(wǎng)頁(yè)瀏覽識(shí)別；第四，挖掘算法是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵，通常采用關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的實(shí)踐

怎樣才能對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中真正具有價(jià)值的信息進(jìn)行使用，從而提高有效信息的利用程度，這就需要新的技術(shù)來(lái)進(jìn)行這方面的工作。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從被開發(fā)以來(lái)便被廣泛利用，它能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)有價(jià)值信息的自動(dòng)、智能和快速的分析與提出[2]。企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘提取出對(duì)制定網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策略有幫助的重要數(shù)據(jù)，以此來(lái)確定最終的營(yíng)銷戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷。現(xiàn)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的實(shí)踐進(jìn)行如下呈現(xiàn)。（1）運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析刺激消費(fèi)。在數(shù)據(jù)庫(kù)字段項(xiàng)之間存在兩種關(guān)系，即函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)而找出數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷活動(dòng)中，企業(yè)通常從消費(fèi)者的相關(guān)信息中尋找數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上對(duì)其聯(lián)系進(jìn)行分析。例如，企業(yè)可以通過(guò)關(guān)聯(lián)分析找出某一個(gè)或一類消費(fèi)者的關(guān)聯(lián)購(gòu)買需要。一些客戶在購(gòu)買某種品牌的商品時(shí)，會(huì)習(xí)慣性地購(gòu)買這一品牌的其他產(chǎn)品，企業(yè)可以針對(duì)客戶的這一消費(fèi)習(xí)慣制定出相應(yīng)的營(yíng)銷策略，通過(guò)增加特定品牌的產(chǎn)品種類來(lái)刺激客戶的購(gòu)買欲望，或者延伸與品牌相關(guān)的服務(wù)項(xiàng)目來(lái)吸引更多的客戶。（2）運(yùn)用聚類分析科學(xué)營(yíng)銷。在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷活動(dòng)中，企業(yè)通常將消費(fèi)者按照不同屬性進(jìn)行歸類，并且對(duì)其消費(fèi)心理以及消費(fèi)習(xí)慣作進(jìn)一步的分析。例如，企業(yè)可以采用聚類分析從客戶的性別、年齡、職業(yè)、收入等不同方面對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)一劃分，由于同一類別的客戶具有相似的特征，企業(yè)可以通過(guò)分析各個(gè)消費(fèi)群體的心理特征以及消費(fèi)特征，采取科學(xué)化的營(yíng)銷戰(zhàn)略，針對(duì)不同的客戶群體制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。（3）運(yùn)用Web挖掘與尋找潛在客戶。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，Web挖掘是一種常用方法，通過(guò)WWW分析為網(wǎng)站運(yùn)行提供具體準(zhǔn)確和簡(jiǎn)潔有力的分析依據(jù)。由于用戶在訪問(wèn)企業(yè)網(wǎng)站時(shí)在Web服務(wù)器上會(huì)留下相關(guān)的記錄數(shù)據(jù)，企業(yè)因此可以利用Web挖掘來(lái)尋找潛在客戶。例如，企業(yè)可以采用Web挖掘的方法通過(guò)用戶一段時(shí)期以來(lái)訪問(wèn)站點(diǎn)時(shí)在Web服務(wù)器上留下的記錄數(shù)據(jù)來(lái)分析用戶的興趣所在，進(jìn)而對(duì)用戶是否是潛在客戶進(jìn)行判斷。對(duì)于潛在客戶群體，企業(yè)可采取一定的市場(chǎng)營(yíng)銷策略將其發(fā)展為現(xiàn)實(shí)客戶群體[3]。

3結(jié)束語(yǔ)

隨著網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的興起與發(fā)展以及消費(fèi)者群體的日漸發(fā)展成熟，企業(yè)應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，秉著從實(shí)際出發(fā)的原則，合理有效地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的具體方法，從而充分地體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用架構(gòu)實(shí)踐。

參考文獻(xiàn)

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作者:劉思皖 單位:寧夏財(cái)經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院