張和榮

（閩江學(xué)院 海洋學(xué)院，福建 福州 350108）

電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析

張和榮

（閩江學(xué)院 海洋學(xué)院，福建 福州 350108）

隨著經(jīng)濟(jì)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，使企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)模式也有了全新的變化.通過(guò)借助網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，發(fā)展電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo).不僅僅給企業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了挑戰(zhàn)更帶來(lái)了更多的機(jī)遇.而在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則給網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)企業(yè)帶來(lái)了極大地便利，使他們能夠更好地對(duì)營(yíng)銷(xiāo)客戶(hù)進(jìn)行把控.從而進(jìn)一步地進(jìn)行管理運(yùn)營(yíng).然而，在企業(yè)發(fā)展的過(guò)程中，面對(duì)不同的客戶(hù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)、問(wèn)題時(shí)可能會(huì)得到不同的結(jié)果.而目前的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包含了很多的理論和技術(shù)內(nèi)容，且每種技術(shù)都有其自身的使用條件以及特點(diǎn).本文將引入目前在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中常用到的幾種經(jīng)典的挖掘技術(shù)，并對(duì)其進(jìn)行分析以確定在面對(duì)不同的客戶(hù)要求的情況下能夠提供更加適合企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)發(fā)展需求的策略，提升客戶(hù)管理的力度.

電子商務(wù)；網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；分析

隨著電子商務(wù)不斷深入到我們?nèi)粘５纳睿o我們的生活帶來(lái)了極大的便利.同時(shí)也對(duì)作用于商務(wù)平臺(tái)的雙方之間的關(guān)系產(chǎn)生了一定的影響：它帶給企業(yè)更多的客戶(hù)；客戶(hù)的需求也隨著平臺(tái)的發(fā)展更具有多樣性和個(gè)性化；對(duì)于企業(yè)產(chǎn)品的要求也在不斷地提升；對(duì)于企業(yè)發(fā)展的定位也越來(lái)越清晰.企業(yè)的發(fā)展重心逐漸轉(zhuǎn)向以客戶(hù)需求為主的方向.在這種電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)發(fā)展的情況下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)考慮如何和客戶(hù)建立更好的合作關(guān)系，以確保企業(yè)能夠持續(xù)、長(zhǎng)期、穩(wěn)定的發(fā)展.因此，企業(yè)需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)化的分析，通過(guò)客戶(hù)的不同需求來(lái)建立針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略.建立更具有驅(qū)動(dòng)力的客戶(hù)關(guān)系，這種發(fā)展模式已受到以現(xiàn)代化電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)為主要營(yíng)銷(xiāo)方式的企業(yè)的重視.

1 關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與客戶(hù)關(guān)系管理之間的相關(guān)性

1.1 客戶(hù)關(guān)系管理

關(guān)于客戶(hù)關(guān)系管理通常是說(shuō)在電子商務(wù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上以客戶(hù)需求為中心的理念和策略，通過(guò)電子平臺(tái)來(lái)響應(yīng)和滿(mǎn)足其個(gè)性化的需求.

1.2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘就是通過(guò)信息化的平臺(tái)，在平臺(tái)數(shù)據(jù)中收集有用信息的過(guò)程.

1.3 兩者的關(guān)系

在目前繁雜的電子商務(wù)大數(shù)據(jù)中，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中的有效信息進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)客戶(hù)特征的分類(lèi)來(lái)確定“重點(diǎn)客戶(hù)”[1].從而針對(duì)此類(lèi)客戶(hù)開(kāi)展對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策略，制定科學(xué)合理的營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃.使企業(yè)在眾多的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)中脫穎而出.

2 目前在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中使用的主要方式

2.1 關(guān)聯(lián)分析

具體來(lái)說(shuō)就是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘，從而尋找數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系[2].在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究中，關(guān)聯(lián)分析是研究較為深入的一種方式.目前比較經(jīng)典的幾個(gè)關(guān)聯(lián)分析規(guī)則的挖掘算法有AIS、STEM等.我們能夠見(jiàn)到的案例就是通過(guò)對(duì)購(gòu)物車(chē)中產(chǎn)品的分析，來(lái)了解客戶(hù)通常的購(gòu)買(mǎi)行為，從而能夠通過(guò)數(shù)據(jù)推斷來(lái)幫助企業(yè)進(jìn)行科學(xué)性的商品上架和擺放，或者是捆綁銷(xiāo)售策略.這種數(shù)據(jù)分析可以以“亞馬遜”平臺(tái)作為參考.

2.2 序列模式分析

序列模式分析是數(shù)據(jù)挖掘的另一種分析方式.與關(guān)聯(lián)分析所不同在于序列模式注重于數(shù)據(jù)之間的前后序列.它通過(guò)數(shù)據(jù)分析，能夠分析出客戶(hù)在不同序列中的需求.通過(guò)對(duì)比數(shù)列中的產(chǎn)品類(lèi)型.從而制定出相應(yīng)的訪(fǎng)問(wèn)界面或者是廣告推介.引導(dǎo)客戶(hù)對(duì)需求產(chǎn)品產(chǎn)生興趣.并滿(mǎn)足他們的特定需要.舉例來(lái)說(shuō)：在我們進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)的過(guò)程中，如果我選擇了一款電動(dòng)摩托車(chē)，后期就可能會(huì)購(gòu)買(mǎi)雨衣、車(chē)鎖等相關(guān)的產(chǎn)品.序列模式的存在能夠通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析預(yù)測(cè)出客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)模式，從而給客戶(hù)進(jìn)行具有針對(duì)性的推送[3].

2.3 分類(lèi)分析

分類(lèi)分析是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中最常用到的一種方式，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是將相似的事件或者對(duì)象進(jìn)行分類(lèi).這種數(shù)據(jù)歸類(lèi)的方式既能夠滿(mǎn)足于分析的需要，也能夠建立預(yù)測(cè)模型.可以得出客戶(hù)的興趣點(diǎn)，針對(duì)性地對(duì)其開(kāi)展相應(yīng)的商務(wù)活動(dòng)，提供更加具有個(gè)性化的服務(wù)內(nèi)容.

2.4 聚類(lèi)分析

聚類(lèi)分析不同于前面的幾種類(lèi)型，它是對(duì)事物性質(zhì)進(jìn)行對(duì)比分析的.在實(shí)際的操作過(guò)程中，這種方式常常會(huì)被用于市場(chǎng)細(xì)分的需求中.通過(guò)對(duì)目前已經(jīng)存在的客戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過(guò)聚類(lèi)分析能夠使具有相似性的客戶(hù)消費(fèi)模式進(jìn)行更為細(xì)類(lèi)的劃分，從而提升營(yíng)銷(xiāo)的精準(zhǔn)度.譬如，我們經(jīng)常收到的商家促銷(xiāo)郵件，一般是具有特定內(nèi)容的，它便是通過(guò)聚類(lèi)分析，對(duì)我們的消費(fèi)特征分析后結(jié)果的產(chǎn)品推動(dòng)方式.這種方式也能夠針對(duì)客戶(hù)不同的需求而提供更為個(gè)性化的服務(wù).

3 關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)分析以及評(píng)價(jià)

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

是一種與人腦神經(jīng)極為相似的系統(tǒng)，具有人腦所具有的處理和記憶的功能.它能夠?qū)崿F(xiàn)不同數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)方式，是一個(gè)較為典型的預(yù)測(cè)工具.它結(jié)合了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)，能夠處理很多的復(fù)雜性的問(wèn)題.如：它能夠通過(guò)客戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的購(gòu)買(mǎi)記錄以及網(wǎng)站的瀏覽量來(lái)建立對(duì)應(yīng)的神經(jīng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型.通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析來(lái)了解客戶(hù)對(duì)網(wǎng)站產(chǎn)品的響應(yīng)度以及忠誠(chéng)度，從而預(yù)測(cè)客戶(hù)需求.進(jìn)一步的指導(dǎo)生產(chǎn)數(shù)量和銷(xiāo)售方式.優(yōu)點(diǎn)在于：具有較強(qiáng)的抗干擾性、可變性和通用性較強(qiáng)[4].對(duì)于大數(shù)據(jù)的處理也能夠很好地完成.它還有較強(qiáng)的自學(xué)能力和適應(yīng)能力，從而能夠確保預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性.缺點(diǎn)在于：它不能夠直觀的解釋所得到的結(jié)果.因此，前期需要投入大量的準(zhǔn)備工作.而且需要的訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，不能完全保證其模型的收斂性.

3.2 決策樹(shù)

是一種類(lèi)似于樹(shù)狀的圖表表述方式.通過(guò)它的描述能夠很好地將結(jié)果和事件進(jìn)行聯(lián)系.同時(shí)還能夠注明決策點(diǎn)以及分支內(nèi)容.因此它可以實(shí)現(xiàn)分類(lèi)分析和聚類(lèi)分析.它是一種相對(duì)較為成熟的決策性的工具.通過(guò)決策樹(shù)能夠直觀的分析原因并表述其規(guī)則.如：通過(guò)使用決策樹(shù)，能夠很好地將客戶(hù)資料進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)客戶(hù)的細(xì)致分類(lèi)能夠提出更具有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略.同時(shí)，還能夠依據(jù)決策樹(shù)來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)中客戶(hù)的交易量，訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的次數(shù)等情況.從客戶(hù)的流失規(guī)律得出客戶(hù)流失的原因，并能夠提供給相應(yīng)的數(shù)據(jù)以幫助相關(guān)人員制定相應(yīng)的留人策略.優(yōu)點(diǎn)：這種方式能夠更加直觀、準(zhǔn)確、高效的將數(shù)據(jù)進(jìn)行展示，能夠更加客觀的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的問(wèn)題因素.缺點(diǎn)：隨著數(shù)據(jù)的不斷增加，會(huì)增加其數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，并使管理更加的困難.而且對(duì)于步驟的假設(shè)性的依賴(lài)程度較高.

3.3 遺傳算法

這種方式和生物進(jìn)化的過(guò)程有些類(lèi)似.以生物進(jìn)化中的自然學(xué)者和遺傳理論作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，并擅長(zhǎng)各類(lèi)分析方式[5].能夠更好地解決目前存在的問(wèn)題，是一種很實(shí)用的描述和預(yù)測(cè)工具.如：它能夠依據(jù)客戶(hù)信息，對(duì)其交易數(shù)據(jù)以及其他數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而利用其搜索能力和學(xué)習(xí)的能力得出最佳的答案.使客戶(hù)信息的提取變得更為量化，更加明確.能夠幫助使用者更好的分析客戶(hù)盈利.從而制定具有不同內(nèi)容的策略方案.優(yōu)點(diǎn)：適用于大數(shù)據(jù)下的計(jì)算需求，能夠快速的得出結(jié)論.具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力.缺點(diǎn)：算法很難被理解.需要的參數(shù)較多.同時(shí)存在著很多的問(wèn)題編碼，需要很大的計(jì)算量進(jìn)行支撐.

3.4 規(guī)則推理

規(guī)則推理簡(jiǎn)單的理解就是我們常提到的“因?yàn)椤薄八浴敝g的關(guān)聯(lián)過(guò)程.通過(guò)這種方式找出數(shù)據(jù)中條件概率較高的模式.如：通過(guò)對(duì)客戶(hù)在網(wǎng)站中對(duì)于關(guān)注頁(yè)面和關(guān)注產(chǎn)品的點(diǎn)擊頻率，從而了解到客戶(hù)的購(gòu)物習(xí)慣和偏好.針對(duì)性地提供相應(yīng)的服務(wù)，增加客戶(hù)的滿(mǎn)意度.通過(guò)數(shù)據(jù)分析，了解客戶(hù)的購(gòu)物模式和規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)“一對(duì)一”方式的營(yíng)銷(xiāo).優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單、直觀、易理解；缺點(diǎn)：對(duì)于關(guān)聯(lián)度不高的數(shù)據(jù)無(wú)法得出準(zhǔn)確的結(jié)果.

4 改進(jìn)方式

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)施過(guò)程中，不會(huì)單一的使用一種方式，而是將幾種技術(shù)進(jìn)行有效合并，取長(zhǎng)補(bǔ)短.使運(yùn)算的精準(zhǔn)度和運(yùn)算速率更符合發(fā)展需求.具體來(lái)說(shuō)，在運(yùn)算過(guò)程中可以通過(guò)決策樹(shù)的方式，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，能夠有效地解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在的相關(guān)性不強(qiáng)的問(wèn)題；通過(guò)模糊系統(tǒng)的處理方式能夠有效地解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的不確定性、定性，有效的彌補(bǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模式的短板，從而提升了系統(tǒng)的整體速度，加強(qiáng)了其計(jì)算的精度和穩(wěn)定性；借助遺傳算法的特點(diǎn)，加強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)過(guò)程，同時(shí)提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)模式.將理解性和預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度進(jìn)行了有效的提升；將遺傳算法和決策樹(shù)進(jìn)行有效的結(jié)合，既能保障分類(lèi)結(jié)果具有較好的可解釋性，又能夠提升分類(lèi)的精度并優(yōu)化分類(lèi)規(guī)則等.

隨著電子商務(wù)的發(fā)展，面對(duì)客戶(hù)需求的不斷變化.使得電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)面對(duì)的挑戰(zhàn)越來(lái)越大.然而伴隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的更新和發(fā)展，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方式的有效結(jié)合，能夠給客戶(hù)提供更具有精度和準(zhǔn)度的數(shù)據(jù)信息，以便于制定合理的營(yíng)銷(xiāo)策略.

〔1〕王馨晨.大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)營(yíng)銷(xiāo)拓展中的應(yīng)用——以某網(wǎng)商企業(yè)為例[J].生產(chǎn)力研究,2017(04):64-67.

〔2〕柳華梅,林冬生.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)電子商務(wù)用戶(hù)群體特征分析中的運(yùn)用[J].現(xiàn)代商業(yè),2016(17):33-34.

〔3〕張磊.計(jì)算機(jī)技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)互動(dòng)中的作用[J].價(jià)值工程,2014(03):190-191.

〔4〕周健林.基于Web的數(shù)據(jù)挖掘在商務(wù)網(wǎng)站的研究與應(yīng)用[D].吉林大學(xué),2012.

〔5〕張冬姣,李松松.電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析[J].管理學(xué)家,2014(12).

F724.6

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1673-260X（2017）11-0090-02

2017-08-13

農(nóng)村電商與精準(zhǔn)扶貧的發(fā)展關(guān)聯(lián)調(diào)研（YSZ16020）；市科技局課題：基于人才儲(chǔ)備理論下電子商務(wù)人才培訓(xùn)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)研究（2014-G-79）