劉思皖

（寧夏財(cái)經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，寧夏銀川，750001）

0 引言

網(wǎng)絡(luò)營銷是企業(yè)整體營銷戰(zhàn)略中的一個(gè)組成部分，是基于互聯(lián)網(wǎng)的一種營銷方式。在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)影響不斷擴(kuò)大的趨勢下，網(wǎng)絡(luò)營銷已成為眾多企業(yè)廣泛采用的營銷手段。在網(wǎng)絡(luò)營銷活動(dòng)中，企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)來最大程度地滿足消費(fèi)者的需求，進(jìn)而在營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)營銷策略的轉(zhuǎn)變，也使網(wǎng)絡(luò)營銷有了廣闊的發(fā)展前景。當(dāng)前形勢下消費(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)有針對性地對數(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)庫中的知識發(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的過程。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)是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(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。

1.2 功能

（1）關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)庫海量的信息中存在一些有用的能被發(fā)現(xiàn)的知識，其中存在有規(guī)律可循的兩個(gè)或兩個(gè)以上的對象，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)庫中的記錄可被劃分成多個(gè)有用的。這個(gè)過程叫做聚類。聚類分析是概念描述以及偏差檢測的鋪墊，聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(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。概念描述是指對同屬一類對象的含義以及特點(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，即描述一類對象的共性以及此類對象內(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特性的描述方法。（4）偏差檢測。數(shù)據(jù)庫本身不乏有一些異常的記錄，而通過數(shù)據(jù)挖掘就能將這些偏差一一檢測出來，在這個(gè)過程中隱含著許多潛在有用的知識，例如不穩(wěn)定的量變、觀測結(jié)果與測算結(jié)果的偏差等，偏差檢測的主要方法是找出觀測結(jié)果和測算結(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)營銷中的應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)營銷中的流程

隨著網(wǎng)絡(luò)營銷的普及和發(fā)展，企業(yè)面臨的競爭壓力也隨之增大，企業(yè)可以借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)營銷中涉及的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行識別、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)，來提高企業(yè)的效益。為此，我們提出了網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘的流程，如圖1所示[1]。

圖1 網(wǎng)絡(luò)營銷中數(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，最后使用模式評估。具體來說，第一，挖掘方向是根據(jù)營銷的預(yù)期目標(biāo)來確定的；第二，在網(wǎng)絡(luò)營銷中，可供選擇的數(shù)據(jù)來源有很多，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、用戶識別以及網(wǎng)頁瀏覽識別；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)營銷中的實(shí)踐

怎樣才能對數(shù)據(jù)庫中真正具有價(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)以來便被廣泛利用，它能夠有效地實(shí)現(xiàn)對有價(jià)值信息的自動(dòng)、智能和快速的分析與提出[2]。企業(yè)通過數(shù)據(jù)挖掘提取出對制定網(wǎng)絡(luò)營銷策略有幫助的重要數(shù)據(jù)，以此來確定最終的營銷戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)營銷?，F(xiàn)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營銷中的實(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，通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)庫中的信息進(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)上對其聯(lián)系進(jìn)行分析。例如，企業(yè)可以通過關(guān)聯(lián)分析找出某一個(gè)或一類消費(fèi)者的關(guān)聯(lián)購買需要。一些客戶在購買某種品牌的商品時(shí)，會(huì)習(xí)慣性地購買這一品牌的其他產(chǎn)品，企業(yè)可以針對客戶的這一消費(fèi)習(xí)慣制定出相應(yīng)的營銷策略，通過增加特定品牌的產(chǎn)品種類來刺激客戶的購買欲望，或者延伸與品牌相關(guān)的服務(wù)項(xiàng)目來吸引更多的客戶。（2）運(yùn)用聚類分析科學(xué)營銷。在網(wǎng)絡(luò)營銷活動(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)化的營銷戰(zhàn)略，針對不同的客戶群體制定相應(yīng)的營銷策略，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WWW分析為網(wǎng)站運(yùn)行提供具體準(zhǔn)確和簡潔有力的分析依據(jù)。由于用戶在訪問企業(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挖掘來尋找潛在客戶。例如，企業(yè)可以采用Web挖掘的方法通過用戶一段時(shí)期以來訪問站點(diǎn)時(shí)在Web服務(wù)器上留下的記錄數(shù)據(jù)來分析用戶的興趣所在，進(jìn)而對用戶是否是潛在客戶進(jìn)行判斷。對于潛在客戶群體，企業(yè)可采取一定的市場營銷策略將其發(fā)展為現(xiàn)實(shí)客戶群體[3]。

3 結(jié)束語

隨著網(wǎng)絡(luò)營銷的興起與發(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)營銷中的應(yīng)用架構(gòu)實(shí)踐。

[1]周曦.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營銷中的作用[J].電腦知識與技術(shù).2011(11).

[2]李怡.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用[J].科技資訊.2017(24).

[3]盧智慧.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營銷中的應(yīng)用研究[J].電子技術(shù).2012(04).