基于数据挖掘的电子商务网站个性化营销实现研究.docVIP

　　基于数据挖掘的电子商务网站个性化营销实现研究 [摘要] 数据挖掘技术让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。对于电子商务企业，丰富的数据源,自动收集的可靠数据使它很容易满足数据挖掘所必需要因素。论文从数据挖掘模式类型等内容出发，研究了电子商务企业怎样进行数据挖掘工具选择，分析本公司业务数据库中的数据，为个性化网络营销的实现服务。 　　[关键词] 数据挖掘工具 个性化营销 电子商务企业 　　 　　一、引言 　　一个成功的电子商务运作过程，需要完美整合三个要素——网络技术、商业模式和营销（网络营销）。网络营销是企业营销实践与现代信息通讯技术、计算机网络技术相结合的产物，是指企业以电子信息技术为基础，以计算机网络为媒介和手段而进行的各种营销活动（包括网络调研、网络新产品开发、网络促销、网络分销、网络服务等）的总称。 　　具有交互性、跨时空、低成本、高效性等优点的网络营销这一概念在中国出现才刚刚开展10年的时间，虽然理论体系还不完善，上网的企业数量还比较少，但是，这种基于互联网的新型营销方式已经引起广泛关注，并对企业的经营战略产生越来越大的影响。当前各种形式的网络广告、网络调研、网络分销等网络营销活动正活跃在企业的市场活动中。网络营销使得大公司、小公司“同台竞技”“规模经济”与“小批量、多品种”生产并存。网络营销把企业带入小型化、多样化和复杂化竞争的时代。 　　随着技术的发展，信息铺天盖地，不仅企业被淹没在大量的信息中，就连顾客也不得不花大量的时间来寻找、浏览自己感兴趣的信息。根据菲利普·科特勒的顾客让渡价值理论，顾客让渡价值=总顾客价值-总顾客成本。总顾客价值是顾客从某一特定产品或服务中获得的一系列价值，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值。总顾客成本是顾客在为购买该产品或服务所耗费的费用，不仅包括货币成本，还包括时间成本、精神成本、体力成本等非货币成本。可见为了购买特定产品，在电子商务这种特殊市场中，浏览信息所花费的时间成本、精神成本、体力成本等也直接影响着总顾客让渡价值。 　　ail、个性化的网页、顾客的兴趣追踪等相关工具，既可以与顾客建立亲密友好的联系，又可以创建个性化的营销信息，包括每个顾客的喜好、购买模式、针对他的最有效的沟通技巧等，以此来提供个性化的产品和顾客服务，开展个性化营销活动。 　　下图反映出一个具备个性化营销服务功能的系统功能层次结构。 　　由图看出，系统要得到上层所提供的个性化营销服务，需要从底层数据库获取交易数据、顾客数据、财务数据、市场数据等，将底层数据析取到数据仓库中，在数据仓库中建立以顾客、销售和财务等为主题的多维数据模型，并在保留原有数据的基础上，不断刷新数据仓库的数据，接着进行指标分析、多维数据分析和数据挖掘。主要内容有顾客分析、忠诚度分析、销售分析、顾客反馈分析、财务分析等。 　　通过对顾客属性特征、交易行为和资金能力的分析，提取各种与顾客交易之静态特征和动态特征相关的知识，对顾客进行必要细分，从而有针对性地对顾客施加1对1的个性化营销服务，提高电子商务企业的认知能力和服务创新水平，扩大其获利机会。 　　可见上层的个性化营销功能的获得是底层数据所不能直接提供的，需要经过中间析取到数据仓库中，面向主题对数据进行组织与管理后，再利用数据挖掘技术才能实现的。 　　三、数据挖掘工具及选择分析 　　数据挖掘技术让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。它使得许多商业公司充分认识到深层次地分析本公司业务数据库中的数据能够带来更多的商业机会。尤其对于电子商务企业，它很容易满足数据挖掘所必需要因素：丰富的数据源、自动收集的可靠数据，并且可将挖掘的结果转化为个性化网络营销这样的商业行为，商业投资可以直接评价。 　　在不久以前大部分数据挖掘工具还只能为专门技术人员所操纵，但现在有更多的公司提供了更高级的数据挖掘系统，使得非专业人士也能使用。这些数据挖掘工具所基于的技术主要包括：规则归纳、神经网络、遗传算法、模糊逻辑、规则发现、模糊专家系统规则、决策树、基于实例的推理、归纳逻辑等。 　　选择一个满足本公司实现个性化网络营销的数据挖掘工具可从以下方面进行考虑： 　　（1）产生的模式种类 　　数据挖掘模式一般有以下六种: 　　①分类模式:表现为一棵分类树，根据数据的值从树根开始有哪些信誉好的足球投注网站，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。 　　②回归模式:与分类模式相似，其差别在于分类模式的预测值是离散的，回归模式的预测值是连续的。 　　③时间序列模式:根据数据随时间变化的趋势预测将来的值。 　　④聚类模式:把数据划分到不同的组中，组之间的差别尽可能大，组内的差别尽可能小，但它与分类模式不同之处在于，进行聚类前并不知道将要划分成