面向電子商務的WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用研究

孫銘蔚

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

【關(guān)鍵詞】 電子商務 WEB 數(shù)據(jù)挖掘

一、引言

電子商務改變了人們傳統(tǒng)的商務模式，同時也改變了商家與顧客之間的關(guān)系。因此對商家而言盡可能的了解客戶的愛好、價值取向，才能在競爭中立于不敗之地。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地幫助商家了解客戶行為，提高站點的效率。在電子商務網(wǎng)站的設計、客戶關(guān)系管理（CRM）等方面得到廣泛的應用。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

根據(jù)挖掘?qū)ο蟮牟煌琖eb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)應用到Web數(shù)據(jù)的過程，是從用戶的網(wǎng)絡行為中抽取用戶感興趣的模式，通過對用戶瀏覽網(wǎng)站記錄數(shù)據(jù)、日志進行收集、分析和處理，運用一些數(shù)學方法建立用戶行為和興趣模型，利用這些模型來了解用戶行為，從而改進站點結(jié)構(gòu)，最終為用戶提供良好的個性化信息服務。

三、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務網(wǎng)站設計中的應用

數(shù)據(jù)挖掘可以得出如：哪類客戶喜歡這個站點、客戶通過什么訪問路徑達成交易，以及客戶訪問站點的頻率等信息，從而優(yōu)化網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)提高網(wǎng)站的訪問量，吸引更多的客戶。利用WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，個性化電子商務系統(tǒng)的實現(xiàn)過程包括信息采集、信息分析和個性化服務三個主要步驟：

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

2）信息分析。一個完善和成功的個性化電子商務網(wǎng)站應該在不影響客戶的頁面處理時間能夠?qū)蛻舻馁Y料、行為進行分析，為減少客戶等待時間可以對于耗時較多的分析、分類處理應放在相對空閑和客戶退出網(wǎng)站等時間處理。信息分析過程如下：將網(wǎng)站客戶群進行分類，然后按照客戶群興趣特點進行歸類。

3）個性化服務。為達到個性化服務的目的我們可以根據(jù)客戶類別顯示相應的內(nèi)容呈現(xiàn)給客戶，為了使分類更具有可信性和穩(wěn)定性，對注冊時間較長，瀏覽及購買行為相對穩(wěn)定的客戶優(yōu)先抽樣。

四、數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應用

1）客戶的獲取。隨著客戶數(shù)量和細節(jié)因素不斷增加，必會給篩選問題帶來很大困難。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。通過信息調(diào)查、擴展，同時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) “反應行為模式”記錄下客戶的反饋，剔除無反應行為和重復的數(shù)據(jù)后，建出N元反應行為預測模型，以便找出目標客戶。

2）客戶的保持。隨著行業(yè)的激烈競爭，獲得一個新客戶的成本愈來愈大，保持和維系好原有客戶的工作也愈來愈有價值。在CRM的實施中，企業(yè)通過預測，找出可能會流失的客戶，并分析出他們想要離開的主要因素，在此基礎(chǔ)上，有針對性地挽留那些有離開傾向的客戶。

五、Web使用挖掘技術(shù)在電子商務中的應用策略

1）提供差異化的營銷策略。利用聚類技術(shù)對用戶瀏覽網(wǎng)站的日志數(shù)據(jù)進行深入挖掘，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銷策略。

2）降低客戶開發(fā)成本。電子商務環(huán)境下，客戶主要可分為3類：第一類是低價值甚至是無價值的客戶；第二類是忠實客戶；第三類是在網(wǎng)絡上不斷尋找更優(yōu)惠的價格和更好的服務的客戶，這類客戶是潛在的有價值的客戶。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，開發(fā)一個新顧客的成本比保留一個老顧客的成本高5倍，而流失一個老顧客，其代價相當于開發(fā)10個新顧客。

3）爭取最高限度利用現(xiàn)有客戶 。通過Web使用挖掘，可以從客戶購買行為中發(fā)現(xiàn)客戶購買的影響因素，進而建立預測模型，來分析用戶將來所感興趣的商品。掌握了這些信息就可以在推出新的產(chǎn)品時做到有的放矢，從而爭取最大的利潤。

4）充分利用網(wǎng)站的檢索功能模塊。為了讓顧客在最短時間內(nèi)找到所需產(chǎn)品或相關(guān)服務，電子商務網(wǎng)站都應開發(fā)檢索功能，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對相關(guān)產(chǎn)品進行有效布局；記錄“陌生”關(guān)鍵詞。看這些關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率有多大，這些關(guān)鍵詞對應的產(chǎn)品能帶來多少利潤；最后決定是否要購買這類商品，如果條件允許的話就通知這些顧客。

結(jié)束語：數(shù)據(jù)挖掘所帶來的好處，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好、需求的基礎(chǔ)上，利用各種Web挖掘技術(shù)，設計出能滿足不同用戶群體需要的個性化電子商務網(wǎng)站，從而提供給客戶更加滿意的服務。

參 考 文 獻

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

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