淺析數據挖掘在電子商務客戶關系管理中的運用

孫赫強 榮楠楠

摘 要：伴隨電子商務的不斷發展，產生于電子商務平臺的客戶信息量不斷增大，如何深入挖掘并有效應用這些客戶信息，做好客戶關系管理，以為電子商務企業的重要決策提供數據支持，是當下電子商務進一步發展的關鍵。本文簡單闡述了數據挖掘與電子商務客戶關系管理的基本概念，分析了電子商務客戶關系管理當中的數據挖掘模式，并就電子商務客戶關系管理中數據挖掘的實際運用進行了探討。

關鍵詞：數據挖掘 電子商務 客戶關系

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）06（b）-0121-02

進入信息社會，數據呈爆炸式增長.面對海量數據，決策者迫切需從大數據當中提取出有價值的信息，以為其決策提供可靠支持?？蛻絷P系管理是電子商務活動的重要組成部分，為維護老客戶，同時挖掘新的、潛在的客戶，就需運用到數據挖掘技術，通過挖掘有效數據及信息，以為企業的個性化服務與針對性電子商務活動提供可靠依據，以增強企業的市場競爭力。

1 數據挖掘與電子商務客戶關系管理概述

1.1 數據挖掘的基本概念

數據挖掘，又叫數據庫存知識發現。簡單來說，數據挖掘即是自數據庫或是數據倉庫當中將一些隱含的、具潛在應用價值的信息或模式進行提取的操作。數據挖掘融合了多個領域的理論與技術，包括數據庫、人工智能、統計學、模式識別、數據可視化、信息檢索等，目的在于挖掘隱藏于海量數據背后的有價值的信息[1]。

1.2 電子商務客戶關系管理的概念

客戶關系管理，簡單CRM，是指通過對客戶資源進行整合、系統化地研究客戶數據，以為吸引客戶，并客戶提供更優質、更具針對性的服務，從而實現企業“以客戶為中心”的市場戰略的管理手段。電子商務平臺通過電子商務活動積累了大量的客戶數據，若能充分、深入挖掘這些客戶數據，不僅可為現有客戶提供個性化的服務，而且還可通過分析客戶了解市場導向，以吸引并發現新客戶。

2 電子商務客戶關系管理中數據挖掘的模式

2.1 分類模式

分類模式，即指將海量數據當中依某個給定的類進行數據集中映射，以實現數據預測，屬數據分類器。數據挖掘的分類模式包括統計法、決策樹法、粗糙集法等方法。分類模式就如同一棵分類樹，其依數據值自樹根開始搜索，沿數據滿足給定類的分支柱上進行查找，待找到樹葉后即將其進行歸類。將分類模式應用于電子商務的CRM當中，通常是要將客戶信息數據進行分類，以應用于數據預測。

2.2 聚類模式

聚類模式是依某些特定的屬性將數據進行分組劃分，組與組之間的差別是非常大的，但組內數據的差別非常小。相比于分類模式，聚類模式在實施聚類以前是未設置好相應組別的，即將要劃分入組的類別與個數也是未知數。將聚類模式應用于電子商務CRM當中，主要是用于對客戶群進行細分。

2.3 關聯模式

關聯模式是指不同數據項之間的關聯規則，關聯規則主要用于對不同事物同時出現的規律與知識模式進行描述。采取關聯模式實施數據挖掘時，應特別注意要深入了解數據，明確分析目標，并做好數據的準備工作，選擇適宜的支持度與可信度，并全面掌握關聯規則。電子商務的CRM當中廣泛使用關聯模式，其中最主要的是通過利用關聯規則來對客戶的購買行為進行分析，以探詢客戶的購買行為模式。

2.4 序列模式

序列模式類似于關聯模式，其是將不同數據的關聯性與時間相互聯系。在采取序列模式進行數據挖掘時，首先應了解事件發生與否，其次還要確定事件的發生時間。電子商務CRM當中也廣泛使用序列模式，如目錄銷售公司可利用序列模式獲取不同數據之間的關聯性，依客戶本次的購買情況對客戶下次購買商品的目錄進行預測。

3 數據挖掘在電子商務客戶關系管理中的運用

3.1 獲取新客戶

以往電子商務獲取新客戶的方法主要是通過投放媒體廣告、發傳單等方式實現，此方式雖具一定效果，但其覆蓋面有限，且無法做到有的放矢，在很大程度上加大了企業的營銷成本[2]。而數據挖掘可從電子商務現有的客戶數據當中挖掘出有效數據，建立數據模型，并利用分類模式來尋找潛在客戶。電子商務企業首先可對現有客戶數據進行分類，然后對客戶共性進行分析，再分析客戶類型與老客戶共性之間的關系。在遇到新客戶時，首先可依所了解的信息對新客戶進行分類，并將其與老客戶的共性進行對比，然后確定新客戶的分類，并判斷此客戶是否為潛在客戶，若為潛在客戶，即可依老客戶共性向其推送個性化的服務，做到有的放矢，有效提高了客戶關系管理的效率與效果。

3.2 客戶細分

客戶細分是指將龐大的消費群體依一定相似性進行小個的群體細分操作，在進行細分后，同一小群體的消費者具較大相似性，且有別于其他小群體。如依年齡不同將消費者進行小群體劃分即為客戶細分的一種?？蛻艏毞钟欣麑祿M行高層次觀察，針對不同小群的客戶可采取不同的服務方法。數據挖掘中的分類模式、聚類模式是應用于電子商務客戶關系管理當中客戶細分的主要模式。通過分類與聚類，企業可將其所擁有的客戶以類別、年齡、職業、地址、喜好等屬性進行劃分，以為客戶提供一對一的服務。

3.3 保持老客戶

多年的市場實踐證明，開發一個新客戶的成本要比維護一個老客戶的成本高出許多，且老客戶的消費行為具一定固定性，有利維持企業經濟效益，這也是當下企業努力保持老客戶的主要原因。為能有效保持老客戶，就有必要對老客戶相關信息進行深入挖掘。利用數據挖掘中的聚類模式，可深入挖掘電子商務企業現有客戶的各種信息，如個人資料、消費行為、消費信用等，通過分析現有客戶的購買習慣與訪問內容，并對現有客戶進行聚類，主動為現有客戶提供一些具針對性的產品與服務，使老客戶能迅速找到自身所需的產品或服務，這既體現了對老客戶的關心，同時也是推出新產品或服務的一種重要方式，有利提高老客戶忠誠度，有效保持老客戶，避免客戶流失。

3.4 提高客戶價值

從企業客戶來看，企業的大部分利潤多數是源于小部分客戶的，為能提高企業效益，就必須確定客戶的贏利能力[3]。企業在長期的經營活動當中積累了大量的客戶數據，這些數據之間有著某種聯系，若企業能掌握并利用這些聯系，其不僅可提高銷售量，而且還可加強客戶的滿意度和忠誠度。利用數據挖掘中的關聯與序列模式，可通過了解客戶購買商品的時間與類型，來分析出客戶的購買行為模式，從而預測客戶的再次消費行為。

4 結語

總而言之，客戶資源是企業發展的關鍵，在很大程度上體現了企業的市場競爭力。就當前社會及市場發展而言，電子商務企業要想于激烈的市場競爭當中取得優勢地位，就必須做好企業的客戶關系管理。利用數據挖掘技術可充分、深入挖掘由電子商務活動所產生的客戶信息，在進行必要分析之后，即可為客戶提供更加優質、具名地對性的服務，以實現企業競爭力的提高。

參考文獻

[1] 汪瑩，王光岐.數據挖掘在電商企業CRM中的應用[J].石家莊經濟學院學報，2014，37（5）：101-104.

[2] 廉祥麗.數據挖掘在電子商務客戶關系管理中的應用分析[J].電子技術與軟件工程，2016（1）：179-180.

[3] 李靜.基于數據挖掘技術的電子商務CRM研究[J].現代電子技術，2015，38（11）：126-128.