計算機Web數據及其在電子商務中的應用研究

摘 要：隨著網絡技術的不斷發展，電子商務領域也在充分地利用計算機Web數據，使得電子商務的發展更加迅猛。本文簡要分析Web數據挖掘的分類和技術，并探討Web數據挖掘在電子商務中的應用。希望通過數據的挖掘為電子商務的發展提供更加廣闊的空間，幫助企業制定出更加個性化、科學化的商業決策，提升企業的市場競爭力。

關鍵詞：推廣鏈接；Web數據；電子商務；網絡營銷

中圖分類號：TP311.138 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2018）11-0133-02

Computer Web Data and Its Application in E-commerce

ZHANG Chunzheng

（Foshan Sanshui Industrial Secondary Vocational School，Foshan 528100，China）

Abstract：With the continuous development of network technology，the field of electronic commerce is also making full use of computer Web data，making the development of electronic commerce more rapid. This paper briefly analyzes the classification and technology of Web data mining，and discusses the application of Web data mining in e-commerce. It is hoped that data mining can provide a broader space for the development of e-commerce，help enterprises to make more personalized and scientific business decisions，and enhance the competitiveness of enterprises in the market.

Keywords：extension link；Web data；e-commerce；network marketing

0 引 言

隨著電子商務不斷地發展，企業也收集了大量的數據，并對數據進行分析、整合，制定出更加具有針對性的營銷戰略。數據挖掘技術正是從大量數據中總結規律，深入了解顧客的購物需求，從而為顧客提供更加周到的服務。

1 Web數據挖掘與電子商務

1.1 Web數據挖掘分類

Web數據挖掘通常包括以下三種類型：即網絡內容挖掘、網絡結構挖掘和網絡使用挖掘。

網絡內容挖掘主要是指針對網絡頁面內容和后臺交易數據庫，從網絡文檔內容中搜尋有用的信息。網絡內容挖掘主要針對各種多媒體數據挖掘，包括：（1）文本數據。（2）視頻數據。（3）音頻數據。（4）圖形、圖象數據[1]。

網絡結構挖掘主要是從鏈接中搜索有用的信息。網絡結構挖掘對超鏈接的挖掘十分有效，可以發現很多超文本結構內的信息。網絡超鏈接信息可以為網絡頁面提供內容結構和內容密切相關的信息。

網絡使用挖掘技術類似一個追蹤系統，可以根據日志文件以及相關數據“跟蹤”瀏覽者的瀏覽情況，進而掌握瀏覽者的思想動態和喜好，把這些有用的信息進行整合并推薦類似產品和廣告，網絡使用挖掘能夠把用戶交互過程記錄，比如說：（1）服務器的日志記錄。（2）瀏覽器端的日志。（3）注冊信息。（4）鼠標點擊流，從而找出潛在客戶以及市場，并提升網絡服務器的性能和系統[2]。

1.2 Web數據挖掘的技術分類

Web數據的挖掘技術功能強大，其主要包括以下四個方面的技術：（1）路徑分析可以發現顧客經常訪問的頁面，從而對網站頁面進行美化和功能的改進，為顧客提供更好的服務。（2）關聯分析技術需要分析在一個訪問期間內用戶訪問的文檔和頁面之間的關系，從而構建數據模型，把顧客可能感興趣的產品進行推銷，實現交叉銷售。（3）序列模式分析通過時間順序查看數據庫，并分析數據之間的序列關系，確定顧客對哪些網站感興趣，從而提供個性化的服務。（4）分類技術是指根據數據的相同特征來對數據進行分類，根據訪問模式判定訪問某個服務器文件的用戶特征。聚類分析可以把有類似購物習慣的客戶聚集到一起，根據瀏覽時長和點擊頻率做出有針對性的推銷。

2 Web數據挖掘如何在電子商務中應用

數據挖掘技術主要是為了幫助企業搜集數據，并且對數據進行科學的分析，從而了解客戶的購物需求，比如顧客在訪問淘寶網站時會出現類似店鋪的推廣，或者查詢銷量、商品明細時會出現一個鏈接，哪一個部分被點擊，哪個商品被瀏覽，以及頁面瀏覽時長都會被商家“看到”，還搜索哪些相關內容和歷史等信息。這樣企業和商家就可以根據客戶的喜好“量身定做”出針對性極強的營銷策略，客戶就會享受到網絡中更加個性化的服務。為了更好地說明計算機Web和電子商務的關系，以下以淘寶網為例，說明數據挖掘技術的應用。淘寶網自2003年5月10日成立起來，注冊用戶達到驚人的5億，每天固定訪客達到驚人的6000萬，在15年的發展歷程中利用網絡數據逐漸成為國內最大的網絡購物平臺[3]。

2.1 數據挖掘在網絡營銷中的應用

網絡營銷基于對市場行情的分析和了解之上，因此需要對數據進行搜集和整理，通過分析、整合制定出具體的營銷活動。同樣，淘寶商家也會在產品上市之前做好市場分析、調研，從而趨利避害，大大降低營銷風險，在這個過程中就需要利用到網絡數據進行分析。以下進行數據分析會利用到淘寶指數，這個概念自2011年上線以來，用戶可以通過淘寶指數窺探淘寶購物數據，了解淘寶購物趨勢。淘寶指數可作為購物決策的參謀，了解當下流行趨勢和同一類人的購物傾向及特點，通過篩選統計時間、銷量排名，這樣數據更加具有針對性和時效性。比如統計時間為2017年7月8日-2017年7月14日，關鍵詞排在首位的是“避暑神器”，點擊關鍵詞就會出現男女夏季衣物、防曬用品、空調風扇等家用電器，在漲幅一欄中會顯示“避暑神器”與上個統計周期的比較，因此商家會紛紛根據顧客避暑的需求制定產品營銷方案，從而增加銷售量和營業額。

雖然淘寶指數可以分析出顧客的購買欲，但是也有部分顧客只是進行商品的瀏覽，并沒有真正付款購買，通過成交排行和熱銷指數可以發現最近七天的商品成交量，以及熱銷的前三種商品是哪些，成交排行中可以對地域進行篩選，這樣買家就可以在就近的地域購買。商家還可以利用網絡數據對市場動態進行掌握，比如商品的淡季和旺季如何制定銷售策略。淘寶指數中的喜好度能夠反映不同人群對該搜索詞的偏好程度，數值越大則偏好程度越高。

2.2 數據挖掘對客戶關系管理的應用

客戶關系管理真正做到了“全心全意滿足客戶需求”的宗旨，從而增進商戶與客戶的關系，企業和商戶也會不斷推陳出新，制作出更加貼心的訪問頁面來滿足用戶。如果訪客進行頁面的瀏覽，其瀏覽行為都將被記錄。搜索“避暑神器”后，通過上個周期買家留言可以發現，男女衣物和防曬用品以青年人購買為主，家用電器的購買也考慮到兒童和老年人的需求，因此在營銷廣告中可以融入愛情、親情等元素[4]。

根據用戶的瀏覽情況，及時制定和調整營銷戰略，提供更加人性化的服務，進一步提升新老客戶的滿意度，從而迎合客戶的內心需求，感受到商家的重視。在電子商務營銷中，可以根據用戶個人資料中的愛好、星座等信息，定期推送比如美顏產品、K歌產品、汽車配飾等廣告，從而提升“轉化率”。“轉化率”是依據用戶的購買心理，刺激消費的網絡營銷手段，具體是指實際消費的用戶和來到網頁瀏覽用戶數量的比值，也是一種有效的營銷方法。

2.3 數據挖掘在優化電子商務網站設計中的應用

網站頁面商品的呈現是吸引用戶的重要因素，其內容的安排就像大型商場中貨架陳列的物品一樣，需要把信任度高、支持率高的相關商品陳列在一起，便于客戶瀏覽，實現商品的銷售，用戶就會看到更好感興趣的頁面，進而增加頁面訪問率。

商戶需要制定更加吸引用戶目光的頁面，讓用戶長時間瀏覽，具體說來，需要根據用戶的興趣、需求以及瀏覽行為，對Web頁面結構進行整體調整，比如當用戶瀏覽籃球時，可以向用戶推薦籃球護腕、籃球服、籃球鞋等，并通過鏈接向用戶展示全套裝備的圖片，從而讓顧客更長時間地停留在相關頁面中。在淘寶網頁面中，經常瀏覽的顧客會看到“根據瀏覽，猜我喜歡”，并以此推斷顧客可能感興趣的產品，促使瀏覽者轉變為購買者。

3 Web數據挖掘與電子商務結合的再思考

當前網絡數據挖掘和電子商務的融合進程在不斷地加強，并且實現了企業營銷戰略的調整。電子商務企業進行銷售業務時，對市場交易環境變化有著更加深刻的認識。因此，電子商務企業可以根據用戶的消費喜好，進行同品牌產品的推銷，甚至向同款產品推薦喜好相同的消費者，在評論區交流或者建立交流群，實現產品的團購銷售策略，從而有效分析客戶需求，調整營銷戰略。用Web數據挖掘技術，還能及時跟蹤商品的配送情況，并且對賣家以及物流進行評價，促進行業的共同發展。

4 結 論

綜上所述，隨著對計算機Web數據的利用，電商企業也在崛起和壯大。電子商務突飛猛進的發展趨勢是現代科技發展的必然結果，不論從用戶需求還是經濟發展上來看，電子商務實現同數據挖掘的融合之后必將大有發展，并最終實現Web數據挖掘技術朝著更加個性化、智能化的方向發展。

參考文獻：

[1] 陳業恩，符廣宇.計算機Web數據及其在電子商務中的運用 [J].中國新通信，2016，18（3）：91.

[2] 于麗敏.電子商務中的計算機Web數據應用 [C]//第五屆世紀之星創新教育論壇.第五屆世紀之星創新教育論壇論文集.中國北京，2016：705.

[3] 姜寧，牛永潔.Web數據挖掘在電子商務中的應用——以淘寶網為例 [J].計算機時代，2016（7）：49-52.

[4] 段繼鋒.電子商務領域中計算機數據挖掘技術的應用研究 [J].通訊世界，2017（4）：86.

作者簡介：張純政（1977.06-），男，漢族，廣東普寧人，計算機講師，本科。研究方向：計算機及網絡應用。