数据挖掘技术在网络营销中的应用

作者:未知

  摘要:在当今时代,电子商务已经成为一个相当热门的行业,它是未来商务发展的大趋势,可以为客户提供更加个性化的服务,确保电子商务企业能够可持续及稳定的发展是各大电商公司所面临的最严峻的问题。人们对网络的大量使用给电子商务行业的发展带来了新的机遇,同时还要面临巨大的挑战,要想让电子商务健康的运行,要将电子商务的中心转向客户,这是发展过程中必然的结果,这种转变的基础就是对客户信息的利用以及挖掘。
  关键词:数据挖掘技术;电子商务管理;应用
  1数据挖掘技术
  数据挖掘技术作为一种新型的数据处理方式,在当前大数据时代发展下表现出了极强的作用价值,其可以较好实现大量繁杂数据的有效分析,从中提取一些有用的高质量数据,如此也就能够适应于质量密度较低的数据集处理。从数据挖掘技术的具体应用中来看,其表现出了明显的循环往复特点,能够对于数据信息进行高效利用,结合不同的数据应用需求进行有针对性地处理,最终可以取得理想效益。随着当前人工智能技术的发展,数据挖掘技术同样也呈现出了较多新的应用特点,尤其是神经网络以及遗传算法的应用,更是体现出了较强的实际效益,在很多领域都得到了理想运用。数据挖掘技术的应用能够较好作用于关系数据库、文本数据源、时态数据库、数据仓库以及异质数据库等多种对象。
  2数据挖掘的方法
  2.1聚类分析数据挖掘方法
  该方法是数据分析方法中比较经典的一个,将数据库和聚类分析融合可以给数据挖掘提供很大的技术支持。该方法是从一定量的数据中对数据的价值进行分析,对价值连接的对象进行集中的搜索,在一般的情况下聚类分析法会将全部数据作为一个典型的数据进行处理及分析。在实际当中,聚类分析法可以分析查出客户群众具有的特点,并且设计和顾客购买模式相同的模式,对不同特征的顾客进行扫描。
  2.2人工网络数据挖掘方法
  该方法是采用仿生学方法研究出的方法。它主要是通过生物学当中的某些传输功能和结构,打造的一种比较优化的方法,可以用于探索世界上存在的一些规律。该方法是模仿生物的神经结构网络,进而打造出较简单的非线性结构网络,包含输入层、中间层以及输出层。该方法可以更好的适应噪声数据,且可以有效的分析以及预测部分未知的数据。该方法也存在着一些缺点,方法要对隐含的模式进行挖掘以及获取。此种表现太隐蔽,人们理解起来比较困难。进行挖掘时要对数据分析很多次,大大延长了网格训练时间。
  3电子商务管理中数据挖掘及技术的应用
  3.1数据挖掘技术在电子商务企业网站中的应用方法
  使用挖掘技术来挖掘浏览网站的用户隐含的信息,同时网站上增加的一些诱导来提高用户的关注度。例如分析用户访问网页的行为,并对此进行分类归纳,根据用户的兴趣调整网页结构,能够为用户提高人性化的服务。首先,实现快捷优化。收集同一用户经常浏览的网页,挖掘其潜藏的相似处,对其进行优化。其次,实现优化连接。通过收集和挖掘用户的喜好。例如用户经常使用的浏览器模式,然后在给浏览器上面加入有价值的连接,以此来增加访问量,提高利润。最后,实现优化网站站点。通过分析对比进行站点设计的优化,根据企业需求让他出现在适合的地方,然后和实际位置之间构建一个需要的链接。因此,在电子商务企业中使用挖掘技术,能够优化网站站点,设计出用户感兴趣的网页风格。
  3.2数据挖掘技术在电子商务企业用户关系中的具体应用措施
  电子商务网站在电子商务平台上记录了用户的浏览信息,同时电子商务平台能够和用户进行互动,了解用户的行为和需要,能够提高电子商务企业的管理效率。首先,聚类分析的应用。聚类分析技术主要是对数据库中的信息进行分类,然后把相似的制定推送。该项技术的应用可以快速对应企业相关用户的重要程度,进而制定个性化的服务。
  4案例分析
  服装品牌企业的产品周期较短,因为对尺寸和规格以及流行性的要求高等特点,服装品牌企业面临如何更有效的去掌握市场的需求并使每个客户保持更高的满意度。此外,时尚消费者购物,消费者内心对购买新产品的欲望对产品的销售也有交互性。在大环境的经济拓展下,服装环境已经变得越来越困难,为了产品差异化,通过服装成为时尚消费市场,提高企业的竞争力越来越难。国内的服装品牌企业面临了更广泛的挑战和要求。在目前的销售氛围下,只有运用更加智能的销售方式和信息分析方法,更快更好地推介才能取得有效的市场信息,更加深入的去进入市场,能够运用更加科技化和智能化的手段去运营的企业才会为自己赢得更广大的空间。目前国内软件已经取得了较好的整体效果,但深层次的客户行为深度分析工具及相关销售存在一些问题,加强销售机会分析工具。缺乏客户关系模型,客户数据维持水平的统计分析,缺乏更有效的数据分析技术给客户深入了解,也就是缺乏数据挖掘技术的应用。并没有充分反映“客户关系”的本质的管理性质,更倾向于使用操作工具。许多国内客户关系管理系统仅集成和自动化现有流程,提高其生产力,提供客户滿意流程,而不是直接关注客户关系。一些供应商提供的产品类似于由Microsoft的联系人管理的产品。在客户关系管理中,如何对顾客进行管理,是其中的重点,如何基于数据挖掘方法,客户数据建模在使用目标数据挖掘技术,应该根据什么样的系统开发思路和方法基于数据挖掘客户关系管理系统,这些问题在国内系统中依然很少。在目前的市场形势下,客户关系管理可以作为服装品牌发展的一个有效手段,使服装品牌生产企业更有效的去迎合市场需求,借助客户关系系统更好地去对客户的消费偏好进行预测和分类,对客户的消费行为进行预测,可以作为一对一的个性化客户服务的基础。在现有的市场竞争下,服装品牌企业如何更好地为顾客提供适合心意的产品和服务,如何更大的占有市场份额,是企业的成败关键所在。而与顾客互动不再是简单的手机短信通知或问候,新闻决策会影响现有客户和潜在客户留下来,可以决定企业的成败。如何保留老客户,拓展新客户,对于任何业务都至关重要。服装品牌和顾客之间的交流互动过程,尽可能的维持客户的品牌忠诚度,加强品牌的凝聚力,为客户提供更好地服务和产品,是企业未来发展的方向。在这种情况下,需要充分利用CRM,客户关系管理系统去更有效的批量化的去对服装品牌公司的客户过往消费记录进行数据挖掘,并加以分析。销售自动化技术等相关技术。可以提供业务自动化解决方案,如销售,客户服务和决策支持,使企业能够更好地捕获有效数据去分析获取,也是服装企业面临的重要问题。
  5结语
  网络技术的飞速发展带来了信息时代的降临,Web数据的数量不断的增加,大量的数据隐藏着客户的很多信息及购买需要,将信息透彻的分析可以大大提升企业的收益,与此同时还可以为客户提供更加具有针对性的服务,进而提升用户的忠实度。电子商务管理人需要对采集的信息加以利用,本篇文章仅讲述了数据挖掘技术在电子商务当中的使用,分析了数据挖掘技术的使用方法,希望该项技术可以在未来得到更好的使用和发展。
  参考文献
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