Ｗｅｂ挖掘在网络营销中的应用研究(2)
2015-01-21 01:40
导读：4.开展一对一对营销 网络营销的中心内容是实现以数据库为基础的一对一营销，为客户提供个性化服务。一对一营销需要Web挖掘技术的支持，企业可以利用
4.开展一对一对营销
网络营销的中心内容是实现以数据库为基础的一对一营销，为客户提供个性化服务。一对一营销需要Web挖掘技术的支持，企业可以利用分类和聚类技术把人量的客户分为不同的类，每类客户拥有相似的属性，这样企业就可以给每类客户提供不同的服务，提高客户的满意度，增强客户的忠诚度。
5.交叉营销分析
交叉营销通常是发现现有客户的多种需求，并通过满足其需求而实现销售其它多种服务或商品的营销方式。例如，关联分析技术可以根据客户现有购物篮中的商品，挖掘出客户可能感兴趣的其它信息或商品，并主动推荐给客户，从而实现交叉营销，提高企业销售额。关联分析技术还可用于找出在服务器日志中记录的客户会话中最经常一起出现的相关网页，这此网页之间可能并没有超链接直接相连接，但是用关联规则挖掘中的Apriori算法可能会发现访问体育用品网页的客户和访问保健产品网页的客户之间存在一定的相关性。这样就可以在尚未购买产品的客户中发现他们的购买兴趣，获得更多交叉销售的机会。
6.开展智能商务
客户进行网络营销活动时，一次访问的周期可分为被吸引、驻留、购买和离开四个步骤。Web挖掘技术可以通过分析客户点击流等信息挖掘出其行为动机，以帮助销售合理安排销信策略，为客户定制个性化的页面，进行有针对性的信息反馈和广告发送。总之，在电子商务网络营销中，利用Web挖掘技术来分析大量的数据，可以挖掘出商品的消费规律与客户的访问模式，帮助企业制定有效的营销策略，提高企业竞争力。
四、网络营销中Web挖掘的过程
网络营销中Web挖掘的过程一般分为数据采集、数据处理、数据存储、模式发现、模式分析及客户实现6个步骤。
（转载自http://zw.ＮＳＥaＣ.com科教作文网） 数据采集所采集的数据对象即为Web挖掘的源数据。Web挖掘的源数据有：Web服务器日志、客户登记信息和交易数据库。Web服务器日志是由客户访问所产生的服务器日志数据。客户登记信息必须由访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度。交易数据库存储用户在商务网站上购买商品的信息，其内容随数据库结构的不同而有所不同，一般包括：用户名、时间、商品ID、采购数量及价格等。
数据处理实现对数据采集所采集的源数据进行处理，包括日志文件的处理和数据仓库的建立。
数据存储是对经过处理后的数据进行保存和管理。主要有三类存储方式：关系数据库、数据仓库和事务数据库。事务数据库特别适合于“购物篮数据分析”的数据挖掘。通过这种挖掘，可以得到类似于“哪些商品适合一起销售”的信息，以提供扩大销售的策略。
模式发现可以采用众多领域的方法和算法，这主要取决于问题的类型以及数据的类型和规模。具体的挖掘方法有：路径选择、关联分析、分类规则、聚类分析、序列分析等。具体实现中一般由个性化网站及商业智能两部分组成。
模式分析是为了从模式发现阶段获得的模式、规则中过滤掉不感兴趣的规则和模式。通过模式分析，找到有用的信息，再通过联机分析的验证，结合客户登记信息，找出有价值的市场信息或发现潜在的市场。
客户实现主要实现用户浏览和商家决策支持，其结构较简单。
五、结束语
互联网巨大的商业价值的发现，使得市场营销管理进入网络营销时代。知识经济的出现、信息技术的发展、经济全球化的发展等都使企业所处的营销环境，特别是市场环境正在发生深刻的变化。环境的变化迫使企业不得不重新审视已有的营销理念，采取适应市场的营销策略。信息和信息技术，已经而且越来越对顾客行为和企业运作产生深刻的影响。Web挖掘技术是将传统挖掘技术应用于网络领域，通过对网络的数据进行挖掘获得更多的有用信息。企业可以通过Web挖掘技术在海量的信息中发现有价值的关系模式和规律，从而相应地制定合理有效的营销策略，作为今后决策的重要准则。目前,国内外对Web挖掘技术的研究有很多，虽尚未形成比较成热的理论和体系，而对日益增加的商业需求和网络技术的迅速发展，因此Web挖掘技术必将具有广阔的发展和应用前景。
