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網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用論文

時(shí)間:2021-06-12 18:09:52 論文 我要投稿

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用論文

  前言

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用論文

  近些年來(lái),已經(jīng)有越來(lái)越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)處理當(dāng)中,企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高。現(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是,在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來(lái)的方便、快捷的同時(shí),也不斷的出現(xiàn)了新的問(wèn)題和需求。企業(yè)經(jīng)過(guò)多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)幾乎沒(méi)有任何的使用價(jià)值,成了留之無(wú)用棄之可惜的累贅。而且儲(chǔ)藏這些歷史數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)企業(yè)造成很大的困難和費(fèi)用開(kāi)銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中勢(shì)在必行,全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫(kù)資源并從中提取有價(jià)值的信息來(lái)對(duì)商業(yè)決策進(jìn)行支持,從而來(lái)控制運(yùn)營(yíng)成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個(gè)應(yīng)用進(jìn)行探討和分析。

  1客戶關(guān)系管理

  客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷,商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)是一家以客戶為中心的競(jìng)技狀態(tài)的客戶,留住客戶,擴(kuò)大客戶基礎(chǔ),建立密切的客戶關(guān)系,客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等,是非常關(guān)鍵的營(yíng)銷問(wèn)題。客戶關(guān)系管理,營(yíng)銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個(gè)新概念,這在90年代初,軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前,在國(guó)內(nèi)和國(guó)外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而,繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展,客戶關(guān)系管理,也是對(duì)實(shí)際應(yīng)用階段。CRM的目標(biāo)是管理者與客戶的互動(dòng),提升客戶價(jià)值,提高客戶滿意度,提高客戶的忠誠(chéng)度,還發(fā)現(xiàn),市場(chǎng)營(yíng)銷和銷售渠道,然后尋找新客戶,提高客戶的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率的最終目的是為了推動(dòng)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。客戶關(guān)系管理的目的,應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系,它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào),以滿足客戶的需求,企業(yè)政策支持這項(xiàng)工作,并聯(lián)系客戶服務(wù)加強(qiáng)管理,提高客戶滿意度和品牌忠誠(chéng)度。

  然而,數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的CRM和不同階段,包括以下內(nèi)容:

  (1)“一對(duì)一”營(yíng)銷的內(nèi)部工作人員認(rèn)識(shí)到,客戶是在這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè),而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個(gè)客戶接觸的過(guò)程,也是了解客戶的進(jìn)程,而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程。

  (2)企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)展。客戶和營(yíng)銷公司成立這種方式,而且有許多方法可以使這種與客戶的關(guān)系,往往以改善包括:延長(zhǎng)時(shí)間,客戶關(guān)系和維護(hù)客戶關(guān)系,以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過(guò)程中,公司可以在對(duì)方取得聯(lián)系更多的利潤(rùn)。

  (3)客戶對(duì)客戶盈利能力分析。我們的'客戶盈利能力是非常不同的,如果你不明白客戶盈利能力,很難制定有效的營(yíng)銷策略,以獲取最有價(jià)值的客戶,或進(jìn)一步提高客戶的忠誠(chéng)度的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)客戶在市場(chǎng)條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤(rùn)。

  (4)在所有部門維護(hù)客戶關(guān)系的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,企業(yè)獲得新客戶的成本上升,因此,保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來(lái)越重要。對(duì)于企業(yè)客戶可分為三大類:沒(méi)有價(jià)值或者低價(jià)值的客戶,不容易失去寶貴的客戶,并不斷尋找更多的優(yōu)惠,更有價(jià)值的服務(wù)給客戶。前兩個(gè)類型的客戶,客戶關(guān)系管理,現(xiàn)代化,然而,最具潛力的市場(chǎng)活動(dòng),是第三個(gè)層次的用戶,而且還特別需求和營(yíng)銷工具,以保護(hù)客戶,可以減緩企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本,而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn),由于客戶流失,該公司能夠滿足這些客戶的需要,采取適當(dāng)措施,保持銷售。

  (5)客戶訪問(wèn)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源,包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo)。為了提供這些新的資源,包括企業(yè)搜索客戶誰(shuí)不知道該產(chǎn)品的客戶,可能是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,服務(wù)客戶。這些細(xì)分客戶,潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。

  2企業(yè)經(jīng)營(yíng)定位

  通過(guò)挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù),可以對(duì)客戶進(jìn)行分類,找出其相同點(diǎn)和不同點(diǎn),以便為客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù),使企業(yè)和客戶之間能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如,關(guān)聯(lián)分析,客戶在購(gòu)買某種商品時(shí),有可能會(huì)連帶著購(gòu)買其他的相關(guān)產(chǎn)品,這樣購(gòu)買的某種商品和連帶購(gòu)買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián),企業(yè)可以針對(duì)這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析,分析出規(guī)律,已制定有效的營(yíng)銷策略來(lái)長(zhǎng)效的起到吸引客戶連帶消費(fèi),購(gòu)買其他產(chǎn)品的營(yíng)銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí),為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段,它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷,并且能夠找出過(guò)去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,從而促進(jìn)信息的傳遞。

  客戶群體的劃分也會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘,沒(méi)有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分,就沒(méi)有真正的差異化、個(gè)性化營(yíng)銷,就沒(méi)有現(xiàn)代營(yíng)銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者,不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù),第一個(gè)應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問(wèn)題就是你的目標(biāo)客戶群體,他們是誰(shuí),有什么特點(diǎn)和行為模式,有那些獨(dú)特的喜好可以作為營(yíng)銷的突破口,有多大的多長(zhǎng)久的贏利價(jià)值。這些問(wèn)題是你整個(gè)商業(yè)運(yùn)做的核心和基礎(chǔ),不了解你的客戶,下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個(gè)問(wèn)題,也能給企業(yè)找到一個(gè)合理的營(yíng)銷定位。

  3客戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制

  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開(kāi)始應(yīng)用于信用評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的過(guò)程中會(huì)受到各種各樣的來(lái)自買方的信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅,隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開(kāi)發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲(chǔ)存客戶信息,因?yàn)榭蛻艏仁瞧髽I(yè)最大的財(cái)富來(lái)源,也是風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅,可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為,進(jìn)而進(jìn)行回避。同時(shí)盡可能把客戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此,充分獲取客戶的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。

  客戶信用風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì):

  (1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),自動(dòng)總結(jié)相對(duì)簡(jiǎn)單的評(píng)估模型,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序的形式被廣泛用于學(xué)習(xí)技術(shù),它可以自動(dòng)完成統(tǒng)計(jì)歸納和推理機(jī)實(shí)現(xiàn)的任務(wù)數(shù)量,系統(tǒng)用戶無(wú)法理解模型詳情及有關(guān)統(tǒng)計(jì)知識(shí)的情況下,它可以很容易地得出結(jié)論。這種評(píng)價(jià)模型在實(shí)際應(yīng)用中降低了成本;

  (2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合描述的財(cái)務(wù)指標(biāo)和信貸上的信用評(píng)價(jià)模型指標(biāo)為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)方法,非線性特性的情況基本上是線性的基礎(chǔ)上適當(dāng)?shù)姆椒ê蛯?shí)際應(yīng)用,企業(yè)信用狀況和財(cái)務(wù)指標(biāo)常表現(xiàn)出非線性特性,但在體重指標(biāo)體系和分配方法來(lái)描述這些困難的非線性關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用,其中不少是在非線性系統(tǒng)為基礎(chǔ),尤其描述了合適的非線性特性;

  (3)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù),離散數(shù)據(jù),而其他形式的數(shù)據(jù)處理,以便在更大的靈活性,在選擇指標(biāo)時(shí),更加符合客觀實(shí)際的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。

  (4)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是優(yōu)于修正的噪音數(shù)據(jù),對(duì)那些在特殊階段或數(shù)據(jù)的完整性,市場(chǎng)條件可能不準(zhǔn)確,有可能是虛假的數(shù)據(jù)。由數(shù)據(jù)挖掘的方法可以修改一些在一定程度上,從而提高了模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)估;

  (5)數(shù)據(jù)挖掘在不完全信息的情況下也可以計(jì)算,計(jì)算信貸風(fēng)險(xiǎn)往往會(huì)遇到德國(guó)不完整的信息問(wèn)題,一些指標(biāo)只能在一個(gè)范圍的估計(jì)。通過(guò)粗糙集數(shù)據(jù)挖掘或分類樹(shù)方法,可以優(yōu)化性能的范圍,以獲取該指標(biāo)更準(zhǔn)確的估計(jì);

  為現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法有兩個(gè):第一是所謂的指數(shù)法,其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來(lái)企業(yè)信用評(píng)估;第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化的動(dòng)態(tài)持續(xù)的過(guò)程,然后確定其企業(yè)信用的位置。

  4在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢(shì)

  網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場(chǎng)的新?tīng)I(yíng)銷理論,是市場(chǎng)營(yíng)銷理念在新時(shí)期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí),為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段,它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷,并且能夠找出過(guò)去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,從而促進(jìn)信息的傳遞。

  1.維護(hù)原有客戶,挖掘潛在新客戶

  網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中銷售商可以通過(guò)客戶的訪問(wèn)記錄來(lái)挖掘出客戶的潛在信息,跟據(jù)客戶的興趣與需求向客戶有針對(duì)性的做個(gè)性化的推薦,制定出客戶滿意的產(chǎn)品服務(wù)。在做好維護(hù)原有老客戶的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘,利用分類技術(shù),也可以尋找出潛在的客戶,通過(guò)對(duì)web日志的挖掘,可以對(duì)已經(jīng)存在的訪問(wèn)者進(jìn)行分類,根據(jù)這種精細(xì)的分類,還可以找到潛在的新客戶。

  2.制定營(yíng)銷策略,優(yōu)化促銷活動(dòng)

  對(duì)于保留的商品訪問(wèn)記錄和銷售記錄進(jìn)行挖掘,可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問(wèn)規(guī)律,了解客戶消費(fèi)的生命周期,起伏規(guī)律,結(jié)合市場(chǎng)形勢(shì)的變化,針對(duì)不同的商品和客戶群制定不同的營(yíng)銷策略,保證促銷活動(dòng)針對(duì)客戶群有的放矢,收到意想不到的效果。

  3.降低運(yùn)營(yíng)成本,提高競(jìng)爭(zhēng)力

  網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的管理者可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)反饋的可靠信息,預(yù)測(cè)客戶未來(lái)的購(gòu)買行為,有針對(duì)性的進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng),還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問(wèn)者的瀏覽習(xí)慣來(lái)覺(jué)定產(chǎn)品廣告的位置,使廣告有針對(duì)性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報(bào)率,從而能降低運(yùn)營(yíng)成本,提高且的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

  4.對(duì)客戶進(jìn)行個(gè)性化推薦

  根據(jù)客戶采礦活動(dòng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則,有針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷平臺(tái),提供“個(gè)性化”服務(wù)。個(gè)性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同,其本質(zhì)是客戶為中心的Web服務(wù)的需求。它通過(guò)收集和分析客戶資料,以了解客戶的利益和購(gòu)買行為,然后采取主動(dòng),以達(dá)到建議的服務(wù)。

  5.完善網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷網(wǎng)站的設(shè)計(jì)

  網(wǎng)站的建設(shè)者可以根據(jù)對(duì)客戶交易行為的記錄和反饋的情況對(duì)站點(diǎn)做出改進(jìn),站點(diǎn)的設(shè)計(jì)者可以根據(jù)這些信息進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu),站點(diǎn)導(dǎo)航等功能來(lái)提高站點(diǎn)的點(diǎn)擊率,為客戶提供更為方便的瀏覽方式。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則,

  參考文獻(xiàn)

  1 馮英健著,《網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷基礎(chǔ)與實(shí)踐》,清華大學(xué)出版社,2002年1月第1版

  2 U.M.Fayyad. P.Smyt,and. G.Piatetsky-Shairo h,R.Uthurusamy.Advances in Knowledge discovery and data mining. AAAI/MIT Press,Menlo Park,CA.1996:

  10 劉書(shū)香,盧才武,張志霞.數(shù)據(jù)挖掘中的客戶聚類分析及其算法實(shí)現(xiàn) 信息技術(shù)2004(1):5~8

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