数据挖掘在电子商务网络营销中的应用

吴清军 开封大学旅游学院

在当如今信息化时代背景下，越来越多交易由线下转至线上，人们的购物方式发生了极大转变，网络购物已然成为公众日常生活中的一项重要选择，由此相应地催生了大量的电子商务平台，并创造涌现出了一个接一个的营销神话，对此，有必要对网络营销策略进行探索研究，进而为新时期电子商务网络营销创新发展提供有力依据。随着网络信息技术的不断发展推广，电子商务实现了长足发展，电子商务企业、消费者在交易中，基于对网络信息技术的有效应用，很好地摆脱了时空的束缚，可高效完成相关交易活动，使时间成本、精力成本以及资金成本等得到有效降低。与此同时，在电子商务网络营销中，电商企业不断分析消费者需求并予以满足，以此让企业获得了良好的经济效益，逐年增长的网购人数及企业营销方式的革新，为网络营销带来了诸多机遇。但电子商务网络营销中涉及到海量的数据信息，而通过对数据挖掘技术的有效应用，则可帮助企业从其中高效、精准地提取出有价值的信息，因此，信息化时代背景下，企业应紧随时代前进步伐，切实加强对数据挖掘技术的有效应用，进而挖掘消费者在网络购物行为下的有价值信息，基于此制定采取有针对性的网络营销策略，创造理想的经济效益。

一、数据挖掘的相关概述

(一)数据挖掘的概念

数据挖掘，即为对海量数据仓库中的数据开展有价值信息的挖掘提取，科学层面的定义则是数据仓库中的知识发现，主要是指从海量的、模糊的、无序的、不完全的数据信息中，找出一些表面不易于发现的但实则对人们当前行为可发挥指导性价值作用的信息，进一步对人们后续的行为可形成积极的影响。近年来，数据挖掘技术在诸多行业领域得到了广泛应用，特别是在商业领域表现出极大的应用价值，可对商业数据仓库中的海量数据信息予以整合分析，提取对商业发展有价值的信息，指导人们更好地进行决策制定。随着数据信息的迅猛增长，传统集中式数据挖掘手段已难以满足如今个性化数据挖掘需求，而基于大数据、云计算的数据挖掘技术可实现可弹性变化的计算能力和庞大的数据存储能力，所以其呈现出广阔的发展前景[1]。

(二)数据挖掘的流程

一般而言，对于数据挖掘技术的应用主要可分为三个流程环节，具体而言：一是数据的准备。这一流程环节作为数据挖掘的前提基础，依托数据的准备可为接下来的数据挖掘进行提供可靠的数据虚拟性，所以开展好数据准备工作，对后续数据挖掘工作的进行有重要的影响。在操作实践中，数据的准备主要包括数据的净化、数据的集成、数据的变换及数据的归约等方面。二是数据挖掘模式的发现。这一流程环节作为整个数据挖掘中的重中之重，其要求相关人员要有效明确数据挖掘中对应需要应用到的核心算法及对应需要完成的相关任务。在该流程环节中，为保证所制定采取数据挖掘模式的科学可行性，还应当对历史的相关数据挖掘过程及结果予以学习吸纳，进一步提取切实适用的数据挖掘模式。三是数据挖掘结果的呈现。这一流程环节要求相关人员要建立数据思维，以推进对数据挖掘结果的直观呈现，进一步完成对数据挖掘结果的可视化表现。

二、数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用价值

(一)有助于企业有效精准地获得客户

通过将数据挖掘技术有效应用于电子商务网络营销中，可帮助企业有效精准地获得客户。比如，基于数据挖掘技术，企业有效采集到购买某类商品的消费者的个人相关信息，包括性别、兴趣爱好、学历水平、收入状况等。同时，依托数据挖掘技术，企业还可有效及时了解流失客户群体的特征信息，并采取有针对性的挽留措施，以尽可能减少企业因此遭受的损失，在此基础上，企业还可依据客户的具体特性类型，有的放矢地为不同客户提供不同针对的产品服务，以满足广大客户的多样化需求，进一步切实提高客户的满意度。

此外，通过数据挖掘技术，企业还可有效精准发现客户在购置某些商品后，经过多久会进行二次买入；亦或买入某类商品的对应的是哪类客户群体等。因此，通过对数据挖掘技术的有效应用，不仅可帮助企业相关人员基于对目标客户群体信息特征的有效把握，做到有针对性地推送营销广告，以此提升营销广告推送的有效性及回应率，进一步有效降低营销成本；还可帮助企业相关人员基于对企业交易数据、财务数据等数据信息的综合分析，以有效及时掌握企业各项资源使用情况，进一步为实现对企业资源的优化配置提供可靠数据支持。

(二)有助于企业更有效针对性地开展营销策划

在如今日益激烈的市场竞争中，企业要想实现对自身产品的有效推广，并在市场中占据一定的市场份额，开展好营销策划工作至关重要。而数据挖掘技术则可帮助企业对客户在网络平台上的相关关联性数据信息予以挖掘，提取客户们无意行为背后可能存在的逻辑性，并借助对应的运算系统，将该部分逻辑性转化成客户的直观需求，进而助力企业工作人员建立一系列有效针对的营销策划方案[2]。比如，包括淘宝、京东、拼多多等在内的电商平台，它们通过对数据挖掘技术的应用，可围绕消费者在浏览商品时的行为需求开展综合分析，并生成统计报告，继而供企业营销人员开展相应的营销策略制定，助力企业提升营销成效。

(三)有助于企业对数据库中的数据予以分类

新时期，众多企业均已形成了较为成熟的客户数据信息存储能力，而面对海量繁杂的数据信息，企业要想从中提取出能为自己所用的信息显然存在不小的难度。针对该种情况，通过引入数据挖掘技术，依托其过滤系统、关联系统在最初环节即可实现对相关没有价值数据信息的有效过滤，进而确保企业不会因为该部分没有价值的数据信息而影响其工作效率，反之保障其在开展实际工作可得到可靠的数据信息支持。

三、当前电子商务网络营销中常用的数据挖掘技术

(一)依托信息关联性开展数据分析

关联分析，主要指的是依托对电商平台云端信息存储的海量数据信息开展整合分析，进而提取出该部分数据彼此间潜在关联性。关联分析凭借其对数据信息的高效、明确处理，让其在近年来的电子商务网络营销中得到有效推广。究其实际应用而言，依托分析客户对相关商品的浏览记录，电商平台数据挖掘技术可基于信息的关联分析，在客户下次登录平台时，自动为其推荐与此类商品存在相应关联的商品。

(二)对存储数据信息开展统计分析

作为近年来在电商平台得到广泛应用的一种数据挖掘技术，统计分析主要指的是将客户浏览网页的相关数据信息，诸如浏览时间、浏览内容、浏览深度等予以储存，并开展统计学分析，进一步提取出每位客户应用电商平台时较常浏览的页面、浏览的商品及浏览路径方向等信息。通过对该部分信息的提取，可帮助企业相关人员推进对电商平台站点位置及其密度的建立及完善，并改良电商平台客户使用体验，并且增强电商平台交易安全性等。

(三)对用户数据开展聚类分析

聚类分析，主要指的是将有着相一致特征的数据信息予以归纳、存储，进一步为人工智能技术对其开展进一步分析提供便利，最终提取出有着相类似使用习惯的客户、有着相类似功能的商品等信息。

现如今，该项数据挖掘技术被广泛应用于电商平台的市场开发领域。聚类分析下，依托对电商平台云端存储的海量数据信息开展分析，可帮助企业相关人员多样化市场需求予以细分，继而对不同市场制定采取有效针对的营销策略，尽可能满足客户的多样化需求，促进收获理想的营销成效。

(四)对海量数据开展分类分析

分类分析，同样作为当前电子商务网络营销中较常使用的一种数据挖掘技术，其主要指的是对某类客户或者某类问题予以归类，以此可让电商平台工作人员的工作量得到有效减少，提升其工作效率的同时，让其可将更多精力投入到其他创造性工作中去。基于分类分析，既可实现对既有存储数据信息的归类分析，又可依托归纳分析的数据信息及发展趋势，以对相关信息的发展趋势进行有效评估。

四、数据挖掘技术在电子商务网络营销中的实际应用

(一)数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用

在电子商务网络营销中，通过对数据挖掘技术的科学合理应用，可为企业开展电子商务客户关系管理提供有力支持。究其原因，主要在于数据挖掘技术可帮助企业有效了解客户的特征类型，进而为客户提供可满足其个性化需求的服务。比如，在对电子商务客户关系进行细分环节，各个类目中的客户都具有相似的特征，依托引入聚类分析，以对客户购买行为予以分析，并借助决策树分析结合不同类型客户特征信息的差异性，进而将客户细分成各种类型，如此一来，为企业开展后续营销工作提供有力依据[3]。需要注意的是，对于数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用，其聚类分析应依据相应流程予以落实，如选定客户平均购买金额及购买次数为聚类变量，以此对应展现客户的贡献度及忠诚度，这些操作都有赖于通过编程完成，以及与数据特点中的K-means算法相结合进行实现[4]。基于此，依托决策树模型结合客户特征信息，开展决策树建立，最终针对相应的特征开展分类分析。

(二)数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用

随着各大电商平台数据流量及用户数量的不断增多，电子商务网络营销对数据挖掘技术提出了越来越强烈的应用需求。通过对数据挖掘技术的科学合理应用，有效分析客户在电商平台上的点击量，以此可及时掌握客户行为，进而从不同方面形成对客户思想动态、消费心理等的有效了解，基于此，可为企业工作人员建立相应的网络营销方案提供有力依据，并做到将不同方案推送给不同客户，提升网络营销成效[5]。同时，企业还可依托数据挖掘技术，以对客户数据信息开展合理分类，并对不同层次市场做有效细分，进一步帮助企业更好地找到自身的发展定位。除此之外，还可将数据挖掘技术应用于交叉营销环节，以为客户提供更为多样化的选择，并构建起企业与客户之间的紧密联系，促进企业更顺利地开展电子商务网络营销工作。

(三)关联法在电子商务网络营销中的应用

数据挖掘技术在电子商务网络营销中的实际应用，一个重要环节即为对数据分析法的应用，比如，将关联法应用于电子商务网络营销中，基于关联规则，企业既可对各使用的客户数据、销售数据等进行采集储存，也可对历史数据开展分析后找出其中的关联规则，如通过对客户消费行为开展分析，可帮助企业相关人员更有针对性地对市场进行布局，以及对商品质量、种类、价格等进行针对制定等。另外，对于关联规则的应用，其同时涉及到多种不同应用方法，如泛化的关联规则和有意义的关联规则，其中，有意义的关联规则作为满足最小可信度、最小支持度的规则，最小支持度代表一组对象在统计意义上应当满足最低程度，相对应的是电子商务中客户数量及消费方式、消费能力；而泛化的关联规则即为最低可靠度，该项规则更具实用性[6]。

(四)Web挖掘在寻找潜在客户中的应用

Web挖掘作为数据挖掘技术中的一项重要技术手段，其可为电商平台运行提供可靠的技术理论支撑，客户在访问电商平台过程中，往往会留下浏览痕迹，对此，企业可针对该部分数据信息以开展有价值信息的提取。比如，企业基于客户在某一时间段浏览网页的记录，以对其关注内容、兴趣爱好等进行分析，基于此评定其是否属于企业的潜在客户。倘若发现其属于是潜在客户，企业则可进一步采取相应的营销策略，将其转化成为企业的真正客户，以此让企业客户群体得到不断拓宽。

五、结语

综上所述，在如今信息化时代背景下，网络购物已成为人们日常生活中必不可少的一部分，在此背景下，企业应紧随时代前进步伐，开展好电子商务网络营销工作，引入先进信息化技术手段，加强对数据挖掘技术的有效应用，从庞杂的数据信息中提取有价值的信息，充分把握客户的实际需求，并借助以关联分析、统计分析、聚类分析等具体技术，切实满足客户提出的多样化需求，如此方可更好地保障企业能够在日趋白热化的市场竞争中站稳脚跟，这也是当今时代企业要想实现有序健康发展的必经之路。