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        Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

        2017-04-27 18:30:07李霈岳
        經(jīng)營者 2017年3期
        關(guān)鍵詞:電子商務(wù)應(yīng)用

        李霈岳

        摘 要 電子商務(wù)的迅猛發(fā)展也隨之產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù),本文對電子商務(wù)和Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念進行介紹;并主要針對Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中應(yīng)用的手段和技術(shù)進行了探討研究,同時也對Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對電子商務(wù)平臺發(fā)展的重要性進行分析,希望能夠給相關(guān)研究人員帶來一定價值的參考。

        關(guān)鍵詞 Web數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) 應(yīng)用

        一、引言

        目前,中國電子商務(wù)正在蓬勃發(fā)展,以淘寶/天貓、京東等為代表的各類電子商務(wù)平臺不斷涌現(xiàn),同時使數(shù)據(jù)爆炸式增長。在這些數(shù)據(jù)中蘊藏著許多潛藏著待未挖掘的有價值的信息。數(shù)據(jù)挖掘是知識的發(fā)現(xiàn),在電子商務(wù)積累下的數(shù)據(jù)中進行基于Web的數(shù)據(jù)挖掘,可以在海量信息中找到針對性的用戶有效的信息,這對于現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。

        二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)

        (一)電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)挖掘

        1.電子商務(wù)的相關(guān)概念。電子商務(wù)是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展下的產(chǎn)物,它是一種新型的商業(yè)運營模式。在開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,買家與賣家可以在不見面的情況下在因特網(wǎng)中進行選擇商品、支付商品等商品交易活動。

        目前,電子商務(wù)按照交易對象可以大致分為四種:

        第一,B2C(Business to Customer):即企業(yè)與消費者之間產(chǎn)生的電子商務(wù)活動,由消費者直接在因特網(wǎng)中進行商品交易活動。第二,B2B(Business to Business):即企業(yè)之間的商務(wù)活動。企業(yè)可以在因特網(wǎng)中尋找合適的合作伙伴進行交易活動。第三,C2C(Consumer to Consumer):即消費者之間的電子商務(wù)活動。消費者可以以散戶形式在電子商務(wù)平臺中進行銷售活動,例如阿里巴巴平臺下的咸魚。第四,C2B(customer to business):由消費者對企業(yè)之間的商務(wù)活動。對同一消費品為目標(biāo)的消費者可以以團隊形式向企業(yè)發(fā)起采購,產(chǎn)生精準(zhǔn)訂單并生產(chǎn)商品,但是目前這一模式尚未成熟。

        2.中國電子商務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀。目前,中國的電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展迅猛,產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速擴展,這也伴隨著電子商務(wù)信息、交易和技術(shù)等服務(wù)的企業(yè)不斷涌現(xiàn)。同時我國政府出臺了《國務(wù)院關(guān)于大力發(fā)展電子商務(wù)加快培育經(jīng)濟新動力的意見》、《關(guān)于促進跨境電子商務(wù)健康快速發(fā)展的指導(dǎo)意見》等文件以推進B2B、B2C、C2C、C2B、移動電子商務(wù)的發(fā)展。

        根據(jù)中國據(jù)中國電子商務(wù)研究中心(100EC.CN)監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示,2016年中國電子商務(wù)市場交易規(guī)模20.2萬億元,增長23.6%。其中網(wǎng)絡(luò)購物增長23.9%,本地生活O2O增長28.2%。龐大的交易量隨之產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),在這其中蘊藏著很多人們未知的有價值的數(shù)據(jù)信息知識等待我們?nèi)ネ诰颉?/p>

        3.電子商務(wù)和Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)系。在電子商務(wù)大數(shù)據(jù)的時代,信息的數(shù)據(jù)量異常龐大,以TB為單位進行數(shù)據(jù)計量遠遠不能滿足需求,現(xiàn)在已逐漸發(fā)展到以ZB、YB進行衡量。然而如何在Web中提取出有用的信息,又如何將海量數(shù)據(jù)進行分析轉(zhuǎn)化為有用信息進行應(yīng)用,為客戶提供個性化服務(wù)以及有效的問題分析報告呢?

        Web數(shù)據(jù)挖掘(WebMining)是在Web中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),它是WWW技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合,在數(shù)據(jù)庫以及用戶行為的背后建立一系列聯(lián)系,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和千萬用戶相連,為用戶進行畫像。具體過程是:通過用戶訪問Web服務(wù)器留下的日志文件,商品信息,查找信息,購買信息等進行挖掘,從大量的Web信息中獲取有用的信息數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化分析和模型化處理,為企業(yè)的營銷決策、經(jīng)營管理、市場預(yù)測和發(fā)展規(guī)劃提供有力的支撐,為尋找隱含商機和新型商業(yè)模式提供可靠依據(jù)。[1]

        (二)Web數(shù)據(jù)挖掘的分類

        目前,Web數(shù)據(jù)分為三種類型:HTML標(biāo)記的Web文檔數(shù)據(jù),Web文檔內(nèi)連接的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及用戶訪問的數(shù)據(jù)。根據(jù)Web數(shù)據(jù)的種類我們將數(shù)據(jù)挖掘也分為三類:

        1.Web內(nèi)容挖掘(Web Content Mining):即從多方用戶對Web訪問頁面中獲取有效信息,獲取潛在知識。在信息獲取的過程中,將對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,以提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和有效性,增加對數(shù)據(jù)篩選的速度。在這種模式下,根據(jù)Web信息資源的類型又分為Web文本的挖掘和Web多媒體的挖掘。

        2.Web結(jié)構(gòu)挖掘(Web Structure Mining):在Web中,有價值的信息不僅包括在Web頁面本身,Web的頁面結(jié)構(gòu)中還隱藏有大量的數(shù)據(jù)信息。頁面之間的超鏈接反映了頁面之間的引用或是從屬關(guān)系,他們之間的相互引用反映了對彼此的重要程度。對于一個頁面,通過已知算法在其組織結(jié)構(gòu)鏈中推算到信息,將連接中提供的與網(wǎng)頁有關(guān)的信息進行整合,并對不同連接中的信息給予不同的權(quán)重,從而得到整個頁面的權(quán)重信息。在這種數(shù)據(jù)挖掘模式下主要有超鏈接挖掘和內(nèi)部挖掘等。

        (三)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用

        1.為客戶提供更全面的個性化服務(wù)。通過對用戶訪問信息的數(shù)據(jù)進行深入挖掘分析,獲得顧客購買的行為特點和偏好,了解用戶的習(xí)慣、興趣、潛在需求以及忠實度等問題以對用戶特征畫像,減少不必要內(nèi)容的推送。以淘寶網(wǎng)為例,對客戶的特定時間段內(nèi)訪問方式以及訂單的相關(guān)信息進行數(shù)據(jù)信息的挖掘,從而了解購買者的需求或是預(yù)測他們錢在購買的可能,并有針對性地進行網(wǎng)頁內(nèi)容和結(jié)構(gòu)設(shè)計,依靠適當(dāng)?shù)臓I銷策略對每一個客戶指定專屬的個性化服務(wù)套餐或是優(yōu)惠組合,從而為電子商務(wù)平臺中的商鋪帶來利潤。

        2.優(yōu)化設(shè)計網(wǎng)站內(nèi)容。網(wǎng)站內(nèi)容的分布策略與現(xiàn)實超市中商品的分布策略相似。根據(jù)關(guān)聯(lián)原則將相關(guān)物品放在同一板塊或是根據(jù)大眾瀏覽行為模式對網(wǎng)站結(jié)構(gòu)進行調(diào)整,中有助于消費者更好的尋找所需商品。線上購物不同于實體購物,根據(jù)商品圖片點擊位置的數(shù)據(jù)信息挖掘,可以分析得到商品對消費者的何種展現(xiàn)形式能達到最好的效果,對商品宣傳方式重新規(guī)劃,以達到提高商品銷量增加利潤的效果。

        3.對客戶進行聚類分析。電子商務(wù)平臺可以根據(jù)客戶的特征、職業(yè)、購買周期、歷史訂單信息、購買能力等數(shù)據(jù)進行整合、歸類、分析,尋找相似軌跡的客戶并將客戶歸為一類。利用聚類分析的知識,我們對相似瀏覽的用戶進行歸類和活動分析。在之后商品推薦活動中,根據(jù)具有相同的愛好、購物習(xí)慣以及擁有相同產(chǎn)品的客戶的中的某些的歷史瀏覽、購買數(shù)據(jù)推薦給其他客戶相似商品。同時我們也可以根據(jù)同類客戶的購買數(shù)據(jù)幫助發(fā)現(xiàn)這一類用戶的潛在需求,精準(zhǔn)預(yù)測出用戶行為。對客戶進行聚類分析是Web數(shù)據(jù)挖掘中最具前瞻的一大應(yīng)用。

        4.廣告效益的評估和調(diào)整。利用Web數(shù)據(jù)挖掘消費者的購買行為,能夠精確評估廣告策劃的增長率,進而對商品廣告宣傳方案進行調(diào)整;根據(jù)訪問者數(shù)量的增長模式?jīng)Q定廣告的投放方式,增強廣告的針對性,從而提高廣告收益。

        三、結(jié)語

        電子商務(wù)使大眾足不出戶即可購買商品,同時在中國政府的大力倡導(dǎo)下,跨境電商、涉農(nóng)電商等各種電子商務(wù)經(jīng)營形式應(yīng)運而生,這種便捷的商業(yè)運行模式必然在未來經(jīng)濟社會的發(fā)展中占有重要地位。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在為描繪客戶購買特征,識別潛在商機,廣告效益評估等方面提供重要依據(jù),將在電商競爭中起著不可忽視的作用,因此如何利用好Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對用戶數(shù)據(jù)進行建模、轉(zhuǎn)化、分析、應(yīng)用具有關(guān)鍵作用。

        (作者單位為遼寧對外經(jīng)貿(mào)學(xué)院)

        參考文獻

        [1] 孟強,李海晨. Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究[J].湖南:電腦與信息技術(shù), 2017,25(1):59-62.

        [2] 吳思源.WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].遼寧:智能城市,2016,12(25):20-26.

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