于悅

摘 要：一年一度的“雙11”狂歡購物戰(zhàn)又打響了，隨處可見商業(yè)宣傳廣告以及各大網(wǎng)頁上顯眼位置上的的紅包和字幕。以淘寶網(wǎng)為首的各大電子商務(wù)平臺都趁著這個(gè)購物熱潮搶占市場，增加銷售額和利潤。而這一切都會在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如何將這些巨大的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)有效的分析，使其轉(zhuǎn)變成可以被利用的有效信息，就是大數(shù)據(jù)存在的意義。然而，我國大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用尚處于初始階段。在大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)得到世界范圍內(nèi)的廣泛重視的今天，對其的應(yīng)用和發(fā)展已經(jīng)是不可阻擋的趨勢。數(shù)據(jù)挖掘作為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的一種常用的方法，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代中廣泛應(yīng)用的一種重要手段。

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

中圖分類號：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）29-0153-02

一、概念

數(shù)據(jù)挖掘（DM：Data mining），又譯為資料勘探、數(shù)據(jù)采礦，是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（KDD：Knowledge-Discovery in Databases）中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘是一種大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫，擁有以高效的計(jì)算能力進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取和處理技術(shù)，也就是從隨機(jī)的大量的原始數(shù)據(jù)信息中挖掘和攫取隱藏在其中的更深層次的、有用的、價(jià)值較高的信息，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)劃等提供科學(xué)、有效的依據(jù)和支撐。當(dāng)前，數(shù)據(jù)挖掘在逐漸成為一種新型的企業(yè)信息處理技術(shù)，被許多企業(yè)應(yīng)用到實(shí)際經(jīng)營中，通過對企業(yè)整體數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或是其他數(shù)據(jù)庫中模糊的、混亂的和不完全信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取分析和模式化處理，獲取更具價(jià)值的客戶數(shù)據(jù)。

以淘寶網(wǎng)為例，作為我國電子商務(wù)行業(yè)的領(lǐng)跑者，在其旗下有許多C2C的個(gè)體店鋪及B2C旗艦店。淘寶網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)短時(shí)間的快速發(fā)展，與其獨(dú)特的自身優(yōu)勢緊密相連。它依靠網(wǎng)絡(luò)的宣傳與營銷策略，更多的還是通過數(shù)據(jù)挖掘獲取有用的信息為顧客提供商品和服務(wù)。

二、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)平臺的應(yīng)用

電子商務(wù)以其初始投入成本較低、商品信息種類多、受眾范圍廣、不受地區(qū)限制等明顯特征在飛速發(fā)展，正在逐漸成為商業(yè)經(jīng)營的新模式。每天在瀏覽各大電子商務(wù)平臺APP頁面和網(wǎng)站頁面的用戶不計(jì)其數(shù)，瀏覽次數(shù)也在逐漸增加，用戶的瀏覽歷史記錄、用戶的對商品的側(cè)重關(guān)注點(diǎn)、用戶的購物偏好以及用戶的購買能力等都是電子商務(wù)平臺管理者以及銷售商著重關(guān)注的主要信息。電子商務(wù)不僅大幅度降低了平臺的銷售商的投入成本，為銷售商做了廣泛的宣傳，也以其便捷舒適的購物體驗(yàn)逐漸改變了人們的購物習(xí)慣，還為眾多中小銷售商了帶來了新的發(fā)展。

為了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在電子商務(wù)領(lǐng)域，根據(jù)使用者的應(yīng)用目的不同選擇不同的數(shù)據(jù)挖掘算法來滿足使用者的需求，實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)，有時(shí)會將多重挖掘算法結(jié)合起來，以實(shí)現(xiàn)更好的挖掘結(jié)果。

如今在企業(yè)實(shí)際應(yīng)用中最廣泛采用的是數(shù)據(jù)挖掘中的日志挖掘。通過服務(wù)器記錄的日志探索出訪問電子商務(wù)平臺的瀏覽者的需求，獲得瀏覽者的購物偏好和瀏覽模式，從而向?yàn)g覽者推薦其有興趣的、可能購買的商品，并推出相應(yīng)的優(yōu)惠政策和促銷手段，增加瀏覽者向購買者的轉(zhuǎn)化率。網(wǎng)站的后臺設(shè)計(jì)人員也可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘得到的大量數(shù)據(jù)整理得出的有效信息，對網(wǎng)站頁面進(jìn)行優(yōu)化并完善網(wǎng)站頁面設(shè)計(jì)，以便為瀏覽者提供的個(gè)性化的推薦，將瀏覽者可能感興趣的內(nèi)容放在顯眼的位置，提高網(wǎng)頁的訪問率和瀏覽者的購買率。此外，數(shù)據(jù)挖掘不僅能夠在數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)龐雜的數(shù)據(jù)之間暗藏的信息，還能夠幫助管理者合理地做出決策，找出經(jīng)營模式中的一些缺陷和弊端，通過不斷改善經(jīng)營戰(zhàn)略、優(yōu)化管理制度，最終增強(qiáng)企業(yè)的競爭力?？傊?，數(shù)據(jù)挖掘是電子商務(wù)營銷中一個(gè)重要的創(chuàng)新技術(shù)手段。

（一）挖掘潛在客戶

對于電子商務(wù)而言，首要的任務(wù)就是吸引客戶，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一個(gè)明顯作用就是通過對數(shù)據(jù)的分析挖掘出潛在客戶。服務(wù)器日志能夠完整記錄用戶的歷史訪問痕跡，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，電子商務(wù)平臺的管理者能夠精確獲取用戶的偏好及潛在需求，從而根據(jù)用戶的不同需求提供個(gè)性化的產(chǎn)品套餐服務(wù)，并實(shí)施個(gè)性化頁面推薦服務(wù)。如今，不只是淘寶網(wǎng)，各個(gè)電子商務(wù)平臺都開始在公交地鐵宣傳板、電梯廣告等宣傳自己的優(yōu)惠活動等，吸引潛在客戶瀏覽其電子商務(wù)網(wǎng)站，吸引客戶關(guān)注，并最終實(shí)現(xiàn)銷售目的。

（二）推測客戶需求

了解客戶的實(shí)際需求以及潛在需求已成為電子商務(wù)的重點(diǎn)研究問題。通過數(shù)據(jù)挖掘，推測客戶的興趣偏好，進(jìn)行個(gè)性化推薦，甚至可以準(zhǔn)確判斷出用戶的潛在需求，提供個(gè)性化服務(wù)。結(jié)合用戶的瀏覽興趣、購買習(xí)慣和偏好，預(yù)測他們的潛在購買可能，對每一個(gè)客戶定制專屬的個(gè)性化服務(wù)套餐，甚至實(shí)現(xiàn)組合銷售，以促使用戶沖動消費(fèi)。通過收集整理客戶的注冊信息，包括性別、職業(yè)、年齡、收貨地址等信息，按照不同標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，并標(biāo)記出各個(gè)分類中客戶的共性特點(diǎn)，如消費(fèi)能力、購買需求等，針對其特點(diǎn)采取相應(yīng)的策略。比如，對于學(xué)生階層會推薦物美價(jià)廉的服飾化妝品等，對于家庭女性推薦打折優(yōu)惠的商品，以及通過一些套餐優(yōu)惠組合銷售等，在最大程度滿足客戶的購買需求，給電子商務(wù)平臺帶來利潤。

（三）留住現(xiàn)有客戶

電子商務(wù)平臺可以根據(jù)客戶的特征、職業(yè)、購買周期、購買能力對其進(jìn)行聚類，在此基礎(chǔ)上針對客戶的實(shí)際情況為現(xiàn)有客戶提供滿足需求的推薦和服務(wù)，從而提高客戶對購買商品以及電子商務(wù)平臺服務(wù)的滿意度和認(rèn)可度，將現(xiàn)有客戶變成忠誠客戶。同時(shí)，還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)推測出客戶可能流失的原因，并針對原因提出相對應(yīng)的完善措施或修改企業(yè)的促銷、營銷策略。從客戶對商品的瀏覽次數(shù)、類似商品的瀏覽記錄和銷售情況進(jìn)行挖掘，獲取客戶的瀏覽規(guī)律，估計(jì)推算出客戶對商品關(guān)注的側(cè)重點(diǎn)以及消費(fèi)周期，再結(jié)合市場、季節(jié)和消費(fèi)趨勢的變化，針對不同的產(chǎn)品推出相應(yīng)的促銷策略和折扣優(yōu)惠等。淘寶網(wǎng)每天都會有一些限時(shí)搶購活動等，針對的就是購買量比較大的商品等。而對于一些現(xiàn)有客戶不斷流失，淘寶網(wǎng)會根據(jù)客戶曾經(jīng)的購買情況，在手機(jī)APP或電腦頁面等發(fā)送推送通知；一些淘寶店鋪還會根據(jù)客戶購買時(shí)留的電話號碼不定期發(fā)送優(yōu)惠打折新信息等，來留住現(xiàn)有客戶，減少甚至避免造成客戶流失。

（四）將現(xiàn)有客戶聚類

客戶聚類分析在電子商務(wù)中應(yīng)用也較為廣泛。它是指通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對所有歷史數(shù)據(jù)的整合、歸類、分析之后，尋找相似瀏覽記錄和同類商品偏好的客戶歸納為一類相似用戶。聚類分析認(rèn)為，相似瀏覽痕跡的這一類用戶可能具有相同的興趣和購物偏好，通過將這一類用戶中的某些用戶的歷史瀏覽、購買數(shù)據(jù)推薦給其他的用戶，幫助發(fā)現(xiàn)這一類用戶的潛在的需求，從而盡可能精準(zhǔn)預(yù)測出用戶行為，具有前瞻性。比如，在淘寶的首頁中會根據(jù)客戶的最近瀏覽以及其購買偏好進(jìn)行清單的整理，在購物車底部會有根據(jù)客戶的最近瀏覽推薦類似產(chǎn)品、瀏覽本產(chǎn)品的客戶也瀏覽過的欄目。

三、結(jié)論

大數(shù)據(jù)應(yīng)用在我國的發(fā)展水平處在落后狀態(tài)，對于大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用研究還處于初始階段。數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)存儲以及數(shù)據(jù)分析的效率和有效性等問題需要在今后進(jìn)行更多的研究工作來解決。如今數(shù)據(jù)的價(jià)值逐漸得到重視，信息對于企業(yè)的重要性認(rèn)識也日益提高，今后將是通過數(shù)據(jù)來推動技術(shù)的進(jìn)步。

在經(jīng)濟(jì)和網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展的今天，在電子商務(wù)蓬勃發(fā)展的大環(huán)境下，電子商務(wù)平臺購物人群正呈幾何數(shù)上漲，線上交易也逐漸成為人們交易時(shí)選擇的主要方式。電子商務(wù)平臺交易過程中除了交易產(chǎn)生的信息外，買家評價(jià)的信息也越來越多受到電子商務(wù)平臺以及銷售商的關(guān)注，正漸漸成為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的主要來源。數(shù)據(jù)挖掘分析的重要性日益凸顯，各電子商務(wù)平臺的管理者也逐漸重視對數(shù)據(jù)的挖掘和整理。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)的挖掘?qū)τ陔娮由虅?wù)行業(yè)是極其必要的，同樣在許多行業(yè)中也有重要意義。盡管目前的發(fā)展和應(yīng)用還存在一定缺陷，但會在未來的迅速發(fā)展中不斷發(fā)展完善。

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Application of data mining in electronic commerce

YU Yue

（Heilongjiang University of science and technology，Harbin 150025，China）

Abstract：Once a year the "double 11" shopping Carnival war has started，commercial advertisements can be seen everywhere and the "conspicuous red envelopes and subtitles position.Taobao.com led to major e-commerce platforms are taking advantage of this rush to seize the market，increase sales volume and profit.And all this will generate a large amount of data on the Internet，how will these original data great effective scientific analysis，effective information can be used for the transition to the big data is the meaning of existence.However，the application of big data in China is still in the initial stage.The importance of big data has been worldwide the extensive attention today，application and development of it has been an irresistible trend.Data mining is a commonly used traditional methods of data analysis，has become a big data Era An important means of wide application.

Key words：electronic commerce；data mining；application