余偉 劉蓮 陶云杰

摘要：如何幫助電子商務(wù)企業(yè)有效地從海量數(shù)據(jù)中提取其所需要的信息，關(guān)鍵在于挖掘出客戶最喜愛購買的產(chǎn)品關(guān)鍵詞組合，使之能夠提供精準的營銷信息。本文根據(jù)電子商務(wù)平臺提供的數(shù)據(jù)，對某家具企業(yè)的熱銷關(guān)鍵詞進行數(shù)據(jù)挖掘，通過聚類分析法，揭示出這些關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系，為精準營銷提供有益參考。

關(guān)鍵詞：共詞聚類；家具；電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘

引言

許多家具品牌依賴于家居或者建材大賣場的活動來進行推廣，家具的銷售渠道依然是傳統(tǒng)的經(jīng)銷商渠道。但是市場競爭已經(jīng)變得越來越猛烈，只會堅守傳統(tǒng)，不做任何創(chuàng)新的家具廠商必然會遭到社會的淘汰，家具電子商務(wù)其實就是銷售渠道的創(chuàng)新。飛速壯大的電商市場給家具行業(yè)帶來了新的發(fā)展契機，家具電商利用便捷的線上支付，聯(lián)合線上個性化定制為消費者提供了更多的可靠選擇。

數(shù)據(jù)挖掘在各行各業(yè)的使用效益已經(jīng)越來越突出，而在競爭激烈的傳統(tǒng)家具行業(yè)，若誰能率先挖掘出大數(shù)據(jù)下隱藏的秘密，通過不斷地創(chuàng)新和利用來窺探規(guī)律，誰就更有把握引領(lǐng)一個行業(yè)的未來。如果家具電商能利用數(shù)據(jù)挖掘掘取用戶最需要的產(chǎn)品，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)營銷手段，通過產(chǎn)品的不斷迭代和快速的線下配送服務(wù)，將能為消費者帶來更便捷和更貼心的消費體驗。

1、關(guān)鍵詞聚類分析流程

共詞分析法在20多年的發(fā)展中，被廣泛運用到了科學(xué)計量學(xué)、人工智能、信息系統(tǒng)、信息科學(xué)和信息檢索等多個領(lǐng)域。聚類分析是共詞分析法中最常用的一種方法，在統(tǒng)計的基礎(chǔ)上對這些詞進行分層聚類，揭示這些詞之間的親緣關(guān)系，進而分析它們所在類團的結(jié)構(gòu)變化。其分析流程如下。

（1）收集相關(guān)數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)挖掘要選取要能確保數(shù)據(jù)的真實性和準確性。本文所需要的數(shù)據(jù)則直接來源于淘寶指數(shù)和天貓旗艦店的實際銷售記錄。

（2）轉(zhuǎn)換為計量軟件可以識別的數(shù)據(jù)格式：不同的行業(yè)有不同的數(shù)據(jù)記錄方式，需要將這些格式轉(zhuǎn)換為對應(yīng)軟件系統(tǒng)特有的分析格式，用以統(tǒng)一處理。

（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集數(shù)據(jù)中存在的問題進行預(yù)處理，例如數(shù)據(jù)的格式不統(tǒng)一、近義詞重復(fù)等。如關(guān)鍵詞中的“成套家具”和“整套家具”代表同一個含義，應(yīng)視為同一個關(guān)鍵詞，諸如此類的進行預(yù)處理。

（4）利用軟件進行分析：借助MATLAB和UCINET軟件，得到直觀的的共詞矩陣和聚類圖，分析這些數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，找出聚類關(guān)鍵詞，為精準營銷提供依據(jù)。

2、熱銷關(guān)鍵詞的提取與分析

以林氏木業(yè)為例，其于2007年建立，是與阿里巴巴共同成長的家具電商企業(yè)，在2014年八月首次創(chuàng)造出線上線下電子商務(wù)模式，全面安排線下渠道，更注重體驗式的銷售模式。本文參考的淘寶指數(shù)于2011年年底上線，是淘寶官方提供的免費的數(shù)據(jù)分享平臺，用戶可以通過它來窺探消費者在淘寶的購物數(shù)據(jù)，并能了解消費者的購物趨勢。通過淘寶指數(shù)的真實記錄可獲取消費者的消費意向、年齡統(tǒng)計、地區(qū)分布、工作層次情況等。

結(jié)合林氏木業(yè)天貓官方旗艦店的總銷量和淘寶指數(shù)，選取所展出的前50的熱銷產(chǎn)品，并結(jié)合不同季度賣出的不同產(chǎn)品做出統(tǒng)計和搜集，共整理出其中最熱銷產(chǎn)品的一百組關(guān)鍵詞。利用MATLAB軟件建對一百組關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計并按照拼音排序，共計有158個不重復(fù)關(guān)鍵詞。

統(tǒng)計158個關(guān)鍵詞出現(xiàn)的不同頻數(shù)，排名前三的關(guān)鍵詞分別共出現(xiàn)了45次、 36次、29次，即關(guān)鍵詞“簡約、小戶型、現(xiàn)代”，為客戶選擇的首要考慮性能。其中出現(xiàn)頻次排名前20的關(guān)鍵詞可作為研究林氏木業(yè)客戶的最大需求，為“簡約、小戶型、現(xiàn)代、環(huán)保、白色、真皮、儲物床、布藝、轉(zhuǎn)角沙發(fā)、梳妝臺、雙人床、韓式、多功能、歐式、創(chuàng)意、儲物柜、田園風(fēng)、鋼化玻璃、組合、電視柜?！?/p>

3、家具熱銷關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)中心性分析

UCINET網(wǎng)絡(luò)分析軟件有很強的矩陣分析功能，是目前深受歡迎的、便于使用的的社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件。其程序本身不包括圖形可視化程序，但數(shù)據(jù)可以被處理，并發(fā)出至相關(guān)繪圖軟件繪制圖表。UCINET可進行中心性、子群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析。

從圖1可以看出，有很多不同大小的方塊色點，色點的面積越大表示其與其他的存在關(guān)系越密切。如面積最大的點代表的關(guān)鍵詞“小戶型”，在所有158個熱銷關(guān)鍵詞中擁有最大的中心性?？蛇x取其中心權(quán)力排名前20的關(guān)鍵詞作為營銷參考：“小戶型、簡約、床墊、現(xiàn)代、雙人床、真皮、儲物床、歐式、梳妝臺、韓式、板式床、多功能、中式、環(huán)保、布藝、床邊柜、轉(zhuǎn)角沙發(fā)、組合、創(chuàng)意?！?/p>

4、家具熱銷關(guān)鍵詞的派系分析

多數(shù)網(wǎng)絡(luò)研究者都堅持如下結(jié)構(gòu)觀，即社會結(jié)構(gòu)是一種存在于社會行為者之間的關(guān)系模式。網(wǎng)絡(luò)分析者給出一系列算法，用來分析網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)如何由小群體結(jié)構(gòu)（如n-派系、n-宗派、k-叢）組成。社會網(wǎng)絡(luò)分析者的任務(wù)之一是對“社會群體”概念進行形式化處理。在他們看來，能夠通過網(wǎng)絡(luò)里行為者子群的相關(guān)特征來刻畫、研究社會群體。

從圖2可以看出不同派系的頻數(shù)統(tǒng)計，共有274個派系，其中序號1，2，4，6，10，12，14等63個關(guān)鍵詞不隸屬于任何派系。群體共享成員（group co-membership method）方法產(chǎn)生一個包含如下的大群體{2，27，45，50，59，61，123，132，150…}以及其他分立成員。舉例來說，從網(wǎng)絡(luò){3，27，45，61，132，150}、{27，45，61，109，132，150}、{8，27，61，132，150}、{50，59，61， 132，150}等可以看出，61、132和150的這個子派系處于重要地位。這與之前的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果顯然是一致的。

通過以上的數(shù)據(jù)分析，我們從中可以看出客戶在選擇電商平臺購買林氏木業(yè)的家具時的一些需求?？蛻舳嘣诳紤]小戶型家具的條件下，會傾向于選擇簡約、現(xiàn)代和環(huán)保的家具，其中多以白色為主，且消費者對床和沙發(fā)的需求量比較大，在選擇這些產(chǎn)品的時候，多會考慮真皮或者布藝材質(zhì)的。

消費者在考慮美觀的同時也會注重家具的實用性，比如多功能性、可拆洗性、儲物性。事實上，林氏木業(yè)的主打產(chǎn)品便一直是小戶型布藝轉(zhuǎn)角沙發(fā)，其余的熱銷產(chǎn)品包括環(huán)保鋼化玻璃茶幾和白色簡約儲物雙人床。該研究可以為林氏木業(yè)電商家具產(chǎn)品提供針對性的生產(chǎn)和營銷優(yōu)化對策。

5、結(jié)論

大數(shù)據(jù)以及電子商務(wù)給人類生活帶來了創(chuàng)新性變革，本文以家具行業(yè)為例，采集網(wǎng)絡(luò)銷售數(shù)據(jù)，結(jié)合淘寶指數(shù)，用共詞聚類法對消費者網(wǎng)上購買家具的行為進行了研究，通過聚類分析出消費者的購買傾向，研究這些家具關(guān)鍵詞的中心性和派系等。家具行業(yè)企業(yè)應(yīng)以消費者的主要的購買需求為依據(jù)，大力推廣其最理想的家具關(guān)鍵詞組合，在質(zhì)量保障的前提下做好售后，并結(jié)合線上和線下，抓住客戶的深層欲望，同時提高企業(yè)的個性化定制能力，從而提升企業(yè)品牌的產(chǎn)品影響力，為企業(yè)獲取更大的利益。

參考文獻：

[1] 趙穎穎，張晗，趙玉虹.基于共詞分析的國外轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究熱點[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志，2015，36（2）：51-55.

[2] 曹玲，楊靜，夏嚴.國內(nèi)競爭情報領(lǐng)域研究論文的共詞聚類分析[J].情報科學(xué)，2010（6）：923-925.

[3] 李曉宇.基于共詞聚類的國內(nèi)物流研究現(xiàn)狀分析[J].物流科技， 2016，39（11）：13-15.

[4] 柴彥.基于共詞聚類分析的科技查新研究述評[J].情報探索， 2017（2）：123-128.

[5] 溫菊屏，鐘勇.圖聚類的算法及其在社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[J].計算機應(yīng)用與軟件，2012，29（02）：161-163+178.

作者簡介：

余偉，博士，講師，現(xiàn)就職于南京林業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，主要研究方向為電子商務(wù)、物流工程；

劉蓮，本科生，南京林業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院；

陶云杰，本科生，南京林業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院。