数据挖掘技术在网络营销中的应用构架实践

2018-03-21刘思皖

电子测试 2018年2期

刘思皖

（宁夏财经职业技术学院，宁夏银川，750001）

0 引言

网络营销是企业整体营销战略中的一个组成部分，是基于互联网的一种营销方式。在当前互联网影响不断扩大的趋势下，网络营销已成为众多企业广泛采用的营销手段。在网络营销活动中，企业借助网络来最大程度地满足消费者的需求，进而在营销中获得最大化收益，而急剧攀升的网上消费人数以及企业营销策略的转变，也使网络营销有了广阔的发展前景。当前形势下消费者在网上消费行为的背后隐藏着大量有价值的商业信息，这些信息能为企业从事商业活动提供可靠的数据支持，企业可以利用数据挖掘技术有针对性地对数据进行处理，使其成为企业重要的资源，从而促进网络营销活动的有效开展。

1 数据挖掘技术的概念

1.1 含义

数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但是又是潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘技术是一种新型的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识。

1.2 功能

（1）关联分析。数据库海量的信息中存在一些有用的能被发现的知识，其中存在有规律可循的两个或两个以上的对象，便可将其关系判定为关联。关联又可划分为简单关联、因果关联以及时序关联，进行关联分析旨在发现隐藏在数据库中的关联网，并且关联分析生成的规则是客观、可信的。（2）聚类分析。数据库中的记录可被划分成多个有用的。这个过程叫做聚类。聚类分析是概念描述以及偏差检测的铺垫，聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类法，但比较传统技术又较为全面。（3）概念描述。概念描述是指对同属一类对象的含义以及特点做以总结性的描述，具体分为同一性描述和差异性描述，即描述一类对象的共性以及此类对象内部存在的相互之间的特性，例如遗传算法以及决策树算法均是对特性的描述方法。（4）偏差检测。数据库本身不乏有一些异常的记录，而通过数据挖掘就能将这些偏差一一检测出来，在这个过程中隐含着许多潜在有用的知识，例如不稳定的量变、观测结果与测算结果的偏差等，偏差检测的主要方法是找出观测结果和测算结果之间有意义的差别。

2 数据挖掘技术在网络营销中的应用

2.1 数据挖掘在网络营销中的流程

随着网络营销的普及和发展，企业面临的竞争压力也随之增大，企业可以借助数据挖掘技术对网络营销中涉及的大量数据进行识别、转换、分析以及模型化处理，从中提取出有助于决策的关键性数据，来提高企业的效益。为此，我们提出了网络营销中数据挖掘的流程，如图1所示[1]。

图1 网络营销中数据挖掘的流程

由图示可知，数据挖掘技术在网络营销中的运用大体可以分为五个步骤，首先确定挖掘方向，然后选择目标数据、进行数据的预处理并使用挖掘算法，最后使用模式评估。具体来说，第一，挖掘方向是根据营销的预期目标来确定的；第二，在网络营销中，可供选择的数据来源有很多，包括网站的消费数据、客户端数据以及服务器数据等；第三，数据的预处理分为三步，即数据清理、用户识别以及网页浏览识别；第四，挖掘算法是数据挖掘技术的关键，通常采用关联分析、聚类分析等方法对数据进行挖掘。

2.2 数据挖掘技术在网络营销中的实践

怎样才能对数据库中真正具有价值的信息进行使用，从而提高有效信息的利用程度，这就需要新的技术来进行这方面的工作。数据挖掘技术从被开发以来便被广泛利用，它能够有效地实现对有价值信息的自动、智能和快速的分析与提出[2]。企业通过数据挖掘提取出对制定网络营销策略有帮助的重要数据，以此来确定最终的营销战略，实现高质量的网络营销。现将数据挖掘技术在网络营销中的实践进行如下呈现。

（1）运用关联分析刺激消费。在数据库字段项之间存在两种关系，即函数关系和相关关系，通过数据挖掘对数据库中的信息进行关联分析，进而找出数据间的关联规则。在网络营销活动中，企业通常从消费者的相关信息中寻找数据间的相互关系，在此基础上对其联系进行分析。例如，企业可以通过关联分析找出某一个或一类消费者的关联购买需要。一些客户在购买某种品牌的商品时，会习惯性地购买这一品牌的其他产品，企业可以针对客户的这一消费习惯制定出相应的营销策略，通过增加特定品牌的产品种类来刺激客户的购买欲望，或者延伸与品牌相关的服务项目来吸引更多的客户。（2）运用聚类分析科学营销。在网络营销活动中，企业通常将消费者按照不同属性进行归类，并且对其消费心理以及消费习惯作进一步的分析。例如，企业可以采用聚类分析从客户的性别、年龄、职业、收入等不同方面对其进行统一划分，由于同一类别的客户具有相似的特征，企业可以通过分析各个消费群体的心理特征以及消费特征，采取科学化的营销战略，针对不同的客户群体制定相应的营销策略，优化产品结构。（3）运用Web挖掘与寻找潜在客户。在数据挖掘技术中，Web挖掘是一种常用方法，通过WWW分析为网站运行提供具体准确和简洁有力的分析依据。由于用户在访问企业网站时在Web服务器上会留下相关的记录数据，企业因此可以利用Web挖掘来寻找潜在客户。例如，企业可以采用Web挖掘的方法通过用户一段时期以来访问站点时在Web服务器上留下的记录数据来分析用户的兴趣所在，进而对用户是否是潜在客户进行判断。对于潜在客户群体，企业可采取一定的市场营销策略将其发展为现实客户群体[3]。