網絡營銷中數據挖掘技術的應用

論文類別:工商管理論文 > 電子商務論文
論文標簽:網絡營銷論文
上傳時間:2015/3/25 6:14:00

論文摘要:網絡營銷中數據挖掘技術的應用-論文網
論文關鍵詞:網絡營銷,數據,挖掘,技術,應用
  (新疆財經大學計算機科學與工程學院新疆烏魯木齊830012)
  0前言
  近些年來,已經有越來越多的企業把通信、網絡技術和計算機應用引入企業的日常管理工作和業務開發處理當中,企業的各類信息化程度也在不斷提高。現代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業的工作效率和經濟效益。但是,在使用信息技術給企業帶來的方便、快捷的同時,也不斷的出現了新的問題和需求。企業經過多年積累了大量的歷史數據,這些數據對企業當前的日常經營活動幾乎沒有任何的使用價值,成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數據會對企業造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行,全面細致的分析數據庫資源並從中提取有價值的信息來對商業決策進行支持,從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數據挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。
  1客戶關系管理
  客戶關系管理在網絡營銷,商業競爭是一家以客戶為中心的競技狀態的客戶,留住客戶,擴大客戶基礎,建立密切的客戶關系,客戶需求分析和創造客戶需求等,是非常關鍵的營銷問題。客戶關系管理,營銷和信息技術領域是一個新概念,這在90年代初,軟件產品在上世紀90年代後期出現的誕生。目前,在國內和國外的此類產品的研究和發展階段。然而,繼續與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發展,客戶關系管理,也是對實際應用階段。CRM的目標是管理者與客戶的互動,提升客戶價值,提高客戶滿意度,提高客戶的忠誠度,還發現,市場營銷和銷售渠道,然後尋找新客戶,提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經濟效益。客戶關系管理的目的,應用是改善企業與客戶的關系,它是企業和服務本質管理和協調,以滿足客戶的需求,企業政策支持這項工作,並聯系客戶服務加強管理,提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
  然而,數據挖掘可以應用到很多方面的CRM和不同階段,包括以下內容:
  (1)“一對一”營銷的內部工作人員認識到,客戶是在這個領域的企業,而不是貿易發展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的過程,也是了解客戶的進程,而且也讓客戶了解業務流程。
  (2)企業與客戶之間的銷售應該是一種商業關系不斷向前發展。客戶和營銷公司成立這種方式,而且有許多方法可以使這種與客戶的關系,往往以改善包括:延長時間,客戶關系和維護客戶關系,以進一步加強相互交往過程中,公司可以在對方取得聯系更多的利潤。
  (3)客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的,如果你不明白客戶盈利能力,很難制定有效的營銷策略,以獲取最有價值的客戶,或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數據挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
  (4)在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈,企業獲得新客戶的成本上升,因此,保持現有客戶的關系變得越來越重要。對於企業客戶可分為三大類:沒有價值或者低價值的客戶,不容易失去寶貴的客戶,並不斷尋找更多的優惠,更有價值的服務給客戶。前兩個類型的客戶,客戶關系管理,現代化,然而,最具潛力的市場活動,是第三個層次的用戶,而且還特別需求和營銷工具,以保護客戶,可以減緩企業經營成本,而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發現,由於客戶流失,該公司能夠滿足這些客戶的需要,采取適當措施,保持銷售。
  (5)客戶訪問企業業務系統資源,包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源,包括企業搜索客戶誰不知道該產品的客戶,可能是競爭對手,服務客戶。這些細分客戶,潛在客戶可以幫助企業完成檢查。
  2企業經營定位
  通過挖掘客戶的有關數據,可以對客戶進行分類,找出其相同點和不同點,以便為客戶提供個性化的產品和服務,使企業和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如,關聯分析,客戶在購買某種商品時,有可能會連帶著購買其他的相關產品,這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯,企業可以針對這種關聯進行分析,分析出規律,已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費,購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識,為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段,它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷,並且能夠找出過去數據之間的潛在聯系,從而促進信息的傳遞。
  客戶群體的劃分也會用到數據挖掘,沒有基於數據挖掘的客戶劃分,就沒有真正的差異化、個性化營銷,就沒有現代營銷的根本。做為企業的領導者,不管你的企業是賣產品的還是賣服務,第一個應該準確把握的商業問題就是你的目標客戶群體,他們是誰,有什麽特點和行為模式,有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口,有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業運做的核心和基礎,不了解你的客戶,下面的路就根本別指望能走下去了。數據挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題,也能給企業找到一個合理的營銷定位。
  3客戶信用風險控制
  數據挖掘技術在90年代開始應用於信用評估與風險分析中。企業在進行網絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅,隨著市場競爭的加劇,貿易信用已經成為企業成功開發客戶和加強客戶關系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息,因為客戶既是企業最大的財富來源,也是風險的主要來源。為了讓企業在這方面更少的受到威脅,可以利用數據挖掘技術發現企業經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為,進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發生之前是成功信用管理的根本。因此,充分獲取客戶的詳細資料並做出安全的決策非常重要。
  客戶信用風險管理應用數據挖掘技術的優勢:
  (1)數據挖掘技術,自動總結相對簡單的評估模型,數據挖掘應用程序的形式被廣泛用於學習技術,它可以自動完成統計歸納和推理機實現的任務數量,系統用戶無法理解模型詳情及有關統計知識的情況下,它可以很容易地得出結論。這種評價模型在實際應用中降低了成本;
  (2)數據挖掘技術更適合描述的財務指標和信貸上的信用評價模型指標為基礎的傳統方法,非線性特性的情況基本上是線性的基礎上適當的方法和實際應用,企業信用狀況和財務指標常表現出非線性特性,但在體重指標體系和分配方法來描述這些困難的非線性關系,實現了數據挖掘應用,其中不少是在非線性系統為基礎,尤其描述了合適的非線性特性;
  (3)數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據,數據挖掘可以是連續的數據,離散數據,而其他形式的數據處理,以便在更大的靈活性,在選擇指標時,更加符合客觀實際的信用風險模型。
  (4)數據挖掘技術是優於修正的噪音數據,對那些在特殊階段或數據的完整性,市場條件可能不準確,有可能是虛假的數據。由數據挖掘的方法可以修改一些在一定程度上,從而提高了模型的準確性進行評估;
  (5)數據挖掘在不完全信息的情況下也可以計算,計算信貸風險往往會遇到德國不完整的信息問題,一些指標只能在一個範圍的估計。通過粗糙集數據挖掘或分類樹方法,可以優化性能的範圍,以獲取該指標更準確的估計;
  為現代信用風險管理方法有兩個:第一是所謂的指數法,其基礎是信用相關業務的某些特性來企業信用評估;第二類是所謂的結構化方法,根據歷史數據和市場數據模擬在企業資產價值變化的動態持續的過程,然後確定其企業信用的位置。
  4在網絡營銷中進行數據挖掘的優勢
  網絡營銷作為適應網絡經濟時代的網絡虛擬市場的新營銷理論,是市場營銷理念在新時期的發展和應用。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識,為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段,它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷,並且能夠找出過去數據之間的潛在聯系,從而促進信息的傳遞。
  1.維護原有客戶,挖掘潛在新客戶
  網絡營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息,跟據客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦,制定出客戶滿意的產品服務。在做好維護原有老客戶的基礎上,通過對數據的挖掘,利用分類技術,也可以尋找出潛在的客戶,通過對web日誌的挖掘,可以對已經存在的訪問者進行分類,根據這種精細的分類,還可以找到潛在的新客戶。
  2.制定營銷策略,優化促銷活動
  對於保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘,可以發現客戶的訪問規律,了解客戶消費的生命周期,起伏規律,結合市場形勢的變化,針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略,保證促銷活動針對客戶群有的放矢,收到意想不到的效果。
  3.降低運營成本,提高競爭力
  網絡營銷的管理者可以通過數據挖掘發現市場反饋的可靠信息,預測客戶未來的購買行為,有針對性的進行營銷活動,還可以根據產品訪問者的瀏覽習慣來覺定產品廣告的位置,使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率,從而能降低運營成本,提高且的核心競爭力。
  4.對客戶進行個性化推薦
  根據客戶采礦活動對網絡規則,有針對性的網絡營銷平臺,提供“個性化”服務。個性化服務是在服務策略和服務內容的不同客戶的不同,其本質是客戶為中心的Web服務的需求。它通過收集和分析客戶資料,以了解客戶的利益和購買行為,然後采取主動,以達到建議的服務。
  5.完善網絡營銷網站的設計
  網站的建設者可以根據對客戶交易行為的記錄和反饋的情況對站點做出改進,站點的設計者可以根據這些信息進一步優化網站結構,站點導航等功能來提高站點的點擊率,為客戶提供更為方便的瀏覽方式。利用關聯規則,

參考文獻

1 馮英健著,《網絡營銷基礎與實踐》,清華大學出版社,2002年1月第1版
2 U.M.Fayyad. P.Smyt,and. G.Piatetsky-Shairo h,R.Uthurusamy.Advances in Knowledge discovery and data mining. AAAI/MIT Press,Menlo Park,CA.1996:
10 劉書香,盧才武,張誌霞.數據挖掘中的客戶聚類分析及其算法實現 信息技術2004(1):5~8
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