- 相關(guān)推薦
網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用論文
在日復(fù)一日的學(xué)習(xí)、工作生活中，說到論文，大家肯定都不陌生吧，論文是我們對某個問題進行深入研究的文章。為了讓您在寫論文時更加簡單方便，下面是小編幫大家整理的網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
前言
近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算機應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高�，F(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟效益。但是，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經(jīng)過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當前的日常經(jīng)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(shù)據(jù)會對企業(yè)造成很大的困難和費用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營銷中勢在必行，全面細致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價值的信息來對商業(yè)決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經(jīng)濟效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個應(yīng)用進行探討和分析。
客戶關(guān)系管理
客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎(chǔ)，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關(guān)鍵的營銷問題。客戶關(guān)系管理，營銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內(nèi)和國外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理，也是對實際應(yīng)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(fā)現(xiàn)，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經(jīng)濟效益。客戶關(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào)，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項工作，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的CRM和不同階段，包括以下內(nèi)容：
�。�1）“一對一”營銷的內(nèi)部工作人員認識到，客戶是在這個領(lǐng)域的企業(yè)，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)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(yè)務(wù)流程。
（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)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(guān)系，往往以改善包括：延長時間，客戶關(guān)系和維護客戶關(guān)系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)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(yù)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(guān)系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來越重要。對于企業(yè)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，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價值的服務(wù)給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)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(yè)經(jīng)營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，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(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產(chǎn)品的客戶，可能是競爭對手，服務(wù)客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
企業(yè)經(jīng)營定位
通過挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù)，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(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡(luò)進行有效的溝通和信息交流。例如，關(guān)聯(lián)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(guān)產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關(guān)聯(lián)進行分析，分析出規(guī)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(chǎn)品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)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(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù)，第一個應(yīng)該準確把握的商業(yè)問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，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(yè)運做的核心和基礎(chǔ)，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個問題，也能給企業(yè)找到一個合理的營銷定位。
客戶信用風(fēng)險控制
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險分析中。企業(yè)在進行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強客戶關(guān)系的重要條件�？蛻粜庞霉芾碇饕撬鸭瘍Υ婵蛻粜畔�，因為客戶既是企業(yè)最大的財富來源，也是風(fēng)險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)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(fēng)險控制在交易發(fā)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并做出安全的決策非常重要。
客戶信用風(fēng)險管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢：
�。�1）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，自動總結(jié)相對簡單的評估模型，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序的形式被廣泛用于學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以自動完成統(tǒng)計歸納和推理機實現(xiàn)的任務(wù)數(shù)量，系統(tǒng)用戶無法理解模型詳情及有關(guān)統(tǒng)計知識的情況下，它可以很容易地得出結(jié)論。這種評價模型在實際應(yīng)用中降低了成本；
�。�2）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合描述的財務(wù)指標和信貸上的信用評價模型指標為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)方法，非線性特性的情況基本上是線性的基礎(chǔ)上適當?shù)姆椒ê蛯嶋H應(yīng)用，企業(yè)信用狀況和財務(wù)指標常表現(xiàn)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(guān)系，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，其中不少是在非線性系統(tǒng)為基礎(chǔ)，尤其描述了合適的非線性特性；
�。�3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，而其他形式的數(shù)據(jù)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(fēng)險模型。
�。�4）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是優(yōu)于修正的噪音數(shù)據(jù)，對那些在特殊階段或數(shù)據(jù)的完整性，市場條件可能不準確，有可能是虛假的數(shù)據(jù)。由數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘在不完全信息的情況下也可以計算，計算信貸風(fēng)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范圍的估計。通過粗糙集數(shù)據(jù)挖掘或分類樹方法，可以優(yōu)化性能的范圍，以獲取該指標更準確的估計；
為現(xiàn)代信用風(fēng)險管理方法有兩個：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價值變化的動態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
在網(wǎng)絡(luò)營銷中進行數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢
網(wǎng)絡(luò)營銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟時代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)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(wǎng)絡(luò)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(jù)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(chǎn)品服務(wù)。在做好維護原有老客戶的基礎(chǔ)上，通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術(shù)，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經(jīng)存在的訪問者進行分類，根據(jù)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(yōu)化促銷活動
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費的生命周期，起伏規(guī)律，結(jié)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(wǎng)絡(luò)營銷的管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場反饋的可靠信息，預(yù)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(jù)產(chǎn)品訪問者的瀏覽習(xí)慣來覺定產(chǎn)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(jù)客戶采礦活動對網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，有針對性的網(wǎng)絡(luò)營銷平臺，提供“個性化”服務(wù)。個性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同，其本質(zhì)是客戶為中心的Web服務(wù)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，然后采取主動，以達到建議的服務(wù)。
5．完善網(wǎng)絡(luò)營銷網(wǎng)站的設(shè)計
網(wǎng)站的建設(shè)者可以根據(jù)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(shè)計者可以根據(jù)這些信息進一步優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)，站點導(dǎo)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(guān)聯(lián)規(guī)則，
參考文獻
1馮英健著,《網(wǎng)絡(luò)營銷基礎(chǔ)與實踐》,清華大學(xué)出版社,20xx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,張志霞.數(shù)據(jù)挖掘中的客戶聚類分析及其算法實現(xiàn)信息技術(shù)20xx(1):5~8
【網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用論文】相關(guān)文章：
數(shù)據(jù)挖掘論文09-24
信息技術(shù)在初中數(shù)學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用論文（通用5篇）12-11
大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用心得體會09-04
信息技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用的反思10-23
淺談傳統(tǒng)中獸醫(yī)學(xué)的臨床應(yīng)用論文12-06
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責11-06