Ｗｅｂ挖掘在網絡營銷中的應用研究
[摘要] 論文闡述了Web挖掘和網絡營銷的概念，探討了web挖掘技術在網絡營銷中的應用領域，并且介紹了網絡營銷中Web挖掘具體實現過程。在網絡營銷中利用Web挖掘技術可以幫助企業制定適應市場的營銷策略，提高企業的競爭力，因此Web挖掘技術必將具有廣闊的發展和應用前景。[關鍵詞] Web挖掘 網絡營銷 交叉營銷 挖掘過程
一、web挖掘概述
Web挖掘就是利用數據挖掘技術，從Web文檔和Web活動中提取感興趣的、潛在的有用模式和隱藏的信息。Web挖掘針對包括Web頁面內容、用戶訪問信息、頁面之間的超鏈接結構和各種WWW資源在內的數據，通過機器學習、歸納學習和統計分析等方法，得到數據對象間的內在特性，應用數據挖掘方法發現有趣的、潛在的有用模式及隱含信息，采用信息過濾技術在網絡中提取用戶感興趣的更高層次的知識和規律。Web挖掘一般可分為三類：Web內容挖掘、Web結構挖掘、Web使用挖掘。Web內容挖掘就是從Web頁面或文檔中提取有用信息的過程，Web結構挖掘是指從Web的組織結構鏈接關系中推導知識的過程，Web使用挖掘就是對用戶與Web交互時所產生的數據進行挖掘。
二、網絡營銷概述
網絡營銷是指利用Internet等網絡進行的營銷活動，是一種結合了信息技術和營銷理論的新型營銷方式。網絡營銷具有其他營銷方式無可比擬的優勢:廣域性——覆蓋個球，交流通暢;實時性——即刻到達，即時反饋；互動性——客戶參與，充分溝通;低成本——建設及維護費用低；支持其他營銷等。它可以使企業從事物理環境中不能從事的業務，有助于降低企業的成本、提高企業的競爭力、減少市場壁壘，尤其能為中小企業以更低的成本進入國際市場參與競爭提供了平等的機會；它還能為廣大消費者提供更大的產品選擇空間和更低廉的價格以及更便利快捷的購物需求;它還能更充分地實現企業與客戶的雙向互動的信息交流。網絡營銷之所以受到重視，是因為它具有區別于其他商務方式的特點，具有誘人的發展前景。
三、web挖掘技術在網絡營銷中的應用領域
1.確定網絡營銷目標
確定網絡營銷目標需要經過市場細分化、目標選定和市場定位三個步驟。市場細分后需要評估細分市場，公司要從細分市場的吸引力、公司的目標和資源兩方面來評估不同的細分市場，最后在目標市場上定位。采用Web挖掘技術能從客戶數據中分析出各個層次的細分市場，從而為公司定位自己的目標市場提供可靠的依據。
2.建立營銷情報系統
營銷情報是指關于營銷環境日常發展情況的信息。市場營銷活動是建立在對市場的了解和分析的基礎上，對市場的了解需要收集、整理大量的營銷信息。市場營銷信息具有很強的時效性，處于不斷的更新變化之中。這就要求企業營銷部門必須不斷地及時收集各種信息，以便不斷掌握新情況，研究新問題，取得市場營銷主動權。傳統的市場營銷部門靠瀏覽主要出版物、總結重要新聞、簡報等來獲取信息。而利用 Internet來獲取相關信息，無論在數量、質量以及信息的及時性上都與傳統的方式不可同日而語。利用Web挖掘技術收集市場動態、競爭對手動向、技術動態、產業鏈、政策法規和國際行情等信息，從而建立營銷情報系統是企業營銷部門進行網絡營銷必須進行的工作之一。
營銷情報系統一般由以下幾個環節組成：首先確定情報的主題目標，根據主題目標利用搜索器進行情報采集，采集后信息由于含有大量的噪音和非結構化文本，必須進行信息過濾和標準化處理。根據情報目標對信息進行分類、提取和數據挖掘的分析處理，最后生成結果的報告文件。
3.建立個性化服務系統
在網站競爭日益激烈的今天，如何讓客戶滿意，留住老客戶和吸引更多的客戶已成為網絡營銷的首要任務。這就要求企業營銷站點能快速、準確地找到客戶所需信息；能為不同客戶提供不同的服務；能允許客戶根據自己的需要定制頁面；能為客戶提供產品營銷策略信息等等。客戶在訪問企業的站點時，其瀏覽信息被Web服務器自動收集，并保存在Web日志文件中。利用Web使用挖掘技術對這此日志文件進行有效的分析，不但可以充分了解客戶的喜好、購買模式，設計出滿足不同客戶需要的個性化網站，還可以為企業制定有效的營銷策略提供依據。通過客戶聚類，分析同組中客戶的共同興趣，開展有針對性的信息服務，以及對特定的客戶開展個性化的營銷服務活動；根據頁面聚類，將當前用戶會話與已有的頁面聚類進行最佳匹配，為用戶推薦其尚未瀏覽并且與當前頁面之間沒有直接鏈接的頁面。
4.開展一對一對營銷
網絡營銷的中心內容是實現以數據庫為基礎的一對一營銷，為客戶提供個性化服務。一對一營銷需要Web挖掘技術的支持，企業可以利用分類和聚類技術把人量的客戶分為不同的類，每類客戶擁有相似的屬性，這樣企業就可以給每類客戶提供不同的服務，提高客戶的滿意度，增強客戶的忠誠度。
5.交叉營銷分析
交叉營銷通常是發現現有客戶的多種需求，并通過滿足其需求而實現銷售其它多種服務或商品的營銷方式。例如，關聯分析技術可以根據客戶現有購物籃中的商品，挖掘出客戶可能感興趣的其它信息或商品，并主動推薦給客戶，從而實現交叉營銷，提高企業銷售額。關聯分析技術還可用于找出在服務器日志中記錄的客戶會話中最經常一起出現的相關網頁，這此網頁之間可能并沒有超鏈接直接相連接，但是用關聯規則挖掘中的Apriori算法可能會發現訪問體育用品網頁的客戶和訪問保健產品網頁的客戶之間存在一定的相關性。這樣就可以在尚未購買產品的客戶中發現他們的購買興趣，獲得更多交叉銷售的機會。
6.開展智能商務
客戶進行網絡營銷活動時，一次訪問的周期可分為被吸引、駐留、購買和離開四個步驟。Web挖掘技術可以通過分析客戶點擊流等信息挖掘出其行為動機，以幫助銷售合理安排銷信策略，為客戶定制個性化的頁面，進行有針對性的信息反饋和廣告發送。總之，在電子商務網絡營銷中，利用Web挖掘技術來分析大量的數據，可以挖掘出商品的消費規律與客戶的訪問模式，幫助企業制定有效的營銷策略，提高企業競爭力。
四、網絡營銷中Web挖掘的過程
網絡營銷中Web挖掘的過程一般分為數據采集、數據處理、數據存儲、模式發現、模式分析及客戶實現6個步驟。
數據采集所采集的數據對象即為Web挖掘的源數據。Web挖掘的源數據有：Web服務器日志、客戶登記信息和交易數據庫。Web服務器日志是由客戶訪問所產生的服務器日志數據。客戶登記信息必須由訪問日志集成，以提高數據挖掘的準確度。交易數據庫存儲用戶在商務網站上購買商品的信息，其內容隨數據庫結構的不同而有所不同，一般包括：用戶名、時間、商品ID、采購數量及價格等。
數據處理實現對數據采集所采集的源數據進行處理，包括日志文件的處理和數據倉庫的建立。
數據存儲是對經過處理后的數據進行保存和管理。主要有三類存儲方式：關系數據庫、數據倉庫和事務數據庫。事務數據庫特別適合于“購物籃數據分析”的數據挖掘。通過這種挖掘，可以得到類似于“哪些商品適合一起銷售”的信息，以提供擴大銷售的策略。
模式發現可以采用眾多領域的方法和算法，這主要取決于問題的類型以及數據的類型和規模。具體的挖掘方法有：路徑選擇、關聯分析、分類規則、聚類分析、序列分析等。具體實現中一般由個性化網站及商業智能兩部分組成。
模式分析是為了從模式發現階段獲得的模式、規則中過濾掉不感興趣的規則和模式。通過模式分析，找到有用的信息，再通過聯機分析的驗證，結合客戶登記信息，找出有價值的市場信息或發現潛在的市場。
客戶實現主要實現用戶瀏覽和商家決策支持，其結構較簡單。
五、結束語
互聯網巨大的商業價值的發現，使得市場營銷管理進入網絡營銷時代。知識經濟的出現、信息技術的發展、經濟全球化的發展等都使企業所處的營銷環境，特別是市場環境正在發生深刻的變化。環境的變化迫使企業不得不重新審視已有的營銷理念，采取適應市場的營銷策略。信息和信息技術，已經而且越來越對顧客行為和企業運作產生深刻的影響。Web挖掘技術是將傳統挖掘技術應用于網絡領域，通過對網絡的數據進行挖掘獲得更多的有用信息。企業可以通過Web挖掘技術在海量的信息中發現有價值的關系模式和規律，從而相應地制定合理有效的營銷策略，作為今后決策的重要準則。目前,國內外對Web挖掘技術的研究有很多，雖尚未形成比較成熱的理論和體系，而對日益增加的商業需求和網絡技術的迅速發展，因此Web挖掘技術必將具有廣闊的發展和應用前景。
參考文獻：
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