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【Summary】:通过网络平台,进行“电子商务网络营销”,不仅可以扩大企业知名度、树立企业品牌,还可以为企业带来更多客户、创造更多经济效益。在进行电子商务网络营销的过程中,企业通常会借助“数据挖掘技术”,来获取大量的客户信息,并对这些客户信息进行分析、处理,从而调整网络营销方案。数据挖掘技术对电子商务网络营销来说,可以起到重要作用。本文围绕“数据挖掘技术内涵概述”、“数据挖掘技术对电子商务网络营销的重要性”、“当前电子商务网络营销中的数据挖掘技术”、“数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用”、“电子商务网络营销中数据挖掘技术改进方式”这几个方面展开论述,希望通过对电子商务网络营销中数据挖掘技术的分析,给相关企业、相关人士带来一些新的启发和参考。
【Keys】:电子商务;网络营销;数据挖掘技术
“电子商务”的出现,不仅改变了人们的生活,还改变了众多企业的运行和发展。从客户视角来说,电子商务平台可以提供多元化需求,提升客户生活质量。从企业视角来说,电子商务是新的创业思路,蕴含着无限商机。随着电子商务产业的兴起,网络营销也开始盛行。企业在进行电子商务网络营销过程中,需要综合考虑多方面因素,来制定切实可行的网络营销方案。这个时候,“数据挖掘技术”开始广泛地应用于网络营销领域。而且,随着数据挖掘技术的日趋成熟,对网络营销领域的影响也越来越大。通过数据挖掘技术,企业可以更精准地获取客户信息、更高效地处理客户信息,从而制定出科学、合理、具有市场竞争力的网络营销方案。探究电子商务网络营销中的数据挖掘技术,就是为了更好地走进数据挖掘技术,充分借助其作用和优势,促进相关产业的蓬勃发展。
“数据挖掘技术”指的是通过信息分析、信息储备等功能,在大规模的数据库中进行搜索,寻找与某些特定主体匹配的信息。数据挖掘技术的普及,与社会发展、人们的生活方式有很大关系。由于网络的出现,智能化平台和智能化产品越来越多。这些智能化平台和智能化产品,很多都涉及数据挖掘技术【1】。尤其在电子商务快速崛起后,数据挖掘技术的应用开始更加广泛而深入。
如何理解数据挖掘技术在电子商务中的应用?举例来说,有些用户会奇怪,为什么自己在电子商务平台,如:拼多多、淘宝、京东、小米有品等,浏览过一个商品后,平台就会自动推荐很多类似商品?其实
,这就是数据挖掘技术的体现。当用户在电子商务平台上主动搜索了一个商品后,数据挖掘技术就会记录这个信息,主动在它的数据库中进行信息储存、信息匹配,然后为用户推荐更多用户想要了解的信息。从技术层面上来分析,数据挖掘技术发挥了信息储备、信息搜索、信息匹配等功能。但从用户消费体验层面上来分析,用户觉得这个电子商务平台好像与自己心有灵犀。这样的技术处理,不仅节约了用户的购买时间,还获取了用户的好感,让用户很有可能第二次再来购买【2】。于是,复购就产生了,平台效益也扩大了。
科技在不断突破,不断解锁新的功能。数据挖掘技术也是这样。随着网络技术、人工智能、物联网等领域的不断发展,推动着数据挖掘技术不断向前迈进。强大的功能带来强大的应用。数据挖掘技术在电子商务网络营销领域中的应用,也越来越多元化,具体来说:(1)数据挖掘技术可以对大量的客户信息进行汇总、处理,帮助工作人员进行数据分析;(2)通过数据挖掘技术,可以快速匹配关联信息。而且,从单一的“商品关联”,逐渐走向复杂的“生活关联”、“职业关联”、“性格关联”,从而获取用户好感,扩大平台经济效益;(3)数据挖掘技术可以进行信息反馈,提供有效的参考依据,便于工作人员制定各种各样的精准网络营销方案;(4)数据挖掘技术对信息的整合是大规模的,结合用户信息、产品销量、经济效益等不同种类信息,企业可以进一步判断市场需求【3】,不断开拓新产品、新用户;(5)数据挖掘技术可以整合同类商品信息,对比分析商品优缺点,挖掘商品更大的亮点,不断提升企业竞争力。
在电子商务网络营销领域,“数据挖掘技术”主要指的是在电子商务平台上,整合有价值的数据信息。这种数据信息主要来自“客户”。可以说,数据挖掘技术是以“客户信息”为核心。在具体的网路营销方案中,数据挖掘技术往往是先整合客户信息,然后再分析客户信息,最后服务于客户体验。对于客户来说,客户并不关心技术,只在乎体验。在客户视角,数据挖掘技术并不只是一种单纯的技术,而是属于“电子商务网络营销服务体系”中的一部分【4】。数据挖掘技术可以带给客户需求上的满足,建立“客户”与“平台”之间的亲切感、信任感。
数据挖掘技术是以“客户信息”为核心。而电子商务网络营销领域中,客户就是流量,就是商机。如何吸引客户、留住客户、开发客户,是保持企业竞争力的关键。从客户角度分析,数据挖掘技术对电子商务网络营销的意义,可以体现在这些方面:(1)吸引客户环节。数据挖掘技术可以对大规模客户进行分类,向不同客户精准推送商品,并制定大部分客户感兴趣的网络营销方案;(2)留住客户环节。数据挖掘技术可以进一步提炼出商品优势,以“差异化”、“特色化”的商品亮点留住客户,与之相关的网络营销方案有折扣、送礼等;(3)开发客户环节。数据挖掘技术可以定期向已购客户发送温馨贴士、折扣活动、福利活动等,增进已购客户与平台之间的黏性。与此同时,数据挖掘技术还可以挑选出“重点客户”,并对这一类客户制定个性化网络营销方案
【5】,促成高质量购买。
“统计分析”是数据挖掘技术中的一部分。当前,在电子商务网络营销领域中,“统计分析”的应用非常广泛。统计分析指的是对电子商务平台上的各种数据信息进行统计、分析,包括:用户浏览时间、用户浏览内容、用户浏览深度等。通过对这些数据信息进行统计分析,可以得出各种有效结论,帮助相关工作人员不断改进工作细节。比如说,如果大部分用户都对某一个页面的浏览时间普遍较长,说明这个页面的策划很出色,可以很好地吸引用户【6】,工作人员可以借鉴这个页面的策划思路,对其它页面进行修改。再比如说,如果大部分用户访问了一个商品后,都会询问尺寸问题,说明“尺寸”在这个页面设置中不够明显,相关工作人员要及时调整这个方面的策划思路。
“聚类分析”是数据挖掘技术中比较典型的一种分析技术,指的是把拥有相似特征的数据信息进行整合,归纳到一起。这样一来,电子商务平台的后台系统就可以对这一类数据信息进行更深度的分析,从而得出结论。现阶段,聚类分析常常用于电子商务网络营销领域中的“开发阶段”。比如说,企业想要吸引18岁~25岁之间的女性用户,要开发什么样的商品呢?通过聚类分析,可以高效整合18岁~25岁之间的女性用户购物信息,以结果为导向,将这个群体
高频消费的商品进行分类,然后结合企业自身资源优势【7】,从中选择几个参考类别,策划出这个群体真正需要的商品。
随着电子商务平台的用户体量越来越大,数据信息也会越来越复杂。这个时候,“分类分析”技术就可以发挥重要作用。在数据挖掘技术中,分类分析技术的应用很普遍。比如说,“已购用户分类”、“退货用户分类”、“复购用户分类”、“用户问题分类”、“用户好评分类”、“流失用户分类”、“VIP用户分类”等,分类分析技术可以很好地发现问题,也可以快速地总结问题、解决问题【8】。目前,在电子商务平台的运营岗位,工作人员经常会用到分类分析技术,有效提高了工作人员的工作效率。
什么是关联性分析?“关联性分析”指的是对电子商务平台云端存储的大量数据进行分析,并通过分析,找到这些数据信息之间的关联性。目前,在电子商务网络营销领域中,关联性分析的应用非常多。关联性分析属于数据挖掘技术中的一部分,具有快速处理数据信息、有效处理数据信息的优势。举例来说,用户在电子商务平台浏览某一种商品后,后台系统会留下访问记录。这个时候,数据挖掘技术可以通过这些访问记录,进行关联性分析,明确用户的真实需求是什么,建立“用户”与“商品”之间的联系。等到用户下次再登陆这个电子商务平台时,后台系统就会及时给用户推送相匹配的商品信息。
从“线下营销”转移到“线上营销”,由于营销途径变了,营销目标也需要发生很大的调整。企业在电子商务平台进行网络营销的第一步,就是要“明确网络营销目标”。网络营销目标的确立,通常取决于这样一些因素,例如:市场需求、市场选择、市场数据等。数据挖掘技术可以从技术层面上汇总这些因素的数据信息,制作出市场需求报表、市场选择报告、市场数据库,帮助企业进行更科学、合理的判断,从而确定最终的网络营销目标。明确电子商务平台网络营销目标之后,相关工作人员就可以开始策划具体的电子商务平台网络营销方案。
什么是电子商务平台网络营销方案?简单来说,就是在电子商务平台上,通过一种具体的营销方案,吸引用户、留住用户,最终转化用户,为企业带来经济效益。策划电子商务平台网络营销方案,很重要的一项工作就是进行“市场调研”。企业开展的市场调研,主要面向特定用户群体、消费群体。只有掌握了大量的用户信息、市场信息,相关工作人员才能从中发现规律,并利用规律。建立在市场调研的基础上,最终的网络营销策划方案才会更加具有针对性、有效性,才能够取得更好的成效。在这个过程中,关于数据挖掘技术的实际应用,相关工作人员要注意:(1)网络营销虽然是在网络平台上进行,但前期的市场调研工作,是可以结合线下渠道展开的。因此,数据挖掘技术要应用于各个渠道的市场调研中,要多渠道、大面积地汇总数据信息,才能使调查结果更全面、更精准;(2)网络营销方案不仅要有创新性、有吸引力,还要切实
可行。如果无法执行下去,再好的方案也是“空中楼阁”。因此,数据挖掘技术在进行数据统计、分析时,也要从“可行性”的角度进行评估,给相关工作人员提供执行层面的可参考价值。
在电子商务网络营销中,从结果的角度分析,数据挖掘技术的使用,是为了让最终的网络营销活动更成功。具体来说,开展电子商务平台网络营销活动时,数据挖掘技术的应用主要体现在这些方面:第一,在电子商务平台网络营销活动中,数据挖掘技术为企业提供了可靠依据,比如说,企业应该投放什么样的营销广告?企业应该向什么人群投放营销广告?企业应该在什么时间段投放营销广告……这些不确定的问题,企业都可以通过数据挖掘技术找到依据,提高了企业开展网络营销的精准性。而精致性直接关系到网络营销的投产比,关系到企业的正常运行和发展;第二,在电子商务平台网络营销活动中,通过数据挖掘技术的匹配功能,可以满足不同用户的差异化需求。虽然网络营销方案是相对固定的,但由于推送的人群不一样,收到的效果也会不一样。尤其对于企业标记的重点用户,企业可以根据用户需求,策划“个性化网络营销方案”,让用户体验到高质量的“专属服务”、“一对一服务”,更好地推动网络营销活动的进行。
在实际情况中,数据挖掘技术的使用,会包含多种技术类型,不会只是涉及其中的某一项技术。正是由于数据挖掘技术可以将多种技术进行有效融合,所以数据挖掘技术的效率更高、精准度也更高。在电子商务网络营销中,数据挖掘技术改进方式:
“决策树”的方式,把神经网络中的数据进行“预处理”,解决其中相关性不强的问题。
“模糊系统”的处理,解决神经网络中的“定性”和“不确定性”,改善神经网络学****模式中的短板,加快系统整体速度,进一步提高计算的稳定性、精准度。
“遗传算法”的优势,强化神经网络中的学****经过,并优化神经网络中的学****模式,提升预测精准度、理解性。而且,“决策树”还可以和“遗传算法”有机地结合在一起。这样一来,不仅可以使分类结果有更好的可解释性,还可以进一步提升分类精度,促进分类规则合理化。
当前,伴随着电子商务行业的蓬勃发展,用户体量每天都在持续增加。在这样的趋势下,传统的数据挖掘技术逐渐无法适应新的市场需求。对于数据挖掘技术相关工作人员来说,要加大钻研、开拓创新,不断解锁更多数据挖掘技术新功能,更好地服务于新时期电子商务网络营销领域。
结语:
随着电子商务及其相关产业的不断发展,客户体量会越来越大,这使得电子商务网络营销领域需要处理的问题,也越来越复杂化。对于数据挖掘技术来
说,这种来自市场的“压力”,既是一种挑战,也是一种机遇。为了更好地适应市场需求,数据挖掘技术需要不断优化、升级,呈现出更全面、更强大的功能。未来,从企业的角度来说,要想在新的市场竞争中占有自己的一席之地,就要与时俱进,不断吸收数据挖掘技术中的新内涵,制定出更加具有市场竞争力的“网络营销方案”,为企业带来源源不断的活力。需要注意的是,企业在使用数据挖掘技术时,要严格遵循相关规定,不能触碰法律底线,要在法律允许的范围内获取信息、处理信息。企业要意识到,数据挖掘技术本身无所谓对错,但如何使用,则会涉及到法律问题、安全问题。因此,企业在使用数据挖掘技术之前,要慎重进行风险评估,并约束相关技术人员,提高技术人员职业道德,进一步规范数据挖掘技术的使用,构建文明、和谐的电子商务网络营销环境。
【Reference】:
[1][J].现代经济信
息,2018(13):357.
[2][J].赤
峰学院学报(自然科学版),2017,33(21):90-91.
[3][J].现代营销,2019(1):75.
[4]—基于支付宝网络营销案例[J].现代营销,2019(3):206.