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电子商务个性化服务与Web使用挖掘技术

admin 2017-10-02 50

文章首先从经济环境、网站策略需求、企业经营方式3个角度提出电子商务应该具备个性化的经营模式；其次介绍了Web使用挖掘技术的概念和步骤；最后探讨了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用策略。 1电子商务应该具备个性化的经营模式　　1. 1从电子商务经济环境来看　　电子商务经济环境是指将商务活动建立在以信息和网络科技为支撑的技术平台上的经济条件，包括信息网络的基础设施、企业信息和金融电子化等内容。在良好的电子商务经济环境下，企业可以利用网络，超越空间界限，在全球范围内开展从原材料查询和采购到产品开发、生产、宣传、销售、货款结算及与银行之间往来等各个环节的业务。人力资源供求信息的疏通和供求协议的达成也可以通过网络进行。　　通过电子商务的经济环境可以看出，电子商务是以信息技术为支撑、以企业信息化作为发展的驱动力的。而目前信息化工程都是针对某个企业、企业的某项需求、需求的某个环节而开发的，为了不断提升企业的竞争力，企业决策者会想方设法搭建出个性化的、有创新性的、竞争力强的信息化模型，信息化中个性化的特征十分明显。由于企业信息化和电子商务的密切关系，电子商务的个性化特征也应顺理成章。　　1. 2从网站策略需求来看　　网站策略是为了更好地实现网络营销而对网站采取的相关策略。常见的网站策略有网站宣传策略和网站设计策略，网站可以通过网络渠道和传统渠道来宣传，传统渠道就是通过电视、报纸、广播等形式来宣传；网络渠道就是通过网络来宣传，利用各个门户网站、搜索引擎实现到本公司网站的超级链接。因此通过网站宣传策略很难实现网站的个性化，而网站设计策略在这方面对其进行了弥补。　　网站是电子商务这种新的经济模式下必不可少的一个组成部分，客户浏览网站的首要目的就是要浏览网站上所提供的具体商品或者服务。所以在网站设计的时候一定要结合企业自身的特点，如果企业以生产商品为主，整个网站的设计要以产品的图片、相关介绍作为设计的核心；如果企业以服务为主，则需要将服务的项目、方式等信息作为设计的核心。而且值得一提的是，产品和服务在网站中的位置应该根据客户访问的情况进行动态的变化，变化的宗旨是让客户易于访问、愿意访问。　　1. 3从企业经营方式来看　　10年来，企业的经营方式从大规模生产到敏捷制造，从商品经济到服务经济，从实体经营到虚拟经营，从价值链到价值网，总之发生了根本性的变化。经营方式的改变迫使电子商务环境下的经济模式也朝着个性化的趋势发展。　　(1)从大规模生产到敏捷制造　　工业社会，为了克服生产者和消费者的分离，人们做出了从亨利·福特的生产观念到产品观念，从推销观念到市场营销观念及社会市场营销观念的努力。但由于时代的限制，此种分离只能得以缓和却无法完全消除。在网络社会，使用者重新加入到生产中，企业与顾客可以通过互联网进行即时交流，全球各地的顾客可随时了解一个企业的产品或业务，获得基于信息的服务，提出反馈意见，发出订单乃至根据自己的要求参与产品的设计。这样，企业的产品虽然可能由于顾客的个性化定制而各不相同，但是由于网络的作用，而仍然享有大批量生产的规模经济,即所谓“敏捷制造”。　　(2)从产品经济到服务经济　　网络经济时代，企业与企业之间的竞争已经不是单纯的产品质量和成本上的竞争，而是服务之间的竞争。比尔·盖茨认为，今后微软80%的利润将来自产品销售后的各种升级换代和维修咨询等服务，只有20%的利润来自产品销售本身。而所谓的服务都是面向顾客的，服务经济时代的来临也就注定企业要全面发展个性化服务。　　(3)从实体经营到虚拟经营　　以实体经营为主导的时期，由于交易成本、信息孤岛等问题，导致辅助劳动无法社会化。近些年，随着互联网技术的不断升级，虚拟经营化这一崭新的经营方式迅速发展并壮大起来，而且这种经营方式使得辅助劳动社会化成为可能，所以这种经营方式最有可能提供个性化的电子商务模式。　　(4)从价值链到价值网　　工业时代企业的生产经营活动是由基本活动(内部后勤—生产作业—外部后勤—市场和销售—服务)和辅助活动(采购—技术开发—人力资源的管理—企业基础设施)所组成，企业内部形成了一条价值链；在网络时代，将由虚拟化经营、更加专业的分工与合作和网络结构所代替。网络结构中，自由职业者将增多，企业、团队乃至个人是一个个的节点或核心，承担着相当于传统价值链上某一个或几个环节的更加专业化的核心业务，其价值将由其客户联系的多少、亲疏和服务的满意程度来决定。只有采取这种方式，个性化服务在电子商务中的开展才能面对最小的阻力，以最灵敏的状态一一面对“新经济”下的多样客户。　　2 Web使用挖掘技术　　2. 1 Web使用挖掘的概念　　根据挖掘对象的不同，Web挖掘主要分为Web使用挖掘、Web内容挖掘以及Web结构挖掘。　　Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用到Web数据的过程，是从用户的网络行为中抽取用户感兴趣的模式，通过对用户浏览网站记录数据(包括IP地址、访问页面、访问时间等)、日志进行收集、分析和处理，运用一些数学方法建立用户行为和兴趣模型，利用这些模型来理解用户行为，从而改进站点结构，最终为用户提供良好的个性化信息服务。　　2. 2 Web使用挖掘的步骤　　Web使用挖掘一般包括如下几个步骤：数据采集、数据预处理、建立兴趣模型、数据后加工。　　(1)数据采集　　数据采集是Web使用挖掘的第一步，数据的真实性、全面性直接影响到后续工作能否顺利进行，影响到最后个性化服务推荐的优劣，所以一定要采用科学的、合理的、先进的技术来采集各方面的数据。目前，对于Web使用挖掘技术而言，主要的数据来源有3种：服务器端数据、客户端数据、中间数据(代理服务器数据和包侦测)。　　(2)数据预处理　　数据预处理就是要将那些不够完整的、含有噪声的、不一致的数据库进行统一改造，使之成为完整的、不含噪声的、一致的数据库，从而建立可挖掘的数据库，以备后用。数据预处理工作中，主要包括：数据清理、用户识别、用户会话识别、数据格式化。　　(3)建立兴趣模式　　利用机器学习或者统计方法对预处理后的数据进行分析和挖掘，可以发现用户或者用户群体的兴趣，从而构造兴趣模型。目前常用的机器学习的方法主要有聚类、分类、关系发现和顺序模型发现。各种方法各有其优缺点，但目前比较有效的方法主要是分类方法和聚类方法。　　(4)模式分析　　对于已经建立好的兴趣模式进行进一步的分析和归纳。首先将意义不大的规则或模型从兴趣模型库中删除掉；其次利用OLAP等技术对数据进行全面挖掘和分析；再次，将发现的数据或者知识可视化；最后，对电子商务网站提供个性化服务。　　3 Web使用挖掘技术在电子商务中的应用策略　　(1)提供差异化的营销策略　　通过对用户浏览网站的日志数据利用聚类技术进行深入挖掘，划分出具有相似兴趣的顾客群体，根据每一客户群体的不同特征构造出不同的兴趣模型，然后提供差异化的营销策略。(2)降低客户开发成本　　电子商务环境下，客户主要可分为3类：第一类是低价值或者无价值的客户；第二类是不会轻易走掉的有价值的客户；第三类是在网络上不断寻找更优惠的价格和更好的服务的客户，这类客户是潜在的有价值的客户。统计数据表明，开发一个新顾客的成本比保留一个老顾客的成本高5倍，而流失一个老顾客，其代价相当于开发10个新顾客。　　通过Web使用挖掘，对顾客的行为进行分析，可以帮助企业了解那些转向竞争对手的顾客在转向期间的行为，并分析顾客流失的主要原因，从而针对现有的客户采取必要的措施。另外，通过挖掘客户在网站上驻留时期所采取的行为，找到客户的兴趣和偏好，从而动态地改变网站整体布局的设计，以吸引住客户。　　(3)争取最高限度利用现有客户　　通过Web使用挖掘，可以从客户的购买行为中发现客户购买的影响因素，进而建立预测模型来预测将来用户会对什么样的商品感兴趣、会对那些相关商品感兴趣、购买某种产品的可能性有多大。掌握了这些信息就可以将来在公司推出新的产品时做到有的放矢，从而争取最大的利润。　　(4)充分利用网站的检索功能模块　　几乎所有的电子商务网站都有检索功能，目的是让顾客在最短的时间内找到公司内的产品或者相关服务。利用Web使用挖掘技术，可以从以下两个层面来有效利用网站的搜索引擎：　　①对相关产品进行有效布局。商品检索模块一般都会采用精确检索技术和模糊检索技术，精确检索技术可以通过用户输入多个精确关键词而搜索到用户最需要的产品或服务，此时公司需要做的就是在目标产品或者服务的旁边罗列一些和其相关的产品或服务；而如果用户采用模糊检索(也是最常用的一种)，则有可能搜索到数种产品或服务，此时公司就需要对这些产品或服务利用关联规则或者路径分析技术，根据用户的偏好和其他用户对它们的评价进行重新布局。　　②记录“陌生”关键词。每一个公司都不会包罗万象、应有尽有的，用户在利用自己输入的关键词进行搜索时，网站提供的结果很有可能就是空记录。此时网站首先需要用一些客套的用词来吸引这些客户；其次将这些关键词记录到“陌生”关键词数据库中；接着在最快的时间内分析这些关键词，看这些关键词出现的频率有多大，这些关键词对应的产品能带来多少利润；最后决定是否要购买这类商品，如果条件允许的话就通知这些顾客。（编选：中国B2B研究中心 勇全）

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