電子商務(wù)網(wǎng)站建設(shè)資訊：如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘研究電商運(yùn)營(yíng)策略包括哪些方面

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是發(fā)現(xiàn)和提取隱藏在海量不完整的、有雜音的、模糊不規(guī)則的、 隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，探究隱含在這些巨大復(fù)雜的數(shù)據(jù)中不被人們所知曉的有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程，發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買模式和行為特點(diǎn)，以提高企業(yè)自身的服務(wù)質(zhì)量，改善客戶關(guān)系管理，提高客戶滿意度，促進(jìn)商品銷售和提高企業(yè)利潤(rùn)。

數(shù)據(jù)挖掘研究電商運(yùn)營(yíng)策略主要集中在兩個(gè)方面：第一，數(shù)據(jù)挖掘分析客戶信息，例如，訪問(wèn)數(shù)據(jù)，了解和掌握用戶的瀏覽行為、訪問(wèn)渠道和模式，挖掘客戶興趣和其他各方面有價(jià)值的信息；第二，分析客戶的交易數(shù)據(jù)，挖掘貨物之間的內(nèi)在隱含的固有關(guān)系，例如，應(yīng)用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息論等先進(jìn)技術(shù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。 憑借數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)獲取新客戶，進(jìn)行客戶分類、客戶保持、交叉銷售、客戶盈利能力、產(chǎn)品分析和營(yíng)銷分析等。例如，客戶行為反應(yīng)等預(yù)測(cè)模 型是建立在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)上來(lái)分析相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)客戶未來(lái)行為進(jìn)行評(píng)估，發(fā)掘潛在目標(biāo)客戶，提高企業(yè)的目標(biāo)市場(chǎng)占有比例。

例如，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行 一對(duì)一營(yíng)銷，將大量的客戶應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的聚類方法進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)客戶的整體群體行為，了解目標(biāo)客戶的群體共性，采取差異化營(yíng)銷和精準(zhǔn)營(yíng)銷方式，提高企業(yè)服務(wù)的成功率。又如，維護(hù)客戶關(guān)系管理，企業(yè)追求的最重要目標(biāo)之一就 是刺激現(xiàn)有客戶的購(gòu)買動(dòng)機(jī)，提高其重復(fù)購(gòu)買率。次要目標(biāo)是吸引潛在目標(biāo)客戶， 擴(kuò)大目標(biāo)市場(chǎng)范圍。企業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)客戶流失的原因，降低客戶流失， 維護(hù)現(xiàn)有的客戶關(guān)系，開(kāi)發(fā)潛在客戶，以提高企業(yè)的市場(chǎng)占有率和充實(shí)企業(yè)市場(chǎng)飽和度。又如，客戶投資回報(bào)率預(yù)測(cè)模型也正是基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立的，按客戶價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，不同客戶價(jià)值采取不同的營(yíng)銷方式，比如，高價(jià)值的客戶采取不同的促銷模式和優(yōu)惠政策，保持客戶對(duì)企業(yè)的忠誠(chéng)度。又如，探究不同類型客戶的需求要求，探測(cè)用戶的購(gòu)買行為規(guī)律和特點(diǎn)，也是該技術(shù)在商業(yè)營(yíng)銷管理方面的重要應(yīng)用，為企業(yè)的營(yíng)銷策略的制定提供科學(xué)依據(jù)。

根據(jù)不同營(yíng)銷策略，實(shí)施后的效果評(píng)估來(lái)進(jìn)一步的改善后期的營(yíng)銷決策。 對(duì)于電商企業(yè)的店鋪來(lái)說(shuō)，構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘體系，最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)便是收集客戶信息。消費(fèi)者進(jìn)入商家店鋪之后，相應(yīng)店鋪后臺(tái)數(shù)據(jù)中心會(huì)記錄消費(fèi)者的相關(guān)信息，跟蹤消費(fèi)者的行為，其成為了我們制定電商運(yùn)營(yíng)策略的重要依據(jù)。對(duì)于以往的商家店鋪而言，大多是靠經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，主觀判斷經(jīng)常會(huì)有較大誤差，缺乏客觀依據(jù)。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)信息有較強(qiáng)的辨認(rèn)能力，使其在電商運(yùn)營(yíng)策略中的應(yīng) 用越來(lái)越普及。例如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠通過(guò)從客戶交易記錄等信息中掌握客戶群體的喜好，有效地?cái)U(kuò)大客戶規(guī)模。又如，在眼球經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，企業(yè)店鋪獲得客戶不是免費(fèi)的，需要通過(guò)一系列的推廣才能吸引客戶，付出推廣成本的同時(shí)，后續(xù)維護(hù)等成本也需要付出。對(duì)于企業(yè)而言，客戶的價(jià)值并非同等重要，企業(yè)需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)甄別客戶的價(jià)值，制定差異化的營(yíng)銷策略，滿足客戶的個(gè)性化需求，提高客戶滿意度，有效的減少客戶流失。再如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶的 行為模式和特點(diǎn)，挖掘客戶的潛在需求點(diǎn)，為企業(yè)的營(yíng)銷策略和提供技術(shù)支撐。 比如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析商品之間的是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)行搭配銷售，提高銷量。