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数据挖掘技术在网络营销中的应用
摘要:在当今时代,电子商务已经成为一个相当热门的行业,它是未来商务发展的大趋势,可以为客户提供更加个性化的服务,确保电子商务企业能够可持续及稳定的发展是各大电商公司所面临的最严峻的问题。人们对网解起来比较困难。进行挖掘时要对数据分析很多次,大大延长了网格训练时间。
3电子商务管理中数据挖掘及技术的应用

使用挖掘技术来挖掘浏览网站的用户隐含的信息,同时网站上增加的一些诱导来提高用户的关注度。例如分析用户访问网页的行为,并对此进行分类归纳,根据用户的兴趣调整网页结构,能够为用户提高人性化的服务。首先,实现快捷优化。收集同一用户经常浏览的网页,挖掘其潜藏的相似处,对其进行优化。其次,实现优化连接。通过收集和挖掘用户的喜好。例如用户经常使用的浏览器模式,然后在给浏览器上面加入有价值的连接,以此来增加访问量,提高利润。最后,实现优化网站站点。通过分析对比进行站点设计的优化,根据企业需求让他出现在适合的地方,然后和实际位置之间构建一个需要的链接。因此,在电子商务企业中使用挖掘技术,能够优化网站站点,设计出用户感兴趣的网页风格。

电子商务网站在电子商务平台上记录了用户的浏览信息,同时电子商务平台能够和用户进行互动,了解用户的行为和需要,能够提高电子商务企业的管理效率。首先,聚类分析的应用。聚类分析技术主要是对数据库中的信息进行分类,然后把相似的制定推送。该项技术的应用可以快速对应企业相关用户的重要程度,进而制定个性化的服务。
4案例分析
服装品牌企业的产品周期较短,因为对尺寸和规格以及流行性的要求高等特点,服装品牌企业面临如何更有效的去掌握市场的需求并使每个客户保持更高的满意度。此外,时尚消费者购物,消费者内心对购买新产品的欲望对产品的销售也有交互性。在大环境的经济拓展下,服装环境已经变得越来越困难,为了产品差异化,通过服装成为时尚消费市场,提高企业的竞争力越来越难。国内的服装品牌企业面临了更广泛的挑战和要求。在目前的销售氛围下,只有运用更加智能的销售方式和信息分析方法,更快更好地推介才能取得有效的市场信息,更加深入的去进入市场,能够运用更加科技化和智能化的手段去运营的企业才会为自己赢得更广大的空间。目前国内软件已经取得了较好的整体效果,但深层次的客户行为深度分析工具及相关销售存在一些问题,加强销售机会分析工具。缺乏客户关系模型,客户数据维持水平的统计分析,缺乏更有效的数据分析技术给客户深入了解,也就是缺乏数据挖掘技术的应用。并没有充分反映“客户关系”的本质的管理性质,更倾向于使用操作工具。许多国内客户关系管理系统仅集成和自动化现有流程,提高其生产力,提供客户滿意流程,而不是直接关注客户关系。一些供应商提供的产品类似于由Microsoft的联系人管理的产品。在客户关系管理中,如何对顾客进行管理,是其中的重点,如何基于数据挖掘方法,客户数据建模在使用目标数据挖掘技术,应该根据什么样的系统开发思路和方法基于数据挖掘客户关系管理系统,这些问题在国内系统中依然很少。在目前的市场形势下,客户关系管理可以作为服装品牌发展的一个有效手段,使服装品牌生产企业更有效的去迎合市