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摘要：如何將消費者在網絡行為中產生的海量數據進行充分的挖掘并加以合理的利用，使之有效地為網絡營銷服務，是企業應該積極思考的問題。本文結合數據挖掘的有關概念，闡述了數據挖掘技術在網絡營銷中的應用策略。

關鍵詞：數據挖掘技術；網絡營銷；應用策略

0引言

網絡營銷是企業整體營銷戰略中的一個組成部分，是基于互聯網的一種營銷方式。在當前互聯網影響不斷擴大的趨勢下，網絡營銷已成為眾多企業廣泛采用的營銷手段。在網絡營銷活動中，企業借助網絡來最大程度地滿足消費者的需求，進而在營銷中獲得最大化收益，而急劇攀升的網上消費人數以及企業營銷策略的轉變，也使網絡營銷有了廣闊的發展前景。當前形勢下消費者在網上消費行為的背后隱藏著大量有價值的商業信息，這些信息能為企業從事商業活動提供可靠的數據支持，企業可以利用數據挖掘技術有針對性地對數據進行處理，使其成為企業重要的資源，從而促進網絡營銷活動的有效開展。

1數據挖掘技術的概念

1.1含義

數據挖掘，又稱數據庫中的知識發現，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數據中，提取隱含在其中的、人們所不知道的、但是又是潛在有用信息和知識的過程。數據挖掘技術是一種新型的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉化、分析和模式化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵知識。

1.2功能

（1）關聯分析。數據庫海量的信息中存在一些有用的能被發現的知識，其中存在有規律可循的兩個或兩個以上的對象，便可將其關系判定為關聯。關聯又可劃分為簡單關聯、因果關聯以及時序關聯，進行關聯分析旨在發現隱藏在數據庫中的關聯網，并且關聯分析生成的規則是客觀、可信的。（2）聚類分析。數據庫中的記錄可被劃分成多個有用的。這個過程叫做聚類。聚類分析是概念描述以及偏差檢測的鋪墊，聚類技術主要包括傳統的模式識別方法和數學分類法，但比較傳統技術又較為全面。（3）概念描述。概念描述是指對同屬一類對象的含義以及特點做以總結性的描述，具體分為同一性描述和差異性描述，即描述一類對象的共性以及此類對象內部存在的相互之間的特性，例如遺傳算法以及決策樹算法均是對特性的描述方法。（4）偏差檢測。數據庫本身不乏有一些異常的記錄，而通過數據挖掘就能將這些偏差一一檢測出來，在這個過程中隱含著許多潛在有用的知識，例如不穩定的量變、觀測結果與測算結果的偏差等，偏差檢測的主要方法是找出觀測結果和測算結果之間有意義的差別。

2數據挖掘技術在網絡營銷中的應用

2.1數據挖掘在網絡營銷中的流程

隨著網絡營銷的普及和發展，企業面臨的競爭壓力也隨之增大，企業可以借助數據挖掘技術對網絡營銷中涉及的大量數據進行識別、轉換、分析以及模型化處理，從中提取出有助于決策的關鍵性數據，來提高企業的效益。為此，我們提出了網絡營銷中數據挖掘的流程。由圖示可知，數據挖掘技術在網絡營銷中的運用大體可以分為五個步驟，首先確定挖掘方向，然后選擇目標數據、進行數據的預處理并使用挖掘算法，最后使用模式評估。具體來說，第一，挖掘方向是根據營銷的預期目標來確定的；第二，在網絡營銷中，可供選擇的數據來源有很多，包括網站的消費數據、客戶端數據以及服務器數據等；第三，數據的預處理分為三步，即數據清理、用戶識別以及網頁瀏覽識別；第四，挖掘算法是數據挖掘技術的關鍵，通常采用關聯分析、聚類分析等方法對數據進行挖掘。

2.2數據挖掘技術在網絡營銷中的實踐

怎樣才能對數據庫中真正具有價值的信息進行使用，從而提高有效信息的利用程度，這就需要新的技術來進行這方面的工作。數據挖掘技術從被開發以來便被廣泛利用，它能夠有效地實現對有價值信息的自動、智能和快速的分析與提出[2]。企業通過數據挖掘提取出對制定網絡營銷策略有幫助的重要數據，以此來確定最終的營銷戰略，實現高質量的網絡營銷。現將數據挖掘技術在網絡營銷中的實踐進行如下呈現。（1）運用關聯分析刺激消費。在數據庫字段項之間存在兩種關系，即函數關系和相關關系，通過數據挖掘對數據庫中的信息進行關聯分析，進而找出數據間的關聯規則。在網絡營銷活動中，企業通常從消費者的相關信息中尋找數據間的相互關系，在此基礎上對其聯系進行分析。例如，企業可以通過關聯分析找出某一個或一類消費者的關聯購買需要。一些客戶在購買某種品牌的商品時，會習慣性地購買這一品牌的其他產品，企業可以針對客戶的這一消費習慣制定出相應的營銷策略，通過增加特定品牌的產品種類來刺激客戶的購買欲望，或者延伸與品牌相關的服務項目來吸引更多的客戶。（2）運用聚類分析科學營銷。在網絡營銷活動中，企業通常將消費者按照不同屬性進行歸類，并且對其消費心理以及消費習慣作進一步的分析。例如，企業可以采用聚類分析從客戶的性別、年齡、職業、收入等不同方面對其進行統一劃分，由于同一類別的客戶具有相似的特征，企業可以通過分析各個消費群體的心理特征以及消費特征，采取科學化的營銷戰略，針對不同的客戶群體制定相應的營銷策略，優化產品結構。（3）運用Web挖掘與尋找潛在客戶。在數據挖掘技術中，Web挖掘是一種常用方法，通過WWW分析為網站運行提供具體準確和簡潔有力的分析依據。由于用戶在訪問企業網站時在Web服務器上會留下相關的記錄數據，企業因此可以利用Web挖掘來尋找潛在客戶。例如，企業可以采用Web挖掘的方法通過用戶一段時期以來訪問站點時在Web服務器上留下的記錄數據來分析用戶的興趣所在，進而對用戶是否是潛在客戶進行判斷。對于潛在客戶群體，企業可采取一定的市場營銷策略將其發展為現實客戶群體[3]。

3結束語

隨著網絡營銷的興起與發展以及消費者群體的日漸發展成熟，企業應與時俱進，秉著從實際出發的原則，合理有效地運用數據挖掘的具體方法，從而充分地體現數據挖掘技術在網絡營銷中的應用架構實踐。

參考文獻

[1]周曦.數據挖掘技術在網絡營銷中的作用[J].電腦知識與技術.2011(11).

[2]李怡.數據挖掘技術及應用[J].科技資訊.2017(24).

[3]盧智慧.數據挖掘技術在網絡營銷中的應用研究[J].電子技術.2012(04).

作者:劉思皖 單位:寧夏財經職業技術學院