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Ｗｅｂ挖掘在网络营销中的应用研究
[摘要] 论文阐述了Web挖掘和网络营销的概念，探讨了web挖掘技术在网络营销中的应用领域，并且介绍了网络营销中Web挖掘具体实现过程。在网络营销中利用Web挖掘技术可以帮助企业制定适应市场的营销策略，提高企业的竞争力，因此Web挖掘技术必将具有广阔的发展和应用前景。[关键词] Web挖掘 网络营销 交叉营销 挖掘过程
一、web挖掘概述
Web挖掘就是利用数据挖掘技术，从Web文档和Web活动中提取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。Web挖掘针对包括Web页面内容、用户访问信息、页面之间的超链接结构和各种WWW资源在内的数据，通过机器学习、归纳学习和统计分析等方法，得到数据对象间的内在特性，应用数据挖掘方法发现有趣的、潜在的有用模式及隐含信息，采用信息过滤技术在网络中提取用户感兴趣的更高层次的知识和规律。Web挖掘一般可分为三类：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘。Web内容挖掘就是从Web页面或文档中提取有用信息的过程，Web结构挖掘是指从Web的组织结构链接关系中推导知识的过程，Web使用挖掘就是对用户与Web交互时所产生的数据进行挖掘。
二、网络营销概述
网络营销是指利用Internet等网络进行的营销活动，是一种结合了信息技术和营销理论的新型营销方式。网络营销具有其他营销方式无可比拟的优势:广域性——覆盖个球，交流通畅;实时性——即刻到达，即时反馈；互动性——客户参与，充分沟通;低成本——建设及维护费用低；支持其他营销等。它可以使企业从事物理环境中不能从事的业务，有助于降低企业的成本、提高企业的竞争力、减少市场壁垒，尤其能为中小企业以更低的成本进入国际市场参与竞争提供了平等的机会；它还能为广大消费者提供更大的产品选择空间和更低廉的价格以及更便利快捷的购物需求;它还能更充分地实现企业与客户的双向互动的信息交流。网络营销之所以受到重视，是因为它具有区别于其他商务方式的特点，具有诱人的发展前景。
三、web挖掘技术在网络营销中的应用领域
1.确定网络营销目标
确定网络营销目标需要经过市场细分化、目标选定和市场定位三个步骤。市场细分后需要评估细分市场，公司要从细分市场的吸引力、公司的目标和资源两方面来评估不同的细分市场，最后在目标市场上定位。采用Web挖掘技术能从客户数据中分析出各个层次的细分市场，从而为公司定位自己的目标市场提供可靠的依据。
2.建立营销情报系统
营销情报是指关于营销环境日常发展情况的信息。市场营销活动是建立在对市场的了解和分析的基础上，对市场的了解需要收集、整理大量的营销信息。市场营销信息具有很强的时效性，处于不断的更新变化之中。这就要求企业营销部门必须不断地及时收集各种信息，以便不断掌握新情况，研究新问题，取得市场营销主动权。传统的市场营销部门靠浏览主要出版物、总结重要新闻、简报等来获取信息。而利用 Internet来获取相关信息，无论在数量、质量以及信息的及时性上都与传统的方式不可同日而语。利用Web挖掘技术收集市场动态、竞争对手动向、技术动态、产业链、政策法规和国际行情等信息，从而建立营销情报系统是企业营销部门进行网络营销必须进行的工作之一。
营销情报系统一般由以下几个环节组成：首先确定情报的主题目标，根据主题目标利用搜索器进行情报采集，采集后信息由于含有大量的噪音和非结构化文本，必须进行信息过滤和标准化处理。根据情报目标对信息进行分类、提取和数据挖掘的分析处理，最后生成结果的报告文件。
3.建立个性化服务系统
在网站竞争日益激烈的今天，如何让客户满意，留住老客户和吸引更多的客户已成为网络营销的首要任务。这就要求企业营销站点能快速、准确地找到客户所需信息；能为不同客户提供不同的服务；能允许客户根据自己的需要定制页面；能为客户提供产品营销策略信息等等。客户在访问企业的站点时，其浏览信息被Web服务器自动收集，并保存在Web日志文件中。利用Web使用挖掘技术对这此日志文件进行有效的分析，不但可以充分了解客户的喜好、购买模式，设计出满足不同客户需要的个性化网站，还可以为企业制定有效的营销策略提供依据。通过客户聚类，分析同组中客户的共同兴趣，开展有针对性的信息服务，以及对特定的客户开展个性化的营销服务活动；根据页面聚类，将当前用户会话与已有的页面聚类进行最佳匹配，为用户推荐其尚未浏览并且与当前页面之间没有直接链接的页面。
4.开展一对一对营销
网络营销的中心内容是实现以数据库为基础的一对一营销，为客户提供个性化服务。一对一营销需要Web挖掘技术的支持，企业可以利用分类和聚类技术把人量的客户分为不同的类，每类客户拥有相似的属性，这样企业就可以给每类客户提供不同的服务，提高客户的满意度，增强客户的忠诚度。
5.交叉营销分析
交叉营销通常是发现现有客户的多种需求，并通过满足其需求而实现销售其它多种服务或商品的营销方式。例如，关联分析技术可以根据客户现有购物篮中的商品，挖掘出客户可能感兴趣的其它信息或商品，并主动推荐给客户，从而实现交叉营销，提高企业销售额。关联分析技术还可用于找出在服务器日志中记录的客户会话中最经常一起出现的相关网页，这此网页之间可能并没有超链接直接相连接，但是用关联规则挖掘中的Apriori算法可能会发现访问体育用品网页的客户和访问保健产品网页的客户之间存在一定的相关性。这样就可以在尚未购买产品的客户中发现他们的购买兴趣，获得更多交叉销售的机会。
6.开展智能商务
客户进行网络营销活动时，一次访问的周期可分为被吸引、驻留、购买和离开四个步骤。Web挖掘技术可以通过分析客户点击流等信息挖掘出其行为动机，以帮助销售合理安排销信策略，为客户定制个性化的页面，进行有针对性的信息反馈和广告发送。总之，在电子商务网络营销中，利用Web挖掘技术来分析大量的数据，可以挖掘出商品的消费规律与客户的访问模式，帮助企业制定有效的营销策略，提高企业竞争力。
四、网络营销中Web挖掘的过程
网络营销中Web挖掘的过程一般分为数据采集、数据处理、数据存储、模式发现、模式分析及客户实现6个步骤。
数据采集所采集的数据对象即为Web挖掘的源数据。Web挖掘的源数据有：Web服务器日志、客户登记信息和交易数据库。Web服务器日志是由客户访问所产生的服务器日志数据。客户登记信息必须由访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度。交易数据库存储用户在商务网站上购买商品的信息，其内容随数据库结构的不同而有所不同，一般包括：用户名、时间、商品ID、采购数量及价格等。
数据处理实现对数据采集所采集的源数据进行处理，包括日志文件的处理和数据仓库的建立。
数据存储是对经过处理后的数据进行保存和管理。主要有三类存储方式：关系数据库、数据仓库和事务数据库。事务数据库特别适合于“购物篮数据分析”的数据挖掘。通过这种挖掘，可以得到类似于“哪些商品适合一起销售”的信息，以提供扩大销售的策略。
模式发现可以采用众多领域的方法和算法，这主要取决于问题的类型以及数据的类型和规模。具体的挖掘方法有：路径选择、关联分析、分类规则、聚类分析、序列分析等。具体实现中一般由个性化网站及商业智能两部分组成。
模式分析是为了从模式发现阶段获得的模式、规则中过滤掉不感兴趣的规则和模式。通过模式分析，找到有用的信息，再通过联机分析的验证，结合客户登记信息，找出有价值的市场信息或发现潜在的市场。
客户实现主要实现用户浏览和商家决策支持，其结构较简单。
五、结束语
互联网巨大的商业价值的发现，使得市场营销管理进入网络营销时代。知识经济的出现、信息技术的发展、经济全球化的发展等都使企业所处的营销环境，特别是市场环境正在发生深刻的变化。环境的变化迫使企业不得不重新审视已有的营销理念，采取适应市场的营销策略。信息和信息技术，已经而且越来越对顾客行为和企业运作产生深刻的影响。Web挖掘技术是将传统挖掘技术应用于网络领域，通过对网络的数据进行挖掘获得更多的有用信息。企业可以通过Web挖掘技术在海量的信息中发现有价值的关系模式和规律，从而相应地制定合理有效的营销策略，作为今后决策的重要准则。目前,国内外对Web挖掘技术的研究有很多，虽尚未形成比较成热的理论和体系，而对日益增加的商业需求和网络技术的迅速发展，因此Web挖掘技术必将具有广阔的发展和应用前景。
参考文献：
[1]朱凌云赵韩高先圣:Web挖掘在网络营销中的应用研究[J].情报杂志，2006.1
[2]李其芳:面向企业营销的Web挖掘技术[J].云南财经大学学报，2006.12
[3]李凤慧:数据挖掘在电子商务网络营销中的应用[J].集团经济研究，2006.4
[4]赵红霞赵玉梅:Web数据挖掘在电子商务中的应用[J].华南金融电脑，2004.11
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