2022年电子商务的智能化营销 .pdf

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1、第 26卷第 2期贵州大学学报( 社会科学版 )Vo.l 26N o . 22008年 3月J OURNAL OF GUIZHOU UNIVERSI TY ( Social Sciences)M ar . 2008电子商务的智能化营销张亮(贵州师范大学经济与管理学院,贵州 贵阳550001)摘要: 互联网和电子商务的出现, 在信息获得的手段和方法上突破了传统时空观念的限制, 在多方面 动摇了企业经营和营销理论的根基 。同时也改变了企业外部经营和购销的实 务操作 模式 。传统 行业的 电子商 务得到了广泛的应用 , 积累了大量的数据, 在强大的数据库技术和数据挖掘工具的支持下, 从海量的数据中挖

2、掘出有用的信息来提高企业经营管理水平已成为热门的课题, 为企业实现智能化营销提供了坚实的基础。关键词 : 电子商务 ; 智能化营 销;数据挖掘中图分类号 : F49文献标识码 : A文章编号 : 1000- 5099( 2008) 02- 0050-05一、 前言在当前信息化时代, 世界电子商务发展速度非常快。就我国来说, 根据中国互联网络信息中心的统计, 到2004年底 , 我国的网民数量已达到9400万人 , 是 1998年底 ( 210万人 )的 45倍, 从数量上说仅次于美国居全球第二 , 国际出口带宽总量已达60000 M, 宽带用户比例也快速增加, 用户数达2500万 , 2004

3、年, 我国电子商务全年交易额共计4800亿,比 2003年增长了73. 7 % , 网上支付和物流配送也日益成熟。传统行业的电子商务得到了广泛的应用, 金融、 流通、制造等传统行业已开始大规模进入电子商务领域。各行业应用企业的积极参与和实践 , 极大地推动了我国电子商务在各领域中的发展。传统企业的经营、 管理、营销理论以及实物操作都是建立在传统环境和技术基础上的。互联网和电子商务的出现 , 在信息获得的手段和方法上突破了传统时空观念的限制, 在多方面动摇了企业经营和营销理论的根基。同时也改变了企业外部经营和购销的实务操作模式。电子商务的迅速发展也让企业面临很多问题。其中面临的一个共同问题是企业

4、利用信息技术存储了海量的数据 , 但是其中真正有价值的, 对于企业的经营决策起指导和辅助作用的信息却很难直接发现和利用。怎样才能从大量的数据中经过分析, 获得有利于商业运作, 提高竞争力的信息呢?现在 , 由于各行业业务自动化的实现, 商业领域产生了大量的业务数据, 这些数据不再是为了分析的目的而收集的 , 而是由于利用市场机会的商业运作而产生。分析这些数据更主要是为商业决策提供真正的、有价值的信息 , 进而获得利润。因此, 建立客户关系管理成为电子商务不可或缺的基础, 而智能化营销成为电子商务最具特色的营销方式。二、 客户关系管理利用网络和电子信息技术开展智能化营销和客户关系管理是电子商务营

5、销区别传统市场营销最具特色的技术。客户关系管理是智能化、个性化推销的基础。只有建立了完善的客户关系数据库的基础上, 才能展开各种基于客户兴趣、 爱好和特定需求的定制化营销服务。客户关系管理(Custo m ers relationship management, 简称 CR M )是一个很早就提出的话题, 也是传统市场营销的核心之一。但是, 传统的客户关系管理是建立在企业营销人员的个人素质的基础之上, 因人而异 , 极富感情和个人色彩。随着企业信息化进程的发展, 自 20 世纪 90年代末期兴起了一股基于网络信息技术的客户关系管理( eCRM )浪潮。50收稿日期 : 2008- 01- 17

6、作者简介 : 张亮 ( 1977- ), 男, 贵州遵义人 , 贵州师范大学经济与管理学院讲师。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 5 页 - - - - - - - - - e CRM首先是一种管理理念, 其核心思想是将企业的客户(包括最终客户、 分销商和合作伙伴)作为最重要的企业资源, 通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求, 保证实现客户的终生价值。e CR M又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制, 它实施于企业的市场营销、销售、

7、服务与技术支持等与客户相关的领域。eCR M 也是一种管理软件和技术, 它将传统营销实践与数据挖掘、数据仓库、 定制营销、 销售电子化以及其它信息技术紧密结合在一起, 为企业的销售、 服务和决策支持等提供了一个自动化的解决方案。(一 ) e CRM改变市场营销中心近年来 , 由于全球化经济导致的竞争环境变化, 网络信息技术的飞速发展普及, 企业的市场营销中心正在发生巨大的改变, 由早期的以产品为中心发展为以自我营销策略为中, 而未来的营销策略将会是以客户个性化需求为中心。这个市场营销重心的改变过程如表1-1所示 1。表 1市场营销重点的变迁阶段作为工具作为策略作为服务作为文化营销工具了解客户客

8、户服务客户关系要素产品广告促销分销定价市场细分差异化竞争优势定位客户至上推动互动服务为本服务质量吸引客户客户中心忠诚度客户价值股东价值感知客户(二 ) e CRM的核心e CRM的核心旨在感知顾客, 其主要功能表现在以下五个方面:( 1)统一共享的信息资源。eCRM 将企业全部与客户相关的数据集中存储和管理, 不同部门统一使用和共享 , 这样 , 当前的客户信息就可以实时地供给所有面对客户的雇员使用, 并保证了数据的一致性。( 2)商业智能化的数据分析和处理。e CRM 将营销实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、 销售自动化以及其他信息技术紧密结合在一起, 通过充分挖掘客户的商业行为个性和规

9、律, 来不断寻找和拓展客户的赢利点和赢利空间。( 3)定制营销。企业与每一类客户建立一种学习型关系。不断发现和总结客户提出的需求, 而企业按此需求不断地改善产品和服务, 从而使企业不断提高顾客的满意度和忠诚度。( 4)高度集成的交流渠道。eCRM 将多种与客户交流的渠道, 将面对面、 电话接洽、 E mail、 Fax或信函以及W eb访问等协调为一体, 这样 , 企业就可以按客户的偏好选择适当的交流渠道, 实现立体化的营销手段。( 5)支持基于 W eb的功能。e CR M 的以上功能特征并不是彼此孤立的, 而是通过互联网技术相互联系支持、 高度融合的一个整体, 共同组成了eCRM 的强大功

10、能。(三 ) e CRM常用工具e CRM常用的信息处理工具, 通常有如下几种类型:( 1) CR M 数据库。数据库是e CR M 的基础 , 市场分析、数据挖掘、 个性化营销服务都依赖于此。CRM 数据库不但保存客户基础信息, 还需动态保存客户业务记录、兴趣爱好、 需求变化趋势等多方面的资料。( 2)商务智能和智能分类。商务智能( business intelli gence , BI) 和智能分类( intelligence classify)主要用于在CRM数据库的基础上对客户的交易信息、需求偏好等进行智能分析, 作为开展定制化、客户化营销服务的基础。( 3)数据分析/ 数据挖掘。数据

11、分析( data analysis)或数据挖掘(datam ining)是在 CRM 数据库基础上, 利用各种分析方法进行挖掘, 找出一些有前景的客户需求和增值业务。在提供更满意的客户服务的同时, 形成企业新的业务增长点。( 4)呼叫中心。呼叫中心( call center)主要是通过交互式的专业人员沟通解决客户的需求或问题。呼叫中心多用于一些专业性、业务性较强 , 服务对象众多的企业。( 5) Ema il或手机短信群发。根据对CRM 数据库客户业务和兴趣的职能分类, 针对统一类客户有针对性地51名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - -

12、 - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 5 页 - - - - - - - - - 自动发送电子邮件或手机短信。这是电子商务个性化营销的常用方法。( 6) VoiceW ebpage技术。 V oiceW ebpage 技术就是将呼叫中心, 移动通信功能嵌入网站页面设计当中。客户在访问页面时, 如果想进一步了解信息可点击超级链接或者网站中的人工语音服务。三、 智能化营销智能化营销是企业利用e CRM 数据库现代信息技术和数据挖掘技术来开展的一系列针对客户个性化的营销手段。其主要特点是基于数据库技术和数据挖掘技术发现潜在的客户需求, 建立企业的利润增长点和核心

13、竞争力。(一 )智能化营销的系统结构从技术角度上看, 基于e CRM 数据库和数据挖掘技术的智能化营销系统并不是十分复杂, 其原理结构可用图1-1来表示 1。图 1智能营销系统原理结构图客户通过互联网查看产品和提出问题, 并与企业内部CRM数据库建立信息交换, 智能化营销系统不但记录客户的基础信息,还记录客户浏览网站的路径、访问过程记录、 交易记录等信息, 利用智能分析中的数据挖掘功能对客户进行分类、聚类分析来划分客户, 对客户的访问路径进行频繁度分析来改善面对客户的网站结构 , 对客户的访问、 交易记录进行关联分析来发现客户的潜在需求、购买习惯和兴趣偏好,作为智能化营销的依据。(二 )智能化

14、营销的主要模式现阶段智能化营销大体可分为以下三种主要模式:( 1)主动推销/ 促销模式。根据CRM DB 对客户的业务以及偏好进行分析。当企业开发和推出新产品、 新服务时 , 立即分析新产品或服务的特点和客户的偏好, 建立符合的客户群信息, 使用Email或手机短信群发技术与这类客户建立交互式联系。( 2)咨询服务模式。对于一些较为复杂的技术型产品和服务, 系统在网站上提供给客户传达需求和意愿的渠道 , 然后根据客户要求, 结合 CRM数据库中的业务历史记录、企业产品或服务的种类及特点等形成供客户选择的可行解决方案。( 3)个性化服务模式。根据客户访问的IP地址 (互联网连接设备的唯一编号)识

15、别客户 , 如果是老客户 ,则根据CR M 数据库和产品/ 服务特点有针对性地产生个性化网页和特别推荐产品, 如果是新客户, 则建立新客户档案, 并记录客户的网站访问模式和交易信息供数据挖掘和商业智能工具分析。四、 智能化营销和数据挖掘技术52名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 5 页 - - - - - - - - - 智能化营销的关键在于从海量的CRM数据库中发现客户的偏好、爱好和兴趣、个性化需求等信息, 从而实现定制营销。在这个过程中,数据挖掘技术的使用

16、至关重要。数据挖掘是一个从海量数据中析取有用的、先前未知的和最终可理解的知识的过程。析取的知识可以用来在数据库记录间识别联系,为被挖掘的数据库产生摘要,形成预报和分类模型, 这些知识最终提供给决策支持系统。数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一, 引起了学术界和工业界的广泛关注。以下详细描述了数据挖掘与电子商务在各方面的结合,(一 )基于互联网应用的数据挖掘技术基于互联网应用的数据挖掘技术(简称 W eb挖掘 )的主要目标是通过对W eb上的文档内容、 资源的使用以及资源之间的关系进行分析、以发现有效的、 新颖的、有潜在价值的并可理解的模式和规则。因此、W eb挖掘需要分

17、析的数据有三种类型:W eb文档、W eb结构数据和用户访问数据。相应地, W eb挖掘也分为三类 : W eb内容挖掘 (W eb Contentm ining)、 W eb结构挖掘 (W eb structure m in ing) 和 Web访问信息挖掘(W eb U sageMin ing)( 1)W eb内容挖掘 : 从大量的 W eb页面描述数据中发现信息, 进而抽取知识的过程。这些页面数据既包括用HTML 标记的半结构化文本和无结构的自由文本等的文本数据, 也包括图像、 声频、音频等多媒体数据。因此 , W eb内容挖掘又可分为两类:文本文档的挖掘和多媒体文档的挖掘。W eb内容

18、挖掘的常用方法有文本分类、 文本聚类、自动摘要和文本可视化等。( 2)W eb结构挖掘 : 从 WWW 的组织结构、 W eb文档结构及其链接关系中推导知识。由于Web文档之间具有关联关系. 使得 W eb挖掘不仅可以发现Web文档所包含的信息、 还能挖掘出文档间的关联关系及表示出某个页面的重要程度。Web结构挖掘包括文档之间的链接结构挖掘、文档内部的结构挖掘和URL中的目录路径结构挖掘等, 主要是应用PageRank算法和 H ITS算法。( 3)W eb访问信息挖掘 : 从大量 Web服务器中自动发现用户访问模式的W eb挖掘活动。现在越来越多的公司依赖Internet和 WWW 开展经营

19、活动. 传统的市场分析策略和技术需要相应改变。各个公司在日常的工作操作中产生和积累了大量数据. 多数通常在W eb服务器产生。存储在服务器访问日志中。其他的用户信息通过如CGl的脚本语言提交存储。通过分析这些数据可以帮助公司分析客户购买周划、产品市场交叉策略和开展有效促销手段等等。分折服务器的访问日志和用户的注册信息, 可以优化网站的结构 , 带来更多的效益。W eb访问信息挖掘成为智能化营销最常用的一种挖掘类型。(二 )W eb访问信息挖掘在电子商务中的应用从功能上可以将数据挖掘的分析方法划分为4种: 关联分析( Associations); 序列模式分析( SequentialPatter

20、ns); 分类分析 ( Classifiers)和聚类分析(C lustering)。( 1)关联分析。即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系寻找在同一事件中出现的不同项的关联性, 绝大多数挖掘关联规则的方法都是基于Apr iori算法。在大型数据库中 , 这种关联规则是很多的, 需要进行筛选 , 一般使用最小支持度s! 和最小置信度c!两个阀值来淘汰那些无用的关联规则。如果选取最小支持度为0. 8, 最小信任度为0 . 6 , 那么数据挖掘找出的规则就是 (A = B)和 ( B = A ), 该规则在现实中的意义为, 在所有的顾客中最少有80 % 会购买商品

21、A (商品B),而且他们在购买商品A (商品 B) 的同时有60 % 会购买商品B(商品 A) 。( 2)序列模式分析。序列模式分析和关联分析相似,但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。序列模式分析描述的问题是在给定交易序列数据库中,每个序列是按照交易时间排列的一组交易集,挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上, 返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时,同样也需要由用户输入最小置信度c和最小支持度s 。如果选取规则最小支持度为0. 8 , 最小信任度为0 . 6 , 那么数据挖掘找出的规则就是( A, B= c), 该规则在现实中的意义为, 在所有的顾客中最少有80%会购买商品 A

22、、 B, 而且他们在购买商品A、B后的一段时间内有60 %会购买商品C。( 3)分类分析和聚类分析。假设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记 ), 该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据, 为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则, 然后用这个分类规则对53名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 5 页 - - - - - - - - - 其它数据库中的记录进行分类

23、。目前, 已有很多种分类分析模型得到应用, 其中的几种典型模型是线形回归模型、决策树模型、 基于规则的模型和神经网络模型。与分类分析法不同,聚类分析法的输入集是一组未标定的记录, 血就是说此时输入的记录还没有被进行任何分类。其目的是根据一定的规则, 合理地划分记录集合,并用显式或隐式的方法描述不同的类别。而所依据的这些规则是由聚类工具定义的。许多在分类分析法中适用的算法同样适用于聚类分析法。不同的客户群有不同的消费习惯, 对产品的质量、 品牌、售后服务等都有不同的要求。20岁客户与50岁的客户的审美观肯定有区别, 一个月收入1000的人其消费习惯与一个月收入6000的人一定会有所不同 ,在北京

24、上网的客户与在贵阳上网的客户对商品的兴趣也不会一样。通过分析各种不同客户的爱好, 就可以向不同的客户群作不同针剥性的推广, 将能佼商品得到最大限度的推广。可见正确划分客户群, 对企业是很有帮助的。当客户在站内浏览或使用搜索引擎查找某些商品的时候, 其实他是带有一定的消费倾向的,通过使用数据挖掘工具把客户正确分组, 在客户浏览网站的时候把最符合其偏好的商品推荐给他们, 定期向客户发送符合其消费品味的商品的资料将能使企业获得更高的利润。在电子商务的应用中, 合理地使用4种分析方法 , 把挖掘到的规则与电子商务各方面有机地结合, 就能极大地提高电子商务的竞争力。五、 结束语对于任何基于CRM 数据库

25、的电子商务系统, 大量数据的产生和收集将导致信息爆炸, 使企业的决策陷入信息冗余的漩涡中。虽然现在有了更强大的存储和检索系统,但是在分析和使用所拥有的信息方面还是变得越来越困难。数据挖掘技术应用的进一步深化, 使得能够从大量繁杂的数据中找出真正有价值的信息和知识 , 从而充分发挥CRM数据库和现代信息技术的优势, 真正实现智能化营销, 更符合现代社会的竞争趋势要求。随着我国加入WT0 进程的不断加快, 许多企业都已意识到要在日趋激烈的国际、国内市场竞争中求生存、求发展 , 只有加快企业信息化的建设, 建立企业电子商务运营模式, 采用先进、科学的新型管理模式,才能在竞争中得以发展。基于CRM数据

26、库和数据挖掘方法的智能化营销对于企业而言, 是促进企业的业务处理过程重组、 改善并强化对客户的服务、促进市场优化的需要。参考文献 : 1姜旭平 . 网络营销M . 清华大学出版社, 2003: 08. 2M eh med K antardzic . 数据挖掘 ? 概念、模型、方法和算法M . 清华大学出版社, 2003: 08 . 3王珊编著 . 数据仓库技术与联机分析处理M . 北京科学出版社, 1999. 4A lexBerson,Ste PhenSmith. 构建面向CRM 的数据挖掘应用M . 北京人民邮电出版社, 2001. 5黄解军等 . 基于数据挖掘的电子商务策略 J. 计算机应

27、用与软件. 2004( 07).IntelligentM arketi ng of E lectronic Comm erceZHANG Liang(Sc hool of Economics andM anage m ent ofGuizhouN or m al University, Guiyang, Guizhou, 550001, China )Abstract: W ith the e merging of Internet and electronic co mm erce ,the instruments of collecting infor mationhavebroken t

28、hrough the te mporal and spatial li m its , which has beenshaking the theoreticalbaseof the operationandmar keting of abusiness . M eanwhile , practical patterns ofpurchase and salehave changed ,too . The extensive application of electronic co mmerce in traditional industries hashelped accumulate lo

29、tsofdata . W ith thehelpof advanced technology on databaseand toolsof data screening ,it hasbeco me aheat topic to screenuseful information in a large a mount of data tohelp a co mpany i mprove its efficiencyofm anage m en. t This canprovide a solid foundation to realize its intelligent marketing for the co mpany .K eyW ords : electronic co mmerce ;intelligentm arketing;data screening54名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 5 页 - - - - - - - - -