数据挖掘_网上商店客户分析法宝
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
电子商务数据分析的方法和工具
电子商务数据分析的方法和工具电子商务已经成为现代人们生活中不可或缺的一部分，越来越多的消费者选择在网上购物。
随着电子商务的兴起，商家也逐渐认识到数据分析的重要性，并开始了利用数据分析来提高销售和服务质量的工作。
电子商务数据分析的目的是将海量的数据整合并加以分析，从而发现规律和趋势，以便更好地决策、提高竞争力和满足消费者需求。
这里将简单介绍一些常见的数据分析方法和工具。
1. Excel作为数据分析中最常用的工具之一，Excel 提供了用于数据存储、排序、筛选、分析和可视化的广泛功能。
它的图表功能非常丰富，可以创建各种类型的图表来更好地展现数据。
并且，Excel可以实现自动化，简化很多重复性工作。
2. SPSSSPSS 是一种专业的统计软件，可以进行各种数据分析和建模。
它包含了各种数据处理和分析技术，如分类、因子分析、逻辑回归和多元回归等，能够通过分析交易数据、用户行为、市场趋势等，帮助企业深入了解市场和客户行为，达到精确营销的目的。
3. HadoopHadoop 是一个分布式数据处理框架，能够处理海量数据。
Hadoop 平台上运行的大数据分析工具包括 Hive、Pig 和 HBase 等，同时还可以利用 MapReduce 技术进行数据处理和分析，通过数据变换与汇总等操作帮助企业发现商业价值因素，提高分析效果自动化。
4. TableauTableau 是一种主要用于数据可视化的工具，适用于从简单到复杂的各种数据类型。
它可以将数据合并成可视的故事和图表，包括各种图表类型，例如线图、条形图、饼图和仪表盘等。
通过Tableau，企业可以更好地理解数据，挖掘潜在商业机会和优化营销策略。
5. Google AnalyticsGoogle Analytics 是一种免费的网站分析工具，能够跟踪访问者数量、来源、访问时间、页面信息等。
它可以提供针对电商网站的特定功能，例如电子商务追踪和购物漏斗。
企业可以通过分析这些数据，了解用户需求、优化购物体验，从而提高用户满意度和转换率。
网店如何利用数据分析进行精准营销
网店如何利用数据分析进行精准营销在互联网时代，网店已经成为了商业发展的一个重要渠道。
随着竞争的加剧，传统的销售手段已经无法满足商家的需求。
因此，越来越多的网店开始运用数据分析来进行精准营销。
数据分析是指通过对大量的数据进行采集、整理、处理和分析，从中提取有价值的信息，为决策提供依据的过程。
在网店运营中，利用数据分析进行精准营销可以帮助商家更好地把握用户需求，提高销售效果。
下面将介绍网店如何利用数据分析进行精准营销的几个方面。
一、用户行为分析通过对用户在网店的浏览、搜索、订购等行为进行记录和分析，可以了解用户的偏好和购买习惯。
通过分析用户的购买频次、购买金额等指标，可以将用户分成不同的群体，进而制定针对性的营销策略。
比如，对于高频购买的用户，可以推送相关产品的促销信息，增加复购率；对于低频购买的用户，可以通过优惠券等方式激发其购买欲望。
二、商品销售分析对网店中不同商品的销售情况进行分析，可以找出销售较好和销售较差的商品，分析其销售原因，并针对性地调整商品的定价、推广等策略。
比如，销售量较低的商品可以进行促销活动，提高其曝光度和销售量；销售量较高的商品可以推出相关的搭配组合，提高交叉销售的机会。
三、地域分析通过对用户的地理位置进行分析，可以了解不同地区的购买偏好和消费水平。
在网店的运营中，可以根据地域分析的结果，制定不同地区的营销策略。
比如，对于消费水平较高的地区，可以推出高端产品，提高产品定价；对于消费水平较低的地区，可以推出低价促销活动，吸引用户购买。
四、营销效果分析对于网店中不同营销活动的效果进行数据分析，可以了解不同活动对销售的影响程度。
比如，对于某一活动的浏览次数、订单量等指标进行分析，可以评估其对销售业绩的贡献。
通过对不同活动的效果分析，可以调整营销策略，提高活动的投入产出比。
五、用户留存分析用户的留存能力是衡量网店用户粘性的重要指标。
通过对用户留存率和流失率的分析，可以了解用户的挽留情况和流失原因。
基于数据挖掘的电子商务消费行为分析研究
基于数据挖掘的电子商务消费行为分析研究近年来，随着互联网技术的不断发展，电子商务已经成为人们购物的主要渠道之一。
随着越来越多的消费者选择在线购物，电子商务公司需要更好地了解消费者的购买行为，以便更好地服务他们。
数据挖掘技术可以帮助企业分析海量数据，并从中提取有用的信息，以及了解消费者的购物行为和购买喜好。
基于数据挖掘技术的电子商务消费行为分析已经成为一种重要的研究方向。
一、数据挖掘技术在电子商务中的应用数据挖掘技术是从大量数据中自动提取规律，找出隐藏在数据中的信息的过程。
数据挖掘技术可以应用于预测、分类、聚类、模式识别、关联规则等方面，在电子商务领域中有着广泛应用。
例如，可以使用数据挖掘技术来预测消费者未来的购买行为，以帮助企业做出更好的决策。
同时，数据挖掘还可以发现消费者的购买喜好，根据这些喜好定制个性化的购物体验，从而提高消费者的购买率和忠诚度。
此外，数据挖掘技术还可以通过对消费者行为的分析，发现潜在的市场机会，帮助企业开拓新的市场。
二、数据挖掘技术分析消费者购物行为的方法在电子商务消费行为分析中，数据挖掘技术可以分析消费者的购买历史、搜索历史、浏览历史等行为数据。
下面是几种常用的方法：1. 关联规则挖掘通过分析消费者购买历史，可以发现很多项是相互关联的。
例如，如果一个消费者购买了电脑，那么他可能还会购买其他与电脑相关的物品，如打印机、鼠标等。
通过关联规则挖掘，可以找出这些相关商品之间的关系，并据此来进行推荐和个性化定制。
2. 聚类分析聚类分析可以找出具有相似购买行为的消费者群体。
例如，可以将消费者按照购买频率、购买金额、购买种类等进行聚类，然后将同一类别的消费者群体放在一起分析，进一步了解这些消费者的购买行为和喜好。
3. 时序模式分析时序模式分析是指对时间序列数据进行分析，以找出其中的规律和模式。
在电子商务中，时序模式分析可以用于发现消费者的购买习惯，例如，某一消费者可能每个月的某一天会来购物，这就是一种时序模式。
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分RFM模型分析与客户细分是一种常见的数据挖掘应用案例，用于帮助企业理解其客户群体、挖掘潜在商机以及制定有效的市场推广策略。
RFM模型通过对客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）以及购买金额（Monetary）进行分析，将客户分成不同的细分群组，以便企业可以有针对性地开展营销活动。
首先，我们来看看如何通过RFM模型分析对客户进行细分。
1. Recency（最近一次购买时间）：根据客户最近一次购买时间的间隔，可以将客户分为活跃客户、不活跃客户以及休眠客户等不同群组。
活跃客户是指最近购买时间间隔较短的客户，他们对于企业来说非常有价值，因为他们可能是经常下单的忠实客户，或者是对新产品感兴趣的潜在客户。
不活跃客户是指最近购买时间间隔较长的客户，他们的购买意愿降低，可能需要通过一些特殊的优惠措施来刺激其再次购买。
休眠客户是指最近购买时间间隔很长的客户，他们已经很久没有购买了，通常需要采取一些激励举措才能重新激活他们的购买兴趣。
3. Monetary（购买金额）：根据客户的购买金额，可以将客户分为高价值客户、中等价值客户以及低价值客户等不同群组。
高价值客户是指购买金额较大的客户，他们对于企业来说非常有价值，可以为企业带来较高的利润。
中等价值客户是指购买金额适中的客户，他们对于企业来说也是重要的资产，可以通过特殊的优惠措施来提升他们的购买金额。
低价值客户是指购买金额较小的客户，他们通常需要通过一些激励措施来提高其购买金额。
通过对客户的Recency、Frequency和Monetary进行综合分析，可以将客户分为不同的细分群组，例如：1.VIP客户群：最近购买时间较短、购买频率较高、购买金额较大的客户，是企业最重要的客户群体。
企业可以通过特殊的服务和优惠措施来保持他们的忠诚度，并提高他们的购买额。
3.潜力客户群：最近购买时间较短、购买频率较低、购买金额较大的客户，虽然购买频率较低，但购买金额较高，有很大的潜在商机。
如何利用大数据分析预测客户需求和趋势
如何利用大数据分析预测客户需求和趋势在当今互联网时代，大数据已经成为企业获取客户信息和洞察市场趋势的重要工具。
利用大数据分析，企业可以更好地了解客户需求和预测市场趋势，从而制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。
本文将探讨如何利用大数据分析预测客户需求和趋势。
一、数据收集和整理要进行大数据分析，首先需要收集和整理大量的数据。
企业可以通过多种途径收集数据，包括用户调查、社交媒体数据、销售数据等。
这些数据可以包括客户的个人信息、购买历史、兴趣爱好等。
收集到的数据需要经过整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
二、数据挖掘和分析在数据收集和整理完成后，接下来就是进行数据挖掘和分析。
数据挖掘是指通过各种算法和技术，从大数据中提取有价值的信息和模式。
通过数据挖掘，企业可以发现客户的购买偏好、行为模式等，从而预测客户需求和趋势。
在数据挖掘过程中，可以使用一些常见的算法，如聚类分析、关联规则挖掘、分类算法等。
聚类分析可以将客户划分为不同的群组，每个群组具有相似的特征和行为模式。
关联规则挖掘可以发现不同产品之间的关联关系，从而可以进行交叉销售。
分类算法可以根据客户的属性和行为，将其划分为不同的类别，以便更好地了解客户需求。
三、预测客户需求通过数据挖掘和分析，企业可以预测客户的需求。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览行为，可以预测客户可能感兴趣的产品和服务。
企业可以根据这些预测结果，制定个性化的推荐策略，提高客户满意度和购买率。
另外，企业还可以通过监测社交媒体数据和用户评论，了解客户对产品和服务的反馈和意见。
通过分析这些数据，企业可以及时调整产品和服务，满足客户需求，增强客户忠诚度。
四、预测市场趋势除了预测客户需求，大数据分析还可以帮助企业预测市场趋势。
通过分析市场数据和竞争对手的行为，企业可以了解市场的发展趋势和竞争态势。
例如，通过分析竞争对手的价格变动和促销活动，企业可以预测市场价格的变化趋势，从而制定相应的定价策略。
客户关系管理中的数据分析与挖掘
客户关系管理中的数据分析与挖掘随着科技的不断进步，数据分析与挖掘成为了当下企业发展必不可少的一环。
在客户关系管理方面，数据分析与挖掘更是对企业来说不可或缺的一项技术。
客户关系管理旨在通过科学、规范的手段，对客户进行维系与管理，以实现企业利益与客户需求的双赢。
那么，客户关系管理中的数据分析与挖掘具体有哪些作用呢？市场细分在客户关系管理中，市场细分是一项非常重要的工作。
市场细分是将市场分成若干互不重叠的子市场，以区别对待不同的顾客需求，从而提高销售量、减少销售成本、提高市场占有率和利润等。
而数据分析与挖掘技术具有快速、准确、可靠的分析能力，可以挖掘出市场中不同子市场的需求特点，为企业提供更精准的营销策略。
比如，企业可以通过数据分析确定客户的年龄、性别、教育程度等特征，从而更好地制定宣传、营销等策略，以吸引不同的客户群体。
客户画像客户画像指的是对客户信息的深度挖掘，以及客户的特点、需求、行为等方面综合分析之后，形成客户的完整描述。
客户画像主要包括客户的年龄、性别、兴趣爱好、家庭环境、职业特征、教育背景、消费习惯、消费能力等。
而数据分析和挖掘技术正是实现客户画像的关键。
通过收集和分析客户数据，企业可以更好地理解客户的需求和行为，构建客户画像，并在此基础上进行针对性营销，提高销售效率和客户忠诚度。
客户细节管理客户细节管理是一种对客户需求服务和管理的方法，是今天许多企业竞争的决定因素。
它要求企业更加注重细节，主要通过客户服务人员对客户的服务态度、服务方式等方面的精细管理来实现。
但这需要企业在数据层面进行管理，并对客户行为进行分析。
数据分析和挖掘技术可以快速、准确地获取大量数据，并从中发现客户行为特征、服务需求等细节，企业根据这些信息调整服务方式和流程，从而实现更加优质的客户服务和管理。
客户预测和投诉管理客户预测能力是指企业利用数据分析和挖掘技术，对客户行为数据进行分析，预测客户的未来需求和行为变化，从而针对性地为客户提供服务和推荐产品。
电子商务中的大数据分析与挖掘
电子商务中的大数据分析与挖掘电子商务已经成为了市场竞争的重要方式，而大数据分析与挖掘则致力于打造更为高效准确的市场竞争模式和商业运营理念。
本文将深入探究电子商务中的大数据分析与挖掘应用，并阐述其在电商业务中的重要性与意义。
一、电子商务中的大数据分析电子商务的最大优势便是数据的高度集中性与实时性，可以收集、整理、分析大量顾客数据从而了解顾客需求、需求变化的方向和趋势等信息，在竞争过程中赢得优势。
因此，大数据分析成为了电子商务平台数据识别和数据销售策略的重要组成部分。
1. 数据挖掘电子商务中的数据挖掘是指对获取到大量数据进行分类、筛选和归纳分析，从而获得明确的顾客需求和意愿。
数据挖掘可以逐步掌握市场趋势和顾客分布信息，确定未来的市场走势和销售策略。
同时，数据挖掘也可以判断顾客群体的消费能力和消费倾向，根据这些信息制定更为有效的推销策略。
数据挖掘的应用还可以加速其他方面的发展，比如人工智能、采购管理、供应链管理等。
2. 预测分析电子商务通过预测分析来寻找顾客针对产品的反馈、购买意愿、未来的市场尺寸和增长方向等信息，更好地预测市场和商品销售趋势。
可以利用预测分析来了解竞争对手的未来营销概念和定位，为商品的品牌营销做好准备。
这样，就可以采取更有针对性的市场策略，贯穿整个营销流程，达到优化销售的目的。
3. 多渠道营销针对客户需求，电子商务可成立多渠道销售部门，如零售卖场、实体店、电子商务平台等，将数据分析与策划一干，实现跨越不同平台的销售策略统一。
同时，多渠道的营销策略也能够通过不同的营销渠道，将信息传递给顾客，加速销售周期，并提高营销策略的效率。
例如京东通过自营平台、品质图书、电视剧电影、会员特权、招商加盟等多方途径来构建一整个生态系统，提供全方位、个性化的购物服务。
二、电子商务中的大数据挖掘大多数电子商务平台将数据挖掘与分析作为主要流程，以满足客户需求并跟进切合实际，提高数据资源利用率，为商家打造更多可能的销售机会和竞争星的部分设施。
零售行业利用大数据分析顾客购物行为
零售行业利用大数据分析顾客购物行为随着科技的不断进步和数据的快速增长，利用大数据分析顾客购物行为成为了零售行业中一项重要的工作。
通过深入了解顾客的喜好、购买习惯、偏好以及消费动机等，零售商能够更好地满足顾客的需求，提供个性化的购物体验，从而提高销售额和顾客忠诚度。
本文将探讨零售行业如何利用大数据分析顾客购物行为，以及这种分析所带来的益处。
一、数据收集与整理为了进行大数据分析，零售商首先需要收集和整理顾客的购物数据。
这些数据可以包括顾客的购买记录、浏览历史、支付方式、地址信息等等。
通过将这些数据整合到一个统一的数据库中，零售商可以更方便地进行后续的分析和挖掘。
二、数据挖掘与模式识别一旦数据被整理好，接下来就是进行数据挖掘和模式识别。
零售商可以利用各种数据挖掘算法和技术，深入分析顾客的购买行为，发现其中的规律和趋势。
例如，他们可以通过分析购买记录和浏览历史，找出经常购买一起的商品组合，从而优化产品的搭配和陈列；又或者通过对顾客地址信息的分析，确定店铺的最佳位置和市场覆盖面。
三、个性化推荐与定制化服务凭借大数据分析，零售商可以为每个顾客提供个性化的推荐和定制化的服务。
通过对顾客的购物行为和偏好进行深入分析，零售商可以准确预测顾客的需求，并主动推荐相关的产品或服务。
这不仅可以提升顾客的购物体验，还能增加销售额和顾客忠诚度。
四、库存管理与供应链优化大数据分析不仅可以帮助零售商了解顾客的购物需求，还可以帮助他们进行库存管理和供应链优化。
通过分析销售数据和供应链数据，零售商可以准确预测商品的需求量，避免过量或过少的库存情况；另外，他们还可以优化供应链的物流和配送流程，降低成本，提高效率。
五、预测销售趋势与市场竞争利用大数据分析顾客购物行为，零售商不仅可以了解当前的销售情况，还可以预测未来的销售趋势和市场竞争。
通过对历史销售数据和市场趋势的分析，零售商可以预测哪些产品或服务将成为热门，从而做出相应的调整和准备，以保持竞争优势。
temu卖家必知的店铺数据分析工具推荐
temu卖家必知的店铺数据分析工具推荐在如今竞争激烈的电商市场中，店铺数据分析成为提升销售和优化运营的关键一环。
通过对关键指标的监测和分析，卖家们能够更好地了解消费者需求、产品表现和市场趋势。
然而，在众多的店铺数据分析工具中，选择适合自己的工具成为一项挑战。
本文将为temu卖家推荐几种必备的店铺数据分析工具，并介绍其功能和优势。
一、Google Analytics作为全球最受欢迎的站点分析工具之一，Google Analytics提供了强大的数据跟踪和报告功能。
通过将Google Analytics代码嵌入网站或店铺中，卖家可以监测网站流量、用户行为、转化率等关键指标。
同时，Google Analytics还提供了个性化的报告和分析工具，帮助卖家更深入地了解用户需求和购买行为。
此外，Google Analytics还通过数据分析和实时报告提供了基于用户洞察和市场趋势的决策支持。
二、HotjarHotjar是一款用户行为分析工具，通过实时录制和分析用户访问行为，帮助卖家了解用户的操作习惯和痛点。
Hotjar可以追踪用户的鼠标移动、点击、滚动等行为，并生成可视化的热力图和用户会话录像。
通过这些数据，卖家可以发现用户在网站或店铺中的操作障碍、流失点和兴趣点，从而改进用户体验和页面布局。
此外，Hotjar还提供用户反馈和调查工具，帮助卖家收集用户意见和需求。
三、SellerApp作为一款专注于亚马逊卖家的数据分析工具，SellerApp提供了丰富的销售数据和竞争情报。
通过SellerApp，卖家可以追踪销售表现、产品排名、广告投放效果等关键指标，并与竞争对手进行对比分析。
SellerApp还提供了关键词研究和优化工具，帮助卖家发现高潜力的关键词和优化产品页面，从而提升曝光和流量。
此外，SellerApp还提供了库存管理、PPC广告管理等功能，帮助卖家更好地掌控业务和提升效率。
四、Woocommerce Analytics对于使用Woocommerce平台的卖家来说，Woocommerce Analytics 是一款强大的数据分析工具。
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数据挖掘：网上商店客户分析法宝
一文Ｉ裴剑平
关键词：数据挖掘网上商店客户分析系统构建方法
网上商店最重要的财富不是他们经营的产品或是提供的服务，而是如何利用客户信息创造高效价值。但是，网上商店在搜集和存储了大量宝贵的客户数据后，往往因为缺乏发现隐含在数据中的有用信息的能力，无法将这些数据转化为知识，无法实现在正确的时间，通过正确的渠道，给正确的客户提供恰当的服务这一终极目标。如何更多地了解客户的信息，并将这种信息转变成“知识”，从而更好地为客户提供高质量的个性化服务，保持和发展高价值的客户，是企业开展市场营销的新课题。网上商店是随着电子商务的迅猛发展而新兴的一种商业模式。它经营的商品种类很多，结构复杂，一般经营数万种商品，一些大型的网上商店销售商品的种类多达几十万种。这样，每天都会产生出大量的商品进销存信息需要处理。网上商店的顾客绝大多数都是单个消费者，他们数量大，分布广、结构复杂，按照一般的方法很难对其开展一对一的营销；同时，这些顾客购买的数量少，但购买的频度高，其中一部分顾客会周期性地光顾某些网上商店。发现这些顾客，巩固和发展与他们之间的关系，是网上商店客户关系管理的一项重要内容。以数据挖掘为核心的网店客户分析系
统町以帮助企业解决以上问题。
一、以数据挖掘为核心的网上
商店客户分析系统的构建
１．设计和建立企业信息数据库
网上商店客户分析系统，面对的是不
同的客户，对不同客户的原始数据进行收
集和数据格式转换，将分散的信息集中到
客户，产品和销售数据库中，建立起综合
的企业信息数据库，应该包括企业销售信
息的各个方面：客户的基本信息，市场的
变化信息、产品销售情况等数据挖掘发现
潜在的客户关系。
２．确定分析主题建立多维数据集
网上商店信息数据库建立后，需要进
一步确定数据分析的主题，最重要的分析
主题无外乎客户的基本信息、客户的购买
行为以及产品的销售情况等。
建立起从多个角度显示和分析的多维
数据集，可以帮助网上商店从不同的角度
发现更多的潜在关系。通过这种多维的查
看方式，网店营销人员可以更深入地了解
不同产品销售情况之间的内在联系。而对
于同一种产品，多维数据分析可以帮助网
店营销人员发现在不同时间、不同的地点
公司战略
的销售情况的变化，网店营销人员可以发
现更多的客户、产品、销售之间的潜在关系。
３．设计和建征数据挖掘模裂及用户操
作界面
设计和建立数据挖掘模型的根本目的
就是希望利用客户信息，通过数据挖掘工
具寻找客户、产品、销售之间存在的潜在
关系，在尽可能节约成本的情况下保持老
客户，发现新客户。同时预测不同地区不
同产品将来可能的销售趋势，以及新开发
的产品可能在何地会有较大的销量，从而
为产品的生产提供指导性意见。
对于一般用户来说，对数据库、分析服
务、多维数据集，数据挖掘模型的操作难以
做到十分熟练，因此在构建网上商店客户分
析系统时，要预先考虑能使系统具有易操作
２∞９，Ｏ●，ｏ＇
经济导刊
４７
万方数据
性的特点，要求用户操作界面具有“傻瓜型”的特点，简单、直观，一目了然。４．提供决策支持信息对于一个客户分析系统来说，从大量的数据中经过数据整理、归纳，清洗，得到了经过提炼的数据，但是对于一般的用户来说这些数据仍然还是比较庞大的，要想很快从这些数据中得出一些用于决策支持的信息不太现实。因此，一个网店客户分析系统要求在分析处理数据之后，能够给出一些决策支持信息，为决策者正确决策提供判断的依据。二，网上商店客户分析系统结构设计为了满足网上商店对客户分析系统的应用需求，网店客户分析系统从功能角度设计应该分为四个层次：数据获取、数据管理、数据挖掘和信息服务。数据获取主要用于从源数据库中获取销售数据、客户数据，产品数据和市场数据等。数据管理是建立以客户、产品和销售为主题的数据仓库，及时地更新数据仓库中的数据以反映数据源的变化。数据挖掘是对数据仓库中的数据进行指标分析、多维数据分析和数据挖掘。信息服务是为企业决策人员和营销人员提供经营建议、个性化服务和信息咨询等信息。三．网上商店客户分析系统功能分析网上商店客户分析系统应该帮助网店实现对销售过程的管理和客户的精确服务，具体来说：系统应该能够利用客户数据仓库从时间、商品，客户基本信息、人口统计信息、所处生命周期结构信息、客户细４８经济导刊硼，∞，０１分信息等角度对网上商店的客户进行数据
挖掘、统计和分析，应该能够利用客户细分、
客户价值分析、客户满意度分析、客户忠
诚度分析、客户响应度分析以及客户流失
分析等手段对客户进行全方位的透视，从
而使网上商店能精确地把握客户信息，为
客户管理提供科学、正确的决策依据。
网上商店客户分析系统主要应该为企
业的决策者和营销人员提供以下的功能：
ｌ，客户细分
客户细分对于客户价值的确定和消费
行为特征的把握是非常重要的。系统要建
立相应的客户细分模型，通过使用聚类分
析找到不同类型的客户群体，从而进行差
异化服务。
２，客户价值分析
网上商店客户分析系统可以根据客户
的贡献，将客户的价值分为高价值、中等
价值和低价值等类型，根据不同的价值类
型提供不同的客户服务。同时，系统应该
建立相应的客户价值模型，根据客户对企
业利润的贡献，将客户进行分类，对于不
同盈利能力的客户采取不同的促销手段和
优惠政策。
３，客户忠诚度分析
网上商店客户分析系统应该建立客户
忠诚度分析模型，以分析不同客户忠诚度
的差异以及进行忠诚度趋势预测，为客户
忠诚度管理提供依据。
４．客户流失分析
开发一个新客户的成本是挽留一个老
客户成本的６倍，尽量减少客户的流失将大大有助于提高企业的利润率。因此，网上商店客户分析系统应该建立客户流失模型，分析流失客户的特征、影响客户流失的因素和特定客户流失的风险，以尽量减少流失客户的数量。５，客，、满意度分析客户满意度是客户在消费过程结束后的心理体验，客户满意度与客户忠诚度有非常强的关联性。因此，客户满意度分析对零售企业挽留客户有着积极的作用。网上商店客户分析系统应该建立相应的客户满意度模型，分析不同客户满意程度的差异，针对不同客户的不同要求给予必要的客户关怀，以提高客户满意度。６．客户响应度分析网上商店应该建立相应的客户响应模型，从而发现对特定产品感兴趣的客户的特征，预测客户对新产品推荐的响应结果。客户分析是客户关系管理的核心，网上商店的一切经营活动都必须基于客户数据分析的结果，如果对客户的分析能够发挥出充分的优势，网上商店就可以利用客户分析结果达到既增加利润又优化客户关系的双重目的。网上商店最重要的财富是如何利用客户信息创造高效价值，客户资源成为网上商店最具价值的资产。网上商店构建客户分析系统的目的就是要通过对那些在与客户、供应商和商业伙伴交易过程中产生的数据进行挖掘和分析，发现隐含在数据中的有用信息，并进一步将这些信息转化为知识，最终实现。在正确的时间，通过正确的渠道、给正确的客户提供恰当的服务”这一终极营销目标。进入网络时代后，企业面临着前所未有的市场化和客户个性化的挑战。只有那些能够利用先进的信息技术和方法，“多快好省”地获取市场信息、了解市场变化，对市场信息进行科学分析和科学决策的企业才可能成为竞争的赢家。数据挖掘作为
一种先进的数据分析方法，是实现对客户
数据深入分析的有效工具。基于数据挖掘
的网上商店客户分析系统是数据挖掘技术
在网店经营中的具体应用，是帮助网上商
店经营效益最大化的最佳途径。
（作者单位：浙江机电职业技术学院经贸
管理系）
万方数据
数据挖掘:网上商店客户分析法宝
作者：裴剑平
作者单位：浙江机电职业技术学院经贸管理系
刊名：
经济导刊
英文刊名：ECONOMIC HERALD
年，卷(期)：2009(9)
本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jjdk200909013.aspx