電子商務(wù)用戶(hù)資源管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

1、電子商務(wù)用戶(hù)資源管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用 摘要：本文詳細(xì)介紹了電子商務(wù)用戶(hù)資源管理的內(nèi)涵、重要性以及現(xiàn)狀，并分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)用戶(hù)資源管理中的應(yīng)用，以供同仁參考。 關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)電子商務(wù)應(yīng)用 一、引言 隨著Internet的普及，電子商務(wù)如同燎原之火，在全世界迅猛發(fā)展。權(quán)威統(tǒng)計(jì)表明，06年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)穩(wěn)步增長(zhǎng)，網(wǎng)民數(shù)量增長(zhǎng)至1.35億，電子商業(yè)交易總額達(dá)到1.1萬(wàn)億人民幣,年增長(zhǎng)了48.6%，07年將繼續(xù)增長(zhǎng)。由此可見(jiàn)，電子商務(wù)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位日趨重要，展開(kāi)電子商務(wù)業(yè)務(wù)已是大勢(shì)所趨；但不可否認(rèn)的是，電子商務(wù)的發(fā)展使管理者收到大量無(wú)序信息，尤其是用戶(hù)資源信息。如何對(duì)這些信

2、息進(jìn)行有效組織利用，找出真正有價(jià)值的信息，以指導(dǎo)商業(yè)決策行為，成為電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)者和管理者關(guān)注的問(wèn)題。迅速發(fā)展的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為此問(wèn)題提供了有效的解決途徑。 二、電子商務(wù)用戶(hù)資源管理 從廣義上說(shuō)，電子商務(wù)用戶(hù)是指使用電子商務(wù)信息資源和服務(wù)的一切個(gè)體和群體。電子商務(wù)的用戶(hù)是在長(zhǎng)期服務(wù)過(guò)程中逐步形成的，是電子商務(wù)服務(wù)能力在社會(huì)關(guān)系體系中的呈現(xiàn)。與電子商務(wù)的其他資源相比，用戶(hù)資源有其特殊性，例如動(dòng)態(tài)的伸縮性，對(duì)其它資源的依附性等。 2.1用戶(hù)資源管理的內(nèi)涵 在電子商務(wù)發(fā)展過(guò)程中，其資源的內(nèi)涵不斷擴(kuò)展。從有形資源的管理，包括商品的管理、人力資源管理、經(jīng)費(fèi)管理等，擴(kuò)展到無(wú)形資源的管理，包括品牌、文化等。但

3、這種管理概念僅僅局限于電子商務(wù)內(nèi)部。而在現(xiàn)代信息社會(huì)，電子商務(wù)應(yīng)把“用戶(hù)”這種外部資源納入自身管理體系中，實(shí)現(xiàn)與其他資源的整合。 用戶(hù)資源管理是對(duì)有使用價(jià)值的用戶(hù)資源，通過(guò)有效的管理和控制程序，來(lái)實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)某種服務(wù)效益的目標(biāo)活動(dòng)。應(yīng)該包括用戶(hù)信息管理、用戶(hù)服務(wù)活動(dòng)管理、用戶(hù)后期支持管理。用戶(hù)信息管理的主要任務(wù)是系統(tǒng)的搜集、組織和存儲(chǔ)用戶(hù)的相關(guān)信息，通過(guò)用戶(hù)信息的統(tǒng)計(jì)和分析，明確用戶(hù)的需求，劃分用戶(hù)群；用戶(hù)服務(wù)活動(dòng)管理則負(fù)責(zé)對(duì)用戶(hù)在電子商務(wù)網(wǎng)站內(nèi)的信息行為進(jìn)行管理，針對(duì)用戶(hù)個(gè)性化需求，指定出電子商務(wù)的資源建設(shè)和服務(wù)策略，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)服務(wù)活動(dòng)的相關(guān)信息集成；用戶(hù)后期支持管理指對(duì)用戶(hù)接收服務(wù)后的情況進(jìn)

4、行跟蹤了解和分析，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，提出不斷修改和提高的方案。 2.2用戶(hù)資源管理的重要地位 （1）用戶(hù)資源管理是電子商務(wù)管理的核心。電子商務(wù)管理必須以用戶(hù)資源管理的要求和目標(biāo)展開(kāi)工作，因?yàn)橹挥羞@樣才能將“用戶(hù)”作為一種資源有效的貫穿于電子商務(wù)管理工作的全過(guò)程中，電子商務(wù)管理的效果與價(jià)值才能真正的以用戶(hù)使用的效益方式體現(xiàn)出來(lái)。簡(jiǎn)單的說(shuō)，只有掌握了用戶(hù)，電子商務(wù)才有效益。 （2）用戶(hù)資源管理是個(gè)性化服務(wù)的重要基礎(chǔ)。個(gè)性化服務(wù)是以用戶(hù)需求為中心的服務(wù)方式，通常步驟為：收集用戶(hù)信息；分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，創(chuàng)建復(fù)合用戶(hù)特性的訪問(wèn)方式；向用戶(hù)提供復(fù)合其特殊需求的個(gè)性化服務(wù)。電子商務(wù)用戶(hù)資源管理的本質(zhì)和目標(biāo)是對(duì)用戶(hù)信息和

5、行為進(jìn)行深入的分析和研究，在滿(mǎn)足用戶(hù)直接需求的基礎(chǔ)上，發(fā)掘用戶(hù)的潛在需求，使用戶(hù)得到延伸的服務(wù)收益，以此給予用戶(hù)強(qiáng)烈的個(gè)性化服務(wù)感受和“無(wú)縫式體驗(yàn)”，提高滿(mǎn)意度，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)價(jià)值最大化前提下的用戶(hù)和電子商務(wù)雙贏。 2.3用戶(hù)資源管理的現(xiàn)狀 就目前而言，國(guó)內(nèi)大多數(shù)電子商務(wù)用戶(hù)資源管理仍然屬于描述型管理，面對(duì)諸如哪些商品受歡迎、原因是什么、有多少回頭客、哪些用戶(hù)是最賺錢(qián)的用戶(hù)、售后服務(wù)有那些問(wèn)題等，還只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)推測(cè)，更不能實(shí)現(xiàn)對(duì)大范圍用戶(hù)信息特征和行為特征的整理和分析，并據(jù)此進(jìn)行各種推理，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)反映其特征的模型和進(jìn)行用戶(hù)規(guī)?；诸?lèi)和聚類(lèi)。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用為解決上述問(wèn)題，突破管理局限

6、性提供了有力的支持和保障。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 3.1數(shù)據(jù)挖掘的概念 數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)交叉學(xué)科，它集成了許多學(xué)科中成熟的工具和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 3.2數(shù)據(jù)挖掘能夠獲取的知識(shí)模式 （1）路徑分析。用于判定在一個(gè)Web網(wǎng)站中用戶(hù)最頻繁訪問(wèn)的路徑。 （2）聚類(lèi)分析。輸入數(shù)據(jù)并無(wú)任何標(biāo)記，聚類(lèi)分析可以從Web訪問(wèn)信息中聚集出那些具有相似特性和差異特性的信息，目的是使同一類(lèi)數(shù)據(jù)的相似性盡可能大，不同類(lèi)數(shù)據(jù)的相似性盡可能小

7、。以增強(qiáng)對(duì)客觀事實(shí)的認(rèn)識(shí)，是分類(lèi)和異常檢測(cè)的先決條件。 （3）關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)。找到用戶(hù)對(duì)網(wǎng)站上各種文件之間訪問(wèn)的相互關(guān)系，明確用戶(hù)訪問(wèn)頁(yè)面與頁(yè)面之間的相關(guān)性和購(gòu)買(mǎi)商品的相關(guān)性和依賴(lài)性。 （4）序列模式的發(fā)現(xiàn)。在時(shí)間戳有序的事務(wù)中，找到一項(xiàng)跟隨另一項(xiàng)的內(nèi)部事務(wù)模式，即因果關(guān)系。 （5）分類(lèi)和預(yù)測(cè)。分類(lèi)發(fā)現(xiàn)就是給出識(shí)別一個(gè)特殊群體的公共屬性描述，用來(lái)分類(lèi)新的項(xiàng)。分類(lèi)的目的是通過(guò)構(gòu)造分類(lèi)模型把數(shù)據(jù)庫(kù)中的項(xiàng)映射到給定類(lèi)別中的某一個(gè)，以便用于預(yù)測(cè)；也就是利用歷史數(shù)據(jù)記錄自動(dòng)推導(dǎo)出給定數(shù)據(jù)的推廣描述，從而對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 （6）異常檢測(cè)。對(duì)分析對(duì)象少數(shù)的、極端的實(shí)例，反常的不合規(guī)則的特例進(jìn)行描述，根據(jù)

8、觀察結(jié)果和預(yù)測(cè)值的差別揭示內(nèi)在原因。 四、基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)用戶(hù)資源管理 4.1用戶(hù)數(shù)據(jù)搜集與存儲(chǔ) 用戶(hù)資源管理的第一步工作是搜集用戶(hù)數(shù)據(jù)。要實(shí)現(xiàn)用戶(hù)數(shù)據(jù)的有效挖掘的基本條件是將搜集到的用戶(hù)數(shù)據(jù)以一致的模式存儲(chǔ)，建立用戶(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 （1）用戶(hù)數(shù)據(jù)搜集。所搜集的用戶(hù)數(shù)據(jù)按類(lèi)型可以分為用戶(hù)信息數(shù)據(jù)、用戶(hù)需求數(shù)據(jù)、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)和用戶(hù)反饋數(shù)據(jù)。通過(guò)電子商務(wù)的注冊(cè)和服務(wù)過(guò)程不斷積累。 （2）構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)挖掘在集成、一致、經(jīng)過(guò)清理的數(shù)據(jù)上才能更好的實(shí)現(xiàn)，因此要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、變換、集成、裝入等處理，以建立一個(gè)整合的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。例如：非結(jié)構(gòu)化的用戶(hù)需求和反饋信息應(yīng)該采用多種方法將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)

9、化數(shù)據(jù)。 4.2用戶(hù)特征和群體分類(lèi) （1）用戶(hù)特征分析。針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的用戶(hù)數(shù)據(jù)，采用多種數(shù)據(jù)分析和挖掘方法，如關(guān)聯(lián)分析、序列分析等，對(duì)電子商務(wù)用戶(hù)特征進(jìn)行分析，挖掘用戶(hù)的隱形信息需求，獲得對(duì)管理用戶(hù)與電子商務(wù)交互活動(dòng)所必須的關(guān)鍵性特征，并預(yù)測(cè)用戶(hù)的未來(lái)行為。電子商務(wù)用戶(hù)的特征主要包括用戶(hù)的身份特征、用戶(hù)的需求特征、用戶(hù)的行為特征，如自然屬性、收入、交易額、愛(ài)好、價(jià)值度等。通過(guò)用戶(hù)特征的分析和提取，電子商務(wù)可以與用戶(hù)建立一種一對(duì)一的、差異化的、個(gè)性化的、學(xué)習(xí)型關(guān)系。即根據(jù)用戶(hù)行為不斷加深對(duì)其的了解，針對(duì)其特殊需求相應(yīng)調(diào)整網(wǎng)站的訪問(wèn)模式和結(jié)構(gòu)，以及自己的經(jīng)營(yíng)策略和行為。 （2）用戶(hù)群體分類(lèi)。對(duì)電

10、子商務(wù)用戶(hù)的特征進(jìn)行分析的主要目標(biāo)還在于對(duì)具有相似特征的用戶(hù)建立模型，進(jìn)行電子商務(wù)用戶(hù)的有效分類(lèi)和聚類(lèi)，建立層次結(jié)構(gòu)，為不同類(lèi)型的用戶(hù)提供不同的服務(wù)方案。電子商務(wù)用戶(hù)的分類(lèi)還便于分類(lèi)識(shí)別或預(yù)測(cè)未知用戶(hù)的歸屬。 4.3面向用戶(hù)生命周期的數(shù)據(jù)挖掘 用戶(hù)的生命周期主要由三個(gè)階段組成：用戶(hù)的獲取、用戶(hù)的保持和用戶(hù)的流失。注意，由于網(wǎng)絡(luò)的特殊性，用戶(hù)的保持和流失和注冊(cè)用戶(hù)的數(shù)量有很大差異，用戶(hù)放棄該網(wǎng)站并不一定注銷(xiāo)用戶(hù)，所以更應(yīng)該注重網(wǎng)站的訪問(wèn)信息。用戶(hù)資源管理的主要目標(biāo)是要最大限度的延長(zhǎng)用戶(hù)的生命周期，防止用戶(hù)的流失。 （1）用戶(hù)的獲取。電子商務(wù)網(wǎng)站要在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的環(huán)境中生存發(fā)展就要不斷獲得新用戶(hù)，

11、維持老用戶(hù)，而當(dāng)用戶(hù)數(shù)量不斷增加，用戶(hù)數(shù)據(jù)信息不斷增多時(shí)，就要依靠數(shù)據(jù)挖掘。利用數(shù)據(jù)挖掘揭示新用戶(hù)的行為習(xí)慣，生成預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)一些在不同情況下有相似行為的用戶(hù)，進(jìn)行分析，篩選出可能的潛在用戶(hù)，并據(jù)此有效增加服務(wù)推廣效應(yīng)，把潛在用戶(hù)和這些用戶(hù)感興趣的資源和服務(wù)系統(tǒng)的結(jié)合起來(lái)，為每一個(gè)用戶(hù)提供主動(dòng)化、個(gè)性化的服務(wù)，把潛在用戶(hù)轉(zhuǎn)化為正式用戶(hù)。 （2）用戶(hù)的保持和流失。電子商務(wù)用戶(hù)流失的主要原因是服務(wù)不到位，包括自身的缺陷和其他網(wǎng)站提供新服務(wù)的影響。一般來(lái)說(shuō)，用戶(hù)的保持涉及三個(gè)過(guò)程：首先，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識(shí)別、分析和評(píng)價(jià)用戶(hù)為什么流失？那些因素導(dǎo)致用戶(hù)流失？用戶(hù)流失的風(fēng)險(xiǎn)在何處？從而明確潛在的流失用戶(hù)群體；其次，識(shí)別其中的有價(jià)值用戶(hù)，如消費(fèi)頻率較高的用戶(hù)；最后，分析用戶(hù)的行為模式，如付費(fèi)歷史等，有針對(duì)性的采取相應(yīng)的服務(wù)措施，如獎(jiǎng)勵(lì)等，提高用戶(hù)的忠誠(chéng)度，保持用戶(hù)。 4.4幾個(gè)注意問(wèn)題 （1）數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性。來(lái)源數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生很大影響，而由于網(wǎng)絡(luò)的特性，用戶(hù)數(shù)據(jù)尤其是其注冊(cè)信息的可靠性是未知的，所以應(yīng)該對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)做一定的驗(yàn)證和預(yù)處理。此外，數(shù)據(jù)挖掘只是一種工具，其建立模型的準(zhǔn)確性應(yīng)該經(jīng)由實(shí)踐檢驗(yàn)。 （2）用戶(hù)隱私的保護(hù)。在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，應(yīng)該把一些涉及用戶(hù)隱私的數(shù)據(jù)信息處理掉。 五、結(jié)論 基于數(shù)