日期:2023-01-05 阅读量:0次 所属栏目:电子商务管理论文
进入信息时代以来,世界电子商务呈现飞速发展的势头。站在长远的角度,企业能否在新经济的背景下生存,关键在于企业能否利用电子商务的优势,但是电子商务在发展的同时也使得企业暴露了一些问题,其中企业的数据量大,而真正有用的信息却很少。所以现代企业急需解决的问题是如何在大量数据中发现有用数据,获得利于企业的商业运作的数据,从而提高企业的竞争力。要解决这些问题,传统的数据分析已经不能适应企业的发展需求,传统的数据分析工具对数据的内在信息无法提取,而是对指定的数据进行简单的处理。信息管理系统的运用以及信息量的加大,企业希望有人可以创新及提高数据分析功能,只有拥有了高层次的数据分析功能,才能对企业决策工作提供有效的支持。所以,数据挖掘技术呈现在人们的眼前。
一、数据挖掘技术的发展背景
在近几十年中,人们在利用信息技术生产和搜集数据的能力上有了很大提升。商业管理、政府办公以及科学研究等等都应用了大量的数据库。并且仍在继续发展,所以人们为此将面临一个新的挑战,在信息爆炸的今天,我们都需面对地问题是信息过量,那么我们将如何在大量的信息库当中获取有用的知识,提高信息利用率呢?要想让数据成为企业的有效资源,并使它为企业的战略发展及业务决策提供有效保障。否则,大量的数据将会阻碍公司的发展。因此,数据挖掘技术在人们被数据淹没且急需知识的境地中带来了希望,并在发展过程中显示了它顽强的生命力。
人们长期对数据库的技术进行研究和开发而创新出数据挖掘技术,刚开始时商业数据一般存于计算机的数据库里,然后变成了对数据库进行访问并查询,而数据库技术进入更高的台阶是由于数据挖掘技术的广泛应用,数据挖掘技术给企业的运作和发展带来很大便利,它不仅可以对以往的数据进行查阅,从而可以把各个时期的数据进行对比分析,利于商业水平的提高。商业数据库正呈现空前发展的态势,并且在各种行业中数据仓库得到了广泛的应用。数据挖掘的核心包括数据统计、人工智能以及机器学习等等。且历经了十多年的发展历程,使得数据挖掘技术趋向于稳定。
二、数据挖掘技术在电子商务中的应用
1.数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
一种把客户当作核心的经营策略就是客户关系管理,为了满足企业的产品开发、市场营销以及管理的决策,而通过现代技术来满足。为获取商业知识而利用客户的信息,并以此来提高企业在市场当中的竞争力,采用数据挖掘技术,企业可以充分地利用客户数据资源,并对客户进行分类分析,这样不仅有利于企业对客户的盈利能力进行分析,更有利于寻找有潜力的客户,为企业带来发展。另夕卜,为应对商业数据的不断增多,数据挖掘技术将成为企业立足的关键技术,这项技术不仅可以加强企业对客户的管理及其跟踪市场活动,预测客户的消费方向,并依据消费的趋势开发产品。另外,客户评价模型对客户进行评价,并在分析客户行为对企业收益产生的影响,达到企业与客户和企业利润最优化。同时,在客户数据挖掘技术应用的基础上,企业可以依据重点客户和评价市场性能。为扩大企业销售的渠道,制定个性化的营销策略。通过呼叫中心优化及畅通沟通的渠道,强化客户关系管理的智能化并提高服务质量。
2. 数据挖掘技术在网站运营中的应用
为提高网站的点击率,网站的设计者们在设计网站时不再完全根据专家的意见来设计,而是依据访问者在网站当中留下的痕迹来设计网站,其中包括了网站结构的设计和外观。在设计网站时,为节约客户的访问时间,压缩网站的开支,网站的设计者会根据访问者的访问路径,并分析这些路径。如果可以分析并设计出最优化的捷径,这样不仅可以让访问者很轻松地访问,还能给访问者留下好的印象,利于网站长期发展。同时,为降低网站的运营成本,采用数据挖掘技术,可以挖掘有效的市场信息,并预测客户的下一步行为,这样有利于提高电子商务营销活动的成功率。企业为增强广告的目的性,为公司带来更大的收益,应依据访问者浏览习惯安排广告的位置,为企业带来一定的广告收益。
3. 数据挖掘技术在商业信用评估中的应用
目前,不良的商业秩序受低劣信用状况影响,网上诈骗的事件屡见不鲜及企业财务中的造价现象也时有发生,这些现象的发生导致了信用危机的产生,严重制约着电子商务的发展和繁荣。发达的社会信息水平作为发展电子商务的基础,通过偏差分析,控制企业数据的统计和历史记录的差别,为构建完善的安全体系,采用数据挖掘技术对企业的经营情况进行分析,并对企业进行资产的评估以及收益分析等等。另外,为强化网站中的网上交易行为的安全,应对网络进行全程的监控。在此基础上,建立客户的信誉记录,这样不仅可以有效地防止信用危机,更有利于提升企业风险管理的水平和能力。
三、结语
在电子商务点中应用数据挖掘技术,并对这些数据进行挖掘,在挖掘当中找到有价值的数据。所以,将数据挖掘技术应用于电子商务,并建立数据挖掘为核心的客户管理系统,将使得企业在市场变化中立于不败之地。
作者简介:韩泽华(1989-),男,硕士研究生,研究方向:商务管理,房地产资产管理。
本文链接:http://www.qk112.com/lwfw/guanlilunwen/dianzishangwuguanlilunwen/39395.html上一篇:电子商务管理应用研究