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数据挖掘技术在网络营销中的应用

2020-01-19马源郑州师范学院

环球市场 2020年20期
关键词:网络营销数据挖掘整理

马源 郑州师范学院

在“互联网+”的技术支持下,大量信息资源被公开,利用数据进行网络营销,也是大数据时代特色表现之一。数据挖掘技术的发展提高数据了资源的利用率,完善了优质数据的实际价值,扩大了科技的服务对象,就此制定企业的网络营销策略,能够为企业带来更高的销售收益。

一、数据挖掘技术介绍

随着我国科技的不断发展,对大数据的技术应用越来越迫切,正因如此,强调营销数据的优化管理变得十分重要。而数据挖掘技术是指对数据库中的数据进行有效信息的提取,专业角度来讲就是对库中已有的海量、无序数据进行发现、整理,从而得到对人类有利用价值的信息。在现代化发展模式中,数据挖掘技术有着广泛的应用场景,将其应用于网络营销,存在着巨大的商业价值,能够对商业数据仓库中的大量数据进行抽取转换整合,形成对我们商业有效的数据,并指导企业管理层进行更好的决策。

二、数据挖掘技术在网络营销中的应用探讨

(一)消费数据收集

随着信息化技术的不断发展,网络营销逐渐普及,通过数据挖掘技术对海量营销数据进行收集,能够为企业发展提供信息支持。要事先创造一个数据库,包括消费数据、服务器数据、客户端数据等,有效提高数据管理效率,实现数据优化。通过数据的输入记录,其原理是利用Datastage工具,将网络营销中原有的消费数据进行收集整理到数据库中,并将数据库中的消费信息与系统原有数据进行对比归纳,整合称为数据输入表。数据库在整个网络营销数据收集过程中起到的是过渡作用,它的建立是方便对不同信息的分类整合,以提高数据挖掘时的工作效率。在这个过程中要注意编码方式的转换,以及根据记录项目情况的不同,选择空格的去留。数据收集的目标,是利用数据挖掘技术,从数据中心原有数据中寻找出具有参考价值的部分,包括结构化与非结构化数据,通过对数据的情况分析,选择全量抽取或增量抽取的收集方式。收集时要保证不影响网络营销的正常运行,并对相关工作环节进行监管,通过对新数据的提取,实现各个模块的数据链接[1]。

(二)营销数据融合

在海量的消费数据仓库中,不同的字段之间存在两种关系连接,一是函数关系,二是相关关系,通过对营销数据的融合对比分析,能够寻求数据间的关联性。在网络营销环节,企业可以分析消费者的历史消费情况,以一定规则进行数据融合,保证其所代表的可信度,增强数据的应用效果。在这个过程中,通过不同数据的综合分析,能够对数据挖掘技术进行应用,以此强化数据融合的意义。营销数据融合还能够将不同的数据信息进行转化,通过固有的准则模式计算,分析数据间的类型特点,将不同系统间的相同类型数据进行整合,提高数据融合效率。比如企业可以对某一地区的消费数据进行分析,找到符合消费者的关联并购需求商品,进行相关商品推荐。就好比顾客购买某一种商品时,会购买与这种商品相同品牌的其他商品,企业可以抓住客户的此种关联需求,采取相应的营销策略。

此外,在进行营销数据融合时,通常会创建一个中间数据库,用以优化系统施工效率,这个数据库与消费数据收集环节创建的数据库不同,它所包含的表格项目信息是与营销数据整理后的新系统相匹配的。将输入数据库的信息转换后插入到这个中间数据库,并对两个数据库中的数据进行对比检查,分析其中的异同点。其中,不需要变换就能直接迁移的数据称为无变化数据,而需要通过各种转换方式导入中间数据库中的数据称为变化数据。在进行业务数据迁移时,业务数据经常会与网络营销的正常运行流程有联系,在进行新旧系统的数据转换时候,由于企业的业务流程会发生变化等原因,业务流程信息系统的技术设置也会出现一定差异。

(三)用户数据整理

企业进行网络营销时,通过对消费者的特性将消费者进行分类,根据客户的实际消费行为进行深层次的数据分析研究在。可以利用决策树的数据整理模式,依托数据挖掘技术,针对目标客户群体的年龄、性别、收入情况等信息进行整理,将用户数据向新系统进行提交加载。用户数据整理的最终目的便是提供信息资料查询,在网络营销过程中将数据构建为框架模型,不仅能简化查询流程,还能减少数据分析时间。通过对数据的抽取及划分,优化网络营销效率,实现业务数据的结合,为工作人员提供有用信息。

经过数据挖掘技术处理的用户数据能够通过web挖掘找到可能潜在的客户,这也是用户数据整理在网络营销中的重要应用意义。但在数据整理作业前,要先将中间数据库中的数据信息集中转换到新系统的数据库中,为其操作使用做好铺垫。要注意数据整理优化后的检查校验工作,其核心内容是对数据转换情况及转换效果进行检查,判断经过数据整理后的系统能否正常工作。其主要包含对相同含义的数据位置一致性检查、数据库中的数据信息数量检查、特殊数据样本的内容详情检查。比如目标客户最近时间浏览的商品网页类型、客户购买商品偏好以及客户的关注点在哪里,了解客户的想法及潜在客源,并制定相应的营销策略,借此拓宽客户群体[2]。

三、结论

强调数据挖掘技术在网络营销中的应用,这对于实体企业来说,既是机遇又是挑战。数应用是现代营销模式发展的必然要求,能够为企业带来社会效益与经济效益,通过数据挖掘技术从大量繁杂的数据中找到对企业有效的数据,并进行关联分析、web挖掘等行动,从而找到潜在用户群体。

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