基于数据挖掘的电子商务智能化研究
来源:科技创业杂志 更新时间:2014-08-27
 商务运作过程跟随网络技术的发展而发生变化,网络拉近了商务活动中企业和用户的距离。用户可以将自己的个性化需求通过互联网发送给企业,企业则可以应用商务智能的知识和工具,通过交易预测、流程优化等对电子商务个性化活动提供技术支持,逐步实现电子商务个性化。
1引言
    电子商务智能化的要求已经越来越迫切,对电子商务企业而言,它不仅是企业发展的趋势也是增强企业竞争力的瓶颈,通过提高电子商务智能化水平无疑可以使企业捷足先登,抢占商机。利用数据挖掘可以收集、 管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息, 创造和累计商务知识和见解,改善商务决策水平。但在实际应用中又存在诸多问题, 只有针对主要问题提出解决方案, 才能促进企业提高电子商务智能化水平。
2基于数据挖掘的电子商务智能化存在的问题
    2.1基于数据挖掘的数据质量偏低
    商务智能技术及软件所使用的数据通常在准确性、有效性、透明性、安全性、可被审核性等各方面不能达标, 严重影响电子商务的个性化深度。要提高数据质量就要把握个性化方向,对原始信息进行深入挖掘和分析,将数据按照统一性原则进行整合,使用专业工具进行清洗和改良,找出信息的出处与关联性,避免生成质量低下的个性化数据系统,同时提高个性化数据系统与他数据系统的兼容性。
    2.2基于数据挖掘的智能化数据业务驱动力不强
    商务智能在对电子商务个性化提供支持时,经常以技术驱动为主,强调自身系统的完整性, 不能完全按照电子商务个性化的业务需求去设计。 一方面要运用商务智能工具分析数据, 找出电子商务个性化业务之间的内在联系, 按不同业务的时间性要求、 价值性要求和层次性要求进行有针对性的设计;另一方面,在商务智能技术的运用过程中要改变技术优先的策略。 企业应组织不同形式的教育提高骨干业务人员的技术水平, 并给予商务智能技术人员最大的信任,让其与业务部门充分沟通、共同协商,准确把握业务发展方向,提出有效的电子商务个性化需求模型。
    2.3基于商务智能的个性化数据与企业文化的融合不够
    商务智能技术在实现电子商务个性化过程中侧重于数据仓库技术的实施、 专家智能系统的进步、 相应配套计算机软件的开发等, 而与贯穿于企业的日常管理和经营的企业文化理念融合度较低, 在很大程度上影响了企业的电子商务个性化水平的提升。 一方面企业要在引入商务智能进行电子商务个性化设计过程中, 为商务智能的技术人员提供良好的企业文化氛围;另一方面,技术人员在进行数据分析,模型建立和软件开发时将商务智能的理念和思想与企业的电子商务运作理念和自身独有的企业文化进行整合,既充分考虑技术因素,又注重相应企业文化及理念的培育。
3解决方案研究
    3.1系统研究
    (1)系统设计。 在商务智能的作用下,电子商务系统的设计目标由原来的效率和流程自动化转变为改善客户购物效果和提升客户满意度; 电子商务系统的结构设定依据由原来的固定商务转变为不断变化的适应型商务; 电子商务系统的任务由原来为特定事件做出判断和决策转变为以预测事件为先导进行动态决策和管理; 电子商务系统的基础由原来对交易环境的优化转变为以最优交易环境为基础的查询和分析环境的优化。
    (2)数据模型。 在商务智能的作用下,电子商务系统将对当前数据的分析处理调整为对当前和历史数据的综合分析处理;将对数据的实时更新调整为以实时更新和阶段性更新相结合; 将按商品和客户来源的不同划分数据调整为整合商品和客户来源信息; 将以应用软件导向的数据调整为主体与软件结合的数据; 将只有细节层面的数据调整为包含细节的、 总结过的和衍生的等多层面数据。
    (3)经营方式。 在商务智能的基础上,电子商务企业的生产规模在大规模生产的基础上增加敏捷制造,经营类型从商品经济转变到服务经济, 经营形态由实体经营转变为虚拟经营, 经营层次由价值链转变为价值网。系统设计、数据模型、经营方式的一系列改变迫使电子商务环境下的经济模式朝着个性化的趋势发展。
    3.2技术研究
    (1) 聚类分析技术创造个性化营销模式。 通过对用户浏览网站的日志数据利用聚类技术进行深入挖掘, 划分出具有相似兴趣的顾客群体, 根据每一客户群体的不同特征构造出不同的兴趣模型, 然后提供差异化的营销策略。
    (2)Web 在线分析技术减少个性化客户开发成本。电子商务环境下,客户主要可分为零价值客户、低价值客户、高价值的客户和潜在价值客户。统计数据表明,开发新顾客的成本比保留老顾客的成本高 5 倍。通过 Web 在线分析技术,对顾客的在线行为进行分析, 帮助企业深入了解那些转向竞争对手的顾客在转向期间的行为, 并分析顾客流失的主要原因, 从而针对现有客户采取必要措施,降低客户开发成本。
    (3) 预测模型技术发现个性化购物行为。通过预测分析模型的建立,可以从客户的购买行为中发现其行为的个性化影响因素, 进而预测客户对相关商品兴趣指数和产品的购买可能性, 便于企业在未来推出新产品时能做到有的放矢,争取最大利润。另外, 企业可以根据预测分析结果动态改变网站整体布局的设计来吸引不同客户,提高网站的点击率。
    (4)智能检索技术营造个性化搜索页面。 一方面, 利用企业产品或服务的相关性, 对精确检索技术和模糊检索技术的检索结果的列表进行不同的个性化布局。 精确检索结果页面除按要求显示特定产品信息外, 还自动筛选相关产品或服务并进行附加显示; 模糊检索结果页面结合路径分析技术, 根据用户的偏好和其他用户的评价进行不同顺序不同方式的显示。 另一方面,利用“0 搜索结果”中客户使用的“关键词”,营造个性化环境。 通过记录此类关键词跟踪用户的需求, 找到与企业产品和服务的结合点; 同时分析关键词与产品利润
率的规则关系, 在页面中增加有价值的关键词,在用户搜索时,进行相关内容的推荐和介绍。
4结语
     电子商务企业存在的根本就是要满足每一位网络客户的需要, 而企业的每一类商品都有自己特定的用户群体, 不同群体有着不同的消费习惯、 消费偏好和消费能力。通过借助商务智能工具,可以帮助企业在最短时间内对巨量数据进行科学搜集、管理和分析。在总结经验,解决问题的基础上, 运用商务智能技术准确找到产品定位和市场定位, 针对目标顾客进行个性化销售活动, 使企业电子商务个性化水平不断提高,从而获得竞争优势,提高竞争实力。