電子商務網站建設資訊：如何通過數據挖掘研究電商運營策略包括哪些方面

數據挖掘技術是發現和提取隱藏在海量不完整的、有雜音的、模糊不規則的、 隨機的數據中，探究隱含在這些巨大復雜的數據中不被人們所知曉的有潛在價值的信息和知識的過程，發現用戶購買模式和行為特點，以提高企業自身的服務質量，改善客戶關系管理，提高客戶滿意度，促進商品銷售和提高企業利潤。

數據挖掘研究電商運營策略主要集中在兩個方面：第一，數據挖掘分析客戶信息，例如，訪問數據，了解和掌握用戶的瀏覽行為、訪問渠道和模式，挖掘客戶興趣和其他各方面有價值的信息；第二，分析客戶的交易數據，挖掘貨物之間的內在隱含的固有關系，例如，應用人工智能、機器學習、信息論等先進技術來進行數據挖掘。 憑借數據挖掘技術可以幫助企業獲取新客戶，進行客戶分類、客戶保持、交叉銷售、客戶盈利能力、產品分析和營銷分析等。例如，客戶行為反應等預測模 型是建立在數據挖掘技術基礎上來分析相關數據，對客戶未來行為進行評估，發掘潛在目標客戶，提高企業的目標市場占有比例。

例如，應用數據挖掘技術進行 一對一營銷，將大量的客戶應用數據挖掘技術的聚類方法進行分類，發現客戶的整體群體行為，了解目標客戶的群體共性，采取差異化營銷和精準營銷方式，提高企業服務的成功率。又如，維護客戶關系管理，企業追求的最重要目標之一就 是刺激現有客戶的購買動機，提高其重復購買率。次要目標是吸引潛在目標客戶， 擴大目標市場范圍。企業應用數據挖掘技術發現客戶流失的原因，降低客戶流失， 維護現有的客戶關系，開發潛在客戶，以提高企業的市場占有率和充實企業市場飽和度。又如，客戶投資回報率預測模型也正是基于數據挖掘技術建立的，按客戶價值標準進行分類，不同客戶價值采取不同的營銷方式，比如，高價值的客戶采取不同的促銷模式和優惠政策，保持客戶對企業的忠誠度。又如，探究不同類型客戶的需求要求，探測用戶的購買行為規律和特點，也是該技術在商業營銷管理方面的重要應用，為企業的營銷策略的制定提供科學依據。

根據不同營銷策略，實施后的效果評估來進一步的改善后期的營銷決策。 對于電商企業的店鋪來說，構建數據挖掘體系，最關鍵的環節便是收集客戶信息。消費者進入商家店鋪之后，相應店鋪后臺數據中心會記錄消費者的相關信息，跟蹤消費者的行為，其成為了我們制定電商運營策略的重要依據。對于以往的商家店鋪而言，大多是靠經驗總結，主觀判斷經常會有較大誤差，缺乏客觀依據。而數據挖掘技術對數據信息有較強的辨認能力，使其在電商運營策略中的應 用越來越普及。例如，數據挖掘技術能夠通過從客戶交易記錄等信息中掌握客戶群體的喜好，有效地擴大客戶規模。又如，在眼球經濟的時代，企業店鋪獲得客戶不是免費的，需要通過一系列的推廣才能吸引客戶，付出推廣成本的同時，后續維護等成本也需要付出。對于企業而言，客戶的價值并非同等重要，企業需要通過數據挖掘技術甄別客戶的價值，制定差異化的營銷策略，滿足客戶的個性化需求，提高客戶滿意度，有效的減少客戶流失。再如，數據挖掘技術分析客戶的 行為模式和特點，挖掘客戶的潛在需求點，為企業的營銷策略和提供技術支撐。 比如，數據挖掘技術分析商品之間的是否存在關聯關系，進行搭配銷售，提高銷量。