电子商务数据挖掘技术研究和应用探讨

电子商务网过程中顾客在Web上的行为都会产生大量数据信息,运用数据挖掘技术对客户访问信息进行Web数据挖掘,便于了解客户的访问行为,动态地调整网站结构,使电子商务更具个性化和针对性。     

企业电子商务与Web日志挖掘系统

介绍了Web挖掘模式在电子商务中的四大应用方向,建立面向电子商务的Web挖掘应用系统模型,并提出一种改进站点设计的算法,实践证明,通过该方法可以改进网站的设计和布局,方便用户访问站点,为用户提供方便、快捷的服务,实现为客户的个性化服务.     

小议“电子商务”

电子商务 ,顾名思义是指在 Internet网上进行商务活动。其主要功能包括网上的广告、订货、付款、客户服务和货物递交等销售、售前和售后服务 ,以及市场调查分析、财务核计及生产安排等多项利用 Internet开发的商业活动。电子商务的一个重要技术特征是利用 Web的技术来传输和处理商业信息。因此有人称 :电子商务 =Web IT。电子商务有广义和狭义之分 ,狭义的电子商务也称作电子交易 (e- commerce) ,主要是指利用 Web提供的通信手段在网上进行的交易。而广义的电子商务包括电子交易在内的利用Web进行的全部商业活动 ,如市场分析、客户联系…     

基于Web服务的动态电子商务架构

电子商务带给企业的不仅仅有机遇,还有挑战.随着客户需求的提高,市场环境的不断改变和商业伙伴的不断增多,传统的电子商务平台已经不能满足电子商务发展的要求,特别是B2B电子商务的要求.近年来发展迅速的Web服务为构建动态电子商务平台提供了很好的解决方案,在此基础上的动态电子商务具有灵活性和可扩展性,将会为企业带来更多的商机.     

数据挖掘在电子商务中的应用

针对国民经济的迅猛发展,电子商务已经引起人们的重视,将数据挖掘技术应用到电子商务中,能够帮助相关工作人员更好的了解企业的运行情况,提高数据的利用率.基于此,本文主要分析电子商务中数据挖掘技术的应用,从而推动我国电子商务能够更好的发展.     

关联规则研究

对关联规则挖掘技术进行了研究,描述了关联规则的基本概念,介绍了关联规则的分类;阐述了挖掘关联规则的步骤,并展望了关联规则进一步的研究方向。关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一个重要研究内容,它揭示了项集之间有趣的相关关系,可广泛应用于购物篮分析、数据分析、分类、网络个性化服务、企业电子商务中客户数据挖掘等广泛领域。     

零售业贯穿客户生存周期的数据挖掘分析

当今,许多零售企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的数据,这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录到客户反馈等各个环节。数据挖掘的目的就是帮助商业理解其最重要资产的价值,这种资产就是客户。对于任何商业,客户都是最重要的资产。不是从特定的技术讨论数据挖掘活动,而是转向客户和客户生存周期,使数据挖掘关注在中心的客户,研究贯穿客户生存周期的数据挖掘活动。     

电子商务网站中的Web数据库管理系统

电子商务是一种基于Internet的新型交易方式,电子商务网站是电子商务系统运行的主要平台,是电子商务系统的体现者和承担者.Web数据库则是电子商务网站数据的集散地和管理中心.本文从电子商务网站的特征入手,从理论和实践两个方面,阐述了Web数据库在电子商务网站中的实际应用.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术作为一种先进的数据处理方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具.基于数据挖掘技术的客户关系管理系统是数据挖掘技术在客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径.在客户关系管理中常用的数据挖掘方法主要包括:分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等.     

在Web2.0时代下电子商务定制市场营销策略探析

随fWeb2.0交互武技术的发展,我国电子商务进入了全新的时代,消费者需求的个性化特点日趋凸现.本文介绍了基于Web2.0时代下电子商务平台的定制市场营,分析了Web2.0时代下电子商务的定制市场营销所具有的优势,并且对营销组合进行了初步的策略研究.     

试论数据仓库在客户关系管理中的应用

通过利用数据仓库和数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统.分析基于数据仓库的客户行为和重点客户的发现,基于数据挖掘技术的客户关系管理模式,建立客户关系管理系统将极大地提升企业的竞争优势,提高企业的竞争水平.     

电子商务探析

电子商务是基于因特网发展起来的现代商务模式.它以网络为载体,以客户为中心,借助于信息技术和电子化手段从事商务活动,能够显著地提高企业效率,降低成本,提升客户的满意程度,有着巨大的发展潜力.电子商务对于专门人才的学科知识具有多学科性、综合性、创新性等多方面的要求.     

物流服务质量对电子商务客户满意度的影响分析

近年来,我国b2b,b2c,c2c电子商务发展势头迅猛,商品年成交量、年成交额逐年攀升.为电子商务配套的物流服务,同期进入了高速发展期.物流服务存在的诸多问题导致其并不能完全满足日趋庞大的电子商务业务.物流服务的质量对电子商务客户满意度产生影响,导致客户对电子商务服务产生不同的评价.为提高电子商务客户满意度,促进电子商务业务发展,本文从如何提高物流服务质量方面进行广泛而深入的分析,总结出相应的措施与方法,为提高物流服务质量提供建议和帮助.     

网络营销环境下的客户细分及营销策略分析

随着电子商务在各个领域的广泛应用,网络的购物群体迅速的扩大和成熟,企业开展电子商务和进行网络营销的意识逐步增强.因此,在网络营销环境下对客户管理的理论和方法的研究,是每个企业都必须面对的一个重要课题.本文在对网络营销的客户进行细分的基础上,探讨了电子商务企业面对不同类型的客户应该采取的营销策略.     

电子商务环境下逆向物流管理模式优化策略

电子商务在当前成为一种新型的运作模式,促进了物流业的发展.但是电子商务企业在发展的过程中,必须要关注客户的退货问题,并能够和客户之间建立好沟通渠道,形成良好的退货系统.这样才能在激烈的市场竞争之中增加自身实力.本文针对电子商务环境下逆流意向物流管理的优化策略进行了着重的分析.     

零售企业顾客投诉问题研究——基于数据挖掘技术

随着零售业的飞速发展,国外大型零售企业大举进入中国市场.国内零售业竞争日趋激烈,消费者的行为模式和购物心理也随之发生巨大的变化.如何更好地满足顾客的需求,与顾客建立密切的联系,增强顾客满意、顾客忠诚,减少关键客户的流失已经成为零售企业生死存亡的关键.作为现代营销管理理念与信息技术相结合的产物,客户关系管理建设对企业有效了解、满足客户的需求,给客户更多的让渡价值,从而使客户满意、提升忠诚度,增加企业的客户价值有重要的作用.本文应用Clementine作为数据挖掘软件,对零售企业投诉数据进行数据挖掘.通过对各类商品投诉原因、投诉处理方法、投诉处理后再次满意度等的分析,来实现对其投诉数据内在结构特征的理解和预测,同时提高零售业管理人员的工作效率和管理水平.     

数据挖掘技术在证券业营销策略分析系统中的应用

我国证券市场的建立与发展,取得了举世瞩目的成就.随着"以客户为中心"的经营理念的不断深入人心,分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题.本文针对当前我国证券行业的背景进行了深入的分析,着重从证券行业营销策略中应解决的关键业务及关键问题入手,充分利用数据挖掘技术等先进技术对当前证券行业营销策略分析提出了行之有效的系统解决方案.     

在Web2．0时代下电子商务定制市场营销策略探析

随着Web2．0交互武技术的发展，我国电子商务进入了全新的时代，消费者需求的个性化特点日趋凸现。本文介绍了基于Web2．0时代下电子商务平台的定制市场营，分析7Web2．0时代下电子商务的定制市场营销所具有的优势，并且对营销组合进行了初步的策略研究。     

管窥戴尔公司的电子商务化物流

Internet技术的迅速发展,推动了电子商务的飞速发展,进而催动了电子商务物流的快速跟进,电子商务物流吸引着人们的眼球.目前,国内外实行电子商务的企业,虽然其网上销售额迅速增长,但真正能够赢利的却不多.国际上许多从事电子商务的优秀企业由于具备了适应电子商务需要的物流系统而在网络经济竞争中占据了优势.戴尔公司由于其先进的物流系统,能够对客户的需求做出快速反应,其用于交货、库存等方面的流动资金成本仅占全部收入的1.5%,并使其网上销售额每年都以35%的增长率发展.     

统计分析法在电信客户价值分析中的应用

国内的电信企业开始建立自己的数据仓库进行数据挖掘,为决策提供支持。通过数据挖掘对电信客户价值运用统计分析的方法得出电信大客户临界值模型,旨在探寻适合中国电信运营行业特点的客户价值评价和价值提升策略。