带你学会数据挖掘，提升网站核心价值

现在的数据挖掘背景是互联网时代，互联网的深入应用已经覆盖了各行各业，老少皆宜。任何想要有效开拓市场、吸引关注、唤醒客户的人，无论是什么职业、什么商业模式、产品还是服务，都离不开互联网平台。总之，如果忽视了互联网的影响，任何业务、任何行业都很难有大的发展，甚至可能无法生存。这听起来绝对残酷，但基本上是事实。作为数据挖掘营销应用的专业人士，如果你不熟悉互联网营销应用挖掘业务，那就不仅仅是“遗憾”，很可能成为严重影响你专业能力的“短板”，因为你不生活在“当下”(你最多生活在“互联网”之前，那个时代和石器时代一样是一段“遥远”的历史)。总之，如果你在你的专业领域没有“互联网应用”的理解，你就不是你专业的现代人。既然情况如此残酷，无论是主动还是被动，你都应该在自己的专业领域尝试和熟悉自己专业在互联网上的实际应用。作家，可以考虑在互联网上发表作品；歌手，有人在互联网上出售他们的音乐；快餐行业有大量的企业在发展在线订购业务；票务公司也在大力发展在线销售渠道。作为数据挖掘和营销应用的专业人士，他们也应该“了解时事，挖掘网络”。因此，本文总结了当前成熟网络用户行为挖掘的营销应用。我对网络挖掘的思考和总结基本上是从旁观者的角度来学习和参考的；在未来的几年里，随着我对网络挖掘项目实践的逐步投资，我相信对这一领域的思考和总结将更加生动、真实和有价值。有鉴于此，此时此刻，更有必要将纸上谈兵的一些想法和感悟敲成文字，存储在本博客中。一年后，当你真正从网络挖掘项目中获得新的见解时，你可以进行比较，让实践证明本期纸上谈兵的“网络挖掘营销应用总结”是毫无价值的纸上谈兵，还是真正的“正确的理论可以成功地指导实践”？？呵呵，人生无处不矛盾，人生无处不辨证！!!看透矛盾，人生洒脱；学会辨证，人生进步！!!网络挖掘的三个步骤一般包括三个内容(Web内容挖掘、Web结构挖掘、与营销应用直接相关、应用最广泛的Web用法挖掘)。本文只讨论了与营销应用最直接、最接近的Web用法挖掘。以B2C网站为例，具体说明从营销应用的角度来看，目前有成熟的思路、系列方法和模型。首先，分析网站业务运营管理的一些特点和指标。各行各业都有适合行业特征要求的特征指标(KPI)，通过对这些KPI的分析和跟踪，可以从宏观上快速准确地判断企业的运营效率。B2C网站与传统零售业有一些相似之处（都是零售业，都是为消费者盈利的），但B2C网站与传统零售业的个性化指标的区别是该行业的基本特征，必须充分关注和重点分析。主要指标包括：流量注册率、购物车比例、订单转化率、pageviews,平均浏览时间、客户单价、重复购买率等。其次，从网站月度、季度、年度的综合总结数据比较，从宏观角度分析运营效益、客户变化、利润趋势、产品趋势、消费变化等（产品、利润、客户纬度分析）。这种宏观统计总结分析相对简单，但非常有效，可以快速发现B2C企业近年来的发展趋势、问题，甚至可以锁定核心价值客户群体规模和门槛指标，如企业2080原则的具体定义，如客户注册后具体促销刺激消费时间明确定义，甚至客户损失一般规则和时间，进出网站路径分析等。第三步，在简要分析上述两个步骤的基础上，可以考虑从数据挖掘应用的角度对更深入的营销问题和客户关系管理问题进行分析和应用。目前，在此基础上，最常见的数据挖掘应用方法是聚类分析、相关分析和各种深入的预测模型应用（如逻辑回归、决策树应用等）。 1.消费者群体划分，网站用户根据不同的营销要求进行多纬度指标划分，找出核心消费群体的消费特征（特别是网络行为特征），采取有针对性的营销措施和服务措施；这种聚类分析可用于网民关联、兴趣关联、阅读推荐、商品推荐等。2.分析某一消费群体的消费特征，找出利润贡献较高的相关商品组合，制定有针对性的削减措施、营销推广、产品策略、价格捆绑策略等，类似于零售业的篮子分析；3。消费特征分析、损失分析、损失特征分析、生命周期分析、交叉销售分析等，根据这些分析挖掘出的线索，制定相应的营销措施、客户关怀（保留）、潜在挖掘；以上例子是网络挖掘最常见的一些营销用途。在实际应用中，根据具体企业的实际业务模式和实际数据资源，可以进行不断变化的扩展应用，无法逐一列出。换句话说，从互联网行业的流行术语来看，“产品推荐引擎”和“用户导向”是提升网站核心价值的重要途径。事实上，上述数据挖掘应用技术可以成功回答。其他应用包括网站路径设计和优化（主要采用linkanalysis技术）、收费产品分类营销，网站营销运营管理中的许多重大问题和领域都可以通过数据挖掘技术有效解决。至于上述每种挖掘算法在实际应用中的具体注意事项和成熟的常规，现在有一些明确的模式和捷径，如聚类分析挖掘，目前，最成熟的商业应用基本上是基于网络用户浏览中产生的frequency数据指标（如消费金额、利润、阶段浏览次数等）;另一个例子是，在许多大型网站中，通常是数百甚至更多的网页。分类方法可以有效地压缩页面类型，使挖掘结果能够更有效地促进和指导实际应用。