1、0四川师范大学文理学院本科毕业论文电子商务网站的客户信息识别学生姓名 柳 林 江 院系名称 信 息 技 术 学 院 专业名称 电 子 商 务 班 级 2010 级 2 班 学 号 201017015212 指导教师 邹 杰 答辩时间 2014-04-04 1电子商务网站的客户信息识别学生姓名：柳林江 指导老师：邹杰内容提要：鉴于目前电子商务环境的建议，根据目标市场的客户需求，确定不同的角色对企业的客户关系客户信息分析方法的重要性和发展，以实现优化和安全管理。经由过程互联网电子商务，企业内部网，外部网举行买卖。随着社会，电子商务的发展，提高，企业与企业，企业与个人，政府与企业之间日益开放的发展，
2、竞争更加激烈，电子商务网站愈来愈重要。电子商务客户信息网站标志是了解客户是很重要的方法，是一种基于电子商务网站通过对客户信息的识别，分析，可以挖掘客户信息，完善客户信息优化的需求。关键词：电子商务 客户信息分析 客户信息挖掘Identification of customer information of electronic commerce websiteAbstract：In view of the present electronic commerce environmentcustomer demand of target market,According to the identi
3、fication of the different role to the enterprise the importance and the development of customer relationship customer information analysis method to realize the optimization and safety management.Electronic commerce through the Internet, intranet, extranet for transactions.With the development of so
4、ciety, the electronic commerce development, improve,enterprises and enterprises, enterprises and individuals, open between the government and enterprises increasingly, competition is more intense, more and more electronic commerce website .important.Identification of customer information website of
5、electronic business affairs is to understand a customer is very important way, is the basis for the existence of electronic commerce website. Through customer information recognition, analysiscan understand the needs of customers, integration and optimization of customer informationKeywords:Electron
6、iccommerce Customer information recognition Customer information mining2目录电子商务网站的客户信息识别 11 电子商务网站客户信息获取 11.1 电子商务网站客户信息的重要性 11.2 电子商务网站客户信息获取方法 11.3 电子商务客户的信息挖掘 21.4 电子商务网站的客户信息营销策略研究 22 客户信息分析 32.1 客户信息分析特点和现状 32.2 电子商务的客户信息分析的实现 32.3 分类分析 42.4 关联分析 43 客户识别方法 53.1 电子商务网站客户识别现状 53.2CLV 模型下的数据收集 .53.
7、3 核心客户和一般客户的识别 54 企业决策支持 54.1 优化电子商务站点 54.2 提供个性化服务 64.3 引导消费渠道。 64.4 调整销售策略 6参考文献： 60电子商务网站的客户信息识别1 电子商务网站客户信息获取1.1 电子商务网站客户信息的重要性电子商务正以人们无法想象的速度在全球范围内飞快的成长着，它使人类社会的发展产生了重大变化，从过去的工业经济时代进入到依靠网络空间和“虚拟化”运作的电子商务时代 1。综合电子商务网站的电子商务企业挖掘客户的关系信息的主要来源。 通过对由研究的统计分析客户关系客户关系电子商务的企业管理制度。电子商务企业的客户信息，营销策略制定，客户服务起着
8、主导作用，这是最重要的，提供数据支持，政策制定者。通过电子商务的企业，判断顾客的购买力，购买习惯的分析客户信息，客户的喜好，以及对产品的规格等要求，总结了具体要求和产品市场的特点，直接指导产品设计和生产过程。根据不同的客户提供个性化的特殊产品研发通过挖掘客户信息，可以通过它的可视区域寻找潜在客户的接触将成为注册用户从大量的游客，并指定保持顾客忠诚奖励的数量，建立个性化营销。通过对客户身份信息的分析，可以与自己的实际情况相结合，为客户提供有针对性的服务，更合适更贴心的高满意度。而服务的高满意度会刺激顾客的购买欲望，同时刺激消费，提振市场的积极性，从而达到良性循环。因此，电子商务网站的布局信息，对
9、电子商务企业起着重要作用。1.2 电子商务网站客户信息获取方法每一个页面都有唯一的 URL （统一资源定位器） ，当用户点击一个网站时，浏览器会发送一个消息到网页服务器。然而，从这些网站可以被追踪到用户在本网站或连接合作网站浏览网页。利用这些信息，我们可以得到一些信息。不同的用户购买同样的商品，最低的站点是几十倍的网站点击率报价第二低。根据用户的点击反馈一般都可以了解用户的利益。使用 Cookie 的访问该网站的用户， Web 服务器会写一些文件使用个人信息，浏览器类型，访问的时候，做什么具体的操作指令来记录浏览客户端的磁盘上。但企业通过使用这种方法获得的客户信息，为每个 cookie ，网站
10、就可以知道从，收藏夹设置首选项，一旦访问了什么网页，显示哪些广告。企业客户可以跟踪记录与饼干，了解一些他们的喜好，但不能真正识别个人用户，他们无法跟上电子邮件，电话号码，姓名或任何其他身份的个人信息。通过注册也可以了解客户的信息，而且还可以获得更多的客户信息。在网上注册的用户通常需要使用登录名（Login name）和密码（password） 。注册可以实现很多的目的，很多网站可以跟踪非常机密的信息，如工作单位，年龄，住址，电子商务所需要的信用卡号码，并可以识别许多不同的客户提供一台电脑。注册可以提供所有的 Cookie 可以提供的功能，并能获得更多的客户信息保密。在线论坛是以获得所需的电子商
11、务企业信息的有效途径。企业可以通过征集意见和其他激励措施，以消费者为改进1 王曰芬，丁晟春：电子商务网站设计与管理 ，北京大学出版社，2001 年版，第 1页1电子商务网站或其他电子商务网站上的有益建议，以便了解消费者会，确实有一个有的放矢，不断提高自身的竞争力和适应现场能力。1.3 电子商务客户的信息挖掘随着网络的发展，人们需要大量的信息在互联网上的实时和深入的分析。目前，搜索引擎的查全率和查准率不满意，因此一些研究者认为，信息利用数据挖掘本身，使两个相辅相成的；使用用户跟踪数据，用户的 Cookie 和 Web 服务器日志信息，弥补了搜索引擎。数据挖掘（Data analysis） ，是大
12、量的数据进行分析，并找出隐含的信息。网络数据挖掘的主要任务是从他们所需要庞大的网络信息挖掘有价值的信息。相关技术，结合数据库，数据挖掘，信息检索的，许多其他领域的网络分析，挖掘用户的访问记录，有价值的信息隐藏元素的和日志文件和其他资料。 Web 数据挖掘可以作出更准确的网络信息传输。例如，存储和分析谷歌搜索记录的用户，用户的信息，兴趣和关注，一方面，为用户提供更好的搜索体验，它的推广，一方面的效率和精度也有很大的帮助。电子商务是 Web 应用程序的一个典范。因为电子商务是主要来源，交易为自己谋利的商品，因此电子商务的数据挖掘往往比其他 Web 应用程序域更重要。例如，允许用户准确的信息是关于他
13、们的产品更快，增加销售保健，降低营销费用。作为一个例子，基于亚马逊亚马逊网站上的用户访问记录和事务日志的分析来推断感兴趣的用户，并通过个性化，邮件推送等手段，实现了宣传和市场推广的精确度。根据该标准的 Web 数据挖掘的理论，我们可以得出在电子商务数据挖掘的基本过程。客户数据挖掘是建立客户身份是最终目标，结合消费者行为研究网络，涉及许多复杂的问题。为了完成工作，可以在电子商务系统的客户端的身份信息预测，第一个是客户信息挖掘方法，其核心功能的描述。构建信息挖掘方法的合理性，直接影响最终结果的实现，进而影响到整个电子商务平台的营销策略和实时精度。在所有商品中，简单的特性，分类清晰，深受客户的购买相
14、对容易，浏览行为，以确定其身份。如购买一些专业的书籍，大多从事相关行业，各类考试和其他买家有大约的阅读年龄等。信息挖掘是一个近似的方式进行。1.4 电子商务网站的客户信息营销策略研究网络营销是电子商务过程的组成部分的定义（经济合作与发展）根据的：电子商务是利用电子加工，信息技术和其他电子手段从事经营活动。我们都知道，中间业务是商品交换和市场营销是率先实现商品交换。因此，信息网络营销企业的电子商务活动显然是最基本的在线商务活动。因此，它可以被定义为：网络营销是指企业，形成通过互联网，通信网络和媒体收集和交换信息，对用户的营销信息的收集，是传统营销在互联网时代的新发展。用户工具的收集信息营销是保存
15、和成长。是以，我们必须以客户为中心。营销策略已从单一的产品策略，发展产品策略，服务成为一个真正的产品战略和产品战略， “三位一体”的产品策略。信息产品营销网络信息管理机构从事生产，一定要把握好用户的信息需求，必须根据对传输需求的用户。所有的生产活动都离不开信息营销机制必须是客户的需求，深入研究以用户为导向，以满足用户需求为准则。该用户的所有信息运营商的“上帝” ，由于网络信息的用户的自主性和独立性非常强，对于网络运营商，所以用户需求的研究变得更加必要和关键的。根据竞争对手的价格和产品竞争力，选择市场竞争力的价格。主要是在波动市况定价线，率先定价。在波动市况线是一种流行的竞争导向定价法。定价的原
16、则是，以使其产品的价格，以跟上行业同级别的平均价格。以需求为导向的一样平常的订2价方式包罗代价订价和两个不同订价。价格是根据用户与视图定价点的印象的信息产品定价形式的价格。差别定价是根据不同的用户设置不同的价格对信息的需求，不同的用户有不同的需求，显示价格将差异。因此，价格歧视的方法适用于细分市场的信息产品，具有很大的价值。特色服务是指信息产品开发的个性，针对性和前瞻性。例如，采用网络推送技术为用户提供常规服务，根据所要求的范围，并且用户的特征向用户提供的信息，通过自定义信息自动传送网络。服务发展的特点，旨在树立良好的品牌形象，信息服务的网络信息，实现稳定的用户群。特色服务和品牌信息作为一对孪
17、生兄弟。对其特点的服务品牌信息的特点，品牌的信息通过特殊的服务给用户带来好处。网络品牌成为吸引客户和用户的信任的第一要素，并通过评价的实践，总结了用户，提高品牌声誉的关键，提高品牌。战略信息通信服务和沟通渠道，尝试建立营销活动的图书馆与读者的双向受益的机制之间的结合的目的，信息网络，信息服务，应当建立环境，服务和反馈，可以为用户提供多种传播渠道选择，如传真，屏幕显示，电子纸的交货，及时调整营销策略，具有真正的价值开发，通过信息产品的用户的欢迎，占据了市场，赢得了市场的竞争。2 客户信息分析2.1 客户信息分析特点和现状随着电子商务环境，扩大获取信息越来越多的企业开放。 一方面，电子商务就是以客
18、户需求为导向的业务模式。在电子商务环境下，过去集中完全消失之前，在客户许多信息壁垒，成为电子商务中心的客户，可以带来在企业面前展示自己的喜好信息，在另一方面，有能力电子商务网站的信息有很大的提高，为客户提供大规模的服务，大量的信息决策有用性有关的电子商务网站。然而，企业往往缺乏有效的分析信息化手段获取准确的客户信息。的信息提取过大，会影响信息提取的效率;信息是不完整的，而且也很难让客户满意的服务。因此，很难从根本上和客户沟通，根据对市场的变化做出反应所需的时间很短的时间内用户。如何合理利用海量信息，对客户需求的精确分析，目前的电子商务企业都积极的思考。在电子商务环境是企业的重要特征之一就是及时
19、性，但很多电子商务企业的客户信息，也很难根据客户需求服务的及时调整，主要的原因是的结果分析，信息反馈不及时。网上电子商务的业务分析能力来处理信息的不高，如果客户及时分析提交的信息，决定尽快在最短的时间内提供及时的服务，最大限度地满足客户的需求，极大地提高了效率和电子商务企业的利益。历史数据是信息的分析非常重要，因为大量的信息分析方法必须建立在大量的历史数据为依据，如时间序列分析，回归分析。没有详细的历史数据的分析是很难掌握的电子商务网站的发展趋势。目前，存储在数据库中的历史数据，一般只是短期的数据，不同的数据保留期是不一样的。此外，即使有一定的历史数据将被保留，而且还经常束之高阁，没有得到充分
20、利用。历史数据被忽略，也导致了分析不是信息以获得全面的数据，影响分析的效果。2.2 电子商务的客户信息分析的实现目前，电子商务的成长愈来愈快。但我们知道的是：一方面，企业竞争，另一方面，客户仍不满意。为了解决这个问题，关键的产品策略，服务策略，体验策略，也采用了一种新的形式的电子商务战略导向。为了提高客户满意度为出发点和电子商务活动的结束。应用信息的分析，是提高企业的核心竞争力在电子商务的重要保证，它在企业的发展起着至关重要的作用。获取客户信息，3客户信息分析是电子商务企业的客户信息分析的前提和基础。通过信息处理的客户信息可以实现客户信息的整理。企业的客户信息，从客户的注册信息，反映在收集客户
21、端简单的需求偏好获得基本信息;从客户的电子商务网站的访问情况，你可以让客户浏览信息，交易信息，产品信息的交易，客户反馈，客户互动可以收集信息。在仓库中收集的信息的数据库，和原来的数据处理，数据处理。在这个过程中，需要使用的知识库，数据库的方法，模型库和案例库中提取，转换，整理。所有的矛盾和统一的数据源：如果没有一致的字段长度，与同形异义，同义词，和数据丢失。通过对数据的全面安排和计算，数据仓库生成的分析数据交换和企业的决策。处理后的原始数据的数据仓库后，成为企业客户信息的基础。客户信息作为电子商务企业的客户信息，关键的进一步分析，要求企业提取，为企业决策分析信息的有用信息，以采取合理的方法。企
22、业需要用相干阐发，数据阐发，聚类阐发和序列阐发，发掘有价值的信息不明，从大量的数据，从而有效地指导企业把握安置的需求，领会安置动态，促使企业更好地决议计划。分类分析是每个事件对象分类按照现有的标准方法。在分类模块，基于已有的企业级数据库中的每个记录属于类别标签的需求。分类分析的客户分为简单分类为不同的类型。根据电子商务环境中，客户的忠诚度分为：高的用户，注册用户新的用户和潜在用户，当然，这些用户也可以相互转化。2.3 分类分析通过分类分析，企业可以根据不同的用户，不同的服务策略。对于潜在用户和新用户，广告服务及咨询服务的主要提供者;为注册用户和安置，可以按照安置的需求供给个性化办事。通过对客户
23、行为的一个简单的预测客户分类分析，一方面，可以提供更有效的服务，为客户，在另一方面，让电子商务企业将更多的精力放在能够受益最重要的客户服务。聚类是不同的分类，聚类是一个给定的对象转换过程包括类似对象的多个类。它不预先知道目标数据库有多少种情况，在一定程度上为标准相异，所有的信息“集群” ，使得在同一个集群最小化差异的对象，但在不同的集群对象之间的差异最大化。目前，聚类方法主要可分为分层的方法，基于密度的方法。最初的分类是第一集的划分和运动对象分割的，尽可能接近相同的类的对象，该对象是不一样的，尽可能从。类分析分为凝集的和割裂的两人。缩合方法也被称为自底向上的方法，将每个对象作为一个单独的组，然
24、后合并的相似的对象或组，直到终止条件为止。也称为上下，它把全部精力投入到一个组，然后每组又分为更小的组，直到终止条件。基于密度法的基本思想是：只要是邻近地区（密对象或点的数目）超过某个阈值时，将继续聚类。也就是说，在给定的类的每一个数据点，在一个给定的地区必需最少包括必然数目的点。这类方式可以辨别山“噪音” ，也便是伶仃点。在聚类分析，可以使用多个聚类技术，对囚犯的要求感到满意。在电子商务的环境下，聚类分析可以发现，在数据分布的数据库中的一些深层次的资料，我们总结每一类的特点，并能专注于一个特定的类进行进一步的分析。这有助于企业来区分不同的消费群体，总结各类消费者的消费模式和消费水平，得到客户
25、需求信息发布，采取有针对性的营销策略，及时响应客户，提供个性化服务。2.4 关联分析电子商务环境下，为客户提供贴身服务，需要及时获取业务信息和决策分析。相干阐发作为电子商务情况中，最经常使用的方式的安置信息的阐发。主要用于客户浏览的电子商务网站和购买信息和使用数据仓库业集客户交易数据4分析故障。协会的形式，规则类似： “在购买咖啡和咖啡伴侣的客户， 90的人还买糖” 。下一个交易的电子商务环境一般由以下几个部分：交易处理时间，客户购买商品的客户 ID 。我们通过四个指标可以分析客户的购买习惯和偏好，并采取捆绑销售策略。关于支持的基础上，信誉，信誉，角色期望，可以帮助电子商务企业进行客户端的重量
26、分析，并调整策略，为客户提供更好的服务。3 客户识别方法3.1 电子商务网站客户识别现状根据 28 法则， 20 的客户占所有客户贡献了企业 80 的产生的总价值，甚至更多的企业。区分的关键客户和广大客户之间，核心客户概念总结出了个特别重要的客户。近年来，相当大的进展已经取得了客户的识别方法的研究在国内外主要采用的指标包括客户盈利能力和客户生命周期价值，用来衡量企业总顾客价值贡献。本年度利润被定义为关系到从客户端在今年的代表学者获得电子商务企业的收益和成本之间的差额，该指数以确定客户的韦兰和科尔， Mulhem 和拉克什和古普塔等，在 1997 年，韦兰和科尔首次提出为客户利润贡献度的基础，方
27、法和认可的电子商务网站客户利润贡献。 1999 年， Mulhem的 B2B 直销模式，提出和利润贡献客户模型的设计。现实中的，等人和客户盈利能力的计算关系营销模型，预测客户的价值，并根据排序的大小的值，并区分企业客户。然而，当利润被确定的指标有其局限性，该指标的计算以有利可图的客户业务的客户，并没有考虑到未来几年的客户关系生命周期带来的利润。有学者提出了安置方法安置毕生代价的方式。例如，低音当克斯研究潜在的价值和现实意义的预测方法和预测客户服务基于荷兰模型，并指出了各种场合的模型，验证了电子商务企业的客户的身份。费道宜卡特桑确认所选比等指标的CLV 挑选客户的基础上用户可以在客户端配置之间带
28、来更高的利润，并设计资源优化的模型，以获得最大的 CLV 。保罗 Berger 和纳达纳斯尔通过引入客户的 CLV 模式保留参数，构建相对完整的参数体系， CLV 的定量研究，并卓有成效，使得与客户的实际应用价值 CLV 模式。3.2CLV 模型下的数据收集电子商务网站的基础和前提为站点管理员提供了大量的互联网信息的客户是体现在网络的行为时，由公司的点击流数据的客户端访问。目前，获得使用日志文件中的点击流数据，以及 Web 服务器是三个日志文件打开基于最常见的日志文件的标准格式。三开放格式是一种常见的日志格式的，扩展日志格式的和扩展日志文件格式。您还可以采取其他获得，如 comScore 的
29、Media Metrix的（CMM）的收集客户的点击流信息是通过大量的用户来确定服务的在线客户数据的行为。3.3 核心客户和一般客户的识别根据 Paul D Berger 和 Nada I Nasr 的研究成果，n 为客户生命长度，t 为客户生命周期中的时间单元；Z（t）为第 t 个时间单元客户为企业创造的净利润；r 为客户保持率；v 为折现率。客户为企业创造的净利润 Z（t）由于难以直接量化，可通过 CMM 客户点击流的统计数据分别计算其收益和成本，再相减求净利润。通过此种方法即可识别该客户的重要程度。 54 企业决策支持4.1 优化电子商务站点根据客户信息和聚类分析，电子商务网站可以准确地
30、提取客户信息，快速，电子商务网站优化，为客户提供快捷，方便的服务。经由过程对安置信息的安置的乐趣和快乐喜爱，阐发，使个性化的推荐。使用网页从顾客的日志文件中提取有趣的部分是用来理解的行为，客户行为，客户群体和普通访问模式单独的客户端访问模式，根据该方法为推荐的网页页面定制的，动态的优化，电子商务网站优化。4.2 提供个性化服务随着电子商务环境的不断拓展对外开放的世界，人们开始追求个性化消费。相关分析和序列分析可以是一个历史的购物信息、即时购物信息分析，请联系客户，顾客的购物模式，和需要定制个性化主页根据客户。因此，一个良好的企业为客户服务，从而提高工作效率，而另一方面，对客户提供卓越的个性化服
31、务，全面实现客户需求为导向的营销理念。4.3 引导消费渠道。电子商务网站的客户浏览商品，大部分的时间，以及缺乏明确的目的，这需要客户的分析，分析客户需求的企业客户的心理辅导，特别是根据客户的信息，付费频道或访问客户信息和建议。因为客户的购买欲望一些商品都不是孤立的，企业通常需要和其他相关产品，通过分析和客户推理顾客的购买行为联系在一起。据连锁反应多种策略，带领客户选择合理的，适当的消费渠道，提高客户的消费，增加产品销售。4.4 调整销售策略在电子商务企业的环境，在时间和空间越来越小的限制，客户将进一步扩大。服务工具，不受地理因素，比一般的服务，服务工具，更普遍。因此，企业需要分析客户的使用方法
32、，信息分析，以确定其消费群体的不同产品之间的相关性，客户的购买行为，从而调整营销策略，根据不同客户的销售和咨询不同的措施方法，有效地提高了工作效率和电子商务的商业利益。预测和理解销售秩序迅速调整市场价格的影响，从而为多种因素提供更满意的服务。在网络社会，客户服务，企业必须充分考虑客户的需求和利益。在网络经济竞争如此激烈，客户信息识别将成为电子商务企业成功的关键因素。参考文献：1，路晓伟，蒋馥，侯立文：基于 NP 算法的 CRM 中客户识别特征的选择 ，系统工程学报，2005.；2，马辉民，卢益清：商务网站客户行为信息挖掘模型的设计 ，计算机应用研究，2002；3， 郑秀丽，王乐宁,陈中柱：基于数据挖掘技术的电子商务客户潜力开发方案 ，计算机工程与应用，2002；4，严华：数据挖掘中的聚类方法在维修数据分析中的应用 ，福建电脑，2004；5，迟国泰，李敏玲，杨德礼：电子商务环境下的客户关系管理策略 ，中国6软科学，2002；6.廖剑岚：数据仓库环境下的信息分析 ，情报杂志,2003；7.马辉民,卢益清：商务网站客户行为信息挖掘模型的设计计算机应用研究,2002。
