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摘要：

在互聯網+、粉絲經濟、泡沫經濟的大數據時代背景下，“用戶至上”理念成為影響電子商務平臺蓬勃發展的重要因素，提升用戶黏度也成為電商平臺運營的核心指標之一。本文深度分析了數據挖掘在電子商務與電商平臺中的作用，并就用戶黏度的影響因素，通過數據挖掘分析用戶購買行為等大量數據，制定精準化營銷策略，提高電商平臺效益。最后得出：在大數據環境下利用數據挖掘分析電商平臺數據對提高用戶黏度有極大的作用。

關鍵詞：

用戶黏度;數據挖掘;電商平臺;互聯網+

當今社會是互聯網迅速發展的時代、是電子商務發展的時代，客戶信息是電商平臺獲得效益的關鍵因素之一。只有準確把握客戶的發展趨勢，有效地挖掘客戶資源，理解顧客行為，從顧客角度出發，利用有效的資源制定精準的營銷策略，拉攏用戶，才能獲取更大的發展和進步。所以說對客戶資源的有效挖掘，用戶黏度的提升，用戶轉化率的提高，是當前電子商平臺發展的重要目標。

1國內電商平臺現狀——以2015年為例

2015年雙十一淘寶一天交易額為912億元，京東雙十一也超過了百億元，這是我國電商的頭等大事；生活服務電商合并，從美團大眾點評、攜程去哪兒、滴滴快的、58同城與趕集網等生活服務，以及百度投資的糯米，阿里運行的口碑外賣也實現了合并；O2O行業波動大，在上半年爆火加暴利。但在市場滿盈的條件下，大批不符合市場規律的企業倒閉。從阿里投資蘇寧、融合銀泰，京東投資永輝等情況可看出，線上越來越需要線下的引流，如同傳統企業未來更要利用自己的線下資源獲得流量、顧客、粉絲。移動電商，不論是哪個電商平臺移動端流量與成交量基本上都超過了電腦端，移動端的方便快捷更符合當代人快速消費的特點與習慣。

2數據挖掘與電商平臺及其意義分析

數據挖掘是數據庫知識發現，即從數據集中識別出有效的、新穎的或者潛在的有用信息的整體過程中的一個步驟。在大數據的電子商務環境下包括電商平臺數據庫利用記錄和存儲的用戶瀏覽行為、消費記錄、個人信息、投訴與滿意程度、地理位置等海量信息資源，通過建立相應的數據分析模型，實現對用戶需求的精準分析、對用戶多方面的詳細描述、對用戶群體的細分和差異化管理等，從而制定出具有自身特色、符合市場變化、滿足用戶需求的電子商務發展策略的商務活動。

2.1理解顧客行為我們在對理解顧客行為的基礎上再來提出挽留老顧客的具體辦法，如同依葫蘆畫瓢，能夠滿足到用戶，那么從用戶自身出發，肯定能得到更多用戶的反饋與回答；不僅是對老客戶產生黏度，對于挖掘潛在客戶也是同樣的道理；最后對延長客戶駐留時間也有重要意義，顧客愿意在你的界面停留，才能實現購買，能停留的時間越長，那么表示你的內容更讓客戶喜歡。所以，用數據挖掘過后的客戶，可以了解到更多客戶的信息，對理解客戶行為是極具價值的。

2.2提高平臺站點的效率Web設計者根據訪問者的信息，推測來訪者更青睞何種外觀，哪種視覺效果更好，哪種用戶體驗最好來修改外觀，完善購買步驟，提升用戶體驗，增加下次訪問的幾率。

2.3降低公司的運營成本通過Web數據挖掘，可以得到可靠的市場反饋信息，進而進行有針對性的精準化營銷，提高回報效益，降低公司成本。

3數據挖掘與用戶黏度

用戶黏度通常用于形容電子商務環境中的目標消費群體對于電商平臺的依賴程度，也是網站排名、網絡運營中的重要概念之一。在網絡營銷中，客戶黏度包括在網站頁面停留的時間、訪問頁面的數量、重復購買率等，客戶黏度越強，越有利于電商平臺發揮其價值，越能獲得更大的競爭力。電子商務在各種IT系統的支持下，對于買家行為進行了全程的記錄和跟蹤。我們可以通過買家行為的分析，找到寶貝和買家之間的對應關系，進行數據化營銷。

3.1數據挖掘的主要措施數據挖掘的過程在不同的領域有不同的流程細則和側重點,從數據本身來考慮，數據挖掘通常需要有信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示8個步驟。

3.1.1聚類分析通過數據聚類分析把相似性特點的數據歸為若干個簇，這些簇具有最小的組間相似性和最大的組內相似性。聚類預先不知道目標數據庫中有多少類，以某種度量為標準的相似性，將所有的記錄組成的類在不同類聚之間實現最大化，而在同一類聚之間實現最小化。常用的聚類算法包括k-means算法、DBSCAN算法、CURE算法等。

3.1.2關聯分析關聯是指多個數據項之間聯系的規律。關聯規則挖掘可以發現數據庫中兩個或者多個數據項之間的關系，可以用來尋找大量數據之間的相關性或者關聯性，進而以對事物某些屬性同時出現的規律和模式進行描述。由于其不受因變量的限制，所以有廣泛的應用。常用的關聯分析算法有Aprioir算法、FP增長算法等。

3.1.3回歸分析回歸分析方法可以應用到市場營銷的各個方面，方便管理者了解用戶，深度分析用戶行為，從而可以得出相應的預防措施和解決辦法。數據挖掘之所以受到人們的關注，是因為在信息技術和數據庫技術不斷發展的今天，各行各業的人們擁有強大的數據庫。它能通過高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略。在競爭日益激烈的現今社會里，迅速有效地獲得隱藏在數據之后的有用的知識信息，是成功的必要條件之一。

3.2基于客戶購買行為分析提升黏性的方式

3.2.1交叉銷售交叉銷售就是根據數據發現顧客的多種需求，并通過一些手段讓客戶一下子購買多種所需要的產品，互利雙贏。數據挖掘中的關聯分析算法可以找出數據之間隱藏的關系網，發現其關聯性，根據顧客購買的商品之間的關系，把客戶需要的多種產品放在一起。比如之前超市有名的案例，把尿布和啤酒擺在一起出售，帶動2種產品的銷量。

3.2.2客戶細分從客戶價值的方面來看，不同的客戶能帶來的價值是不同的，我們想要擁有有價值的客戶，就得明白哪些客戶是有價值的，哪些客戶是價值含量比較低的。哪些客戶容易流失，哪些客戶是死忠粉。所以客戶細分后，我們能針對一類客戶制定一套營銷策略，分多種客戶與多種策略才能更好地拿下客戶。3.2.3發掘用戶潛在購買模式用戶在進行購買的時候，會留下許多行為痕跡，利用數據挖掘的一些辦法進行序列模式分析，店主們可以發現顧客潛在的購買模式進行推薦產品，或引入到自己的平臺。利用好不僅可以不斷發現具有潛在價值的新的客戶群體，擴大客戶群，也能提升老客戶的好感。

3.2.4用戶未來購買趨勢分析根據用戶的搜索數據，分析其類別然后進行分類或歸類，通過更多的聯系與必然性分析預測用戶將會購買什么，如一些電商平臺會根據您的瀏覽推薦你可能會購買的產品。

3.3基于大數據挖掘提升電商平臺用戶黏度的措施

3.3.1提升用戶體驗用戶體驗的好壞與否直接關系到電子商務企業發展的成敗，而大數據的應用能處理包含用戶需求、購買喜好、購買方便程度、網頁反應速度、支付安全、投訴與滿意程度等相關信息，從而幫助電商平臺在豐富產品種類、制定商品價格、提升服務質量、簡化購買流程、加強物流保障、支付安全等方面努力，為用戶提供更好的購物服務，提升用戶體驗度，抓住回頭客，提升平臺轉化率。提升客戶滿意度，讓滿意的客戶達到忠誠，再忠誠地多次購買并自發的分享給潛在客戶，不僅能提升用戶黏度，也能帶來更大的市場反應，利人又利己。

3.3.2差異化電商決策大數據大數據時代電子商務企業的發展不僅取決于價格，用戶體驗也是極其重要的一環。不同客戶群體所需的體驗與服務不一樣，通過對不同客戶的購買記錄與瀏覽記錄進行采集分析，為不同類型的客戶提供個性化、精準化的產品推薦與推送服務。根據對用戶的具體分析，利用數據制定差異化服務，縮短用戶購買篩選時間，提升客戶滿意度，提高促銷成功率，增加產品銷量。

3.3.3多元化營銷微博、微信、短視頻等新一代社交媒體的不斷興起，電子商務營銷范圍進一步擴大。將優質產品信息鏈接到熱門微博、熱門話題等新型社交媒體上，達到匯聚網民興趣點的目的，并進一步借助消費者的篩選、評論與轉發，提升產品關注度，拓寬產品營銷范圍。利用多方面銷售渠道，如微博、微信、貼吧發起推薦等媒體引流，這方面網紅店主們風生水起；利用返利、返現、優惠券等多種營銷方式吸納用戶的眼光等，形成全方位、多元化的營銷網絡，讓用戶每天都有新期待，促進電商平臺良好發展。

3.3.4社交化電商電商社交化已不是一個新鮮話題，微商呼風喚雨的巔峰時期也成為社交化電商的歷史。支付寶、淘寶都在極力引導大家社交，有社交意味著超低成本的宣傳，大家自發傳播、免費營銷。電商里面的社交圈同樣會增加用戶的依賴性與黏度，會增加用戶離開的邊際成本，從而增強電商平臺的影響力。

4結語

只有通過數據挖掘后對用戶的分析，才能更好地實現用戶數據化、程序化，才能精準營銷，不僅能降低成本，更容易把控到用戶的喜好，抓住用戶，培養用戶習慣。所以數據挖掘對提升電商平臺的用戶黏度有著非凡的意義，能夠促進電商平臺的發展、獲取更大的利益，以及促進電子商務的發展。

參考文獻

[1]陳京民.數據挖掘與電子商務的客戶滿意度[C].2004中國(福州)國際電子商務學術交流大會,2004.

[2]王艷,霍圣錄,嚴芳.易班用戶黏豁度的模型構建及研究[J].當代青年研究,2013(5).

[3]國剛.基于數據挖掘的客戶忠誠度分析[J].價值工程,2013(6).

[4]王艷.C2C電子商務模式下提升顧客忠誠度的策略研究[J].科技信息,2010(36).

[5]任新社,陳靜遠.關于數據挖掘研究現狀及發展趨勢的探究[J].信息通信,2016(17).

[6]劉凱,畢研博,國偉.數據挖掘技術的功能及主要分析方法[J].中國科技博覽,20l5(7).

[7]李嬌.基于數據挖掘的客戶購買行為分析系統研究[J].時代金融,2015(05).

作者：單文發 肖毅 聶笑一 單位：湖南農業大學東方科技學院 湖南農業大學信息科學與技術學院