郭燕萍 蘇雪峰

摘要：大數據時代各種數據爆炸式增長，電子商務數據化運營應運而生。電商零售平臺通過數據挖掘技術開展精細化運營分析，可以為提高經濟效益和管理效率提供保證。本文分析了數據挖掘技術在電商零售平臺數據化運營管理中的應用，并以長風大數據提供的電商零售平臺的護膚品相關數據為例對其通過數據挖掘技術進行分析，發(fā)現平臺存在的問題并提出優(yōu)化建議。

關鍵詞：數據挖掘;數據化運營;電子商務

引言

隨著電子商務的飛速發(fā)展，電商零售平臺越來越多，各平臺上人駐的商家也越來越多。傳統的營銷手段、運營方法已無法有效提升電商零售平臺的運營效率。電商零售平臺每天都產生海量的運營數據。大數據是互聯網行業(yè)與生俱來的特點。數據化運營是電商企業(yè)得天獨厚的“神器”。未來電子商務的核心競爭優(yōu)勢來源于對數據的解讀能力，以及配合數據變化的快速反應能力。電商零售平臺中數據是核心資源，深入挖掘分析數據更深層次的價值，構建一套有重點、有層次、符合實際的運營監(jiān)測指標體系，全面管控各種經營風險，可提高平臺的管理水平和運營效率。

1、數據挖掘技術在電商零售平臺數據化運營管理中的應用

數據挖掘又稱數據庫中的知識發(fā)現（Knowledge Discoverin Datobase，KDD），是目前人工智能和數據庫領域研究的熱點問題。通過數據挖掘，人們可以發(fā)現數據背后隱藏的有價值的知識。數據挖掘己成為“數據爆炸”時代獲取重要信息的一種有效方法。在電商平臺運營中，數據挖掘與分析起著非常重要的作用。通過數據挖掘技術對電商平臺的數據進行深入分析，可以為平臺及商家做出正確的決策提供技術支持。

1.1 客戶訪問數據及銷售數據分析

電商零售平臺的客戶主要來源于直接訪問、網絡廣告、搜索引擎等，研究客戶的瀏覽路徑、停留時間等訪問數據可推斷出用戶的瀏覽習慣，判斷用戶的需求、興趣所在，推測他們下一步的消費行為和傾向，從而對客戶進行個性化營銷和定向營銷、提高用戶體驗，實現以“客戶為中心”的經營思想。對客戶的銷售數據進行分析，可以發(fā)現顧客的購買習慣。對銷售數據進行關聯分析，可以發(fā)現同時被顧客購買的商品組合，幫助商家決定商品的擺放和捆綁銷售策略。對客戶數據進行聚類分析，可以將具有相似瀏覽行為及購買行為的客戶進行分組，針對不同的客戶群提供不同的服務。

1.2 平臺網站的內容和結構分析

電商零售平臺是消費者與商家進行交易的平臺，平臺網頁中內容和結構的安排如同實體店中店鋪的裝修和商品的擺放一樣重要。根據用戶的頁面瀏覽情況及關注的內容，對用戶的瀏覽路徑進行分析，在網站的明顯位置放置用戶感興趣的內容及商品，從而促進銷售，優(yōu)化網站結構，提高平臺的運行效率。

1.3 運營預測分析

電商運營預測指的是，利用各種先進的技術手段，對影響電商市場變化的多種因素進行科學研究、分析、判斷其趨勢，把握其發(fā)展的規(guī)律，為電商經營決策者提供可靠的決策依據。電子商務運營中很多評估和決策都要以預測為前提。只有通過數據分析預測平臺運營與管理情況、客戶心理和行為方式，預測商品成交的趨勢規(guī)律和行業(yè)信息，預測銷量、點擊率、流量和銷售額等，掌握平臺的總體運營狀況，把握電商行業(yè)發(fā)展趨勢以及電商市場動態(tài)變化，及時調整平臺戰(zhàn)略及戰(zhàn)術的方針政策。及時準確的預測數據可以幫助電商運營人員通過科學的預測方法減少決策的風險，減少未來不確定性，增強平臺在市場經營等方面的正確判斷能力，從而提高在市場競爭中的地位。

1.4 業(yè)務分析

許多電商零售平臺的主要利潤來源于出租虛擬店鋪，平臺通過為商家提供各種增值服務等業(yè)務來盈利。將平臺的各種業(yè)務數據進行匯總分析，形成報表，可發(fā)現業(yè)務數據中的潛在規(guī)律，為未來的決策提供依據。

1.5 經營狀況分析

經營效益對電商零售平臺尤為重要。通過數據挖掘對經營數據進行多維度分析，以靈活多樣的圖表進行展現并得出經營質量分析報告，可幫助平臺深度了解其運營狀況，發(fā)現其運營中存在的問題，以便及時改正。

2、電商零售平臺數據化運營管理中數據挖掘的流程

無論哪種應用，電商零售平臺數據化運營管理中數據挖掘的流程一般分為三個階段：數據準備階段、數據挖掘階段及數據展示階段，如圖1所示。

2.1 數據準備

數據準備階段主要包括數據的選擇、數據的清理、數據的轉換三個步驟。數據的選擇要根據挖掘的目的收集相關的平臺數據。數據的清理包括數據中的噪聲及缺失值處理、連續(xù)屬性離散化等。數據的轉化要將數據格式轉換成適合數據挖掘的描述形式。

2.2 數據挖掘

依據數據的特點及分析目標選擇合適的數據挖掘算法及參數并用工具實施。常用的數據挖掘方法有關聯規(guī)則、聚類、分類等。常用的數據挖掘工具有WEKA、SPSS、RapidMiner等。

2.3 數據展示

將數據挖掘的結果用圖形、報表等可視化技術展現給用戶，轉換成用戶能理解的內容。

3、電商零售平臺數據化運營管理中數據挖掘實例分析

選取長風大數據（ http：//cfdsj.cn）提供的電商零售平臺關于護膚品類的一些運營數據使用Logisdotamining大數據挖掘平臺、Logis PMT、大數據多維分析平臺、SPSS、Excel、sql-server 2008、圖悅熱詞分析工具、大數據搜索與挖掘平臺等工具進行數據挖掘與分析。首先對龐大的數據進行數據清洗、歸類、整理;其次以品牌、產地、功效和規(guī)格為影響因素進行單維數據分析，分析各個電商平臺的銷售情況;接下來依據產品的銷售情況，以商品編號和用戶id為分析維度進行多維數據分析，分析用戶的購買行為;緊接著對各個電商平臺進行具體數據分析;此外，通過文本分析工具對各個平臺、多平臺聯合的用戶評論進行分析;最后以淘寶平臺為例，運用聚類分析淘寶用戶id與產品id的關系，將用戶進行分類，分析用戶的購買行為，探索不同群體的銷售策略。挖掘與分析思路如圖2所示。

3.1 各零售平臺數據挖掘結果分析

（1）亞馬遜

亞馬遜平臺上有51%的銷售品牌為歐美國家的品牌，其中美國占比最多為27%;非歐美國家中日本品牌占比較大，達24%，其市場份額也較大。蘭蔻、雅詩蘭黛銷量位居前兩名。

通過對亞馬遜平臺熱詞的分析發(fā)現補水、皮膚、保濕、正品等關鍵詞權重較高，其中關鍵詞“補水”的權重最高，達到2.34，其次是“皮膚”達到2.23，說明消費者對商品的品質以及商品對皮膚的影響較為看重;通過對評論的詞頻統計的分析發(fā)現，使用后的效果、護膚品的味道得到大多數消費者的關注。

（2）京東

京東平臺上雅詩蘭黛、蘭蔻銷量位居前兩位，相對于其他平臺來說，京東平臺Top前十的銷量差距較小，說明京東平臺上大牌護膚品的市場較好，消費者對京東平臺的信任度較高。

保濕補水的產品銷量占到京東護膚品銷量的62%，說明大多數消費者偏愛于保濕補水的護膚品。價格在36-56元的產品銷量占到總銷量的24%，說明大多數消費者容易接受的價格區(qū)間為36-56。容量為120ml和150ml的產品獲得了最多消費者的青睞。適合所有膚質的護膚品銷量占到總銷量的70%，可以發(fā)現適用范圍越廣越容易得到消費者的關注。

通過對京東平臺評論的分析發(fā)現消費者在購買護膚品時看中的方面主要包括正品、價格、味道、保濕等。其中關鍵詞“便宜”的權重最高，達到3.96，其次是“正品”，達到3.94，說明消費者對護膚品的價格和品質最為重視。

（3）淘寶網

淘寶網產品品牌豐富，但每種品牌的市場占有率都不大，科顏氏、蘭蔻在淘寶上的市場占有率最高，且功效為保濕補水的銷量最高，占到總銷量的53%。從顧客購買時間的分析發(fā)現消費者在上午十點之后成交量持續(xù)上升，在18點時達到最大。

通過對淘寶平臺評論的熱詞分析發(fā)現正品、味道、包裝、補水等關鍵詞的權重較高，關鍵詞“正品”的權重最高，達到5.88，說明淘寶平臺上的消費者最為重視產品的品質。從評論的詞頻可以看出消費者喜歡舒服清爽的補水產品。從淘寶平臺評論的等級分析發(fā)現淘寶平臺的好評率較高。

（4）天貓

天貓平臺所銷售的眾多產品品牌中，美膚寶和丸美銷量位居前兩位，適用于所有膚質的產品依然是銷量最高的，占到41%。

從天貓平臺評論的態(tài)度可以發(fā)現大多數消費者對天貓的信任度較高，喜歡在天貓購買護膚品;從評論的熱詞發(fā)現，關鍵詞“正品”的權重最高，達到5.O，其次是“味道”達到4.87，說明天貓平臺上的消費者對產品的品質和味道比較看重;從評論的詞頻可以發(fā)現，使用產品后的效果、正品保障、合理的價格、小小的贈品都能提高客戶的滿意度。

3.2對電商零售平臺提出的建議

通過對以上幾個電商零售平臺銷售情況的分析，可以發(fā)現正品、價格、物流、商家的服務、包裝是影響商家銷量的重要因素。關鍵詞“正品”在每一個平臺都有很大的權重，保濕補水、適用于所有膚質的護膚品在各大電商平臺銷量都很好，護膚品的規(guī)格在120-150ml之間的最容易被顧客接受，消費者最關心的還是護膚品在使用后的效果， “蘭蔻”、 “雅詩蘭黛”的產品在各大平臺上都贏得了顧客的青睞，物美價廉的商品同樣深受顧客的喜愛，基于這些狀況，對電商零售平臺及商家提出以下優(yōu)化建議：

（1）各大電商平臺在設計自己的網站時可以增加無障礙購物模塊。隨著互聯網技術的普及，在網上購物的人越來越多。我國存在著大量的身體有缺陷的消費者，老齡化現象逐漸嚴重，老年人的市場逐漸發(fā)展起來，設置無障礙購物可以方便這些人購物，提升客戶的購物體驗。

（2）各大電商平臺可以加大對商品銷量高的品牌和產品的支持。如之前分析的護膚品類目中可增加“蘭蔻”、 “雅詩蘭黛”這些品牌的市場占有率。同時也應增強對新品的支持力度，培育平臺內的新生力量，增強平臺內商品的競爭力。保濕補水、容量在120ml-150ml、適用于所有膚質的護膚品深受消費者的喜愛，電商平臺可以增加對這些商品的曝光量。

（3） “正品”是消費者比較看重的，各大電商平臺應完善平臺內相關的制度，定期對平臺內的商家進行商品質量檢測，盡量減少平臺內的假冒偽劣商品，保障消費者的合法權益。

平臺可以創(chuàng)新對商家的考核方式，獎懲結合，定期對信譽良好的商家進行獎勵，比如參加活動時放寬對這些商家的條件限制;對于虛假交易，出售假冒偽劣商品的商家加大懲罰力度。

（4）價格是影響顧客購買行為的重要因素，尤其在商家做促銷活動時最為明顯，好多顧客因價格便宜而囤貨，商家在設置商品的價格時盡量設置在消費者最容易接受的價格區(qū)間內。

（5） 13.570的客戶在使用產品后感覺效果不錯，表示會多次回購。數據表明商家在運營過程中做好產品本身至關重要。產品包裝、日期、品牌、客服、物流、贈品等都能引起顧客的回購，商家應自覺提升各方面的服務質量，提升顧客的忠誠度，對于商店的老客戶要經常發(fā)放一些優(yōu)惠券，提升客戶粘度。

4、結束語

大數據時代電商零售平臺的數據化運營是一場管理革命和技術革命。各大平臺應充分利用數據挖掘工具對平臺數據進行深入挖掘和分析，從而發(fā)現平臺大數據背后隱藏的重要信息和知識，為平臺和商家的經營決策提供可靠的保障。

參考文獻：

[l]李健，王小蒙.數據挖掘與分析在網站運營管理中的應用[J]，科技傳播，2017，（10）： 96-97

[2]羅燕軍.Exc el數據挖掘技術在電商運營預測分析中的應用[J]，中國管理信息化，2017，20（19）：140-143

[3]施麗，基于數據挖掘的電子商務經營分析系統研究[D].北方工業(yè)大學.2012.5