在數(shù)字化浪潮持續(xù)席卷的當(dāng)下，購(gòu)物網(wǎng)站已成為人們?nèi)粘Ｉ畈豢苫蛉钡南M(fèi)平臺(tái)。隨著行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，如何精準(zhǔn)把握用戶需求，提供個(gè)性化服務(wù)，成為購(gòu)物網(wǎng)站提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，為購(gòu)物網(wǎng)站滿足用戶個(gè)性化需求開(kāi)辟了新路徑，深刻影響著行業(yè)發(fā)展走向。
上世紀(jì)90年代，伴隨網(wǎng)絡(luò)、通信和信息技術(shù)的重大突破，互聯(lián)網(wǎng)在全球快速普及，電子商務(wù)這一全新商務(wù)模式應(yīng)運(yùn)而生。它打破了傳統(tǒng)實(shí)體銷(xiāo)售的時(shí)空限制，讓商家與供應(yīng)商聯(lián)系更為緊密，能更高效地滿足客戶需求，同時(shí)也為商家開(kāi)拓全球市場(chǎng)創(chuàng)造了條件?！?a href="http://m.74cssc.cn/report/12232341.html" target="_blank">2023-2028年中國(guó)購(gòu)物網(wǎng)站行業(yè)投資分析及“十四五”發(fā)展機(jī)會(huì)研究報(bào)告》指出，自 1998年 “電子商務(wù)年” 起，電子商務(wù)在全球呈現(xiàn)迅猛發(fā)展態(tài)勢(shì)，交易額大約每九個(gè)月便翻一番，全球電子商務(wù)交易額高達(dá)數(shù)千億美元，收入大幅增長(zhǎng) 262% 。在我國(guó)，2014年前 3季度，電子商務(wù)交易額達(dá)到8. 6萬(wàn)億元，預(yù)計(jì)全年交易額超過(guò)12萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)超過(guò)20%;前3季度網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)到1.8萬(wàn)億元，相當(dāng)于同期社會(huì)消費(fèi)品零售總額的9. 6% ，預(yù)計(jì)全年網(wǎng)絡(luò)零售額超過(guò)2. 7萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)超過(guò)40%。到了2025年，購(gòu)物網(wǎng)站行業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，用戶對(duì)個(gè)性化購(gòu)物體驗(yàn)的需求也日益強(qiáng)烈，這促使購(gòu)物網(wǎng)站不斷探索更有效的技術(shù)手段來(lái)滿足用戶需求。
購(gòu)物網(wǎng)站首先借助描述統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)海量分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與凈化。通過(guò)圖表等數(shù)學(xué)工具，對(duì)客戶瀏覽記錄、收藏和購(gòu)物車(chē)等數(shù)據(jù)資料加以整理和分析，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)、數(shù)字特征以及隨機(jī)變量之間的關(guān)系進(jìn)行估計(jì)與描述。描述統(tǒng)計(jì)主要涵蓋集中趨勢(shì)分析、離中趨勢(shì)分析和相關(guān)分析三個(gè)部分。
集中趨勢(shì)分析依靠平均數(shù)、中數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)判斷數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì);離中趨勢(shì)分析借助全距、四分差、平均差、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)研究數(shù)據(jù)的離散程度;相關(guān)分析則用于探討數(shù)據(jù)之間是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的關(guān)聯(lián)性，依據(jù)相關(guān)系數(shù)通過(guò)回歸方程估算不同產(chǎn)品間的關(guān)系，判斷其是否相互聯(lián)系。
購(gòu)物網(wǎng)站從多個(gè)方面獲取有用數(shù)據(jù)信息。在店鋪首頁(yè)，利用首頁(yè)跳失率、點(diǎn)擊率、停留時(shí)間以及人均點(diǎn)擊次數(shù)這四個(gè)指標(biāo)綜合反映數(shù)據(jù)情況。首頁(yè)跳失率指的是訪客入店后僅訪問(wèn)首頁(yè)就離開(kāi)的次數(shù)占訪客入店總次數(shù)的比例，該數(shù)值越低，表明訪客對(duì)店鋪及產(chǎn)品的興趣度越高;首頁(yè)點(diǎn)擊率是入店后點(diǎn)擊首頁(yè)次數(shù)占首頁(yè)訪問(wèn)次數(shù)的比例，點(diǎn)擊率越高，意味著訪客對(duì)產(chǎn)品的興趣越大，成交可能性也越高。
店鋪詳情頁(yè)承載了整店 60% -90% 的訪客數(shù)，其蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)對(duì)滿足客戶個(gè)性化需求至關(guān)重要。通過(guò)詳情頁(yè)可了解商品成交轉(zhuǎn)化率、訪問(wèn)深度、靜默轉(zhuǎn)化率、靜默客單價(jià)、商品人均瀏覽量、商品平均跳失率等數(shù)據(jù)。商品成交轉(zhuǎn)化率是成交用戶數(shù)占寶貝頁(yè)訪客數(shù)的比例，轉(zhuǎn)化率越高，說(shuō)明客戶越容易留存;訪問(wèn)深度表示每次會(huì)話瀏覽的頁(yè)面數(shù)，平均訪問(wèn)深度反映用戶平均每次連續(xù)訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)，深度越深，體現(xiàn)用戶對(duì)店鋪興趣越濃厚;靜默轉(zhuǎn)化率是沒(méi)有咨詢客服直接拍下付款的用戶占總訪客數(shù)的比例，體現(xiàn)用戶對(duì)商品、店鋪和服務(wù)的信任程度;靜默客單價(jià)指沒(méi)有咨詢客服直接拍下付款用戶的平均成交金額，綜合反映靜默轉(zhuǎn)化率和店鋪客單價(jià)水平。此外，當(dāng)顧客瀏覽商品卻未下單時(shí)，其瀏覽路徑能折射出消費(fèi)者喜好，為購(gòu)物網(wǎng)站推斷顧客潛在購(gòu)買(mǎi)意愿和行為方式提供重要依據(jù)，這些未購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)往往比購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)更具價(jià)值。
購(gòu)物網(wǎng)站采用聚類(lèi)算法對(duì)用戶行為進(jìn)行細(xì)分，挖掘用戶行為特征。聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)分類(lèi)到不同類(lèi)或簇的過(guò)程，聚類(lèi)分析旨在從數(shù)據(jù)集中找出具有相似行為或?qū)傩缘慕M。以 K -means 聚類(lèi)算法為例，其原理是先從 n 個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象中任意選取 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心，然后將剩余的 n - k 個(gè)數(shù)據(jù)依據(jù)一定距離函數(shù)劃分到最近的簇，接著計(jì)算每個(gè)新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心(即該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值)，不斷重復(fù)此過(guò)程，直至標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)收斂，通常采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)。
通過(guò) K -means 聚類(lèi)對(duì)客戶行為信息進(jìn)行挖掘，可發(fā)現(xiàn)不同客戶群體的行為特征，進(jìn)而將消費(fèi)者分類(lèi)。以瀏覽軌跡、瀏覽次數(shù)、瀏覽時(shí)間等作為初始聚類(lèi)中心，能夠劃分出興趣廣泛組、優(yōu)質(zhì)活躍組、搜索比價(jià)組、周末閑逛組、潮流咨詢組、較少瀏覽組等不同類(lèi)型的消費(fèi)者群體，為購(gòu)物網(wǎng)站開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)提供依據(jù)。
購(gòu)物網(wǎng)站通過(guò)關(guān)聯(lián)分析，在交易數(shù)據(jù)中探尋商品集合或顧客集合之間的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)。關(guān)聯(lián)分析的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括支持度、置信度、期望可信度、提升度、改善度等。
在挖掘顧客偏好方面，購(gòu)物網(wǎng)站主要有兩種方式?；谟脩艚嵌龋ㄟ^(guò)判斷顧客之間的相似性進(jìn)行推薦，例如當(dāng)用戶購(gòu)買(mǎi)某本教材時(shí)，網(wǎng)站會(huì)提示購(gòu)買(mǎi)該教材的顧客中還有 80% 的人購(gòu)買(mǎi)了另一本相關(guān)教材;基于商品角度，通過(guò)判斷商品之間的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行推薦，如用戶購(gòu)買(mǎi)麥片時(shí)，網(wǎng)站推薦相應(yīng)的麥片杯。此外，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析還能得到商品相關(guān)性分析，引入增益(提高度)這一量度，若增益大于等于 1，則表明關(guān)聯(lián)有意義，且增益越大關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。
在分析客戶類(lèi)型時(shí)，利用客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中的最近一次消費(fèi)、消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額這三個(gè)關(guān)鍵要素，通過(guò) RFM 分析將客戶群分為重要保持客戶、重要發(fā)展客戶、重要挽留客戶、一般重要客戶、一般客戶、無(wú)價(jià)值客戶等六個(gè)類(lèi)別。若將顧客簡(jiǎn)化分為是否需要促銷(xiāo)的三類(lèi)，當(dāng) R / F <1 時(shí)，客戶沒(méi)有流失風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)需主動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)和制定挽留方案;當(dāng) 1.0 <= R / F <= 1.5 時(shí)，客戶流失風(fēng)險(xiǎn)較小，雖無(wú)需主動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)和挽留，但需制定促銷(xiāo)方案以保證消費(fèi)量;當(dāng) R / F>= 1.5 時(shí)，顧客流失風(fēng)險(xiǎn)大，需要積極主動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)并制定客戶挽留方案。購(gòu)物網(wǎng)站可依據(jù)這些數(shù)據(jù)，針對(duì) R/F 數(shù)值大于 1.0 的情況，制定合適的促銷(xiāo)策略，如參考京東網(wǎng)站 6.18 活動(dòng)，根據(jù)商品收藏?cái)?shù)量限時(shí)促銷(xiāo)熱門(mén)且利潤(rùn)高的產(chǎn)品，或通過(guò)滿減活動(dòng)刺激消費(fèi)。
購(gòu)物網(wǎng)站通過(guò)分析用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到離開(kāi)這一過(guò)程的行為序列，并進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析，能夠得出行為路徑的分布、趨勢(shì)和規(guī)律。用戶行為路徑序列通常包括訪問(wèn)主頁(yè)(部分用戶直接瀏覽商品頁(yè))、登陸和搜索、商品瀏覽等步驟。雖然大部分路徑序列較為隨機(jī)分散，但通過(guò)計(jì)算路徑間的相似度，可將行為相近的用戶聚集在一起，從而發(fā)現(xiàn)其中隱含的行為規(guī)律。
購(gòu)物網(wǎng)站還可以基于行為間的跳轉(zhuǎn)關(guān)系計(jì)算用戶在不同網(wǎng)站頁(yè)面間的轉(zhuǎn)換成本，該成本與轉(zhuǎn)換概率成反比，頁(yè)面間關(guān)聯(lián)性越高，轉(zhuǎn)換成本越低。通過(guò)計(jì)算轉(zhuǎn)換成本的差值和位移，可得出將兩個(gè)行為路徑序列變成一致所需的總轉(zhuǎn)換成本，以此對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行歸類(lèi)，凈化數(shù)據(jù)。
綜合各類(lèi)數(shù)據(jù)和分析，購(gòu)物網(wǎng)站可借助決策樹(shù)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)預(yù)測(cè)消費(fèi)者購(gòu)物趨勢(shì)。以人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)為例，其本質(zhì)是分布式矩陣結(jié)構(gòu)，具有分布式存儲(chǔ)信息、并行處理信息、推理自組織學(xué)習(xí)等特點(diǎn)。常見(jiàn)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(誤差反傳誤差反向傳播算法)由信息正向傳播和誤差反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。輸入層接收外界輸入信息并傳遞給中間層，中間層進(jìn)行信息變換(可設(shè)置為單隱層或多隱層結(jié)構(gòu))，最后由輸出層輸出信息處理結(jié)果。當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，進(jìn)入誤差反向傳播階段，按誤差梯度下降方式修正各層權(quán)值，不斷調(diào)整權(quán)值直至網(wǎng)絡(luò)輸出誤差達(dá)到可接受程度，在此過(guò)程中，購(gòu)物網(wǎng)站設(shè)定期望值，輸入凈化后的數(shù)據(jù)，即可在輸出層得到消費(fèi)者購(gòu)物趨勢(shì)。
在2025年購(gòu)物網(wǎng)站行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下，滿足用戶個(gè)性化需求已成為購(gòu)物網(wǎng)站發(fā)展的核心目標(biāo)。從收集凈化數(shù)據(jù)，到細(xì)分用戶行為、挖掘消費(fèi)潛力、預(yù)測(cè)購(gòu)物趨勢(shì)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)貫穿于購(gòu)物網(wǎng)站滿足用戶個(gè)性化需求的各個(gè)環(huán)節(jié)。通過(guò)描述統(tǒng)計(jì)、聚類(lèi)算法、關(guān)聯(lián)分析以及人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)手段，購(gòu)物網(wǎng)站能夠深入了解用戶需求和行為特征，制定精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)策略，提供個(gè)性化的購(gòu)物體驗(yàn)。未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，購(gòu)物網(wǎng)站有望進(jìn)一步提升服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)更有利的地位，推動(dòng)電子商務(wù)行業(yè)持續(xù)繁榮發(fā)展。
更多購(gòu)物網(wǎng)站行業(yè)研究分析，詳見(jiàn)中國(guó)報(bào)告大廳《購(gòu)物網(wǎng)站行業(yè)報(bào)告匯總》。這里匯聚海量專業(yè)資料，深度剖析各行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)與趨勢(shì)，為您的決策提供堅(jiān)實(shí)依據(jù)。
更多詳細(xì)的行業(yè)數(shù)據(jù)盡在【數(shù)據(jù)庫(kù)】，涵蓋了宏觀數(shù)據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、進(jìn)出口數(shù)據(jù)、價(jià)格數(shù)據(jù)及上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等各類(lèi)型數(shù)據(jù)內(nèi)容。
京公網(wǎng)安備 11010502031895號(hào)
