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大数据与电子商务环境下的客户关系管理研究
作者：于洪
来源：《文存阅刊》2018年第01期
摘要：在电子商务环境下，客户的信息量越来越大，运用数据挖掘技术研究客户关系管理，可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息，为企业提供重要决策支持。本文通过总结国内外学者研究成果，总结数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足，论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性，研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的优势和应用方法。 关键词：数据挖掘；电子商务；客户；管理
目前，社会中电子商务发展迅速，而且影响范围越来越大，所有企业都开始重视自身和客户之间关系的建立和维持。但是，在具体的发展过程中，还是相对的存在一定的问题。比如，当前一些企业只关注当前的客户资源，没有进行新客户的有效开发；对“客户”的认识程度不够；对客户提供的服务缺乏一定的创意；对客户的详细信息挖掘不够，利用不够等。 随着因特网的出现，电子商务大潮正在全球范围内急速改变传统的商业模式，传统企业管理的着眼点往往在后台，ERP系统帮助他们实现了这种内部商业流程的自动化，提高了生产效率。而对于前台，往往重视的不够，面对诸如：哪种产品最受欢迎、原因是什么、有多少回头客、哪些客户是最赚钱的客户、售后服务有哪些问题等问题，大部分企业还只能依靠经验来推测。这就意味着如何有效的处理海量客户信息，从中挖掘判断出客户的消费趋向，实施一对一营销成为摆在电子商务企业面前的一大问题。因此，将大数据分析用于电子商务几乎是从数据挖掘诞生起就注定的。
2010年09月20日，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza。Netezza是数据仓库应用分析领域的领先者。收购Netezza将加强IBM的数据分析业务，使IBM可以帮助企业客户以更低的成本，更快地获取业务信息。将拓展IBM的信息和分析产品线。2010年6月，存储巨头EMC宣布将收购私有公司GreenPlum，该公司提供了新一代数据仓库软件和自助服务、针对企业的基于云的分析功能。同年11月，EMC又再度收购集群NAS厂商Isilon。还有，Teradata收购了Aster Data 公司，惠普收购实时分析平台Vertica等。大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。这一系列收购事件也表明，电子商务的大数据时代真正到来了。
传统电子商务创新主要局限在电子商务的效率、便利化、营销方式等方面，大数据技术的广泛应用给电子商务的模式创新带来机遇。基于大数据的电子商务创新主要在于提炼大数据的价值并将其应用于电子商务的各个流程，形成新的商业模式。
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（一）大数据的概念及特征
维基百科指出，大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、应用、管理和处理能力。Gartner将大数据定义为：大数据是大量、高速、多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。尽管对于大数据概念的表述不同，但普遍认为大数据具有数据量大、多变、速度快、真实性、价值密度低等特性，传统的技术手段难以对其进行处理。 （二）大数据和数据分析的优势和使用
优势一，争取、发展和留住客户。大数据可以帮助您确定目标客户，以及找到激励客户的因素。通过分析大数据，可以发现改进客户互动、增加价值和建立持久关系的方法。帮助您发现最好的客户有哪些，如何保证让他们一直满意。您在何处可以找到更多像他们一样的客户。 优势二，优化运营，防止欺诈和威胁。通过采用大数据和分析战略，可帮助您规划、管理运营、供应链和基础架构资产的使用，最大程度地发挥它们的作用。获取降低成本、提高效率和生产力以及减少威胁所需的洞察。帮助您提高运营流程和系统的效率，帮助您实时了解企业动态，减少浪费和欺诈。
优势三，转变财务和管理流程。分析所有数据（包括大数据）可以推动企业敏捷性，并提供洞察，帮助您做出有关业务战略和人力资本管理的明智决策。帮助您实时获取有关业务各个方面的可靠信息，帮助 您全面了解、深入洞察和控制财务表现，以便更好地衡量、监控和实现业务成果。
优势四，管理风险。主动发现、了解和管理财务和运营风险，以便能够信心满满地做出更多具有风险意识的决策。大数据分析能最大程度的帮助您规避可能摧毁企业的财务和运营风险，帮助您促进管理管理规范化，降低不合规风险。
优势五，创建新业务模式。使用通过探索大数据和分析所获取的新视角，研究战略性的业务增长选项。使企业比竞争对手在改变行业或创造新市场的过程中更快一步，使企业文化支持创新的思维和探索。
优势六，最大程度获得洞察，确保信任和改进 IT 经济性。通过优化大数据和分析，以较低的成本更快地获得洞察，推动创造新价值，实现企业敏捷性。保证现有的 IT 基础架构能够提供决策制定者需要的洞察力。充分保护数据中心和数据免受可能的犯罪活动或欺诈的侵扰。 在大数据分析日益重要的市场形势下，如何将大数据和数据分析转变为企业竞争优势也成为每个电子商务企业的主要议题。我这里总结三点：1.培养一种将分析融入方方面面的文化，支持所有员工根据大数据和分析做出决策，而不是依靠直觉和过往的经验。2.主动维护隐私和安全性以及开展监管活动，确保所分析数据的安全性和准确性。3.投资于大数据和分析平台，
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这种平台通过调整，可以执行各种用于处理所有数据和分析类型的任务，无论其形式和功能如何。
综上所述，可见大数据及数据分析在电子商务客户关系管理中的重要性。当前市场经济环境下，能够合理的运用数据挖掘技术提高企业的管理及决策能力，是企业在竞争中能否生存的关键。 参考文献：
[1] 王力.数据挖掘在客户关系管理中的应用研究[D].淮南：安徽理工大学，2009. [2] 林杰斌.数据挖掘与OLAP理论与实务[M].北京：清华大学出版社，2003. 作者简介：
于洪（1979年—），女，汉族，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨信息工程学院骨干教师，副教授，硕士研究生，研究方向：软件工程及大数据。