《电子商务概论》课程中网络营销专题的策略分析__期刊目录网,论文

分类：推荐论文 时间：2011-02-25 14:43 关注：(1)

摘要    在多年的《电子商务概论》的教学过程中，笔者认为网络营销已成为学习者学习的重点内容，对于电子商务的经营者和管理者来说，网络营销的策略分析对其营销管理起着战略指导性作用。本文探讨如何利用数据挖掘软件Clementine，挖掘出潜在的商务行为，建立起相关的数据模型，为企业做出正确的策略分析，体现出其核心竞争力。

关键词 策略分析 数据挖掘 网络营销 Clementine 聚类分析 回归分析

1．引言 在《电子商务概论》课程的教学过程中，在教材中相关的网络营销策略分析实例比较欠缺，本文结合实例，为企业的网络营销策略分析提供数据依据。

2．网络营销及网络营销策略

2.1网络营销

“网络营销”来源于意译的英文词组“Internet Marketing”以及“Internet Promotion”，基本概念是通过互联网进行市场推广活动。其突出特点是就是互联网，是“电子商务”（e-Commerce）以及“电子商业”（e-Business）等包容了计算机、互联网、电子交换等数字化技术的重要组成部分，是二十一世纪最有代表性的一种低成本、高效率的全新商业模式之一。

2.2网络营销策略

新竞争力研究认为，网络营销是公司级的营销策略。网络营销系统性很强，不仅需要企业多个部门的协调工作，也涉及到企业营销活动各个层面，网络营销由各项具体网络营销活动组成，如网络品牌、网站建设、网站推广、网上销售等，这些活动之间是相互关联的，如果缺乏总体网络营销策略的指导，即使在各项分立的网络营销活动中都投入大量资源，网络营销的整体效果仍然会大大折扣。

3．实例分析

       本文以B2C、B2B为例，其目标是根据购买相类似产品的客户，分两个阶段进行数据挖掘，进一步建立数据模型，细分客户群，挖掘出其潜在的规律，为网络营销提供策略分析。

3.1网络营销策略对象

       以某企业2009年第一季度的营销业绩进行分析，根据分析结果，为企业的下一季节的网站推广方向，销售产品类别，及地域性产品分类、地域性的品牌需求做出正确的判断。

3.2数据来源

       从企业数据库的产品销售数据表中提取全部数据，其数据字段如表一所示：

客户信息字段		产品类别字段
User ID：	客户序号；	Hat	Coat	T-Shirt	Watches
Value：	每次购物总额；	Polo	Shoes	Jacket	Gloves
P method：	付款方式；	Suit	Scarf	Jeans	Sunglasses
Location：	来源地；	Tie	Shirt	Hoody	Underpants
C Methods：	联系方式；	Belt	Socks	Sweater	Swim Suit
S Methods：	销售类别（批发/零售）；	Bar	Wallet	HandBag	Beach pants

表一 产品销售数据表字段

3.3算法及模型

3.31 K-means聚类算法

K-means快速聚类过程是为观测个数很多的数据集进行不相交聚类而设计，从统计学的角度来看，快速聚类过程是寻找初始分类的有效方法，采用的算法是最小化与类均值间距离平方和的标准迭代算法，其结果是高效率地生成大数据文件的不相交的分类。

K-means聚类的核心思想如下：算法把n个向量X_j（j=1,2…,n）分为C个组G_i（i=1,2,…,c），并求每组的聚类中心，使得非相似性（或距离）指标的价值函数（或目标函数）达到最小。当选择欧几里德距离为组j中向量X_k与相应聚类中心G_i间的非相似性指标时，其价值函数可定义为： 。

3.32 Logistic回归预测模型

       Logistic回归预测模型需要对模型进行检验和评价，分为对回归方程整体的显著性检验、回归系数的显著性检验和模型拟合优度评价。拟合优度评价的常用统计量包括Cox-Snell R²和Nagelkerke R²统计量，其数学定义分别为：

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