1电子商务推荐模型介绍.doc

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1、1电子商务模型介绍当前，企业经营已经由“以产品为中心”转变为“以客户为中心”。任何与消费者行为有关的信息对商家都是非常宝贵的。一个好的构架的电子商务网站，会给买家或卖家带来一些无形的价值。随着企业电子商务的蓬勃发展，电子商务的后台数据库能够保留下来大量的交易资料和与顾客相关的数据，但数据并不能代表信息。如何从海量的数据资源中挖掘所蕴涵的有益信息是当前的研究热点.当前经济模式的变化，从传统的实体的商店到Internet上的电子交易，同时也改变了销售商和顾客的关系。现在，网上顾客的流动性很大，他们关注的主要因素是商品的价值，而不像以前注意品牌和地理因素。因此，电子零售商一个主要的挑战是需要

2、了解到客户尽可能多的爱好、价值取向，以保证在电子商务时代的竞争力。通过在Web上应用数据挖掘技术，从买家、卖家信息及交易数据中挖掘潜在有用的信息。使得卖家能够深入了解竞争对手的销售情况并能更好的找到潜在的买家；使得买家能够更好的了解自己中意的商品最近有哪些买家买过以及商品价格走势情况如何。 1.1卖家信用级别电子商务给我们提供了快速、便利的网上销售渠道。作为一个卖家，自然想到的是如何才能销售更多的产品，获取更大的赢利。这也是每个C2C卖家十分关心的问题。然而要想在网上开店，需要考虑的问题也就很多了。首先关注的是在网上众多的商品种类中，目前畅销的有哪些类别的产品？在确定销售某类商品后，在

3、该类商品下哪些品牌、型号或者样式最好卖呢？同时，我们也要考虑给商品定一个合适的价位，什么样的价位才最有竞争力。知己知彼，百战百胜。竞争对手的信息对卖家来讲也是十分有用的。通过了解对手、学习对手，才能更好的超越对手。通过的一定的分析，寻找和自己销售同样类别商品的对手卖家，对其销售记录、所售商品类别、销售行为、客户分布等一系列的分析，试图从各个角度来找对竞争对手的一些规律，就找到自己努力的方向了。当然卖家还可以通过各种不同的途径来了解各种不同类型的买家，分析其各自的兴趣爱好等特点，有针对性的销售自己的产品，等等一系列很多的因素决定了卖家的赢利。对于买家来讲，关注的不仅仅是卖家所卖的商品，价

4、格，很自然的就会去关注卖家历史的销售记录、买家对其评价如何，该卖家的信用如何，级别是高或低？我们坚持从分析自身角度出发，卖家自身的各方面的条件也得具备。我们知道，卖家信誉度越高，级别也就越高。当然其级别也是和销售商品的数量成正比关系的。与此同时，卖家级别越高，信誉度自然就高，买家就会去思考该卖家的产品是否也会卖的好。要不然怎么会有那么多人来买。C2C买家自然就很信任该卖家。所以大家都倾向于向他购买商品。那么，各个不同级别(比如红心、钻石、皇冠)的卖家除了和本身销售的商品数量积累有关系外，是否还有其它因素会影响卖家级别呢？比如卖家所在地区、所卖商品类别、注册时间、拥有的商品数量等等。卖家

5、信用级别分析讨论的关键问题也就是分析影响卖家级别的因素，找出其中蕴含的规律。 数据挖掘技术在卖家级别分析过程中，我们知道，卖家的级别(钻石、红心等)是和卖家销售的商品数量成正比的。除了这个因素之外，我们试图找出与卖家级别相关的其他指标。这可以通过数据挖掘中的关联规则或者分类算法分析。卖家级别分为红心，钻石、皇冠，将其作为类标签属性。选择卖家的所在地区、注册时间、拥有商品的数量和商品类别作为训练属性，来找出卖家的级别和哪些因素有关系。通过用数据挖掘的方法来发现隐藏在其中的规律。1.2买家细分买家细分是指将一个买家群体划分为一些小的买家群集合。同属一个买家群体的买家彼此相似，不同买家群的买

6、家被视为是不同的。最后我们可以利用数据来描述或给出买家的特征，然后根据当前买家的特征，去寻找新的买家。基本的出发点是每个买家对某种产品的关注是不同的，因此作为卖家来讲，必须尽可能的考虑这些差异，发现存在于买家整体内部的、具有不同特征或消费习惯的买家群体，再根据每个群体的特征执行针对性的管理或营销策略。对于生活日用品或者游戏点卡或者宠物用品这样的易耗品，找到稳定的买家名单，或者是找到喜好某种风格或者品牌的买家，便找到了可以进行针对性营销的对象，将其发展成为店铺的好友或者vip会员也是一个不错的方法。不仅如此，我们可以通过一些方法获取买家的购买记录，购买偏好分析，购买行为分析，卖家选择偏好

7、分析。更多的了解买家，有针对性地销售，多渠道的提升自己的利润。分析买家、了解买家并引导买家的需求已经成为各C2C卖家非常关注的问题。通过对电子商务系统收集的交易数据进行分析，可以按各种买家指标(如自然属性、收入贡献、交易额、价值度等)对买家进行分类，然后确定不同类型买家的兴趣爱好和购物行为，以便采取相应的营销措施，卖家也就获取最大的利润。数据挖掘技术在买家细分过程当中，我们开始并不确切知道在所有C2C买家中，购买游戏点卡的买家有什么样的特点，哪