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的电子商务对Web信息的挖掘也能够保证企业挖掘潜在的客户信息.例如对于在客户访问的Web信息上进行挖掘,可以获取这些客户的信息.（二）挖掘客户潜在需求.分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题.电信业务收据收集了客户交易的所有信息,对客户进行分类,确定不同类型的用户不同的潜在行为,然后采取相应的营销策略,使企业产生利润最大化.
（三）留住自己的客户.电信、移动、联通这些运营商如何能让客户成为自身的“忠实粉丝”不丢失客户也是他们必须考虑的一个问题.数据挖掘技术可以对大量的客户信息进行一个数据分类,把客户分成不同的类型,不同的客户类型具有不同的属性,企业可以根据不同的客户类型提供不同服务,让客户对企业产生很好的满意度,这样是留住客户的一个因素.数据挖掘技术还可以从这些数据中发现出来哪些特质的客户是有可能流失的,这样企业可以采取相应的措施对客户进行挽留.对应客户来说,销售商与客户之间的空间与时间的差距在电子商务上已经不存在.每一个销售团队与客户来说处于一个被选择状态,如何让客户来选择自己,在自己的电子商务网站或者是网店上停留更长的时间,对销售商来说是一个比较大的挑战性的任务,因为客户在你的电子商务网站上多停留一刻,你挽留住这位客户的可能性就大了一分.为了达到这个目的,企业销售商需要了解客户的浏览行为,了解客户的兴趣以及需求所在,动态的来提供不同的销售服务,来获取更大的客户满意度[5].
（四）聚类客户.聚类客户也是数据挖掘在电子商务应用一个重要方面.它是通过分析客户的浏览行为来分析客户所属的类别.提取客户的共同特征,可以有效的帮助产品销售商更好的了解自己的客户,向客户提供更加贴身的服务.例如,有些客户一直在买“婴儿衣服”,“尿不湿”这些产品,通过分析这个客户的浏览行为,我们可以将这个客户纳入“Parents”客户组,在下次该顾客光顾的时候相应就可以推荐“奶粉”,“玩具”等产品.对于他们所进行的业务活动当然不能等同于其它聚类如“大学生”,“白领太太”.销售商根据不同聚类客户提供不同的服务,使得商务活动能最大限度地满足客户需求,创造更多的利润.对于客户来说,更加便利的服务,更加优惠的价格,更短的时间是他们选择电子商务的动力之一.
四、结束语
电子商务是Web高度发展的产物,为我们提供了极为便利的商务解决方案,但是电子商务拥有海量的Web数据,如何将海量的电子商务的Web信息进行有效的组织利用,从中抽取感兴趣的数据,提供商业决策支持,提供商业模式,以便更好地理解客户的行为,就必须采用数据挖掘作为解决方案.如何改进站点结构为客户提供更多的个性化服务,已经在电子商务行业引起关注,数据挖掘对电子商务而言潜力是巨大的,从电信、金融行业的一个个现实应用都证明了数据挖掘对电子商务的应用价值和意义是非常巨大的.
参考文献：
[1]祁明等.电子商务实用教程[M].高等教育出版社,2004,4
[2]邹显春等.电子商务与Web数据挖掘[J].计算机应用,2001,5
[3]罗布.马蒂森.电信业客户流失管理[M].人民邮电出版社,2005,7
[4]师江波,胡建华.基于数据挖掘的电信客户流失预测分析[J].山西电子技术,2009,1
[5]朱德利.SQLServer2005数据挖掘与商务智能完全解决方案[M].电子工业出版社,2007,10
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