本文關(guān)鍵詞：ⅡS日志挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)站郵件營銷中的應(yīng)用研究

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【摘要】：電子商務(wù)市場的日趨激烈，迫使電子商務(wù)網(wǎng)站----悠寶網(wǎng)的商品廣告郵件營銷模式逐漸從“大而全”向“少而精”轉(zhuǎn)化，采取以客戶為中心的策略，根據(jù)客戶的個(gè)性需求提供有針對性的廣告和商品服務(wù)。 悠寶網(wǎng)已經(jīng)擁有相當(dāng)規(guī)模的注冊用戶，建立了一個(gè)客戶基本信息庫來保存所有注冊用戶的相關(guān)信息。同時(shí)，悠寶網(wǎng)已經(jīng)將電子郵件廣告作為推銷商品的一種重要廣告方式。在進(jìn)行某種商品的廣告郵件營銷時(shí)，悠寶網(wǎng)通常采用郵件群發(fā)器向所有的注冊客戶發(fā)送廣告郵件，以達(dá)到最大的宣傳范圍，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。然而，這種盲目群發(fā)的方式，在營銷過程中已經(jīng)暴露出越來越明顯的弊端：一方面很容易引起客戶的反感，會逐漸降低他們對廣告郵件的信任度，嚴(yán)重時(shí)他們甚至?xí)䦟⒋司W(wǎng)站列入黑名單，從而一概拒收和拒看發(fā)來的廣告郵件；另一方面很難評價(jià)所發(fā)送的廣告郵件，無法得知郵件的發(fā)送效果，不知道哪些客戶進(jìn)行了點(diǎn)擊查看，對于郵件營銷的科學(xué)化和精細(xì)化發(fā)展非常不利。 基于IIS日志的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地解決上述難題。首先利用郵件群發(fā)器發(fā)送經(jīng)過編碼轉(zhuǎn)換的鏈接的商品廣告，客戶點(diǎn)擊鏈接后會在網(wǎng)站的服務(wù)器日志中留下客戶識別信息。其次，對網(wǎng)站日志建立數(shù)據(jù)庫，利用微軟SQL Server的Anylisis Services（SSAS）工具建立以日志數(shù)據(jù)庫和客戶基本信息庫為數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)倉庫。然后，充分利用SSAS中現(xiàn)成的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，一方面進(jìn)行決策樹分析，找出是否點(diǎn)擊鏈接與客戶基本屬性（地域、職業(yè)、性別、年齡、郵箱類型、會員級別、年收入等）之間的關(guān)系，預(yù)測新會員的點(diǎn)擊情況，從而可以在以后的廣告郵件發(fā)送中有選擇性的發(fā)送，既能減少對客戶信任度等方面的潛在負(fù)面影響，又能提高郵件鏈接的點(diǎn)擊率；另一方面通過聚類分析，按點(diǎn)擊郵件鏈接次數(shù)將客戶分為若干個(gè)類別，了解會員的整體特征及各分類中的特征，為接下來的后續(xù)營銷做好準(zhǔn)備，以便分別制定有針對性的營銷方案。 本文首先對悠寶網(wǎng)的商品廣告現(xiàn)行模式進(jìn)行介紹，分析傳統(tǒng)郵件模式存在的不足，其次介紹了IIS日志數(shù)據(jù)挖掘在郵件廣告營銷中的應(yīng)用，然后分析了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘所面對的客戶基本信息庫、IIS日志文件等數(shù)據(jù)源，接著建立IIS日志數(shù)據(jù)庫和進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘所需的數(shù)據(jù)源，并在分析悠寶網(wǎng)郵件營銷兩大需求的基礎(chǔ)上分別設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型，，最后依次進(jìn)行決策樹分析和聚類分析，得出針對悠寶網(wǎng)廣告郵件營銷的有用結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】：IIS日志 數(shù)據(jù)挖掘 郵件營銷
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 選題的背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本論文的主要研究內(nèi)容13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 當(dāng)前電子商務(wù)網(wǎng)站郵件營銷模式及其不足15-28
• 2.1 電子商務(wù)網(wǎng)站中的商品廣告郵件營銷模式15-19
• 2.1.1 郵件營銷的概念15-16
• 2.1.2 郵件營銷的不同層次16
• 2.1.3 郵件營銷的作用16-18
• 2.1.4 郵件營銷的步驟18-19
• 2.2 郵件營銷模式的優(yōu)勢19-20
• 2.3 郵件營銷模式的劣勢和挑戰(zhàn)20-22
• 2.4 日志挖掘技術(shù)在商品廣告郵件營銷中的應(yīng)用22-27
• 2.4.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在郵件營銷中的應(yīng)用22-23
• 2.4.2 SSAS23-24
• 2.4.3 決策樹算法24-26
• 2.4.4 聚類算法26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第3章 系統(tǒng)需求分析與數(shù)據(jù)模式設(shè)計(jì)28-49
• 3.1 數(shù)據(jù)源分析28-36
• 3.1.1 IIS 訪問日志文件28-31
• 3.1.2 客戶基本信息庫31-36
• 3.2 建立IIS 訪問日志數(shù)據(jù)庫36-39
• 3.3 系統(tǒng)的功能需求39-41
• 3.4 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)41-48
• 3.4.1 基本概念41-43
• 3.4.2 常見的數(shù)據(jù)模型43-44
• 3.4.3 針對決策樹分析的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)44-45
• 3.4.4 針對聚類分析的數(shù)據(jù)模式設(shè)計(jì)45-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第4章 IIS 日志數(shù)據(jù)挖掘49-68
• 4.1 數(shù)據(jù)挖掘概述49-53
• 4.1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生背景49-50
• 4.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的概念50
• 4.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的功能50-51
• 4.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟51-52
• 4.1.5 數(shù)據(jù)挖掘的對象52-53
• 4.1.6 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用53
• 4.2 決策樹分析53-61
• 4.2.1 建立挖掘模型53-54
• 4.2.2 決策樹結(jié)果分析54-58
• 4.2.3 屬性的依賴關(guān)系分析58-61
• 4.3 聚類分析61-66
• 4.3.1 建立挖掘模型61
• 4.3.2 結(jié)果分析61-66
• 4.4 本章小結(jié)66-68
• 結(jié)論與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-72
• 致謝72

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：949591