基于數據挖掘理論的網購顧客關聯產品購買意向分析

四、基于數據挖掘技術的關聯產品網絡營銷策略

基于關聯規則的數據挖掘方法，可以對網購顧客的關聯產品購買意向進行深層次的剖析，因此，可以將這一理論應用在具體的網絡營銷中，提出相應實用的網絡營銷策略。

（一）以支持度為核心的網絡營銷策略

通過關聯規則數據挖掘可知，一個購物組合支持度的高低，表明在所有購物搭配中，該組合被選中出現的概率高低。因此，通過進行大量的數據挖掘，可以在網絡店鋪所有購物數據中，將各種組合的支持度按照從高到低的次序排列。借助這個可以獲知的排序，來安排產品搭配促銷策略，一捆綁銷售的模式提高產品的銷售量。這樣做還可以大大縮減購物者單獨購買而產生的額外附加費用，如二次物流費、人工費、包裝費用等等。對于購買者而言，還可以享受獨有的購物組合優惠。總之，以支持度為核心的網絡營銷策略可以實現網絡店鋪與購物者之間的雙贏。

（二）以置信度為核心的網絡營銷策略

在網絡店鋪中，置信度表示的是購買店鋪內任意產品后，購買另一產品的交易概率，也可以理解成為購物者對置信度高的關聯產品購買意向更加強烈。因為網絡店鋪往往都是一些相關產品或者是替代產品的集群，產品之間存在著或多或少的互補或搭配的關系，所以對于置信度較高的關聯產品組合來說，更容易受到消費者的青睞。

經過數據挖掘分析，某關聯產品組合的置信度高，即當購物者購買某一種產品時，立即自動推送與其相關聯的高置信度產品。在對店鋪內的所有產品銷售數據進行數據挖掘后，關聯規則中的置信度排序也呈現出來，那么消費者購買任意產品，都可以按照置信度從高到低排序，推送產品。這種信息推送方式就徹底顛覆了原有了同類替代產品信息推送模式，因為原有的替代品推送模式僅僅能在選擇的時候提供多一種選擇，究其根本對銷售量沒有提高，而以置信度為核心的網絡營銷策略卻能大大提高銷售量。