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第18 卷第2 期2023年6 月贵阳学院学报（自然科学版）（季刊）JOURNAL OF GUIYANG UNIVERSITY Natural Sciences(Quarterly)Vol.18No.2Jun.2023电子商务环境下企业网络营销系统设计许力（合肥信息技术职业学院，安徽合肥2 30 6 0 1）摘要：随着全球经济一体化、区域化和多极化以及互联网技术的发展，网络信息化进程加快，企业的营销环境和理念也发生着巨大的变化。为使企业快速的适应现在的营销环境和市场竞争状态，本文在电子商务环境下设计了企业网络营销系统。该系统可以分为数据交换层、业务执行层和硬件支撑层。为了能够精准的开发新客户，提高产品销量，降低营销成本，设计了模糊聚类算法，使系统可以根据收集的客户信息，对客户的属性进行细分。采用Apriori算法对客户信息进行数据挖掘，发现客户的消费特征，以对客户进行精准定位。为了验证系统的性能，对其进行客户聚类算法有效性试验和精准营销算法有效性试验。试验结果表明：系统可以客户进行有效的聚类并挖掘客户的消费特征。关键词：电子商务环境；企业网络营销系统；模糊聚类算法中图分类号：TP391.3Design of Enterprise Network Marketing System Under(Hefei Information Technology Vocational College,Hefei,Anhui 230601)Abstract:With the development of global economic integration,regionalization and multi-polarization as well as Internettechnology,the process of network information was accelerating,and the marketing environment and concept of enterpriseswere also undergoing great changes.To make the enterprise quickly adapted to the current marketing environment andmarket competition state,the enterprise network marketing system under the environment o e-commerce was designed.The system could be divided into data exchange layer,business execution layer and hardware support layer.To accuratelydevelop new customers,increase product sales and reduce marketing costs,the fuzzy clustering algorithm was designed sothat the system could subdivide customer attributes according to the collected customer information.The Apriori algorithmwas used to carry out data mining on customer information to discover customer consumption characteristics,so as to ac-curately locate customers.To verify the performance of the system,the effectiveness tests of customer clustering algorithmand precision marketing algorithm were carried out.The test results show that the system could effectively cluster custom-ers and dig customers consumption characteristics.Key words:E-commerce environment;Enterprise network marketing system;Fuzzy clustering algorithm随着全球经济一体化、区域化和多极化的发展，企业之间的竞争愈发激烈。随着互联网技术的发展，网络信息化进程加快，企业的营销环境和理念也发生着巨大的变化。以往传统的企业管理采用封闭式或者垂直整合的方式，即信息的传递为按照级别传递，而营销方式采用电话或者人员推销的收稿日期：2 0 2 3-0 4-12基金项目：安徽省质量工程市场调查与预测线下课程（项目编号：2 0 2 0 kfkc448）作者简介：许力，女，安徽合肥人，讲师、硕士。主要研究方向：市场营销、新闻传播。一 12 一文献标识码：A文章编号：16 7 3-6 12 5（2 0 2 3）0 2-0 0 12-0 6E-commerce EnvironmentXU Li手段。这种管理和营销方式具有信息管理效率低下、营销和经营方式落后，容易造成人力资源的严重浪费的缺点。为快速适应现在的营销环境和市场竞争状态,函需对企业的管理和营销方式进行改进。网络营销是一种综合利用互联网、通信技术和数字交互技术等，以实现最终营销目标的销售方2期式。采用企业网络营销系统对企业进行管理，与传统的企业管理方式相比，具有加快部门间信息传输速度、降低人工成本和提高企业管理效率的优点。但是，仅仅在企业内部对营销管理方式进行改革，企业与消费者之间仍然无法进行有效、快速的沟通，企业与外界信息之间的沟通交流仍然以人工传递为主。这种管理方式可能会影响企业获取外界信息的准确性和实时性，企业仍然无法适应瞬息万变的市场环境。电子商务也可以称为电子交易，是近年来依托于互联网发展起来的。电子商务是指在网上进行的交易活动，包括企业内部、外部的生产、管理、财务等商务活动，还包括将买方、卖方、加工厂和中间商等综合起来的商务活动管理2-3。电子商务具有商务、服务、集成和可扩展等特点，与传统的企业商务管理模式相比，电子商务具有成本低、管理效率高、可准确实时获取市场信息、提高与消费者和企业的交流等优点，可以将其应用于企业的网络营销系统。因此本文将在电子商务环境下对企业网络营销系统进行设计。1企业网络营销系统设计1.1总体设计企业网络营销系统按照功能可以分为三个层次，分别为数据交换层、业务执行层和硬件支撑层4。该企业网络营销系统的结构简图如图1所示。国际环境国内环境数据交换层客户外部环境立数据采集数据接口业务执行层商品维护硬便件支撑层部门数据库图1企业网络营销系统的结构简图许力电子商务环境下企业网络营销系统设计数据交换层数据交换层是系统获取外部环境信息以及消费客户群信息的接口，根据获取信息的不同可以分为数据和用户接口两种。数据接口主要用于接收采集到的外部环境数据。企业在进行营销活动时，营销会受到各类环境条件的影响，包括国内外的竞争环境、政治、经济和文化等，同时这些条件之间还会互相影响进而影响企业的营销环境。因此需要实时的将这些国内外环境信息传递至营销系统进行分析。环境与营销系统中各因素之间的关系如图2 所示。环境竞争环境文化环境企业生产商品制造商发布企业B采购获取中间商购买企业图2 环境与营销系统各因素之间的关系图用户接口主要用于接收消费客户群的相关信息，以对目标客户群体进行分析并确定。数据接口和用户接口之间的数据信息，可以通过网络实现数据之间的交换。1.3业务执行层业务执行层主要用于对获取的数据信息进行处理,并执行网络营销系统的相关功能。该层的数据总线用于接收和传递获取的相关数据,其后由各功能子系统执行相关功能,系统的功能子系统可根据企业需要进行设置。一般系统的业务执行层设网络消费客户群用户接口数据总线订单管理客户关系管理业务管理网络营销服务器数据库立共享数据库1.2置商品维护、客户关系管理、业务管理、订单管理、广告管理和系统安全管理等子系统。业务执行层的各子系统可实现的功能如图3所示。文广告管理公共数据库政治环境商品订单订单安全管理业务执行层商品维护客户关系管理业务管理子系统列表护，如商品列表、商品价格和简介的增加、更新和删一13 一经济环境用户工订单管理告管理系统安全管子蒸统子系统理理图3业务层各子系统可实现功能商品维护子系统是对商品的相关信息进行维系统统理子系统企业推广防火墙木马病毒监控贵阳学院学报（自然科学版）（季刊）除等，便于客户对企业销售产品有深入的了解。库、共享数据库和公共数据库，以便于对不同数据客户关系管理子系统用于维系和改善企业与的存储。客户之间的关系。该子系统主要包括客户的信息2系统精确营销算法设计管理、销售管理、服务与支持等部分。通过这些功能部分，实现与客户之间的数字化、实时化的沟通交流，为客户提供更优质、便利的服务，提高客户对企业的粘性，以高质量的服务吸引更多的客户；同时采用这种方式还可以降低企业进行客户管理的成本。业务管理子系统是对企业相关的销售业务进行管理，以适应快速变化的市场环境，提高商品销售额。该子系统主要包括企业商品销售规划、销售平台的管理、销售进程的管理。订单管理子系统是对获取的订单确认到最后客户收货的整个流程进行管理，以满足企业商品网上销售的需求,该子系统主要包括账目的管理、订单的确认、发货管理、物流管理、支付管理和商品售后功能。广告管理子系统是对企业的品牌进行维护，以提高企业商品在市场占据的份额。该子系统主要包括企业品牌管理、企业推广措施的管理。通过对企业品牌的宣传和推广，提高公众对企业品牌和商品的认可度。系统安全管理子系统用于维护系统各业务的安全性，主要包括客户收到商品的完整性、客户网上支付的安全性和客户信息的安全性。其中，商品完整性是指客户收到的商品与下单时商品描述的一致性；网上支付安全性主要是通过设定交易密码、设置支付限额以及短信提醒等服务，保证交易的安全；客户信息的安全性是通过在系统中设定防火墙、对木马病毒等进行监控等措施，保证客户信息不被盗用。1.4硬件支撑层硬件支撑层主要用于企业网络营销系统提供数据库和安全可靠、开放的使用环境。该层主要包括网络营销服务器和数据库。其中网络营销服务器为业务执行层和硬件支撑层的数据传递起到了连接作用。数据库用于对系统的相关数据进行存储和备份，为了便于操作，系统采用SQLServer2000数据库进行数据的存储。根据数据的类别,可以将数据库分为部门数据一14一18卷随着用户群体对消费需求的多样化，各企业的行业竞争日益激烈。为了能够精准的开发新客户，提高产品销量，降低营销成本，可以对客户进行精准的定位，通过个性化的服务和沟通，实现企业的利益最大化。因此，可以通过收集客户信息，采用聚类算法进行客户的属性进行细分，其后同一类别的客户采用数据挖掘算法，发现客户的消费特征,从而有针对性的制定相应的营销策略，实现精确营销。2.1客户聚类算法设计聚类分析是通过对事物的属性进行分析后，将相似性较大的事物归为同一类别,相似性小的事物分为不同的类别的算法。常用的聚类分析包括系统和动态聚类分析法，但是这类分析方法都是以定量化的事物为前提，采用精确的数学分析方法进行分类。忽略了事物的非定量化的特点，有可能聚类失败。模糊聚类分析是以事物之间模糊的相似性关系进行分类，具有客观、便于计算的特点5。系统采用模糊聚类分析的流程6-7 如图4所示。开始聚类分析立空文件档建立原始样本数据确定评价指标样本统一量纲处理形成原始数据矩阵样本标准化处理计算样本矩阵标准差图4采用模糊聚类分析的流程图第一步是建立空文件档，便于对处理后的数据进行存储。第二步是形成原始样本矩阵，以便于后续的样本分析。形成样本矩阵的顺序为确定评价指标,样样本相似度计算得到样本相似矩阵原始样本矩阵的形成样本数据标准化模糊相似矩阵的确定相似矩阵验证相似支性矩否符合传递性？是王相似矩阵的模糊分类模糊聚类聚类结果输出阵的验证聚类处理2期本统一量纲处理，最终形成样本矩阵。确定评价指标时，一般选择最能够客观反映客户消费行为的特征作为评价指标，一般选择商品的重量、商品质量、可使用时间、功能性、可靠性等，若为电子产品还可增加耗电量等指标。确定指标后按照低、偏低、中、偏高和高共五个评价等级进行划分，评分分别0 至4分。样本统一量纲处理的方法是采用二态编码的方式进行处理，即评分0 分处理后为0 0 0 0。若评分为n,则0 0 0 0 的第n个数字设定为1,即为统一量纲后的结果。将获取的客户的原始数据以矩阵的形式表示。对于第i个样本,其评分结果y；以矩阵的形式可表示为：y:=xi,xi2.,xj,.,xin式(1)中的x;为第i个样本的第j个指标评分；每个样本共包括B个指标评分。原始样本S以矩阵的形式可表示为：X11X1221X22S=Lc1XC2式(2)中的C为原始样本的总数。第二步是样本数据的标准化。标准的过程主要包括样本矩阵标准化处理和样本矩阵的标准差处理。标准化处理时,先计算每个样本所有评分指标的平均值Y，计算公式如下：Y.=y=B其后计算每个样本所有评分指标的标准差SD;,如下:BSD;B样本矩阵的标准差则是对原始样本矩阵S中，每个样本的每个指标均进行处理,标准差计算结果为：x;=(xj-Y.)/SD;将每个样本的每个评分的标准差计算结果以矩阵的形式表示，即得到标准差矩阵：许力电子商务环境下企业网络营销系统设计x21 x22SD:二Lxc1xc2第三步是通过样本的标准差矩阵确定模糊相似矩阵，主要包括样本相似度的计算和相似矩阵的计算。样本相似度的计算主要包括相似系数和模糊相似矩阵两种计算方式，对于本系统来说，选择具有更高准确度的模糊相似矩阵的方式进行计算。即利用相似系数矩阵将原始样本矩阵中的参数均压缩至0,1范围内,而原矩阵中的样本和评分之间的相对关系不变。相似系数矩阵需要满足自反性、对称性和传递性的要求。根据以上要求,确定样本的相似系数计算方式如下：(1)CJA;=1-=1M max Z(*u-*m)/2CX1B将相似系数以矩阵的形式表示即可得到相似2B(2)CB(3)(4)(5)x12M性矩阵JA如下：JA1JA12.JA21JA22JA2cJA=LJAclJAc2.J第四步是相似性矩阵的验证。对于相似性矩阵来说，满足传递性，就可符合自反和对称性的要求，传递性采用聚类法进行验证，也就是JA满足以下关系即可：JA JA=JA,=maxmin(JAie,JAgj)(9)若JA不满足要求,则继续进行JA进行计算，直到符合要求为止。最后是进行聚类处理。对于符合传递性的Jan矩阵，使入从1开始取，每次递减0.0 5,可以得到不同的分类关系。随着入值的减小，类别由细到粗进行归类，可根据分类需要选定入值。2.2客户精准营销算法设计采用聚类算法将相似种类的客户集合在一起后，需要数据挖掘算法提取样本的数据模式，并进行评估,确定相似客户样本之间的关联性，从而制一 15 一x1Bx2BxcBJA1cJAcc(6)(7)(8)贵阳学院学报（自然科学版）定精准、有效的营销手段，提高商品销量8。为进行有效的分析，系统采用Apriori算法进行样本间关联规则的挖掘9-1,Apriori 算法进行关联规则挖掘的流程如图5所示，开始输入聚类后的样本设置最小支持度和最小置信度令k=1根据聚类样本生成候选项集剪枝处理并连接生成L频繁项集图5Apriori算法进行关联规则挖掘的流程图第一步是频繁项集合的生成。系统将聚类处理后的样本输入，设定系统的最小支持度和最小置信度。其中支持度和置信度分别是度量关联规则重要性和准确性的参数。对于聚类后的样本集合M：M=(mi,m2,.,m,l对于任意两个样本集合M中的子集项集A和B,且A和B的交集为空集,若存在项集D,符合以下条件：support(AB)confidence(A=B)则对于样本D来说，其支持度和置信度分别为c%和e%。最小支持度和最小置信度的范围在0,1,具体数据可以根据需要设定。设定计数值k为1,采用逐层搜索迭代的方法找到所有的频繁项集。即根据聚类样本，生成候选项集合。利用剪枝处理并连接后,确定L1的频繁项集合。此时计数值k变为2,并重复候选项、剪枝和频繁项生成处理量,生成L2频繁项集合,并逐层的迭代查找，直到频繁项集合为空集停止。频繁项的查找过程简图如图6 所示。一 16 一(季刊)LI候选项集项目集数量(A）4样本扫描，生B4剪枝处理，并连接【A】聚类样本4成候选项集合D3后生成L1频繁项集(E)11L2频繁项集项目集数量k=k+1A,B】(ACIB.CIC,D)生成候选项集样木扫描，生成剪枝处理并连接L3候选项集合图6 频繁项的查找过程简图生成Lk+1频繁项集第二步是关联规则的生成。即通过查找到的否频繁项集合，根据最小支持度和最小置信度产生强Lk+1频繁项集为中？关联规则。文是关联处理输出结果D=c%AUBD=e%(12)AnB18卷L1频繁项集项目集数量4(B44DI3样本扫L2候选项集描，生项目集数量成L2候(A.B13选项集3剪枝处理，并连接(A,C)3A.DI3后生成L2频繁项集(B,C)3B.D1C,D3L3候选项集项目集数量A,B,C33试验结果为了验证该企业网络营销系统的性能，需要对其进行相关试验。本文主要针对系统对于用户群体的精准营销相关算法进行了设计,因此在进行系统的试验设计时，主要进行客户聚类算法有效性试验和精准营销算法有效性试验3.1客户聚类算法有效性试验试验选择河南开封一家以生产金属制品的中型企业作为研究对象，主要加工产品包括五金零(10)件、汽车零部件、冲压模具、标准测距等。通过对客户和产品进行综合分析，共确定7 个评价指标，分别为商品的重量、商品质量、零部件尺寸精度、可靠性、配送周期、加工周期、价格。将这些评价指标做(11)成问卷，对58 个客户进行问卷调查，最终获得50份有效问卷。对50 份有效的调查问卷采用模糊聚类算法进行分析,聚类处理时，不同的入值分类结果不同。调整入值，可以获得客户的模糊分类表如表1所示。表1客户的模糊分类表入值类别数量分类样本数量剩余样本数量110.7520.7030.6530.6040.5010.4013合2+324461238163427234194645002期由表可知，随着入值从1逐渐递减至0.6,类别数量逐渐增加，说明客户归类逐渐的由粗到细进行；随着入值从0.6 逐渐递减至0.4,类别数量逐渐降低,说明客户归类逐渐的由细到粗。因此确定入值为0.6。此时以客户分类后的样本作为重点进行分析，单个样本不再进行具体分析，其模糊分类结果如表2 所示。表2 客户样本模糊分类结果类别样本数量具备特点客户订购的产品价格较高，较为重视产品的质量、尺寸精度，不允许产品出类别一16类别二10类别三8类别四7以上结果说明，系统可以对客户按照类别进行聚类。3.2米精准营销算法有效性试验将该企业的客户聚类结果采用精准营销算法进行处理,以发现客户的消费特征，从而有针对性的制定相应的营销策略。设定Apriori算法的最小支持度为5%，最小置信度为50%，最大项数为2。对聚类客户采购的商品进行分析，可以得到关联规则产生的数据如表3所示。表3关联规则数据结果关联规则置信度/%冲压模具=标准测距75汽车零部件=五金零件60以上结果说明，系统可以对客户购买的商品进行精准定位。综合表1表3可知，客户以同时购买冲压模具和标准测距较多，且尤其注重与产品的质量和尺寸精度。4结论随着全球经济一体化、区域化和多极化以及互许力电子商务环境下企业网络营销系统设计主要进行了二下工作：(1)在电子商务环境下设计了企业网络营销系统。该系统按照功能可以分为三个层次,分别为数据交换层、业务执行层和硬件支撑层。(2)设计了模糊聚类算法，使系统可以根据收集的客户信息，对客户的属性进行细分。（3）采用Apriori算法对客户信息进行数据挖掘，发现客户的消费特征，以对客户进行精准定位，现质量问题，较为注意产品加工周期并对具体的算法进行了设计。和配送周期。（4)为了验证系统的性能,对其进行客户聚类客户订购产品的价格一般，数量较多，算法有效性试验和精准营销算法有效性试验。试对于产品的加工周期、配送周期要求较高，不接受产品的延期交付；但是，对于产品的尺寸精度要求不高。客户订购产品的价格较低，尤其注意产品的配送周期和加工周期，对于产品的尺寸精度和可靠性没有要求。客户较为重视产品的配送周期，对其他均无要求。联网技术的发展，网络信息化进程加快，企业的营销环境和理念也发生着巨大的变化。为了使企业快速的适应现在的营销环境和市场竞争状态，本文验结果表明系统可以客户进行有效的聚类并挖掘客户的消费特征。参考文献：1瞿彭志.网络营销（第二版）M.北京：高等教育出版社,2 0 0 4:144.2关翔.中国电子商务与实践M.北京：清华大学出版社,2 0 0 3:52.3黄健英.解密中国电子商务M.北京：中央民族大学出版社,2 0 0 3:15.4高文海，苏宇，营丽杰.基于多层次模糊方法的企业网络营销绩效综合评价模糊模型研究J.商场现代化，2006(9):102.5J William H,Beaver.Financial rations as predictors o failureJ.Journal of Counting Research,1996(4):13-16.6赵夫群,罗广军.模糊聚类算法应用研究J.附件电脑,2 0 0 9(5):43-47.7李雄飞,李军.数据挖局与知识发展M.背景：高等教育出版社,2 0 0 3:12-14.8牛继舜.网络营销的顾客服务方式J.情报杂质,2 0 0 5(11):141-142.9聂盼盼,李英海，王永强等.基于Apriori算法的水库优化调度规则提取方法J.水利水电技术（中英文），2021,52(10):164-171.10马辉民，卢益清，尹汉斌.基于客户份额的客户细分方法J.武汉理工大学学报（信息与管理工程版）,2 0 0 3(3):12-16.11马辉民,尹汉斌，肖威.客户潜在价值预测模型及细分研究J.工业工程与管理,2 0 0 3（2）：31-33.【责任编辑王建蕊一 17 一