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◆摘 要：随着互联网经济中新媒体电商的快速发展和进步，新媒体电商的客户群体数量呈直线式上升，其客户需求对比传统电商客户群体更为复杂和多样，这就对新媒体电商的客户特征分析工作提出了更高的要求。而数据挖掘技术的应用则能够科学合理的分析新媒体电商客户的群体特征，综合考虑新媒体电商客户群体有可能性带来了潜在价值和未来价值，是新媒体电商产业营销策略和发展计划制定的有效支撑，对于新媒体电商产业的长期可持续发展具有重要意义。本文首先阐述了数据挖掘的基本内容，然后分析了数据挖掘在新媒体电商客户特征分析中的应用，最后探讨了数据挖掘在新媒体电商客户特征分析中的应用策略，以期为相关工作者的工作提供理论基础和实践借鉴。
◆关键词：数据挖掘;新媒体;电商客户特征分析;应用
近年来，电子商务产业的发展速度持续加快，新媒体电商已然成为我国市场经济的重要增长点，新媒体电商平台销售的商品类型日益丰富，面对的客户群体日益广泛。如何全方位研究客户的消费特征和消费趋向，制定高效的新媒体电商营销策略，是现阶段媒体电商工作者工作面临的重要课题。
1数据挖掘概述
数据挖掘是通过对现有数据的综合选取和整合来寻找其内在规律，主要分为数据准备、规律寻找和规律表达这三个具体步骤。数据准备是从所需的现有数据资源中选取有效数据，并对这部分数据进行初步的整合，并整合成为供给数据挖掘工作的数据集;规律寻找则是应用专业方法将数据准备阶段整合数据集所包含的规律进行探索和挖掘，是数据挖掘的关键性阶段;规律表达则是应用理解难度低和用户可理解的可视化等形式来表达所导出的数据规律，并将这部分数据规律有机转换为可用的信息和知识资源。
现阶段，数据挖掘所应用的技术内容主要有分类技术和聚类技术等等，不同的技术内容在客户特征分析中所起到的作用不尽相同。
2数据挖掘在新媒体电商客户特征分析中的应用
2.1数据统计
有效的数据挖掘工作往往建立在准确的数据统计集合之上，同时基础数据挖掘工作的准确性和有效性也直接影响着新媒体电商客户特征分析的精准度，因此数据挖掘人员要在数据统计的初级阶段充分搜集与整合官方数据、电商内部数据和行业数据，并将这部分数据进行双向的数据科学性验证，用最为准确的官方数据来对比电商内部数据和行业数据，并通过三者差异来分析新媒体电商平台客户的主要特征，确保基础数据挖掘的有效性。
2.2新媒体电商客户特征分析
2.2.1客户认知度分析
通过对客户新媒体电商平台及其购买认知的调查问卷情况统计，挖掘和延伸分析客户在新媒体电商平台消费过程中对新媒体电商各环节和各功能的认知，同步对比现有客户和潜在客户的认知程度来分析新媒体电商的客户认知度，并对经过预处理后的数据统计结果进行对比分析，重点挖掘关于客户对新媒体电商购买的印象认知、功能认知和渠道认知数据，基于此来分析新媒体电商平台后续的网络宣传和口碑营销策略[2]。
2.2.2客户需求度分析
客户需求度是客户对新媒体电商平台产品或服务的期望值体现，直接影响着客户在新媒体电商平台上的消费需求和购买意愿，同时也是新媒体电商平台提升用户粘度的关键所在。针对客户对新媒体电商需求度的分析，数据挖掘人员可通过调查问卷调查、平台内部数據整合和获取官方数据的形式来综合研究客户对于新媒体电商的需求度，可将客户的需求度分为不需要、认为需要和非常需要三个等级。
2.2.3客户使用意愿分析
客户对新媒体电商平台的使用意愿通常取决于新媒体电商提供产品或服务的客户满意度，同时也是新媒体电商客户增长的主要环节之一。针对新媒体电商客户对新媒体电商平台的使用意愿分析，主要可通过分析电商平台后台上传的用户反馈信息、调查问卷结果和行业数据统计来进行，从中能够有效明确客户对新媒体电商使用意愿提升或降低的具体原因所在，同时也能够发现新媒体电商平台现有吸引客户使用意愿的闪光点或是待改进之处。
3数据挖掘在新媒体电商客户特征分析中的应用策略
3.1充分应用数据验证集
在应用数据挖掘技术来分析新媒体电商客户特征的过程中，数据挖掘人员要充分应用数据验证集对于基础数据的筛分作用，阶段性收集新媒体电商平台所在店铺当月的销售数据、用户反馈和行业客户信息数据，集中研究这部分信息数据中与客户认知度、需求度和使用意愿相关的部分，并基于此来验证出不挖掘的基础客户特征数据，进一步保障数据挖掘工作的准确性和有效性。
3.2促进数据挖掘标准化
具体的新媒体电商客户特征数据挖掘工作应力求挖掘指标和挖掘结果的标准化，同时也要切实保证调数据挖掘结果有相对应的特征内容。因此数据挖掘人员就要切实促进数据挖掘工作的标准化，从数据挖掘工作的初期开始严格控制数据挖掘的指标和指数取值，尽可能选择超过5个数据指标来进行详细的客户特征分析支撑，并且保证每个指标都能够有相对应的层级数据进行分析表示。
4结语
综上所述，数据挖掘在新媒体电商客户特征分析中的应用不仅能够充分研究客户对于新媒体电商的认知度、需求度和具体意愿，还能够为新媒体电商的后续营销改革与创新提供研究基础，因此数据挖掘人员就要充分重视数据挖掘工作，在新媒体电商客户特征分析中的应用，做好初步的数据收集和整合工作，充分应用数据挖掘的数据验证集来提升数据挖掘工作的精准性，同时标准化数据挖掘工作的全过程，进而全方位研究电商客户的消费特征，推动新媒体电商产业的长期和持续发展。
参考文献
[1]李兴莹.电子商务领域中计算机数据挖掘技术的应用研究[J].电脑知识与技术，2020，16（19）：239-240.
[2]王秋实.大数据技术在电商平台中的应用[J].电子技术与软件工程，2020（13）：188-189.
◆关键词：数据挖掘;新媒体;电商客户特征分析;应用
近年来，电子商务产业的发展速度持续加快，新媒体电商已然成为我国市场经济的重要增长点，新媒体电商平台销售的商品类型日益丰富，面对的客户群体日益广泛。如何全方位研究客户的消费特征和消费趋向，制定高效的新媒体电商营销策略，是现阶段媒体电商工作者工作面临的重要课题。
1数据挖掘概述
数据挖掘是通过对现有数据的综合选取和整合来寻找其内在规律，主要分为数据准备、规律寻找和规律表达这三个具体步骤。数据准备是从所需的现有数据资源中选取有效数据，并对这部分数据进行初步的整合，并整合成为供给数据挖掘工作的数据集;规律寻找则是应用专业方法将数据准备阶段整合数据集所包含的规律进行探索和挖掘，是数据挖掘的关键性阶段;规律表达则是应用理解难度低和用户可理解的可视化等形式来表达所导出的数据规律，并将这部分数据规律有机转换为可用的信息和知识资源。
现阶段，数据挖掘所应用的技术内容主要有分类技术和聚类技术等等，不同的技术内容在客户特征分析中所起到的作用不尽相同。
2数据挖掘在新媒体电商客户特征分析中的应用
2.1数据统计
有效的数据挖掘工作往往建立在准确的数据统计集合之上，同时基础数据挖掘工作的准确性和有效性也直接影响着新媒体电商客户特征分析的精准度，因此数据挖掘人员要在数据统计的初级阶段充分搜集与整合官方数据、电商内部数据和行业数据，并将这部分数据进行双向的数据科学性验证，用最为准确的官方数据来对比电商内部数据和行业数据，并通过三者差异来分析新媒体电商平台客户的主要特征，确保基础数据挖掘的有效性。
2.2新媒体电商客户特征分析
2.2.1客户认知度分析
通过对客户新媒体电商平台及其购买认知的调查问卷情况统计，挖掘和延伸分析客户在新媒体电商平台消费过程中对新媒体电商各环节和各功能的认知，同步对比现有客户和潜在客户的认知程度来分析新媒体电商的客户认知度，并对经过预处理后的数据统计结果进行对比分析，重点挖掘关于客户对新媒体电商购买的印象认知、功能认知和渠道认知数据，基于此来分析新媒体电商平台后续的网络宣传和口碑营销策略[2]。
2.2.2客户需求度分析
客户需求度是客户对新媒体电商平台产品或服务的期望值体现，直接影响着客户在新媒体电商平台上的消费需求和购买意愿，同时也是新媒体电商平台提升用户粘度的关键所在。针对客户对新媒体电商需求度的分析，数据挖掘人员可通过调查问卷调查、平台内部数據整合和获取官方数据的形式来综合研究客户对于新媒体电商的需求度，可将客户的需求度分为不需要、认为需要和非常需要三个等级。
2.2.3客户使用意愿分析
客户对新媒体电商平台的使用意愿通常取决于新媒体电商提供产品或服务的客户满意度，同时也是新媒体电商客户增长的主要环节之一。针对新媒体电商客户对新媒体电商平台的使用意愿分析，主要可通过分析电商平台后台上传的用户反馈信息、调查问卷结果和行业数据统计来进行，从中能够有效明确客户对新媒体电商使用意愿提升或降低的具体原因所在，同时也能够发现新媒体电商平台现有吸引客户使用意愿的闪光点或是待改进之处。
3数据挖掘在新媒体电商客户特征分析中的应用策略
3.1充分应用数据验证集
在应用数据挖掘技术来分析新媒体电商客户特征的过程中，数据挖掘人员要充分应用数据验证集对于基础数据的筛分作用，阶段性收集新媒体电商平台所在店铺当月的销售数据、用户反馈和行业客户信息数据，集中研究这部分信息数据中与客户认知度、需求度和使用意愿相关的部分，并基于此来验证出不挖掘的基础客户特征数据，进一步保障数据挖掘工作的准确性和有效性。
3.2促进数据挖掘标准化
具体的新媒体电商客户特征数据挖掘工作应力求挖掘指标和挖掘结果的标准化，同时也要切实保证调数据挖掘结果有相对应的特征内容。因此数据挖掘人员就要切实促进数据挖掘工作的标准化，从数据挖掘工作的初期开始严格控制数据挖掘的指标和指数取值，尽可能选择超过5个数据指标来进行详细的客户特征分析支撑，并且保证每个指标都能够有相对应的层级数据进行分析表示。
4结语
综上所述，数据挖掘在新媒体电商客户特征分析中的应用不仅能够充分研究客户对于新媒体电商的认知度、需求度和具体意愿，还能够为新媒体电商的后续营销改革与创新提供研究基础，因此数据挖掘人员就要充分重视数据挖掘工作，在新媒体电商客户特征分析中的应用，做好初步的数据收集和整合工作，充分应用数据挖掘的数据验证集来提升数据挖掘工作的精准性，同时标准化数据挖掘工作的全过程，进而全方位研究电商客户的消费特征，推动新媒体电商产业的长期和持续发展。
参考文献
[1]李兴莹.电子商务领域中计算机数据挖掘技术的应用研究[J].电脑知识与技术，2020，16（19）：239-240.
[2]王秋实.大数据技术在电商平台中的应用[J].电子技术与软件工程，2020（13）：188-189.