论文摘要
电子商务市场的日趋激烈，迫使电子商务网站----悠宝网的商品广告邮件营销模式逐渐从“大而全”向“少而精”转化，采取以客户为中心的策略，根据客户的个性需求提供有针对性的广告和商品服务。悠宝网已经拥有相当规模的注册用户，建立了一个客户基本信息库来保存所有注册用户的相关信息。同时，悠宝网已经将电子邮件广告作为推销商品的一种重要广告方式。在进行某种商品的广告邮件营销时，悠宝网通常采用邮件群发器向所有的注册客户发送广告邮件，以达到最大的宣传范围，实现经济效益最大化。然而，这种盲目群发的方式，在营销过程中已经暴露出越来越明显的弊端：一方面很容易引起客户的反感，会逐渐降低他们对广告邮件的信任度，严重时他们甚至会将此网站列入黑名单，从而一概拒收和拒看发来的广告邮件；另一方面很难评价所发送的广告邮件，无法得知邮件的发送效果，不知道哪些客户进行了点击查看，对于邮件营销的科学化和精细化发展非常不利。基于IIS日志的数据挖掘技术可以有效地解决上述难题。首先利用邮件群发器发送经过编码转换的链接的商品广告，客户点击链接后会在网站的服务器日志中留下客户识别信息。其次，对网站日志建立数据库，利用微软SQL Server的Anylisis Services（SSAS）工具建立以日志数据库和客户基本信息库为数据源的数据仓库。然后，充分利用SSAS中现成的算法进行数据挖掘，一方面进行决策树分析，找出是否点击链接与客户基本属性（地域、职业、性别、年龄、邮箱类型、会员级别、年收入等）之间的关系，预测新会员的点击情况，从而可以在以后的广告邮件发送中有选择性的发送，既能减少对客户信任度等方面的潜在负面影响，又能提高邮件链接的点击率；另一方面通过聚类分析，按点击邮件链接次数将客户分为若干个类别，了解会员的整体特征及各分类中的特征，为接下来的后续营销做好准备，以便分别制定有针对性的营销方案。本文首先对悠宝网的商品广告现行模式进行介绍，分析传统邮件模式存在的不足，其次介绍了IIS日志数据挖掘在邮件广告营销中的应用，然后分析了进行数据挖掘所面对的客户基本信息库、IIS日志文件等数据源，接着建立IIS日志数据库和进行数据挖掘所需的数据源，并在分析悠宝网邮件营销两大需求的基础上分别设计数据模型，最后依次进行决策树分析和聚类分析，得出针对悠宝网广告邮件营销的有用结论。