数据挖掘技术源于商业发展的直接需求，在跨境电子商务中存在着巨大的使用价值。在客户细分、客户获得、客户保持、客户拓展、目标营销、交叉销售、增量销售、购物分析、个性服务、信用评估、欺诈检测、客户盈利能力分析、投资组合管理、利润分析、销售预测、收入预测需求预测、安全管理、资源优化、活动分析、业绩分析、商店选址、库存控制、质量控制故障分析等等。当数据挖掘技术在跨境电子商务企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，这些海量数据使数据挖掘有了丰富的数据基础，同时高性能计算机和高传输速率网络的使用也给数据挖掘技术提供了坚实的保障。因此以上业务应用在电子商务活动中有了更大的用武之地,主要包括以下几个方面。
一、客户细分
随着“以客户为中心”的经营理念的不断深人人心，分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。通过对跨境电子商务系统收集的交易数据进行分析,可以按各种客户指标(如自然属性、收入贡献、交易额、价值度等)对客户分类，然后确定不同类型客户的行为模式，以便采取相应营销措施，促使企业利润最大化。
二、客户获得
通过数据挖掘可以发现购买某种商品的消费者是男性还是女性，学历、收入如何，有什么爱好，是什么职业等等。甚至可以发现不同的人在购买该种商品的相关商品后多长时间有可能购买该种电商货品，以及什么样的人会购买什么型号的该种商品等等。也许很多因素表面上看起来和购买该种商品不存在任何联系，但数据挖掘的结果却证明他们之间有联系。在采用了数据挖掘后,针对目标客户发送的广告的有效性和回应率将得到大幅度的提高.推销、海外品宣、货品出海的成本将大大降低。
三、客户保持
数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每个类里的客户拥有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同。你完全可以做到给不同类的客户提供完全不同的服务来提高客户的满意度。数据挖掘还可以发现具有哪些特征的客户有可能流失,这样挽留客户的措施将具有针对性，挽留客户的费用将下降。
四、交叉销售
对于原有客户，企业可以比较容易地得到关于这个客户的比较丰富的信息，大量的数据对于数据挖掘的准确性来说有很大帮助的。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中,可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键，甚至决定因素。这个时候数据挖掘的作用就会体现出来，它可以帮助企业寻找到这些影响他购买行为的因素。
五、个性服务
当客户在电子商务网站注册时，客户将会看到带有客户姓名的欢迎词。根据客户的订单记录，系统可以向客户显示那些可能引起客户特殊兴趣的新商品。当客户注意到一件特殊的商品时，系统会建议一些在购买中可以增加的其他商品。普通的产品目录手册常常简单地按类型对商品进行分组，以简化客户挑选商品的步骤。然而对于在线商店，商品分组可能是完全不同的，它常常以针对客户的商品补充条目为基础。不仅考虑客户看到的条目，而且还考虑客户购物篮中的商品,结果就会使推荐更加个性化。
六、资源优化
节约成本是电商企业盈利的关键。通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据,可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投人产出比例，从而为企业资源优化配置提供决策依据，例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。
七、异常事件的确定
在许多商业领域中，异常事件具有显著的商业价值，如客户流失、银行的信用卡欺诈、电信中移动话费拖欠等。通过数据挖掘的分析可以迅速准确地甄别这些异常事件。
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