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随着互联网技术的飞速发展，电子商务已成为全球经济增长的重要驱动力，数据挖掘技术作为一种有效的数据分析手段，在电子商务领域得到了广泛应用，本文旨在综述数据挖掘技术在电子商务中的应用，并精选相关参考文献，以期为相关研究提供参考。
数据挖掘技术在电子商务中的应用
1、客户关系管理
数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用主要体现在以下几个方面：
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（1）客户细分：通过对客户数据的挖掘，识别出具有相似特征的客户群体，为企业提供精准营销策略。
（2）客户价值分析：通过分析客户的消费行为、购买偏好等数据，评估客户对企业价值的贡献，为企业制定客户关系维护策略提供依据。
（3）客户流失预测：通过对客户数据的挖掘，识别出可能流失的客户，提前采取措施降低客户流失率。
2、个性化推荐
个性化推荐是电子商务中的一项重要功能，数据挖掘技术在个性化推荐中的应用主要包括：
（1）关联规则挖掘：通过挖掘客户购买行为中的关联规则，为用户推荐相关商品。
（2）协同过滤：基于用户历史行为和相似用户行为，为用户推荐商品。
推荐：通过分析商品属性和用户兴趣，为用户推荐符合其兴趣的商品。
3、价格优化
数据挖掘技术在电子商务价格优化中的应用主要体现在以下几个方面：
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（1）价格预测：通过对历史价格数据进行分析，预测未来价格走势，为企业制定合理的定价策略。
（2）竞争分析：通过挖掘竞争对手的价格数据，分析其定价策略，为企业提供价格优化的参考。
（3）价格敏感度分析：通过分析客户对价格的敏感度，为企业制定差异化的定价策略。
4、市场营销
数据挖掘技术在电子商务市场营销中的应用主要包括：
（1）广告投放优化：通过分析用户行为数据，为广告投放提供精准定位，提高广告效果。
（2）促销活动策划：通过挖掘用户购买行为数据，为促销活动提供合理的优惠策略。
（3）品牌营销：通过分析用户对品牌的认知度、忠诚度等数据，为品牌营销提供有力支持。
参考文献精选
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10、刘畅，李建，张慧. 基于数据挖掘的电子商务客户流失预测研究[J]. 计算机工程与设计，2013，34（21）：6783-6786.
数据挖掘技术在电子商务领域的应用具有广泛的前景，通过对相关文献的梳理，本文为数据挖掘技术在电子商务中的应用研究提供了有益的参考。
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