整體而言，Web Mining具有以下特性：1. 數(shù)據(jù)收集容易且不引人注意，所謂凡走過(guò)必留下痕跡，當(dāng)訪(fǎng)客進(jìn)入網(wǎng)站后的一切瀏覽行為與歷程都是可以立即被紀(jì)錄的；2. 以交互式個(gè)人化服務(wù)為終極目標(biāo)，除了因應(yīng)不同訪(fǎng)客呈現(xiàn)專(zhuān)屬設(shè)計(jì)的網(wǎng)頁(yè)之外，不同的訪(fǎng)客也會(huì)有不同的服務(wù)；3. 可整合外部來(lái)源數(shù)據(jù)讓分析功能發(fā)揮地更深更廣，除了log file、cookies、會(huì)員填表數(shù)據(jù)、線(xiàn)上調(diào)查數(shù)據(jù)、線(xiàn)上交易數(shù)據(jù)等由網(wǎng)絡(luò)直接取得的資源外，結(jié)合實(shí)體世界累積時(shí)間更久、范圍更廣的資源，將使分析的結(jié)果更準(zhǔn)確也更深入。
利用Data Mining技術(shù)建立更深入的訪(fǎng)客數(shù)據(jù)剖析，并賴(lài)以架構(gòu)精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模式，以期呈現(xiàn)真正智能型個(gè)人化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，是Web Mining努力的方向。
  
NO.9 Data Mining 在 CRM 中扮演的角色為何？
 
CRM（Customer Relationship Management）是近來(lái)引起熱烈討論與高度關(guān)切的議題，尤其在直效行銷(xiāo)的崛起與網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展帶動(dòng)下，跟不上CRM的腳步如同跟不上時(shí)代。事實(shí)上CRM并不算新發(fā)明，奧美直效行銷(xiāo)推動(dòng)十?dāng)?shù)年的CO（Customer Ownership）就是現(xiàn)在大家談的CRM—客戶(hù)關(guān)系管理。
 
Data Mining應(yīng)用在CRM的主要方式可對(duì)應(yīng)在Gap Analysis之三個(gè)部分：
 
針對(duì)Acquisition Gap，可利用Customer Profiling找出客戶(hù)的一些共同的特征，希望能藉此深入了解客戶(hù)，藉由Cluster Analysis對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分群后再透過(guò)Pattern Analysis預(yù)測(cè)哪些人可能成為我們的客戶(hù)，以幫助行銷(xiāo)人員找到正確的行銷(xiāo)對(duì)象，進(jìn)而降低成本，也提高行銷(xiāo)的成功率。
 
針對(duì)Sales Gap，可利用Basket Analysis幫助了解客戶(hù)的產(chǎn)品消費(fèi)模式，找出哪些產(chǎn)品客戶(hù)最容易一起購(gòu)買(mǎi)，或是利用Sequence Discovery預(yù)測(cè)客戶(hù)在買(mǎi)了某一樣產(chǎn)品之后，在多久之內(nèi)會(huì)買(mǎi)另一樣產(chǎn)品等等。利用 Data Mining可以更有效的決定產(chǎn)品組合、產(chǎn)品推薦、進(jìn)貨量或庫(kù)存量，甚或是在店里要如何擺設(shè)貨品等，同時(shí)也可以用來(lái)評(píng)估促銷(xiāo)活動(dòng)的成效。
 
針對(duì)Retention Gap，可以由原客戶(hù)后來(lái)卻轉(zhuǎn)成競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的客戶(hù)群中，分析其特征，再根據(jù)分析結(jié)果到現(xiàn)有客戶(hù)數(shù)據(jù)中找出可能轉(zhuǎn)向的客戶(hù)，然后設(shè)計(jì)一些方法預(yù)防客戶(hù)流失；更有系統(tǒng)的做法是藉由Neural Network根據(jù)客戶(hù)的消費(fèi)行為與交易紀(jì)錄對(duì)客戶(hù)忠誠(chéng)度進(jìn)行Scoring的排序，如此則可區(qū)隔流失率的等級(jí)進(jìn)而配合不同的策略。
 
CRM不是設(shè)一個(gè)（080）客服專(zhuān)線(xiàn)就算了，更不僅只是把一堆客戶(hù)基本數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)就夠，完整的CRM運(yùn)作機(jī)制在相關(guān)的硬軟件系統(tǒng)能健全的支持之前，有太多的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作與分析需要推動(dòng)。企業(yè)透過(guò)Data Mining可以分別針對(duì)策略、目標(biāo)定位、操作效能與測(cè)量評(píng)估等四個(gè)切面之相關(guān)問(wèn)題，有效率地從市場(chǎng)與顧客所搜集累積之大量數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)消費(fèi)者而言最關(guān)鍵、最重要的答案，并賴(lài)以建立真正由客戶(hù)需求點(diǎn)出發(fā)的客戶(hù)關(guān)系管理。
 
NO.10 目前業(yè)界有哪些常用的Data Mining分析工具？
Data Mining工具市場(chǎng)大致可分為三類(lèi)：
1. 一般分析目的用的軟件包

• SAS Enterprise Miner
• IBM Intelligent Miner
• Unica PRW
• SPSS Clementine
• SGI MineSet
• Oracle Darwin
• Angoss KnowledgeSeeker

2. 針對(duì)特定功能或產(chǎn)業(yè)而研發(fā)的軟件

• KD1（針對(duì)零售業(yè)）
• Options & Choices（針對(duì)保險(xiǎn)業(yè)）
• HNC（針對(duì)信用卡詐欺或呆帳偵測(cè)）
• Unica Model 1（針對(duì)行銷(xiāo)業(yè)）

3. 整合DSS（Decision Support Systems）/OLAP/Data Mining的大型分析系統(tǒng)

• Cognos Scenario and Business Objects

VIA：SAS數(shù)據(jù)挖掘

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