| 数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。
3客户信用风险控制
数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。
客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势：
（1）数据挖掘技术，自动总结相对简单的评估模型，数据挖掘应用程序的形式被广泛用于学习技术，它可以自动完成统计归纳和推理机实现的任务数量，系统用户无法理解模型详情及有关统计知识的情况下，它可以很容易地得出结论。这种评价模型在实际应用中降低了成本；
（2）数据挖掘技术更适合描述的财务指标和信贷上的信用评价模型指标为基础的传统方法，非线性特性的情况基本上是线性的基础上适当的方法和实际应用，企业信用状况和财务指标常表现出非线性特性，但在体重指标体系和分配方法来描述这些困难的非线性关系，实现了数据挖掘应用，其中不少是在非线性系统为基础，尤其描述了合适的非线性特性；
（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。
（4）数据挖掘技术是优于修正的噪音数据，对那些在特殊阶段或数据的完整性，市场条件可能不准确，有可能是虚假的数据。由数据挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，从而提高了模型的准确性进行评估；
（5）数据挖掘在不完全信息的情况下也可以计算，计算信贷风险往往会遇到德国不完整的信息问题，一些指标只能在一个范围的估计。通过粗糙集数据挖掘或分类树方法，可以优化性能的范围，以获取该指标更准确的估计；
为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。
4在网络营销中进行数据挖掘的优势
网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
1．维护原有客户，挖掘潜在新客户
网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。
2．制定营销策略，优化促销活动
对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低运营成本，提高竞争力
网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。
4．对客户进行个性化推荐
根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的Web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。
5．完善网络营销网站的设计
网站的建设者可以根据对客户交易行为的记录和反馈的情况对站点做出改进，站点的设计者可以根据这些信息进一步优化网站结构，站点导航等功能来提高站点的点击率，为客户提供更为方便的浏览方式。利用关联规则，
参考文献
1 冯英健著,《网络营销基础与实践》,清华大学出版社,2002年1月第1版
2 U.M.Fayyad. P.Smyt,and. G.Piatetsky-Shairo h,R.Uthurusamy.Advances in Knowledge discovery and data mining. AAAI/MIT Press,Menlo Park,CA.1996:
10 刘书香,卢才武,张志霞.数据挖掘中的客户聚类分析及其算法实现 信息技术2004(1):5~8
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