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（1）找到潜在客户。在对Web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在因特网上找到未来的潜在客户。使用者可以先对已经存在的访问者根据其行为进行分类，并依此分析老客户的一些公共属性，决定他们分类的关键属性及相互间关系。对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有利可图的客户群还是无利可图的客户群，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。客户的类型确定后，可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。若为潜在客户，就可以向这个客户展示一些特殊的、个性化的页面内容。
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（2）实现客户驻留。在电子商务中，传统客户与销售商之间的空间距离已经不存在，在因特网上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说则是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该全面掌握客户的浏览行为，知道客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地向客户做页面推荐，调整Web页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户满意，从而延长客户在网站上驻留的时间。
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（3）改进站点的设计。数据挖掘技术可提高站点的效率，Web设计者不再完全依靠专家的定性指导来设计网站，而是根据访问者的信息特征来修改和设计网站结构和外观。站点上页面内容的安排和连接就如超级市场中物品的货架摆布一样，把具有一定支持度和信任度的相关联的物品摆放在一起有助于销售。网站尽可能做到让客户轻易地访问到想访问的页面，给客户留下好的印象，增加下次访问的概率。
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（4）进行市场预测。通过Web数据挖掘，企业可以分析顾客的将来行为，容易评测市场投资回报率，得到可靠的市场反馈信息。不仅大大降低公司的运营成本，而且便于经营决策的制定。
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