如果将Web视为CRM的一个新的Channel，则Web Mining便可单纯看做Data Mining应用在网络数据的泛称。
该如何测量一个网站是否成功？哪些内容、优惠、广告是人气最旺的？主要访客是哪些人？什么原因吸引他们前来？如何从堆积如山之大量由网络所得数据中找出让网站运作更有效率的操作因素？以上种种皆属Web Mining 分析之范畴。Web Mining 不仅只限于一般较为人所知的log file分析，除了计算网页浏览率以及访客人次外，举凡网络上的零售、财务服务、通讯服务、政府机关、医疗咨询、远距教学等等，只要由网络连结出的数据库够大够完整，所有Off-Line可进行的分析，Web Mining都可以做，甚或更可整合Off-Line及On-Line的数据库，实施更大规模的模型预测与推估，毕竟凭借网际网络的便利性与渗透力再配合网络行为的可追踪性与高互动特质，一对一行销的理念是最有机会在网络世界里完全落实的。
整体而言，Web Mining具有以下特性：1. 数据收集容易且不引人注意，所谓凡走过必留下痕迹，当访客进入网站后的一切浏览行为与历程都是可以立即被纪录的；2. 以交互式个人化服务为终极目标，除了因应不同访客呈现专属设计的网页之外，不同的访客也会有不同的服务；3. 可整合外部来源数据让分析功能发挥地更深更广，除了log file、cookies、会员填表数据、线上调查数据、线上交易数据等由网络直接取得的资源外，结合实体世界累积时间更久、范围更广的资源，将使分析的结果更准确也更深入。
利用Data Mining技术建立更深入的访客数据剖析，并赖以架构精准的预测模式，以期呈现真正智能型个人化的网络服务，是Web Mining努力的方向。
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