某酒类电商精准营销系统的设计与实现
这是一篇关于精准营销,数据挖掘,数据仓库,K-means,Apriori的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展和广泛应用,电子商务、网上购物、在线交易等已经成为消费者现实生活中不可或缺的一部分。因此酒类电商也应运而生,猛烈地冲击着传统的酒类营销模式,精准营销作为电商营销的新趋势,伴随着数据仓库、数据挖掘算法等新技术的发展,以及清晰的客户定位和精准的商品推荐等广泛的商业应用,能为企业实现更好的效益。本文的精准营销系统针对该电商的营销现状,从电商的营销需求分析入手,分析其目前在营销过程中所遇到的主要问题,针对其导入流量利用效率低的问题,提出了精准营销系统的设计方案。系统采用B/S架构,SSM三层框架,开发平台为J2EE,页面使用JSP和jQuery技术,以及数据仓库等技术。系统通过对消费者的消费数据进行分析,通过使用K-means聚类分析进行精准的客户定位,对客户进行分类和使用Apriori算法对商品的关联规则找出强关联规则,进行精准营销,实现降低营销成本,提高消费者的购物体验的目标。经过验证,采用Apriori算法能够有效的挖掘出潜藏在商品中有价值的关联规则。采用k-means聚类分析有效地将用户群进行聚类分类,系统开发完成后,通过实际测试效果非常理想。本文的数据挖掘系统采用SSM三层框架,有利于后期对系统的维护和功能的扩展。同时,也可为其他电商的精准营销策略提供一定的借鉴,创造更大的商业价值和社会价值。
基于Flink框架的用户画像系统设计与实现
这是一篇关于用户画像,服务智能化,精准营销,Flink,大数据的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展以及电商的普及,企业间的竞争愈加激烈,如何抓住老客户、吸引新客户、了解用户偏好和需求,是关乎企业发展乃至存亡的重要问题。企业通过用户画像系统,分析业务实体对不同业务中的用户特征进行统计分析和计算实现企业精细化运营。本文以DK企业自营业务需求为背景出发,借助实时框架技术建立并设计实时分析类用户画像系统,使公司以业务中心发展的模式转换为以客户为中心发展的模式稳定核心用户、挖掘潜在用户、提高用户忠诚度和服务智能化,为企业用户数字化转型赋能,主要工作如下:(1)以当下企业中各部门实际需求为基础,然后调研分析出用户画像系统短期需求和长期策略,对用户画像系统开发打下坚实的基础。并对各业务系统中的用户历史数据进行数据分析,补充并完善画像数据,提升数据价值。(2)在系统设计上引入Flume解决企业平台中用户操作数据实时收集和转发的问题,利用Kafka作为数据缓冲区解决数据收集和数据处理速度不匹配的问题,使用Flink框架为基础进行数据处理和状态判断,在处理大量用户数据的同时保障数据时效性,对用户数据进行标签化。实现数据实时和离线分析,完善数据处理机制。(3)结合大数据相关技术实现用户画像系统。系统采用前后端分离式开发,前端页面提供数据配置等选项为系统使用人员提供个性化标签创建和数据所搜,后端提供数据实时和离线数据处理并支持用户数据格式化和非格式化数据存储。系统从需求分析开始接着对系统进行自下而上的设计并按照设计将系统实现,最后逐步形成企业独有的用户画像体系。论文设计并开发了一套企业用户数据处理系统实现用户数据标签化。首先对DK企业中电商系统、物流信息系统和订单系统的用户基础数据进行收集和分析,再对电商平台中用户操作日志数据进行实时分析,完善用户画像数据,然后将数据在用户画像系统前端页面展示。最后经过系统功能测试和性能测试后本文设计和实现的用户画像系统在功能性、易用性和稳定性方面充分满足业务需求。
新媒体时代农大肥业精准营销策略研究
这是一篇关于新媒体,精准营销,农大肥业的论文, 主要内容为1998年,化肥行业由原来的计划体制向市场体制转变。经过二十多年的高速发展,化肥市场呈现出竞争激烈的局面,传统化肥企业存在产能过剩、产品同质化严重等问题,企业无法满足消费者的差异化需求,营销水平还处于低级阶段;同时,由于近年来土地流转形成了大量的规模化、专业化种植,涌现出了大量的家庭农场、种植大户和农民合作社等新型经营主体,肥料生产企业面临着农业种植结构和种植主体改变带来的新挑战和新机遇。我国肥料生产企业应制定和实施符合市场规律和自身条件的营销策略,为企业的可持续发展提供保障。随着互联网技术的发展,许多依托此技术的新媒体营销平台相继出现,包括微信、微博、短视频、搜索引擎等。企业通过新媒体营销,通过互联网平台进行产品展示和品牌宣传,营销成本较低,品牌知名度提升较快;同时,新媒体营销互动性较强,能使企业与客户进行及时沟通,从而更加了解消费者需求,使企业营销变得更加精准。本文以农大肥业为研究对象,主要从以下四个方面展开具体研究。首先,对农大肥业的精准营销现状及问题进行分析。精准营销现状主要包括对农大肥业的营销数据、主营产品、营销区域、营销渠道、营销方式进行分析;精准营销方面存在的问题主要体现在对目标市场的营销定位不够精准;缺乏发掘数据的能力;基于电商平台的精准营销体系尚未建立。其次,对农大肥业的营销环境及SWOT进行分析。营销环境包括宏观环境、微观环境;SWOT分析包括对企业优势、劣势、机会和威进行分析。再次,以调查问卷的形式,基于用户需求视角了解用户对企业新媒体营销的认知以及对新媒体营销效果进行分析。最后,结合企业自身发展战略和用户需求特点,提出了针对农大肥业的精准营销策略,包括精准的市场定位策略;精准的营销组合策略,营销组合从产品、价格、渠道、促销四个方面体现;精准的管理策略,主要从企业内外部两方面着手,对企业内部营销人员和外部经销商进行精准管理。本论文通过对农大肥业精准营销方面的问题进行深入探究,提出的精准营销策略以期能促进农大肥业健康、稳定的发展。
基于用户画像的营销平台的设计与实现
这是一篇关于用户标签,用户画像,营销平台,精准营销,软件设计的论文, 主要内容为随着科技的进步以及互联网的发展,出现了许多依托互联网来给用户提供各种各样服务的企业,这些企业通过丰富的营销活动来吸引大量的用户,同时也掌握了大量的用户数据。当用户体量达到一定程度时,为了提高营销活动的投入产出比,需要为用户提供更加符合其需求的营销活动。利用海量用户数据形成用户画像,向用户精准推送营销活动对于互联网服务企业来说有重要的意义。本文结合某互联网服务企业在业务方面所面临的精准营销问题,设计实现了基于用户画像的营销平台。论文结合企业业务特点完成了平台的需求分析,确定了技术路线,设计了平台的系统架构,完成了平台功能模块的设计,实现了平台的三大核心功能,具体包括:用户标签管理,包括标签字典,标签状态操作及标签数据同步等功能;用户画像处理及分析,包括人群圈定、人群计算、人群扩散、人群分流及人群分析等功能;营销活动,包括常规营销活动管理及投放、触发型营销活动管理、营销活动预算控制等功能。系统采用B/S三层架构,各模块独立部署开发,前端采用React技术框架,由Node JS来完成前后端对接,后端采用Spring MVC设计模式来实现,数据层面依托Elasticsearch、Hive、Redis来实现平台的数据存储及处理。该平台目前已正式上线,且运行状况良好,为企业的酒旅业务线提供技术支持,企业运营人员、数据分析师、产品经理等利用本平台可以完成用户画像的生成利用、营销活动的自动化上线流程,为数千万用户提供服务。
基于数据挖掘技术的游戏营销系统设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,精准营销,游戏的论文, 主要内容为随着网络信息化时代的快速发展,社交网络、移动互联网以及电子商务大大拓展了互联网的应用范围。大数据在社会经济、政治、文化以及人们生活等方面产生了非常深远的影响,“大数据”时代对游戏公司而言,既是挑战更是机遇。目前,在游戏市场份额一定的情况下,已有运营手段带来的业务提升,逐渐遇到天花板,“如何快速发现用户群体特征”、“如何精准定位营销活动目标用户以降低对非目标用户的打扰”、“如何提升用户体验”成为数据化运营需要解决的问题。如何利用“大数据”来实现游戏精准营销的课题在这样的背景下应运而生,目的在于优化营销资源配置,提升发现目标用户的精准度,提升用户体验,同时提高数据挖掘融入游戏精准营销的工作效率。另外,本课题将针对如何发现目标用户特征以及建模预测等问题,设计相应的系统来解决。本课题游戏精准营销系统是基于J2EE进行开发的,体系结构选用了包含用户层、业务逻辑层和数据层三个层级结构的B/S三层架构(3-tier application),并引用CRISP-DM、SEMMA等过程方法。基于数据挖掘的游戏营销系统信息化方案由需求分析、设计、实现以及测试等几部分组成。本课题将设计和实现一套游戏精准营销系统,包括:1)带目标的属性分析模块,用来分析玩家行为属性和营销目标的关联性,一方面帮助业务方理解用户行为,另一方面帮助数据分析人员选择属性;2)属性选择模块,使用决策树算法对数据进行建模,数据分析人员能依据模型输出的属性权重对属性进行选择;3)建模预测模块,封装了分类算法和外围的数据存储系统接口,能对数据进行建模和预测,用于业务接入数据挖掘工作的前期试验和评估;4)自动化用户分类模块,在建模评估工具上层实现自动化调度和结果统计功能,完成数据挖掘技术落地应用;5)广告用户管理模块,统一管理用户分类子系统预测出的用户,对渠道部门提供用户对应的广告查询功能,优化目标用户投放流程。
L公司精准营销策略研究
这是一篇关于精准营销,RFM,聚类分析,数据挖掘,O2O电子商务的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术和020电子商务的持续演进,背后累计的数据量正以几何级数迅速增长。大数据时代的到来,正在悄悄改变着许多行业和人们的生活。数据已经变成了一种极其重要的资源,透过对海量数据和多维数据的分析和挖掘,为精准营销提供了可能性。由于市场经济的不断发展和体制的不断完善伴随着创业热潮,涌现出许多中小型创新企业。与大型企业相比,中小型企业资金不充裕,技术沉淀比较薄弱,资源较为匮乏,采用以往的营销方式成本较大,而且见效不明显,很难达到企业的要求。在激烈的市场竞争中,另辟蹊径对于中小型企业来说不失是一条可行的道路。本文的研究就是基于以上背景展开的。L公司是南京一家互联网洗车服务公司,受到“互联网+”和万众创业的影响,由传统的软件外包服务行业向互联网电商转变,自公司成立以来,管理层一直努力以产品独特性和服务质量来吸引客户,随着近年来互联网市场越来越成熟,随之而来的竞争也趋于白热化,沿用传统的营销策略来提升用户忠诚度和用户价值,效果都不理想。公司当前迫切需要引用更科学的方法,对用户进行重新细分,制定出大数据环境下更加精准的营销策略。本文以L公司为案例分析对象,首先阐述了论文研究的背景及意义,并对国内外研究现状进行了分析,其次对精准营销和数据挖掘的基础理论进行了梳理,并对精准营销中数据挖掘的应用做了初步讨论,紧接着分析了 L公司电商平台存在的问题和不足以及所面临的困难,而后依据用户洗车订单,通过用户购买时间间隔,用户购买频次,用户购买的金额(RFM模型)进行分析,并利用聚类算法根据RFM分析结果对用户进行分类,从结果中发现有价值的用户及其潜在的需求,从而制订L公司精准营销策略的实施方法,为用户提供更优质的服务,使产品和服务更具市场竞争力,为企业在竞争中降低营销成本,增强和保持优势指明了方向。
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