基于聚类分析的“融e购”电商平台精准营销策略研究
这是一篇关于聚类分析,精准营销,RFM模型,融e购的论文, 主要内容为随着我国电商市场的快速发展,社会、经济、文化、金融等众多生态均受到了深刻的影响。商业银行作为金融行业的主力军,也受到了电商市场的诸多冲击。为了抵御冲击,更加精准地深入挖掘客户需求,商业银行也开始纷纷打造自身的电商平台或者与第三方电商平台合作而进入电商领域开展电商业务。虽然,工商银行“融e购”电商平台与传统主流电商平台相比仍存在较大差距,但是随着近几年爆发式的增长,其经营收入占工商银行营业总收入的比重不断上升。工商银行“融e购”电商平台如何能够更好地与传统主流电商平台甚至是其他银行系电商平台展开竞争,并拥有较强的市场竞争力,是其转型升级过程中不得不面对的问题。基于此,本文以工商银行“融e购”电商平台为例,通过制定精准化的营销策略以及实施建议,以期为工商银行“融e购”电商平台的业务发展提供建议,也为其他银行系电商平台实施精准营销提供借鉴。本文结合国内外专家学者的研究成果,实证研究工商银行“融e购”电商平台的精准营销问题。首先,采用实地调研和问卷调查相结合的方式分析工商银行“融e购”电商平台的营销现状,得出其营销过程中存在用户画像信息不完整、个性化推荐不精准、精准投放渠道不完善以及互动交流反馈性较差等问题。其次,对传统的RFM模型进行改进,拓展模型的维度并进一步细化每一维度的指标,构建多维度多指标的工商银行“融e购”电商平台客户细分体系,利用K-means聚类方法对工商银行“融e购”电商平台的客户群体进行细分,并基于客户细分的结果,分析总结各类细分客户群体的产品偏好信息以及消费行为特征,进而制定工商银行“融e购”电商平台的精准营销策略。最后,为保障工商银行“融e购”电商平台精准营销策略的有效实施,有针对性地提出相关实施建议。
电商用户商品价值评估及基于图神经网络的个性化推荐算法研究
这是一篇关于改进的K均值聚类算法,RFM模型,图神经网络,轻量型图卷积神经网络,宽图卷积神经网络的论文, 主要内容为对商品价值和用户价值的分析在如今大数据时代能够帮助电商平台和商家制定有效的营销手段以提升其商业表现,且随着有关推荐系统研究的发展,平台能够根据历史交易数据对用户进行个性化推荐以提升用户的转化率,进而提升企业营业水平。本文为了商品和用户的价值评估,分别提取了基于商品和基于用户的一系列特征。对于商品的价值评估,本文对获得的特征进行主成分分析降维,并运用K-Means++和DBSCAN聚类算法探索对商品进行有效分类。在K-Means++算法中,6)值的选择是至关重要的,本文基于手肘法和轮廓系数评估合适的6)值,最终选择的6)为5;在DBSCAN中,经过对0)和4)9)的多轮实验,得到最优结果为0)=0.1,4)9)=10的结果为最优。对于用户价值评估,本文采用改进RFM模型,采用中位数作为划分阈值,对用户实现价值划分。随后本文介绍了贝叶斯个性化排序推荐(BPR),和基于图神经网络(GNN)的图神经网络协同过滤(NGCF)和轻量化图卷积网络(LGCN)模型。在模型选择方面,本文选取Popularity,BPR,NGCF和LGCN推荐系统算法作为基线(Baseline)模型,并将他们用于和Wide GCN模型的比较。为公正评价各个模型在本数据集上的推荐效果,本文对除了Pop模型外的其余所有的模型在多个随机种子下进行了超参数实验,用以确定使各自模型表现最好的参数。本文提出的Wide GCN在多项推荐系统评价指标上都稳定优于目前最新,最流行的推荐系统算法,结果表明,Wide GCN模型的训练损失并非最低,但验证得分是所有模型中最高的。验证得分最高且训练的最快足以说明本文Wide GCN模型能够更快的学习得到最优的效果,且较LGCN模型有显著提升,足以说明引入商品和用户特征作为旁信息辅助推荐的有效性。本文最后运用已训练出的模型对686名顾客的潜在喜好商品进行预测,给出了预测名单前10位用户的Top20个性化推荐商品Stock Code。
基于RFM模型的客户关系管理系统的研究与设计
这是一篇关于客户关系管理,RFM模型,K-means算法,Vue.js,Spring Boot的论文, 主要内容为随着现代科技的迅速发展,社会生产力不断提高,市场上的产品种类日益丰富,企业发现只有挖掘客户的需求,提高客户满意度,才能占据市场份额,提高企业利润。为了增强市场竞争力,企业的运营模式逐渐变为以客户为中心,企业的经营理念更加强调满足客户需求,保持和提升客户关系。因此,客户关系管理系统应运而生。本文基于RFM模型设计开发了客户关系管理系统,对企业客户信息进行收集、分析和管理,主要工作内容如下:首先在客户管理系统中应用了 RFM模型和K-means算法,针对传统RFM模型的不足进行改进,提出基于客户最近购买时间、客户购买周期和平均单次购买金额三个维度衡量客户价值的改进RFM模型,并且采用基于K近邻的密度峰值算法优化了 K-means算法中初始聚类中心的选取方法,通过改进K-means算法对改进RFM模型的三个维度进行聚类实现客户细分。其次按照公司实际业务情况进行需求分析,根据公司需求将系统划分为客户关系、业务管理、数据分析和系统管理四个功能模块,并提出实用性、安全性和可操作性等非功能性需求。在完成需求分析之后,基于Vue.js框架和Spring Boot框架设计实现客户关系管理系统的各个功能模块,同时完成了数据库的结构设计。最后对系统进行功能测试和性能测试,验证系统已经达到了实际应用要求。本文设计实现的客户关系管理系统满足公司的业务需求,同时利用RFM模型结合K-means算法实现客户价值细分,以便于公司开展针对性营销策略,提升公司效益。
B2C电商企业消费者行为机制分析与实证研究——以某代表性B2C电商企业为例
这是一篇关于电子商务平台,RFM模型,双边市场,平台消费者行为机制的论文, 主要内容为随着我国经济的高速发展,电子商务已经与每个人的生活产生了紧密的联系。特别在新冠疫情期间,大家对电子商务的应用又一次发起了广泛而深入的讨论。在如今电子商务领域愈发激烈的竞争下,对用户的精细化运营已经变得越来越重要,对电子商务平台消费者行为机制的分析与实证也有了更实际的实践意义。本文首先通过对RFM模型相关文献的梳理来获取对RFM模型及其变种的理解。然后对电商产业的双边市场特征及其寡头垄断性质的相关文献进行了整理并为后续的消费者行为机制的分析奠定了基础。在分析平台消费者行为机制的基础上,本文通过结合RFM模型相关理论构建了预测用户一年期名义价值的模型并以此在一定程度上验证了消费者行为机制的分析结果。经过实际数据的检验,本文最终提出了以消费者的笔单价、活跃期内下单频率、活跃期长度、是否获得过现金券等额外优惠、退货率、取消订单率这6个指标来预测及解释消费者一年期名义价值的模型。在该模型中,用户一年期名义价值被用来近似用户终身价值,其与用户平均订单价格,即笔单价一样,均采用自然对数形式;而用户下单频率、活跃期长度、以及是否获得过额外优惠这3个指标则都采取了水平值的形式;至于用户退货率与用户取消订单率,则采用了其仅含二次项的形式。需要特别指出的是,模型引入了用户下单频率与活跃度的交互项,并以此来解释这两个变量之间的相互作用。在实证分析部分,本文发现笔单价、下单频率、活跃期长度以及是否获得过现金券等额外优惠这4个变量的系数均为正数,与建立模型时的预期一致;退货率与取消订单率这2个变量的系数则均为负数,也与建立模型时的预期一致。可惜的是,本文仅获取到了2014年至2016年间的一家代表性企业的数据,所做的实证结果是否具有足够的通用性还需要进一步的研究。
基于RFM模型的客户关系管理系统的研究与设计
这是一篇关于客户关系管理,RFM模型,K-means算法,Vue.js,Spring Boot的论文, 主要内容为随着现代科技的迅速发展,社会生产力不断提高,市场上的产品种类日益丰富,企业发现只有挖掘客户的需求,提高客户满意度,才能占据市场份额,提高企业利润。为了增强市场竞争力,企业的运营模式逐渐变为以客户为中心,企业的经营理念更加强调满足客户需求,保持和提升客户关系。因此,客户关系管理系统应运而生。本文基于RFM模型设计开发了客户关系管理系统,对企业客户信息进行收集、分析和管理,主要工作内容如下:首先在客户管理系统中应用了 RFM模型和K-means算法,针对传统RFM模型的不足进行改进,提出基于客户最近购买时间、客户购买周期和平均单次购买金额三个维度衡量客户价值的改进RFM模型,并且采用基于K近邻的密度峰值算法优化了 K-means算法中初始聚类中心的选取方法,通过改进K-means算法对改进RFM模型的三个维度进行聚类实现客户细分。其次按照公司实际业务情况进行需求分析,根据公司需求将系统划分为客户关系、业务管理、数据分析和系统管理四个功能模块,并提出实用性、安全性和可操作性等非功能性需求。在完成需求分析之后,基于Vue.js框架和Spring Boot框架设计实现客户关系管理系统的各个功能模块,同时完成了数据库的结构设计。最后对系统进行功能测试和性能测试,验证系统已经达到了实际应用要求。本文设计实现的客户关系管理系统满足公司的业务需求,同时利用RFM模型结合K-means算法实现客户价值细分,以便于公司开展针对性营销策略,提升公司效益。
基于RFM模型的电商平台个性化推荐方法研究
这是一篇关于RFM模型,协同过滤,个性化推荐,顾客细分,K-means的论文, 主要内容为随着互联网技术的迅猛发展,电子商务因其方便快捷的优点而得到了人们的广泛关注。但随着商品资源数量的增长,顾客在网络购物时很难方便快捷的在较短时间内找到满意商品。为帮助广大顾客迅速找到其所需要的商品,同时给企业带来更高的利润,个性化推荐技术应运而生。个性化推荐技术性能的优劣能直接影响推荐的效果,因而对个性化推荐技术进行研究具有理论参考价值,对电商的经营者、电商产品的开发者具有应用价值。协同过滤推荐算法目前是电子商务推荐系统中应用最为成功的个性化推荐技术,它具有能够处理复杂的非结构化对象、个性化程度高等优势。但是,这种推荐技术在实际使用中还存在着一些问题:评分数据具有较高的稀疏性和主观性;需要处理大量数据,效率较低,扩展性差;没有考虑顾客价值的差异,采用单一的推荐方式。针对上述问题,本文将客户关系管理融入到电商批发平台的个性化推荐中,由此引入顾客价值评估模型,根据顾客价值进行分群,并进行分群个性化推荐。本文采取了RFM模型作为顾客价值细分的基础,并根据电商批发平台顾客的特点对其改进,将顾客的购买数量考虑在内,提出了RFMQ模型。随后,在RFMQ模型的基础上采用K-means算法和指标分段划分两种方法对不同价值的顾客进行细分。最后,本文将商品这个维度引入到RFMQ模型中并采用熵值法得到各个指标的权重,计算出顾客-商品价值偏好,并据此构建顾客的评分矩阵,结合协同过滤推荐算法进行个性化推荐。本文使用某电商批发平台的顾客历史交易数据对提出的个性化推荐方法进行了试验与验证,最后通过四组试验对比,得出如下结果:(1)基于指标分段划分的顾客细分方法要比K-means聚类算法更适用于实际应用的推荐。(2)细分后的各类顾客群体推荐效果比细分前获得了大幅提升。(3)通过对已购顾客的历史交易数据分析顾客的购买偏好,可以提高协同过滤推荐算法的推荐质量。
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