长沙绿色蔬菜网络化信息系统研发
这是一篇关于绿色蔬菜,网络化,3D网页,客户分类,数据分析的论文, 主要内容为随着电子商务技术的不断发展,计算机技术、媒体技术、通信技术以及互联网连续不断的融合到商务活动之中,商务活动的无纸化与信息化在一定程度上得到了推广,新型的交易模式也跟着一起不断的发生着变化,为了减少菜农与消费者之间的中介环节、流通成本和消费成本,建立消费者和生产者之间的直接联系,实现蔬菜的信息共享,健全蔬菜市场机制,完善公共服务功能,所以在技术上实现商家与客户的电子商务交流模式值得人们探讨,为了让现有的蔬菜基地得到最大的利用,更好的为长沙市几百万百姓提供放心蔬菜,可以从网络信息化角度优化“菜篮子工程”,构建“长沙绿色蔬菜的网络化信息系统”,搭建起市民和蔬菜产品之间的可信的、动态的、高效的信息沟通平台。系统主体采用Java程序设计语言和MySQL数据库开发,其JSP页面是部署在扩展性好和安全性高的Tomcat7.0服务器上。系统总体架构具有稳定性好、运行效率高、组建可复用性和跨平台等优点。系统分为两大模块：前台服务与后台服务。前端服务模块的功能包括会员在线注册与登录、产品的在线浏览、产品在线订购、产品基本信息的查询等。而后台服务模块的功能包括产品信息管理、用户订单管理、用户信息管理、新闻管理等等。系统的研发运用大数据分析技术,通过对客户选购蔬菜品种、数量、次数等数据分析,得出客户的喜好、选购行为和需求趋势,实时调整经营方案和针对性推荐蔬菜产品；运用WEB3D技术对蔬菜产品进行3D展示,增强了蔬菜产品视觉效果和吸引力。实现了第三方的支付平台接口的对接,使付款变得方便快捷。在安全性方面,对会员登录和注册采用密码验证机制,在很大程度上防止注册机被恶意的攻击。对系统的核心功能进行页面测试和优化,系统可靠性进一步得到提高。本文研发的长沙绿色蔬菜网络化信息系统,对促进农产品电子商务方面的发展,拓宽现有蔬菜的销售渠道,减少农产品的销售市场中间环节,为实现蔬菜信息共享,健全蔬菜市场机制,完善公共服务功能,提供了一个实时、高效、便捷的渠道。
社会化商务环境下客户价值测度研究
这是一篇关于社会化商务,用户行为,客户价值,客户分类的论文, 主要内容为从网络购物和社交媒体行业的发展状况来看,电商与社交的融合趋势进一步加强:淘宝、京东等电商平台相继推出自己的社交应用版块或渠道,微信、微博、Facebook、Instagram等社交媒体相继推出购物功能,社交和电商的界限越来越模糊。基于“社交+电商”的社会化商务模式在发展过程中表现出了强大的生命力和发展潜力,其研究具有重要的理论价值和现实价值。目前关于社会化商务的研究主要集中在社会化商务发展的特征、模式和客户行为的影响因素等方面,对客户价值的研究相对较少。社会化商务环境下,客户价值更为复杂,基于客户价值分析识别出对企业有重要意义的客户将成为社会化商务企业营销活动面临的新挑战。针对以上问题,本文以社会化商务平台及其用户群体为研究对象,基于相关理论和国内外文献研究基础,分析社会化商务环境下的用户行为过程;基于用户行为构建社会化商务环境下的客户价值评价体系,包括客户价值评价指标和赋权方法;使用小红书平台作为实证研究对象,给出评价指标的具体量化方法,进而得到客户价值的测度方法,并采用该平台的数据进行客户价值测度和客户分类,根据客户分类结果提出相应的营销策略建议。本文的主要研究工作包括:(1)充分研究社会化商务环境下口碑对用户购买意愿的影响,从口碑发布者角度出发,研究了口碑发布者发布的口碑对口碑接收者购买意愿的影响过程。通过设计调查问卷回收数据,采用结构方程模型对构建的理论模型进行验证。(2)考虑社会化商务环境下的用户行为,根据用户行为将客户价值分为购买价值(也称直接价值)和口碑价值(也称间接价值)。根据RFM模型和AOMS路径结果分析,构建社会化商务环境下客户价值的评价体系,为客户价值的测度奠定基础。(3)采用小红书进行实证分析,实现客户价值测度和客户分类,根据客户分类结果提出相应的营销策略。本文从客户价值产生的根源,即客户行为入手,将客户价值分为购买价值和口碑价值,进而研究社会化商务环境下的客户价值评价和测度,包括评价指标、指标赋权、量化计算等,并根据客户购买价值和口碑价值识别出对企业有重要贡献的客户,有助于企业更好的管理客户和制定差异化的营销策略,提升企业盈利能力和竞争力。
面向精益管理的散杂货港口汽车预约提货系统研究
这是一篇关于精益管理,散杂货港口,预约,客户分类,时间残值的论文, 主要内容为汽车承担着散杂货港口大量的提货任务,是疏运的重要载体。散杂货港口货类种类繁多、提货量大,提货流程由客户根据需要发起,车辆到港存在随机性和不稳定性,高峰时段提货车辆集中到港容易造成严重的港口拥堵,严重影响港口生产和提货效率。目前港口粗放式的提货管理模式难以满足需要,因此港口需要引入精益管理的思想,通过预约提货的模式来优化提货流程。从而提高港口的疏运能力,优化资源分配,提升客户满意度,减少浪费,同时为港口智能调度和管理提供决策依据。提货预约既要充分利用港口资源,满足客户的提货需求;又要体现预约的灵活性和可靠性,保证实施效果。传统的时段预约模式难以满意如今精细化管理的需要,本文以港口生产实际中的痛点问题为出发点,阐述了精益管理下散杂货港口进行提货预约优化的必要性和重要性,利用客户分类思想,在实际业务基础上进行分析、建模,并完成系统建设工作。首先,根据港口业务特点,结合客户分类指标建立原则确定了客户分类的指标,从广州港生产业务系统数据库中选取有效的客户数据,通过K-Means聚类对有不同特点的客户进行分群,研究不同类别客户的提货策略,将优先级的概念加入港口提货中。其次,通过对提货流程的梳理对提货预约问题进行描述,确定了关键问题,并提出了一种司机初次预约——计算推演在港时间函数——确定最终预约时间的预约模式;在此基础上,搭建了以作业时间残值矩阵为核心的预约优化模型,考虑港口的实际情况,将港内临港车作业以及堆场资源优化加入到模型之中,有效地刻画了港口提货流程中的多级排队网络;采用双层遗传算法对建立的模型进行求解,并使用港口真实数据验证模型有效性。最后,在港口原有生产业务系统和网上营业厅的基础上,采用J2EE技术实现预约系统的设计开发。本文从客户、流程两个角度对港口汽车提货的精益管理进行了研究,帮助港口更好的为不同客户提供精益化服务,有效刻画汽车提货流程中的多级排队网络,优化提货预约流程,精益化车辆到港时间,通过系统辅助港口进行合适的提货资源分配决策。
基于忠诚度的移动电商平台客户分类研究
这是一篇关于移动电子商务,客户分类,忠诚度,K-means,贝叶斯判别分析的论文, 主要内容为随着互联网和移动通信在我国的迅速发展,智能手机的市场份额也在逐渐增加,移动互联网接入已经成为现代人生活方式的重要基石,人们正在逐渐使用移动智能手机和其他移动终端设备进行在线支付、信息服务、在线手机银行、网上购物等,这种移动数据终端设备结合传统商业运营的新型行业——移动电子商务正在迅速兴起。对于以移动电子商务为主营业务的企业而言,面对竞争激烈的市场环境,如何有效利用储备的大数据,高效、准确地认知自身客户的特征,并对其进行个性化的精准营销,成为企业面临的亟待解决的问题。本文针对移动电商平台客户分类问题展开了以下研究。首先,基于对相关问题国内外研究成果的整理,明确了移动电商平台的定义及特征,详细分析了数据驱动背景下,给移动电商平台带来的机遇和面临的挑战,并引出移动电商平台客户的独特特性,在针对其进行分类前,界定移动电商平台客户分类的内涵、测度方式和分类依据,指出与传统客户分类的不同之处。其次,通过对忠诚度影响因素的汇总整理以及结合专家会议法,构建本文移动电商平台客户忠诚度的评价指标体系,利用主成分分析法确定评价体系指标权重,并针对客户忠诚度建立评价模型。接下来对数据挖掘聚类方法进行综合评述,根据企业管理目标和实际应用效果选定具体聚类方法,利用改进的RFM模型,结合Kmeans和贝叶斯判别分析方法,对移动电商平台客户分类方法进行建模,并利用真实企业客户数据对模型进行实证分析。最后根据客户分类结果,结合移动电子商务特点,对客户精准营销提出对策建议,为企业识别客户并通过有效营销策略提高客户忠诚度提供有效的方法和依据。
基于Web数据的港口客户分类及商务决策系统研究
这是一篇关于数据挖掘,客户分类,外部数据,神经网络,文本分类,商务决策的论文, 主要内容为港口作为货物集散和贸易往来的场所,对一个国家或地区是非常重要的运输枢纽。随着港口服务市场近年来供求关系的转变,港口企业为谋求更长远的发展,试图通过传统商业智能技术辅助其决策。然而由于传统商业智能技术着重于分析企业内部的结构化数据,对外部的非结构化数据处理存在较大的局限性,导致其最终得到的应用效果并不理想。针对这一问题,本文提出了一种基于Web数据的港口客户分类方法,通过对企业外部非结构化数据进行采集和处理,有针对性的提取港口客户相关信息,进而运用文本分类、神经网络等理论和技术,以期使用外部数据结合港口内部数据对港口客户进行全面立体的刻画。内外部数据结合的大数据技术的综合应用克服了内部数据在港口客户分类管理中存在迟滞、片面、失真的问题,使得企业更加及时、全面、系统地了解客户真实情况,进而帮助港口企业更好的了解客户以进行有效的商务决策。本文以广州某港口企业信息化建设现状为研究背景,采用基于Web数据的港口客户数据结合传统内部数据的方法进行客户分类,以港口企业客户管理决策为目的,在研究客户管理理论、文本分类、客户分类方法的基础上做了如下研究:第一,通过网络爬虫技术获取港口客户外部数据并转化成分类指标,然后结合传统客户分类内部指标建立全面的港口客户分类指标体系;第二,基于内外部数据结合建立全面的指标体系搭建港口客户分类模型;第三,结合客户管理理论及港口业务流程,对内外部数据结合的客户分类结果进行针对性的商务决策支持;最后,利用分布式计算技术以及J2EE技术实现了该港口商务决策系统的设计。
基于内外部数据结合的港口客户风险控制系统研究
这是一篇关于文本分类,内外部数据结合,风险控制,客户分类,支持向量机的论文, 主要内容为港口是货物集散、贸易往来的重要场所,是一个国家或地区的运输枢纽。随着港口服务市场近年来供求关系的转变,港口企业为谋求更长远的发展,试图通过传统商业智能技术辅助其决策。然而由于传统商业智能技术着重于分析企业内部的结构化数据,对外部的非结构化数据处理存在较大的局限性,导致其最终得到的应用效果并不理想。针对这一问题,本文提出了一种基于内外部数据结合的港口客户分类方法,通过对企业外部非结构化数据进行采集和处理,有针对性的提取港口客户相关信息,进而运用文本分类、分布式计算和层次分析法等理论和技术,以期使用外部数据结合港口内部数据对港口客户可能存在的风险进行全面系统的评估。内外部数据结合的大数据技术的综合应用克服了内部数据在港口客户风险评估中存在迟滞、片面、失真的问题,使得企业更加及时、全面、系统地了解客户真实的风险水平,进而帮助港口企业认识客户防范风险。本文以广州某港口信息化建设现状为研究背景,以内外部数据结合的港口客户分类为手段,以港口企业运营风险控制为目的。在研究客户风险控制理论、文本分类方法的基础上做了如下研究：第一,建立了全面的港口客户风险评估指标体系。第二,建立了基于内外部数据结合的港口客户分类模型。第三,分析了港口现有业务流程,并依据港口客户风险控制系统的特点提出了风险控制流程的优化方案。最后,利用分布式计算技术以及J2EE技术实现了整个港口客户风险控制系统的设计。
基于粗糙集的跨境电商客户关系研究
这是一篇关于跨境电商,客户关系,粗糙集,属性约简,客户分类的论文, 主要内容为在目前互联网业务、各国之间物流以及跨境支付迅速发展的背景下,我国与各国之间的有关农产品的商贸行为实现了由大变小,由大批量转而变为小型化,大交易金额变为小额订单,周期由长变短,频率由低变高的贸易模式的转变。许多农产品外贸企业由传统的外贸交易市场发展至跨境电商市场。于是跨境平台的迅猛发展促进了农产品小微企业以及个人商户的发展,为农产品企业、商户和农民带来了空前未有的发展机遇。基于目前处于互联网大喷发时代,导致客户数据量大,数据结构复杂,且容易缺失。随着粗糙集理论的提出以及奇异值分解方法的逐步发展,两种理论在客户数据挖掘以及对客户数据进行填补方面有非常良好的效果。本文基于粗糙集理论以及奇异值分析方法,对农产品跨境电商客户管理开展相关研究工作,主要内容如下:通过研究粗糙集基本理论以及分析跨境电商中的客户关系管理的必要性和优势,根据目前农产品跨境电商客户分类的特点,以及农产品跨境电商客户指标体系的选取原则,对农产品跨境电商客户分类指标体系进行构建。该指标体系根据购买行为、忠诚度、信用度和消费偏好这几点构建。采用区分函数,对跨境电商客户进行属性约简。结合层次分析法AHP模型的基本思想,综合客户分类评估指标体系以及AHP的求解步骤,对湖南年年有鱼进出口有限公司,即湖南一家农产品跨境电商企业的客户数据建立信息系统,计算属性权重。并分析出对该农产品跨境电商企业而言,客户下单次数以及消费总额为其重要客户指标。分析了奇异值分解SVD的协同过滤推荐算法在跨境电商客户关系数据中的作用,利用SVD对客户感兴趣的商品作出表格,同时根据计算出的各评价指标的权重以及AHP模型对农产品客户进行进一步价值划分,最终设计出了适合湖南年年有鱼进出口有限公司农产品跨境电商的客户推荐系统。通过实验验证,本文模型充分利用了粗糙集理论、AHP模型基本思想、SVD算法,实现了对湖南这家农产品跨境电商企业的客户分类以及推荐系统的搭建,对跨境电商企业的经营以及发展产生了非常重要的理论以及技术参考。
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