随着互联网的快速发展,计算机与互联网技术的应用在各行各业都被越来越多的重视,在线教育行业通过应用互联网技术取得了迅猛的发展。对于在线教育产业而言,其售前团队中最更重要的岗位就是销售。公司为了鼓励销售积极拓展业务,启用了不同的激励方案。随着员工及用户数量的快速增长,销售人员业绩结构越来越复杂,传统的销售业绩管理方式已经不能满足公司对销售业绩数据快速、准确分析的需求。由于涉及的产品线较多、销售所涉及的业务较广,对于销售业绩数据通常只是进行加权计算获取单一指标,公司之前对于各个激励措施的设计统筹更多凭借经验。而且,随着业务规模的扩大,对销售业绩数据的管理越来越繁琐。如何高效快捷的从各个产品库、各个订单库中提取出销售的关键数据,分析出销售行为中的主要矛盾,为企业提供制定激励策略时所需的参考数据,细致、量化的对销售业绩进行统一管理,成为了企业面临的主要问题。本文针对公司当前销售业绩数据管理现状中存在的问题,结合对销售管理相关业务的分析,对公司销售业绩管理的需求进行了调研。在此基础上,设计并实现了基于机器学习的销售业绩管理系统。依据业务需求,本系统分为了交互模块、数据存储模块和分类器模块三大模块。本文实现的销售业绩管理系统前端使用HTML5进行开发,运行于公司CRM客户端上。服务器端主要使用Go语言进行开发,并且使用了 Python语言对基于K-Means的分类器进行开发。采用TiDB作为数据持久化的数据库。本系统中不同模块间的交互使用了分布式RPC框架Thrift。在本系统中使用了基于Kubernetes的微服务框架,实现了对系统的快速部署和对实例的负载均衡。本文将销售业绩管理系统分为了交互模块、分类器模块、数据存储模块,其中每个模块下都包含了若干个子模块,本文对各个模块进行了详细的需求分析,并且对各个系统功能模块进行了设计与实现。本文在销售业绩管理系统实现后,对系统的各个功能模块和非功能性需求进行了测试,发现了部分系统实现时的漏洞并及时完成了修改。销售业绩管理系统在进行了充分的测试后已经成功部署到了公司线上环境。本系统良好的满足了公司对销售业绩统计与管理业务的需求,简化了公司业绩管理业务,为公司制定激励政策提供了多维度、直观的数据支持,并且实现了在公司微服务框架上的快速部署。