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随着移动互联网的发展,通过移动终端进行营销已经成为了企业营销的重要方式。移动营销通过即时信息、互动沟通,可以对客户进行进一步细分,将原先的粗放型营销将转向精准的个性化营销。本文应用企业有超过500万的零售客户,每天采集到海量的市场、客户和交易信息,急需移动营销方面的信息化支持。为此,本文实现了移动环境下零售终端信息的采集,构建了基于零售终端信息的营销业务模型,结合应用企业的实际的业务需求,设计并实现了移动终端营销管理系统,实现了对零售客户的个性化营销。具体的研究内容如下:1)移动终端进行数据采集。采用移动端Hybird开发框架来适应不断更迭变化的采集任务计划。采集系统包含终端零售户基础信息维护和更新,价格信息采集与销售数据采集以及对巡店员制定的巡点计划等内容。为了提高终端数据的准确率和采集效率。本文提出了基于百度GPS定位技术与改进的K-MEANS算法相结合的方式对数据采集流程进行优化,提高了采集的效率和采集数据的质量。2)构建客户营销能力等级矩阵,并据此开展数据挖掘。根据应用企业的业务情况,对客户营销能力进行细分为客户销售能力和客户贡献度,设计了优化的随机森林算法进行分类,设计了优化的K-MEANS方法进行聚类。其中,对随机森林不能很好处理非平衡数据的问题,提出了FCM_SMOTE算法对其进行优化。对于K-MEANS算法的优化,首先通过因子分析把维度从六维降到四维,利用改进后的混合蛙跳算法来确定K-MEANS算法的初始聚类中心,然后将确定的初始聚类中心带入到K-MEANS算法中,防止了陷入局部最优的问题,最后根据企业业务需求,制定相应的营销策略。3)构建营销业务模型。营销业务模型包含客户营销能力等级预测模块、制定终端客户个性化订单模块和销区销售信息分析模块。经过对常用的预测算法进行对比分析,确定采用GM(1,1)模型来对客户营销能力等级进行预测分析。然后根据预测分析的结果,结合客户自身实际营销情况,对客户制定个性化订单。通过对销区信息分析,帮助企业对销区制定下一步的营销策略提供科学依据。4)根据应用企业实际业务需求,把构建好的营销业务模型融入到系统中,设计并实现移动终端营销管理系统。经过一段时间的试用,应用企业所面对的终端零售客户得到较好的分类,企业利润、客户满意度都得到提升,移动环境下的个性化营销效果显著。