近年来,随着智能移动终端的高速发展与互联网竞争的白热化,如何将社交与电商相结合已成为了当下研究热点之一。小微商户作为社交电商的重要组成部分,其主流商户群体所使用的经营工具专业性较弱,日常营销与商品推广效率偏低,缺少一些商业刚性需求。同时,营销过程产生的大量数据缺乏科学的管理体系。鉴于此现象,本文旨在为小微商户解决痛点,设计并实现一个数字化综合服务平台。本文的主要工作有如下几个方面:1、本文基于VirtualApp框架搭建虚拟容器,使第三方App运行于容器中,从而对其进行完全的监控与控制,并使用Android系统提供的辅助功能组件实现RPA流程自动化。该方案比跨进程操作内存方案兼容性更强,对于新的第三方App及其内部更新时开发成本更低。2、针对小微商户经营数据,本文搭建了完整的数据生产、存储与运算流程体系。首先于服务平台安卓端特定事件中进行埋点,将采集的数据通过kafka消息队列进行线上传输,线下平台使用flume进行数据采集。数据平台则基于Hadoop分布式集群搭建,数据仓库存储媒介选用hive数据库,每日数据汇总计算基于spark运算框架编写。3、基于大数据平台,本文设计并构建了小微商户及其消费者的用户画像模型。平台存储的数据分为脱敏后的用户属性数据与行为数据两大类,用户画像模型的分析目标是为每个用户打上带权重的专属标签,以表明用户对该内容有兴趣、偏好以及需求等。本文基于TF-IDF权重计算、主题词进行了小微商户经营分类模型的构建,同时基于K-means聚类算法、遗传算法、SVM模型进行了优质消费者筛选模型的构建,经验证,模型准确度较高,具有一定应用意义。