银行大数据精准营销系统的设计与实现
这是一篇关于大数据,精准营销,客户标签,全景画像的论文, 主要内容为随着我国经济的快速腾飞,金融业蓬勃发展,各银行间的竞争日趋激烈。为了能够维持市场份额,拓展客户领域,各银行积极寻求创新突破,除了反思现有营销模式存在的弊端和可改进的空间之外,还借力先进的科学技术。因此,依托于大数据的精准营销在银行业得到了广泛的应用。精准营销作为新一代的营销方式,是在合适的时间,通过合适的渠道,将合适的产品,推荐给合适的客户。本系统的设计理念围绕上述观点,通过积极了解行内各条线业务人员、技术人员、管理人员等的真实需求,结合大数据分析方法,进行系统设计,实现客户的精准营销。本系统通过归集、整理多方数据,刻画客户360度全景画像,运用大数据分析的方法,针对客户进行特征及行为分析,实现“以客户为中心,精准式、个性化”的营销模式。基于客户基本信息、客户行为信息、第三方信息、客户推荐信息等形成客户标签体系,基于全局的营销管理流程形成营销体系,基于客户事件提醒形成事件提醒体系,以此来指导营销人员的日常营销工作和对客户潜在价值进行挖掘及提升。本系统采用了开源的Hadoop集群。其具有高吞吐量的数据访问的分布式文件系统HDFS,能够充分利用集群资源的并行计算框架MapReduce,还有构建在Hadoop上的数据仓库Hive框架等组件。开发平台选用了J2EE平台,页面使用了JSP和jQuery技术,以及数据仓库等技术。本系统已开发完成,并通过实际测试和验证。
基于胶囊网络的淘宝电商平台精准营销研究
这是一篇关于推荐模型,胶囊网络,精准营销的论文, 主要内容为随着我国科技的不断发展,在物流领域解决“最后一公里”问题之后,在5G网络方面实现大面积覆盖之后,如今利用电商平台进行购物已经成为当前中国消费者最主要的购物方式。网购用户规模的增长,使得电商平台越来越重视对用户的精准营销。如何实现精准预测用户偏好,如何在实业场景中实现高效的商品推荐,如何提升平台推荐的转化率,都是当前各大电商平台主要研究的问题。本文首先阐述了课题的研究背景和研究意义,针对当前的研究现状提出本课题的研究目的,此外还对当前国内外的研究现状进行了总结,对常用的基于深度学习的推荐算法进行了详细的阐述,并概述了对用户行为的相关影响因素。其次,本文选择了“淘宝用户行为数据集”作为研究对象,该数据集包含用户的隐式反馈行为,可以较好地反映用户的浏览、收藏、加购行为对其购买行为的影响。通过对数据集进行数据分析、数据清洗、数据可视化、构建特征工程和特征选择等处理,本文提取到包含用户层面、商品层面、商品类特征和组合特征层面这四个层面的数据特征,并从这些特征中筛选出较为重要的特征,以确保在后续的模型上得到较好的表现。最后,选择用F1-Score指标分别对CNN模型和胶囊网络模型进行评估,实验结果表明,基于胶囊网络的模型在本实验的数据集上具有不错的预测效果,对获取到的预测结果进行统计,计算用户之间的相似度,得到目标用户的TOP-5相似邻居,即可生成目标用户最有可能购买的商品集合。本文以淘宝电商平台的用户行为作为研究对象,构建基于胶囊网络的预测模型,并实现了商品推荐,本文具有一定的现实意义,为电商平台向用户推荐商品,提供了一定的参考价值和借鉴意义。
基于数据挖掘技术的游戏营销系统设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,精准营销,游戏的论文, 主要内容为随着网络信息化时代的快速发展,社交网络、移动互联网以及电子商务大大拓展了互联网的应用范围。大数据在社会经济、政治、文化以及人们生活等方面产生了非常深远的影响,“大数据”时代对游戏公司而言,既是挑战更是机遇。目前,在游戏市场份额一定的情况下,已有运营手段带来的业务提升,逐渐遇到天花板,“如何快速发现用户群体特征”、“如何精准定位营销活动目标用户以降低对非目标用户的打扰”、“如何提升用户体验”成为数据化运营需要解决的问题。如何利用“大数据”来实现游戏精准营销的课题在这样的背景下应运而生,目的在于优化营销资源配置,提升发现目标用户的精准度,提升用户体验,同时提高数据挖掘融入游戏精准营销的工作效率。另外,本课题将针对如何发现目标用户特征以及建模预测等问题,设计相应的系统来解决。本课题游戏精准营销系统是基于J2EE进行开发的,体系结构选用了包含用户层、业务逻辑层和数据层三个层级结构的B/S三层架构(3-tier application),并引用CRISP-DM、SEMMA等过程方法。基于数据挖掘的游戏营销系统信息化方案由需求分析、设计、实现以及测试等几部分组成。本课题将设计和实现一套游戏精准营销系统,包括:1)带目标的属性分析模块,用来分析玩家行为属性和营销目标的关联性,一方面帮助业务方理解用户行为,另一方面帮助数据分析人员选择属性;2)属性选择模块,使用决策树算法对数据进行建模,数据分析人员能依据模型输出的属性权重对属性进行选择;3)建模预测模块,封装了分类算法和外围的数据存储系统接口,能对数据进行建模和预测,用于业务接入数据挖掘工作的前期试验和评估;4)自动化用户分类模块,在建模评估工具上层实现自动化调度和结果统计功能,完成数据挖掘技术落地应用;5)广告用户管理模块,统一管理用户分类子系统预测出的用户,对渠道部门提供用户对应的广告查询功能,优化目标用户投放流程。
基于因果推断的优惠券精准发放方法研究
这是一篇关于因果推断,精准营销的论文, 主要内容为随着网络购物和电子支付的发展,电子优惠券成为了网络消费中常用的优惠手段。不论是新冠疫情期间银行和电子商务平台合作推出的“消费券”,还是每年“双十一”各大电商平台的“满减券”,都极大的带动了消费,对社会经济的发展和平台盈利有着重要的作用。本文则是在这样的背景下,研究优惠券精准发放的方法。不同于目前常用的优惠券使用概率预测,本文从因果推断方法入手,希望解决优惠券精准发放中的痛点——极易命中自然转化的人群,无法将自然转化和受到优惠券刺激而产生转化的人群区分开来。本文基于AB实验数据展开研究,主要目标是预测样本的个体处理效应或者拆分人群使得人群的条件处理效应最大。为了达到这样的目标,本文使用了元学习、基于树模型的因果推断、基于机器学习的因果推断等模型。针对业界可能碰到的单策略人群选择和多策略人群选择两种情况,本文分别做了单干预因果推断和多干预因果推断。在单干预因果推断场景中,本文提出根据业务经验引入用户活跃度或者用户价值作为模型特征。活跃度或用户价值的计算方式是依据关键特征对用户做聚类,将用户类别活跃度或用户价值标签。此外,根据特征的含义对特征做交叉项,使得模型更具有解释意义。接着应用元学习、基于树模型的因果推断、基于机器学习的因果推断等模型输出人群策略。在多干预因果推断场景中,本文对每个实验组建立单干预因果推断模型,得到样本在不同实验组的处理效应估计,再将样本分配到处理效应为正且最大的策略中去。由于该场景下单干预因果推断模型的评估指标不再适用,本文提出了以随机分配的转化和表现最优的实验组的转化为基线的模型评估方法。在实证研究中,本文选取了某优惠券策略的AB实验数据,数据包含一个对照组和两个实验组,分别为无优惠策略、买一赠一券、折扣券。首先,本文对数据做了因果性分析,依据业务经验将用户拆分成不同的亚组,通过亚组分析检验实验组用户的表现是否显著优于对照组用户。通过比例检验,发现实验组确实存在转化率提升不显著的用户群体。在模型变量的选择中,本文引入了基于用户历史消费行为聚类的用户价值类别,并对特征做离散变量间的交叉项以及连续变量和离散变量间的交叉项。接着,本文以无优惠策略组和买一赠一券组为例,进行了单干预因果推断模型的建立,发现元学习中的R-learner、基于KL散度的树模型和基于极端梯度提升树的双机器学习模型效果比较好。此外,对比因果推断模型业界常用的概率预测模型,因果推断能够更好的区分营销敏感人群,实现成本发放效率的提升。最后,本文对数据集做了多干预因果推断模型的建立,并应用本文提出的模型评估指标进行模型评价,发现元学习的效果优于基于树模型的因果推断和基于机器学习的因果推断,其中R-learner的效果更好。综上,本文得到以下三个结论:第一,用因果推断模型来做敏感人群的圈选、实现优惠券的精准发放是行之有效的。相比于业界常用的优惠券使用概率预测模型,该方法能够通过预估个体处理效应更好的区分自然转化的人群和收到优惠券激励而转化的人群;相比于亚组分析,该方法能够适应更多特征的场景。第二,将一些业务经验带入变量选择中是有利于模型建立的,比如依据用户的历史行为做活跃度或用户价值的划分。这些依据业务经验建立的变量,在模型的特征中重要度排名靠前。第三,在多干预的因果推断场景下,本文提出的模型评价方法,通过计算随机分配、选择表现最优的实验组及各模型策略的转化,不仅能够实现模型间的效果对比,更能实现模型效果与业界常用方法的效果对比,有助于更好的判断模型策略的可用性和实用性。
跨境电商小微企业精准营销研究——以速卖通平台A公司为例
这是一篇关于跨境电子商务,速卖通平台,精准营销,小微企业的论文, 主要内容为2008年金融危机使全球的经济下滑,我国传统外对外贸易的增长减缓。此时,在互联网信息技术和智能手机的高速发展下,跨境交易得以实现,商品可以销售给世界各地的客户,跨境电商作为一种新型的贸易模式,依靠第三方跨境平台,以碎片化、小额化、周期短、频率高的小订单取代传统的数量大、金额大、货期长的外贸交易方式。在国家政策的大力支持下,大量的传统企业和个人纷纷加入跨境电商市场,同时也给了小微企业一次前所未有的机会。但是大量的小微企业涌入各大跨境电商平台,竞争不断加剧,如何做好精准营销成为每一个小微企业需要认真研究的问题。本文通过梳理精准营销的相关理论,针对速卖通平台上小微企业精准营销上对产品、客户群体定位模糊、物流时效差、个性化不足、服务滞后等问题进行分析,结合速卖通平台上的A公司运用精准营销前后的变化,提出了加强产品、客户精准定位、个性化服务、物流精准分类,增值服务、树立品牌形象等优化建议。具有很强的实践性,希望对初创小微企业有一定的参考价值和启发。
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