基于大数据的销售线索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于销售线索,推荐系统,大数据处理,相似度计算的论文, 主要内容为近些年,传统的B2B企业面对“互联网+”这一新形态时摩拳擦掌,但是企业与企业之间的数字化的程度却迥然不同。对于企业命脉生死攸关的销售部来说,同样也面临着行业竞争异常激烈、开发新客户难度日益增加以及获取新客户的成本水涨船高的问题。针对上述问题,基于大数据技术,结合企业特有数据,在保证系统兼容性的前提下,设计并实现一个具有易用性、高响应性以及高精确性的销售线索推荐系统。销售线索推荐系统基于BI大数据平台,主要分为两个部分。一个部分负责海量数据的存储与推荐计算,另一个部分负责系统的数据展示以及业务处理。对于第一部分,利用Scrapy爬虫技术采集垂直行业特有数据,使用Hadoop的HDFS分布式文件系统存储包括业务数据、工商数据、爬虫数据以及其他数据在内的海量数据,结合Flume、Sqoop以及Hive等技术对数据进行ETL处理后入库,通过Spark SQL、Spark MLlib结合Jieba分词进行相似度计算之后得到销售线索,最后将任务放在Azkaban任务调度器上进行任务的调度更新。对于第二个部分,使用Spring Boot和Mybatis框架技术对后台部分进行代码编写和逻辑处理,利用My SQL、Postgre SQL等关系型数据库存储用户信息、客户信息以及线索信息等数据,Redis非关系型数据库提升特殊业务数据处理速度,结合Vue开源框架实现的前端页面进行数据的展示、页面交互与业务处理。由于任务调度策略以及客户的新增会导致推荐线索的计算不及时,因此采用Elasticsearch进行数据的检索以便于新增客户的临时推荐。目前线索推荐系统已经内部测试上线。经过验证,可以较为精准的命中相似线索,解决了销售人员找线索困难的问题。真正意义上打破了传统B2B行业通过传统人工手段寻找潜在客户的局面,实现了销售人员的找线索自由。
基于大数据的销售线索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于销售线索,推荐系统,大数据处理,相似度计算的论文, 主要内容为近些年,传统的B2B企业面对“互联网+”这一新形态时摩拳擦掌,但是企业与企业之间的数字化的程度却迥然不同。对于企业命脉生死攸关的销售部来说,同样也面临着行业竞争异常激烈、开发新客户难度日益增加以及获取新客户的成本水涨船高的问题。针对上述问题,基于大数据技术,结合企业特有数据,在保证系统兼容性的前提下,设计并实现一个具有易用性、高响应性以及高精确性的销售线索推荐系统。销售线索推荐系统基于BI大数据平台,主要分为两个部分。一个部分负责海量数据的存储与推荐计算,另一个部分负责系统的数据展示以及业务处理。对于第一部分,利用Scrapy爬虫技术采集垂直行业特有数据,使用Hadoop的HDFS分布式文件系统存储包括业务数据、工商数据、爬虫数据以及其他数据在内的海量数据,结合Flume、Sqoop以及Hive等技术对数据进行ETL处理后入库,通过Spark SQL、Spark MLlib结合Jieba分词进行相似度计算之后得到销售线索,最后将任务放在Azkaban任务调度器上进行任务的调度更新。对于第二个部分,使用Spring Boot和Mybatis框架技术对后台部分进行代码编写和逻辑处理,利用My SQL、Postgre SQL等关系型数据库存储用户信息、客户信息以及线索信息等数据,Redis非关系型数据库提升特殊业务数据处理速度,结合Vue开源框架实现的前端页面进行数据的展示、页面交互与业务处理。由于任务调度策略以及客户的新增会导致推荐线索的计算不及时,因此采用Elasticsearch进行数据的检索以便于新增客户的临时推荐。目前线索推荐系统已经内部测试上线。经过验证,可以较为精准的命中相似线索,解决了销售人员找线索困难的问题。真正意义上打破了传统B2B行业通过传统人工手段寻找潜在客户的局面,实现了销售人员的找线索自由。
基于大数据的销售线索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于销售线索,推荐系统,大数据处理,相似度计算的论文, 主要内容为近些年,传统的B2B企业面对“互联网+”这一新形态时摩拳擦掌,但是企业与企业之间的数字化的程度却迥然不同。对于企业命脉生死攸关的销售部来说,同样也面临着行业竞争异常激烈、开发新客户难度日益增加以及获取新客户的成本水涨船高的问题。针对上述问题,基于大数据技术,结合企业特有数据,在保证系统兼容性的前提下,设计并实现一个具有易用性、高响应性以及高精确性的销售线索推荐系统。销售线索推荐系统基于BI大数据平台,主要分为两个部分。一个部分负责海量数据的存储与推荐计算,另一个部分负责系统的数据展示以及业务处理。对于第一部分,利用Scrapy爬虫技术采集垂直行业特有数据,使用Hadoop的HDFS分布式文件系统存储包括业务数据、工商数据、爬虫数据以及其他数据在内的海量数据,结合Flume、Sqoop以及Hive等技术对数据进行ETL处理后入库,通过Spark SQL、Spark MLlib结合Jieba分词进行相似度计算之后得到销售线索,最后将任务放在Azkaban任务调度器上进行任务的调度更新。对于第二个部分,使用Spring Boot和Mybatis框架技术对后台部分进行代码编写和逻辑处理,利用My SQL、Postgre SQL等关系型数据库存储用户信息、客户信息以及线索信息等数据,Redis非关系型数据库提升特殊业务数据处理速度,结合Vue开源框架实现的前端页面进行数据的展示、页面交互与业务处理。由于任务调度策略以及客户的新增会导致推荐线索的计算不及时,因此采用Elasticsearch进行数据的检索以便于新增客户的临时推荐。目前线索推荐系统已经内部测试上线。经过验证,可以较为精准的命中相似线索,解决了销售人员找线索困难的问题。真正意义上打破了传统B2B行业通过传统人工手段寻找潜在客户的局面,实现了销售人员的找线索自由。
销售线索管理软件系统设计与实现
这是一篇关于保险,销售线索,B/S,J2EE的论文, 主要内容为当前保险行业竞争越来越激烈，企业要想提高核心竞争力，就需要不断进行信息化改革。经过多年的积累，保险企业拥有大量的客户数据，以往从这些低质量数据中生成适合销售的高质量销售线索非常困难。大多数市场营销人员都在尝试使用各种毫无关联的技术和手动流程来实现这一目标，其结果是营销脱节、销售协调不足或潜在客户不感兴趣，错失销售机会。销售线索管理理论及技术正是在这种局面下应运而生，销售线索管理软件能够帮助市场营销人员挖掘和培养高质量的潜在客户，并通过改进销售线索质量、自动执行销售线索管理流程、快速响应高质量销售线索，将其转变为忠实的客户，从而提高公司业绩。 本文着眼于目前保险业发展的趋势和销售线索管理的特点，对保险业销售线索管理系统的软件设计与实现过程进行了论述。本文开篇对系统的研究背景、研究意义进行了介绍，对国内外销售线索管理信息化现状进行了综述，然后对系统开发过程中使用的技术和理论进行了介绍，主要包括B/S模式、J2EE主流开发框（Struts、Hibernate及Spring）以及数据库系统SQL Server2005；针对保险业销售线索管理的软件需求，通过充分的调研，从功能性需求、性能需求和安全性需求三个方面对销售线索管理系统进行需求分析，并且使用数据流图说明了销售线索管理的业务流程，为后面工作的开展打下了坚实的基础；对系统进行了概要设计，包括功能结构设计、技术架构设计和数据库设计，通过概要设计，进一步明确了系统的功能划分，销售线索管理系统分为6个模块，分别是文件自查去重、导入、销售线索分派、SMS、回访跟踪以及报表分析；对系统进行了详细设计，主要包括销售线索管理系统各个功能模块详细设计，从页面功能详细设计和程序详细设计两个方面进行的；根据系统详细设计，搭建了系统的开发环境，实现了销售线索管理系统的6个功能，展示了相关的操作界面；最后，从功能和结构、可用性、兼容性以及安全性四个方面对系统进行了测试，经过测试表明销售线索系统很好的满足了保险企业对销售线索管理的需求。
基于大数据的销售线索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于销售线索,推荐系统,大数据处理,相似度计算的论文, 主要内容为近些年,传统的B2B企业面对“互联网+”这一新形态时摩拳擦掌,但是企业与企业之间的数字化的程度却迥然不同。对于企业命脉生死攸关的销售部来说,同样也面临着行业竞争异常激烈、开发新客户难度日益增加以及获取新客户的成本水涨船高的问题。针对上述问题,基于大数据技术,结合企业特有数据,在保证系统兼容性的前提下,设计并实现一个具有易用性、高响应性以及高精确性的销售线索推荐系统。销售线索推荐系统基于BI大数据平台,主要分为两个部分。一个部分负责海量数据的存储与推荐计算,另一个部分负责系统的数据展示以及业务处理。对于第一部分,利用Scrapy爬虫技术采集垂直行业特有数据,使用Hadoop的HDFS分布式文件系统存储包括业务数据、工商数据、爬虫数据以及其他数据在内的海量数据,结合Flume、Sqoop以及Hive等技术对数据进行ETL处理后入库,通过Spark SQL、Spark MLlib结合Jieba分词进行相似度计算之后得到销售线索,最后将任务放在Azkaban任务调度器上进行任务的调度更新。对于第二个部分,使用Spring Boot和Mybatis框架技术对后台部分进行代码编写和逻辑处理,利用My SQL、Postgre SQL等关系型数据库存储用户信息、客户信息以及线索信息等数据,Redis非关系型数据库提升特殊业务数据处理速度,结合Vue开源框架实现的前端页面进行数据的展示、页面交互与业务处理。由于任务调度策略以及客户的新增会导致推荐线索的计算不及时,因此采用Elasticsearch进行数据的检索以便于新增客户的临时推荐。目前线索推荐系统已经内部测试上线。经过验证,可以较为精准的命中相似线索,解决了销售人员找线索困难的问题。真正意义上打破了传统B2B行业通过传统人工手段寻找潜在客户的局面,实现了销售人员的找线索自由。
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