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计算机软件及计算机应用论文_数字化便利店的用
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摘要：文章目录 一、研究设计 (一)传统便利店精准营销的业务困境 (1)用户个体信息缺失导致客户行为数据匮乏。 (2)数据技术成本高、难度大。 (3)传统便利店的商品推荐主观而低效。 (二)相关
文章目录
一、研究设计
(一)传统便利店精准营销的业务困境
(1)用户个体信息缺失导致客户行为数据匮乏。
(2)数据技术成本高、难度大。
(3)传统便利店的商品推荐主观而低效。
(二)相关研究评述
(三)本研究的技术路线
二、数字化便利店用户画像及其标签生成
(一)数字化便利店的数据增补
(二)数字化便利店的用户画像体系设计
(1)基本属性。
(2)购买力属性。
(3)消费行为。
(三)基于聚类算法的用户画像标签实例
三、基于用户画像特征的个性化推荐算法设计与实验
(一)基于用户细分的个性化推荐算法设计
1.数据准备
2.构建模型和选择特征标签
(二) 算法结果的对比与评价
四、结语
文章摘要:随着网络用户增长减缓,越来越多电商平台通过线上线下融合的新零售形式一路攻城略地抢占传统便利店的线下市场。传统便利店如何面对挑战,完成数字化转型不仅是关乎便利店的发展存续,也是中国发展数字经济的重要课题之一。为解决数字化转型所面临的困境,在分析传统便利店营销业务困境与数据特征的基础上,从数据采集与增补、用户画像、个性化推荐三方面构建精准营销平台架构体系。然后,利用传统便利店的12 952条交易流水与物联网设备采集的6 013条用户数据,将多源数据整合,进行用户画像与个性化推荐研究。数据分析结果表明:在数据采集与增补阶段,基于物联网技术和视觉检测所采集的用户信息可以与交易流水数据整合为有效的用户历史行为数据;在用户画像搭建阶段,聚类算法可以发现不同用户簇群表现出不同的消费特征;在个性化推荐算法阶段,相较于其他传统算法,Xgboost算法展现出更强的预测性。结论对传统便利店的数字化转型以及解决自身业务问题有着重要的指导意义。
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文章来源：《数字化用户》 网址: http://www.szhyhbjb.cn/qikandaodu/2021/1029/2388.html