Apriori算法实现卷烟电子推荐的研究

卷烟电子推荐模型将数据挖掘的思想和方法应用到烟草订单数据中,依据零售户需求特点、购买行为、购买习惯等情况,通过研究大量的、复杂的、动态的交易数据,运用关联规则的Apriori算法实现卷烟产品的电子推荐,实现客户精准营销,提升烟草商业企业整体运营水平。     

区域市场营销成功的关键因素

区域市场营销是营销活动的"最后一公里",可以将消费者的购买倾向转化为购买行为,促使消费者作出购买本品牌产品的购买决策。但是,对于大多数企业来说,在区域市场营销这个渠道的投入与研究是不足的,仅仅通过经销商、代理商、连锁加盟店,或者零售店等本地商店销售产品,远没有达到区域市场营销的效果。     

电商平台精准推送的商品信息对消费者网购行为的影响研究

大数据时代，电商平台可根据消费者的搜索、浏览、购买等信息分析出消费者的需求、购买偏好，从而更精准地为消费者进行商品推送。精准推送商品信息的形式和内容不同，对消费者网购行为的影响也不同。本研究以大数据时代为背景，以计划行为理论（TPB）为框架构建了结构模型，实证分析了电商平台精准推送的商品信息和消费者网购意图和行为之间的关系。利用SPSS23.0和AMOS24.0软件对218份有效问卷收集的数据进行实证分析后得出：精准推送商品信息中的网络排名、评论数量、评论方向对消费者意图均有显著的正向影响，消费者购买意图对消费者网购行为有显著的正向影响。最后根据研究结论给出提升消费者网购意图和行为，电商平台获得持续发展的对策和建议。     

卷烟消费者信息采集与分析系统设计研究

卷烟采购计划与营销方案的制定需要有一个卷烟消费者信息数据采集与分析系统的全方位支持。本系统通过搜集和分析卷烟消费者的信息,预测消费者在什么时候以何种方式购买卷烟。最终实现卷烟结构的不断优化、档次的持续提升、价格的持续稳定以及高质量的营销。     

数据大爆炸：微博营销陷困局

企业要做到精准营销,要基于大量数据用户的行为进行挖掘,要知道微博不仅仅是一个展示宣传的工具,更是建立品牌和客户深度对话的渠道。     

全渠道消费者行为协同决策研究

随着各大零售商全渠道营销战略布局,全渠道消费者数量呈爆炸式增长,对于全渠道消费者的消费行为研究成为热点。然而连锁零售供应链全渠道消费者消费数据呈现海量、高维的特征。针对这一特征,提出采用协同进化算法对连锁零售供应链全渠道消费者行为进行高维关联分析。利用粒子群优化算法和自适应遗传算法各自的优势,两个种群同时遍历,并在两种群间引入信息交互机制,使两种群协同进化。实证研究证明协同进化算法应用于连锁零售供应链全渠道消费大数据关联规则挖掘中,不仅算法的运算速度高,避免了遗传算法单独应用时容易陷入局部最优的缺陷,而且还提高了连锁零售供应链全渠道消费者行为关联规则的大数据挖掘质量,为全渠道消费者购买行为研究提供了新的方法。     

电子商务时代实体商业环境发展与消费者心理行为分析

市场的主体和核心永远是消费者,消费者是决定企业生存和发展的命运之神,一切商业活动或商业环境的建成与运营实质上都是对消费者心理、行为需求的管理及引导。在电子商务快速发展,且已成为消费者熟知的消费模式的当下,实体商业环境的一切经营活动、品牌塑造活动,必须依据消费者购买心理与购买行为的变化而进行有针对性的调整。     

基于决策树挖掘算法的智能型会员营销

为克服传统会员制营销的固有缺陷,将商务智能中的常规决策树挖掘算法进行改进,用于会员信息的挖掘和会员行为的预测,使会员营销具有智能特点,并对智能型会员营销的过程进行建模,最后利用微软商务智能开发平台从技术上实现智能型会员营销.结果显示,智能型会员营销能充分利用会员基本信息和会员消费历史,挖掘会员的消费规律,预测会员的消费倾向;据此制订会员营销方案,可极大提高营销的针对性、降低促销成本、避免营销受众的反感.     

决策树在基于消费者外表的服装营销中的应用

服装销售人员常常根据消费者的外表特征来进行快速营销活动,以提高购买率。从数据挖掘技术的角度来探讨基于消费者外表印象的快速营销技术,以帮助营销人员快速寻找外表印象营销规则。介绍了决策树算法原理;其次,讨论了消费者外表印象评价指标体系,并根据该体系由销售人员在服装店铺里进行了消费者的外表及其行为数据采集;应用了计算实例来说明服装消费者的外表营销决策树分类模型;利用工具Clementine中的决策树方法来进行营销规则的挖掘。研究表明了该应用是切实可行的。     

基于贝叶斯网络的网络品牌认知度评价方法

随着电子商务和网络经济的快速发展,网络品牌的不确定信息越来越多,给消费者的选择造成了很大的困扰。考虑到网购消费者普遍存在的重复购买属性以及网络品牌对消费期望的重要性,有必要考虑网络品牌对消费者购物期望的动态影响,探究一种科学有效的评价体系,完成对网络品牌认知度的评价。贝叶斯网络是获取不确定知识的有效方法。介绍贝叶斯网络的优势与特征,论证基于贝叶斯网络进行网络品牌分类的可行性。实验证明通过贝叶斯网络可以有效地对网络品牌进行分类,获取电子商务系统的所需信息,帮助用户进行网络品牌的选择和购买行为的决策。     

改进布谷鸟算法优化混合核LSSVM的卷烟销售量预测

为了提高卷烟销售量预测精度,提出了基于一种改进布谷鸟算法（MCS）优化混合核最小二支持向量机（LSSVM）的卷烟销售量预测模型（MCS-LSSVM）。收集卷烟销售量数据,并构建LSSVM学习样本,然后混合核函数的LSSVM对样本进行训练,并采用改进布谷鸟算法对混合核函数参数进行优化,最后建立卷烟销售量预测模型,并用于某卷烟公司卷烟销售的预测。结果表明,相对于对比模型,ICS-LSSVM模型获得了更优的建模效果和更高的预测精度。     

基于Jess推理的网络消费者非理性购买预测

随着电子商务的高速发展,网络购物越来越经济便捷,相比于传统的网下购物,更多的消费者选择网购,这就使得非理性购买行为大量涌现,研究网络消费者非理性行为势在必行。然而,学者们大多关注传统购物环境下的非理性购买行为,并且研究内容比较琐碎,缺乏系统的框架。考虑到很多消费者选择通过在线评论表达对购买行为的情感和观点,因此首先利用情感计算和文本挖掘技术,在充分挖掘语义资源的基础上,借助模糊数学理论构建模糊语义模型,同时,以内、外部诱导因素为前件,以消费者非理性购买程度作后件,建立了模糊推理模型;然后,针对消费者非理性购买行为和过程,通过protégé建立本体,梳理各个因素之间的联系,构建知识库;最后,利用Jess构建模糊推理事实库与规则库,通过Jess推理机获取消费者非理性购买程度。     

区域市场营销成功的关键因素

区域市场营销是营销活动的"最后一公里",可以将消费者的购买倾向转化为购买行为,促使消费者作出购买本品牌产品的购买决策.但是,对于大多数企业来说,在区域市场营销这个渠道的投入与研究是不足的,仅仅通过经销商、代理商、连锁加盟店,或者零售店等本地商店销售产品,远没有达到区域市场营销的效果. 区域市场营销的重要性 1.企业区域市场营销薄弱原因分析 大多数的企业在区域市场营销方面的投入和研究相对欠缺.     

基于机器学习模型的百货商场会员用户画像描绘与价值分析

通过机器学习模型构建百货商场会员用户画像，并分析不同类型会员的价值，为商场提供精准的营销策略。搜集了某百货商场大量的会员数据，包括个人信息、购买记录、浏览记录等；使用聚类算法将会员分为不同的分类，例如，高消费会员、低消费会员、活跃会员等；再次，分别分析了不同类型会员的购买偏好、消费习惯以及对促销活动的反应等，并计算了每种类型会员的平均购买金额和购买频率，得出了不同类型会员的价值指数；针对不同类型会员提出了相应的营销策略，例如，对高价值会员进行专属优惠、对低价值会员加强促销等，以提升商场的客户忠诚度和经营效益。     

基于特征感知迭代的电网业务营销数据挖掘方法

"互联网+电力"的大数据挖掘能为精准用电提供基础支撑。现有电网营销数据挖掘对用户数据的挖掘粒度大,特征集区分度小,空间维度权值低,基于用户行为的电网营销策略准确度低。提出基于特征感知迭代的电网业务营销数据挖掘方法。构建结合空间特征的电力用户用电模型,设计营销管理决策树挖掘模型,对冗余数据特征进行过滤清洗,推导准确的电网营销行为。通过仿真和实验分析,验证新方法具有更好的预测精度和更低的数据消耗。     

一种基于Bayesian信念网络的客户行为预测方法

提出一种基于Bayesian信念网络（BN）的客户行为预测方法．通过知识学习构建客户行为Bayesian网络（CBN）,根据CBN对预实例计算联合分布概率,准确预测了一对一营销优化中的客户行为．CBN学习算法包括连线和定向部分,复杂度为O（N^4）条件相关测试．在零售行业一对一营销实际应用表明,CBN学习算法较现有BN学习算法更快构建CBN,预测精度高于朴素Bayesina分类法．     

技术时代新营销

由IT带来的营销变革,正在给消费者与产品和品牌的关系,以及他们的选择和购买行为带来转变。这些转变给信息流动和社会网络赋予了更为重大的意义,因为它们与用户的消费决策这一关键因素相关。     

论脱离了品牌影响的产品设计能否吸引消费者

在消费社会中,象征消费成为主流。品牌成为产品设计的导向,也是众多消费者购买行为的导向。文章以MUJI与IKEA的产品为实验案例,调查在不考虑价格的前提下,脱离了品牌影响的产品设计,是否能够吸引消费者购买。     

波澜不兴——2007年10月中国笔记本电脑市场关注度调查报告

俗话说“金九银十”，10月份由于包含了国庆黄金周，又是一个消费高峰期，笔记本电脑市场的温度也节节攀升。为此，消费调研中心ZDC对2007年10月中国笔记本电脑市场的用户关注度状况进行了调查，通过消费者的关注行为，对消费者购买行为及购买产品特征倾向进行调查。此外，本次调查还涉及到对七大区域品牌关注度的监测。     

消费者行为分析的推荐算法研究

随着互联网技术的不断进步,电子商务得到了快速的发展,通过网络购物平台消费已经逐渐成为一种主要消费渠道。在互联网大发展的背景下,庞大的数据量带来便利的同时又为消费者的消费选择造成了困扰。如何从这些数量庞大的商品信息中快速准确地挖掘出消费者所感兴趣的商品成为当前电子商务领域研究的一大热点。随着人工智能技术的不断进步和突破,电子商务企业对消费者的消费倾向及消费能力等作出预测,以实现精准的商品推荐。为进一步了解国内外对消费者行为预测及精准推荐算法的研究,笔者特查阅相关的文献资料,对文献资料进行了分析总结,撰写文献综述,旨在为消费者行为算法的研究提供理论指导。