發(fā)布時間：2020-04-17 01:34

【摘要】：在大數(shù)據(jù)時代背景下,營銷市場進一步細化,國內(nèi)零售行業(yè)的傳統(tǒng)市場營銷已經(jīng)不能滿足消費者的需求。國內(nèi)零售行業(yè)面臨著難以判斷營銷市場狀況、難以了解客戶信息和客戶價值、難以制定有針對性的營銷策略等問題。針對這些問題,國內(nèi)某傳統(tǒng)零售企業(yè)提出構(gòu)建本企業(yè)的精準營銷服務(wù)平臺。該平臺主要包括營銷大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、營銷活動管理系統(tǒng)和平臺配置管理系統(tǒng)。營銷活動管理系統(tǒng)負責對營銷活動的前期、中期、后期三個環(huán)節(jié)進行閉環(huán)管理;平臺配置管理系統(tǒng)負責用戶、權(quán)限和訪問日志管理。營銷大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是精準營銷服務(wù)平臺的核心,采用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),實時采集結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并經(jīng)過轉(zhuǎn)換清洗后加載數(shù)據(jù)至Hive數(shù)據(jù)倉庫,利用面向主題的建模方法在Hive數(shù)據(jù)倉庫建立數(shù)據(jù)模型,通過數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析算法為該企業(yè)的運營分析和營銷提供準確數(shù)據(jù)。本文的主要工作如下:(1)從數(shù)據(jù)上報、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)展示三個環(huán)節(jié)設(shè)計了本系統(tǒng)的物理拓撲;從易擴展性、高可用性和高安全性等方面設(shè)計了本系統(tǒng)的物理架構(gòu);從數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、編程模型和數(shù)據(jù)分析五個層次設(shè)計了本系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)。(2)實時采集及轉(zhuǎn)換清洗多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化MySQL日志數(shù)據(jù)和海量非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)站前端用戶行為日志數(shù)據(jù)。(3)分析企業(yè)業(yè)務(wù)過程并結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫范式建模的方法,以各個業(yè)務(wù)中已存在的E-R模型為基礎(chǔ)構(gòu)造數(shù)據(jù)倉庫模型,建立了面向主題的流量模型、銷售模型和RFM模型等。(4)基于轉(zhuǎn)化、細分等數(shù)據(jù)分析算法計算出企業(yè)的流量和銷售等指標信息實現(xiàn)精細化運營;基于聚類分析和RFM模型等算法計算出企業(yè)用戶的特征標簽信息實現(xiàn)精準化營銷。零售企業(yè)營銷大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)經(jīng)過功能、可擴展性和性能等方面的測試,滿足了該傳統(tǒng)零售企業(yè)的需求和期望。近半年實際應(yīng)用表明,該系統(tǒng)可以提升營銷活動中推送鏈接的打開率,從而最終增加了銷售收入。
【圖文】：

系統(tǒng)詳細設(shè)計與實現(xiàn)表 5.17 流量類指標分析代碼表select update_time as `日期`,platform as `平臺`,pv as `PV`,uv as `UV`,n_vis_uv as `新訪客數(shù)`,case when nv !=0 then (n_vis_uv*100/uv) else 0 end as `新訪客占比`,o_vis_uv as `老訪客 UV`,case when nv !=0 then (pv*100/uv) else 0 end as `人均訪問量(次)`,case when nv !=0 then (stay_time/uv) else 0 end as `平均停留時間(秒)`fromdws_flow_platform_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}');流量類指標結(jié)果展示，，如下圖 5.15 所示：

then o_total_pur_count/uv else 0 end `老客轉(zhuǎn)化率`from--備注:獲取每日訪客用戶數(shù)(select uv,update_time,platformfrom dws_flow_platform_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}')) t1join--備注:獲取每日(新/老/新+老)客的銷售金額、成單量、購買用戶數(shù)。其中 dws_sale_us-ers-_day_sum 表為 dws_sale_users_regions_day_sum 表和 ods_user_users_info 表關(guān)聯(lián)之后的統(tǒng)計(新/老/新+老)客的銷售額、下單量、成單量和下單用戶數(shù)和購買用戶數(shù)(select total_sale_room,n_total_sale_room,o_total_sale_room,total_pur_count,n_total_pur_count,o_total_pur_count,total_user_count,n_total_pur_numbs,o_total_pur_numbs,update_time,platformfrom dws_sale_users_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}')) t2on (t1.platform=t2.platform and t1.update_time=t2.update_time);總體銷售指標結(jié)果展示，如下圖 5.16 所示：
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F274;TP311.13

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本文編號：2630286