【摘要】：在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)進(jìn)一步細(xì)化,國(guó)內(nèi)零售行業(yè)的傳統(tǒng)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)不能滿(mǎn)足消費(fèi)者的需求。國(guó)內(nèi)零售行業(yè)面臨著難以判斷營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)狀況、難以了解客戶(hù)信息和客戶(hù)價(jià)值、難以制定有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,國(guó)內(nèi)某傳統(tǒng)零售企業(yè)提出構(gòu)建本企業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)主要包括營(yíng)銷(xiāo)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)管理系統(tǒng)和平臺(tái)配置管理系統(tǒng)。營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的前期、中期、后期三個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行閉環(huán)管理;平臺(tái)配置管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)用戶(hù)、權(quán)限和訪問(wèn)日志管理。營(yíng)銷(xiāo)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)平臺(tái)的核心,采用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),實(shí)時(shí)采集結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換清洗后加載數(shù)據(jù)至Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),利用面向主題的建模方法在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立數(shù)據(jù)模型,通過(guò)數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析算法為該企業(yè)的運(yùn)營(yíng)分析和營(yíng)銷(xiāo)提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。本文的主要工作如下:(1)從數(shù)據(jù)上報(bào)、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)展示三個(gè)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)了本系統(tǒng)的物理拓?fù)?從易擴(kuò)展性、高可用性和高安全性等方面設(shè)計(jì)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(chǔ)、編程模型和數(shù)據(jù)分析五個(gè)層次設(shè)計(jì)了本系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)。(2)實(shí)時(shí)采集及轉(zhuǎn)換清洗多個(gè)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(hù)行為日志數(shù)據(jù)。(3)分析企業(yè)業(yè)務(wù)過(guò)程并結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)范式建模的方法,以各個(gè)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(cāng)庫(kù)模型,建立了面向主題的流量模型、銷(xiāo)售模型和RFM模型等。(4)基于轉(zhuǎn)化、細(xì)分等數(shù)據(jù)分析算法計(jì)算出企業(yè)的流量和銷(xiāo)售等指標(biāo)信息實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng);基于聚類(lèi)分析和RFM模型等算法計(jì)算出企業(yè)用戶(hù)的特征標(biāo)簽信息實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)。零售企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)經(jīng)過(guò)功能、可擴(kuò)展性和性能等方面的測(cè)試,滿(mǎn)足了該傳統(tǒng)零售企業(yè)的需求和期望。近半年實(shí)際應(yīng)用表明,該系統(tǒng)可以提升營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中推送鏈接的打開(kāi)率,從而最終增加了銷(xiāo)售收入。
【圖文】：

系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)表 5.17 流量類(lèi)指標(biāo)分析代碼表select update_time as `日期`,platform as `平臺(tái)`,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(wèn)量(次)`,case when nv !=0 then (stay_time/uv) else 0 end as `平均停留時(shí)間(秒)`fromdws_flow_platform_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}');流量類(lèi)指標(biāo)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(hù)數(shù)(select uv,update_time,platformfrom dws_flow_platform_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}')) t1join--備注:獲取每日(新/老/新+老)客的銷(xiāo)售金額、成單量、購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)數(shù)。其中 dws_sale_us-ers-_day_sum 表為 dws_sale_users_regions_day_sum 表和 ods_user_users_info 表關(guān)聯(lián)之后的統(tǒng)計(jì)(新/老/新+老)客的銷(xiāo)售額、下單量、成單量和下單用戶(hù)數(shù)和購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)數(shù)(select total_sale_room,n_total_sale_room,o_total_sale_room,total_pur_count,n_total_pur_count,o_total_pur_count,total_user_count,n_total_pur_numbs,o_total_pur_numbs,update_time,platformfrom dws_sale_users_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}')) t2on (t1.platform=t2.platform and t1.update_time=t2.update_time);總體銷(xiāo)售指標(biāo)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F274;TP311.13

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本文編號(hào)：2630286