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一种零售企业营销大数据分析系统的设计与实现

发布时间:2020-04-17 01:34
【摘要】:在大数据时代背景下,营销市场进一步细化,国内零售行业的传统市场营销已经不能满足消费者的需求。国内零售行业面临着难以判断营销市场状况、难以了解客户信息和客户价值、难以制定有针对性的营销策略等问题。针对这些问题,国内某传统零售企业提出构建本企业的精准营销服务平台。该平台主要包括营销大数据分析系统、营销活动管理系统和平台配置管理系统。营销活动管理系统负责对营销活动的前期、中期、后期三个环节进行闭环管理;平台配置管理系统负责用户、权限和访问日志管理。营销大数据分析系统是精准营销服务平台的核心,采用大数据相关技术,实时采集结构化和非结构化数据并经过转换清洗后加载数据至Hive数据仓库,利用面向主题的建模方法在Hive数据仓库建立数据模型,通过数据模型和数据分析算法为该企业的运营分析和营销提供准确数据。本文的主要工作如下:(1)从数据上报、数据服务和数据展示三个环节设计了本系统的物理拓扑;从易扩展性、高可用性和高安全性等方面设计了本系统的物理架构;从数据源、数据采集、数据存储、编程模型和数据分析五个层次设计了本系统的系统架构。(2)实时采集及转换清洗多个业务系统的结构化MySQL日志数据和海量非结构化网站前端用户行为日志数据。(3)分析企业业务过程并结合数据仓库范式建模的方法,以各个业务中已存在的E-R模型为基础构造数据仓库模型,建立了面向主题的流量模型、销售模型和RFM模型等。(4)基于转化、细分等数据分析算法计算出企业的流量和销售等指标信息实现精细化运营;基于聚类分析和RFM模型等算法计算出企业用户的特征标签信息实现精准化营销。零售企业营销大数据分析系统经过功能、可扩展性和性能等方面的测试,满足了该传统零售企业的需求和期望。近半年实际应用表明,该系统可以提升营销活动中推送链接的打开率,从而最终增加了销售收入。
【图文】:

类指,流量,访客


系统详细设计与实现表 5.17 流量类指标分析代码表select update_time as `日期`,platform as `平台`,pv as `PV`,uv as `UV`,n_vis_uv as `新访客数`,case when nv !=0 then (n_vis_uv*100/uv) else 0 end as `新访客占比`,o_vis_uv as `老访客 UV`,case when nv !=0 then (pv*100/uv) else 0 end as `人均访问量(次)`,case when nv !=0 then (stay_time/uv) else 0 end as `平均停留时间(秒)`fromdws_flow_platform_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}');流量类指标结果展示,,如下图 5.15 所示:

指标,用户数,备注,访客


then o_total_pur_count/uv else 0 end `老客转化率`from--备注:获取每日访客用户数(select uv,update_time,platformfrom dws_flow_platform_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}')) t1join--备注:获取每日(新/老/新+老)客的销售金额、成单量、购买用户数。其中 dws_sale_us-ers-_day_sum 表为 dws_sale_users_regions_day_sum 表和 ods_user_users_info 表关联之后的统计(新/老/新+老)客的销售额、下单量、成单量和下单用户数和购买用户数(select total_sale_room,n_total_sale_room,o_total_sale_room,total_pur_count,n_total_pur_count,o_total_pur_count,total_user_count,n_total_pur_numbs,o_total_pur_numbs,update_time,platformfrom dws_sale_users_day_sumwhere update_time=concat('${YEAR}','-','${MONTH}','-','${DAY}')) t2on (t1.platform=t2.platform and t1.update_time=t2.update_time);总体销售指标结果展示,如下图 5.16 所示:
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:F274;TP311.13

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本文编号:2630286

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