基于数据挖掘的电商平台促销选品研究

发布时间：2021-10-05 13:43

　　随着中国互联网电商的迅猛发展,全民网购现象已然存在,但随着中国电商体系发展成熟,用户红利开始消失,推出促销节日等形式成为电商平台降低获客成本、增加收益的关键手段,而在这过程中如何合理选择商品进行促销对于平台来说是非常重要的环节。但是目前的电商平台在日常促销选品中,由于运营人员运营水平参差不齐、所负责的商品数量庞大,因而平台推出商品进行促销时无法做到优中选优、或者局部选优,进而无法全盘布局,导致电商平台资源无法合理配置,使得电商平台的促销效果不佳。因此探究一个电商平台在做促销活动时如何完成一站式线上选品策略,并针对影响其促销的因素进一步分析是电商平台目前亟待解决的一个问题。本文先对我国的电商平台市场及促销现状进行了论述,分析了可能会影响电商平台在促销时做商品选择的影响因素如一周优惠力度以及选择购买促销商品用户特点等,进而探讨了利用大数据技术构建电商平台智能选品模型的构建。接着本文应用了国内某大型知名S电商平台的用户端交易历史数据以及运营端的商品、活动信息数据,以数据挖掘方式以及机器学习算法为实现电商平台智能化运营构建了促销选品方案。具体包括利用随机森林、xgboost算法对促销期间平台商... 

【文章来源】：南京大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

中国近5年电商零售销售额及其占比结果图

南京大学硕士论文第一章绪论2019年移动终端的电商市场规模将达32.9万亿元，用户规模有望达到7.13亿人，如图1.2所示。图1.22016-2020中国移动电商市场以及用户规模与预测图总体而言，中国电商市场增长呈放缓态势，中国电商用户逐渐触及天花板，电商红利逐渐消失，推出促销节日、创新促销节日内容与形式成为电商平台降低获客成本、增加收益的关键手段。双十一购物节开始推广以来，越来越多电商平台通过打造促销节日项目进行引流获客，而商品的优惠折扣对于消费者也有较强的吸引力，全国网民参与电商促销节日已经成为常态现象。中国电商平台促销活动主要分为综合型大促、特定节日促销和具体品类促销三种类型。综合型大促主要有像双十一、618、818以及双12等，这些综合大促凭借其营销热度以及全品类促销规模等强势占领了消费者的认知，吸引了不少电商平台前来瓜分流量，而他们的成交额也是达到了千亿级别的；其次，结合特定节日举办的促销节日充分挖掘了节日场景，用户需求也在一定程度上被调用；另外，长尾市场潜力的释放刺激到了具体品类和细分人群促销节日的推出。为了提升市场占有率，举办电商促销节日已经成为中国各大电商平台增流量、降库存的关键手段。除了跟进双十一、618等大型综合大促活动风潮之外，目前很多平台开始自造符合自身平台定位的购物节，例如苏宁易购的数码超级2

南京大学硕士论文第一章绪论品推荐的商品和活动维护人员自己手工筛选的商品，对两组商品进行相同的促销活动，测试两组商品的ROI，以ROI效果评判智能选品模型的性能。综上所述，本文整体的论文内容与技术路线如图1.3所示。图1.3技术路线图10

【参考文献】：
期刊论文
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[4]网络消费者对电商平台的选择决策研究——基于电商平台的品牌声誉、促销幅度与促销复杂度[J]. 朱勇,胡艳玲.  武汉商学院学报. 2019(02)
[5]浅析竞品分析[J]. 马晓赟.  艺术科技. 2014(02)
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[9]数据挖掘技术及算法综述[J]. 冯晨,张旭翔.  电脑知识与技术. 2009(13)
[10]促销活动效果比较研究——诱因类型、获得时机和条件限制对促销效果的影响[J]. 金立印.  管理评论. 2008(08)



本文编号：3419859