企业微信平台下销售助手的设计与实现
发布时间：2021-10-10 09:19
“以客户为中心”的营销理念的变革和“充分发挥每个客户社交价值”观念的不断深化,销售管理企业更加注重将移动社交平台与销售助手结合进而更方便的进行获客。截止2018年,微信平台的网民使用人数已达到10.4亿,微信凭借其对国内移动互联网用户的大面积覆盖,不仅拥有庞大的用户群和便捷的传播途径,而且还提供了公众号、企业微信这些针对企业的交流平台。本文旨在通过销售助手系统实现基础业务逻辑,并借助该平台完成多种文档销售文案的解析与追踪,最终利用推荐算法实现对销售的个性化推荐。企业微信社交平台下销售助手以企业微信为工具载体,打通企业微信与个人微信之间的数据通道,实现移动社交网络下的个性化精准营销、客户的公司化沉淀以及销售团队的有效管理。通过深入理解当前企业微信销售助手的业务需求后,明确了课题的研究目标,接着梳理系统的流程并对系统进行了设计。本系统采用J2EE技术体系和Spring Boot框架进行系统开发,完成了客户管理、拜访管理、消息评论管理、资料管理、员工管理等功能模块的实现,并对系统进行了功能测试,交付用户使用。本系统在上述功能基础之上设计了文档解析引擎和个性化推荐模块可收集用户行为并分析数据给...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 课题研究意义
1.3 课题内容与研究目标
1.3.1 课题研究内容
1.3.2 课题研究目标
1.4 销售管理系统现状分析
1.4.1 销售管理系统现状
1.4.2 销售管理系统分析
1.5 论文组织结构
第二章 技术综述
2.1 系统框架概述
2.1.1 Spring框架
2.1.2 Spring MVC
2.1.3 Spring Boot
2.2 企业微信平台
2.3 文档解析引擎
2.4 个性化推荐模型
2.5 本章小结
第三章 系统目标及架构设计
3.1 系统目标
3.2 系统整体架构
3.3 系统技术架构
3.4 开发环境与平台搭建
3.5 本章小结
第四章 系统详细设计与实现
4.1 业务基础功能设计与实现
4.1.1 客户管理模块
4.1.2 拜访管理模块
4.1.3 资料管理模块
4.1.4 消息评论模块
4.1.5 员工管理模块
4.2 文档解析引擎设计与实现
4.2.1 文档解析引擎总体设计
4.2.2 文档数据结构解析实现
4.2.3 文档特征标注实现
4.2.4 数据封包实现
4.2.5 用户阅读行为解构实现
4.3 个性化推荐模型设计与实现
4.3.1 特征数据分析
4.3.2 数据处理
4.3.3 模型建立
4.3.4 模型验证
4.4 本章小结
第五章 系统测试
5.1 测试环境
5.2 功能测试
5.3 性能测试
5.4 结果分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文工作总结
6.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]个性化推荐特征对消费者网络购买动机的影响[J]. 肖娥芳. 商业经济研究. 2018(24)
[2]混合协同过滤算法在推荐系统中的应用[J]. 沈鹏,李涛. 计算机技术与发展. 2019(03)
[3]基于大数据平台的企业画像研究综述[J]. 田娟,朱定局,杨文翰. 计算机科学. 2018(S2)
[4]个性化推荐算法研究综述[J]. 张志威. 信息与电脑(理论版). 2018(17)
[5]一种智能网页数据采集系统设计[J]. 李世忠. 电子技术与软件工程. 2018(06)
[6]一种基于XML的非结构化数据转换方法[J]. 杨晶,周双娥. 计算机科学. 2017(S2)
[7]浅析数据挖掘中的数据预处理技术[J]. 张治斌,刘威. 数字技术与应用. 2017(10)
[8]MVC架构体系降低耦合性措施探讨[J]. 方又强. 电子测试. 2017(02)
[9]论文申报系统中规则生成/解析引擎的设计与实现[J]. 张朋. 电脑知识与技术. 2016(31)
[10]基于整合框架的Web应用系统开发平台设计与实现[J]. 林钰杰,吴丽贤. 电子设计工程. 2016(20)
博士论文
[1]基于移动用户行为的挖掘及推荐算法研究[D]. 丁哲.电子科技大学 2017
[2]企业微信营销中用户信息行为影响因素及作用关系研究[D]. 薛杨.吉林大学 2017
[3]融合多源信息的推荐算法研究[D]. 余永红.南京大学 2017
硕士论文
[1]Web用户行为数据收集统计系统的设计与实现[D]. 杨芮.北京交通大学 2015
[2]网站数据采集系统设计与实现[D]. 何维.华中科技大学 2015
[3]基于数据挖掘的商业银行CRM系统研究与设计[D]. 郑秀仙.南京航空航天大学 2014
本文编号：3428096
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 课题研究意义
1.3 课题内容与研究目标
1.3.1 课题研究内容
1.3.2 课题研究目标
1.4 销售管理系统现状分析
1.4.1 销售管理系统现状
1.4.2 销售管理系统分析
1.5 论文组织结构
第二章 技术综述
2.1 系统框架概述
2.1.1 Spring框架
2.1.2 Spring MVC
2.1.3 Spring Boot
2.2 企业微信平台
2.3 文档解析引擎
2.4 个性化推荐模型
2.5 本章小结
第三章 系统目标及架构设计
3.1 系统目标
3.2 系统整体架构
3.3 系统技术架构
3.4 开发环境与平台搭建
3.5 本章小结
第四章 系统详细设计与实现
4.1 业务基础功能设计与实现
4.1.1 客户管理模块
4.1.2 拜访管理模块
4.1.3 资料管理模块
4.1.4 消息评论模块
4.1.5 员工管理模块
4.2 文档解析引擎设计与实现
4.2.1 文档解析引擎总体设计
4.2.2 文档数据结构解析实现
4.2.3 文档特征标注实现
4.2.4 数据封包实现
4.2.5 用户阅读行为解构实现
4.3 个性化推荐模型设计与实现
4.3.1 特征数据分析
4.3.2 数据处理
4.3.3 模型建立
4.3.4 模型验证
4.4 本章小结
第五章 系统测试
5.1 测试环境
5.2 功能测试
5.3 性能测试
5.4 结果分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文工作总结
6.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]个性化推荐特征对消费者网络购买动机的影响[J]. 肖娥芳. 商业经济研究. 2018(24)
[2]混合协同过滤算法在推荐系统中的应用[J]. 沈鹏,李涛. 计算机技术与发展. 2019(03)
[3]基于大数据平台的企业画像研究综述[J]. 田娟,朱定局,杨文翰. 计算机科学. 2018(S2)
[4]个性化推荐算法研究综述[J]. 张志威. 信息与电脑(理论版). 2018(17)
[5]一种智能网页数据采集系统设计[J]. 李世忠. 电子技术与软件工程. 2018(06)
[6]一种基于XML的非结构化数据转换方法[J]. 杨晶,周双娥. 计算机科学. 2017(S2)
[7]浅析数据挖掘中的数据预处理技术[J]. 张治斌,刘威. 数字技术与应用. 2017(10)
[8]MVC架构体系降低耦合性措施探讨[J]. 方又强. 电子测试. 2017(02)
[9]论文申报系统中规则生成/解析引擎的设计与实现[J]. 张朋. 电脑知识与技术. 2016(31)
[10]基于整合框架的Web应用系统开发平台设计与实现[J]. 林钰杰,吴丽贤. 电子设计工程. 2016(20)
博士论文
[1]基于移动用户行为的挖掘及推荐算法研究[D]. 丁哲.电子科技大学 2017
[2]企业微信营销中用户信息行为影响因素及作用关系研究[D]. 薛杨.吉林大学 2017
[3]融合多源信息的推荐算法研究[D]. 余永红.南京大学 2017
硕士论文
[1]Web用户行为数据收集统计系统的设计与实现[D]. 杨芮.北京交通大学 2015
[2]网站数据采集系统设计与实现[D]. 何维.华中科技大学 2015
[3]基于数据挖掘的商业银行CRM系统研究与设计[D]. 郑秀仙.南京航空航天大学 2014
本文编号：3428096
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3428096.html
