X教育公司大数据营销智能推荐系统的研究
发布时间：2023-04-09 14:35
X教育公司的官网线上选课系统(简称官网),为用户提供线上选课购课服务,营销转化率常年维持在0.08%以下。经市场营销部门分析,发现官网存在如下问题:在官网上有几千门课程的50多万个班级可供用户线上选课购课,采用关键字全文检索技术实现的筛选课程功能,筛选课程结果的展示中缺少个体特质差异化内容的展示。另外,官网没有整合各类营销活动商机信息,对于是哪些营销活动促进了用户购课还不得而知,更缺少了在官网上对用户开展二次营销的行为。为提高官网营销转化率,市场营销部门提出业务需求,制定了体验式营销策略,计划在官网上实施体验式购课和开展二次营销。IT研发部门,成立大数据营销智能推荐系统项目,用于实现市场营销部门提出的业务需求。首先,运用大数据实时计算技术,收集用户在官网上筛选课程的用户行为信息,实时分析用户行为信息,实时预测向用户可推荐的课程班级,实现体验式购课。然后,运用大数据机器学习技术,整合个各营销活动商机管理系统中的营销活动商机数据,建立用户画像,为已经参加过线上或线下营销活动但还未购课的用户,离线预测向用户可推荐的课程班级,实现对用户开展二次营销。最后,将实时预测和离线预测的可推荐课程班级的...
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究的背景
1.1.1 社会背景
1.1.2 技术和信息背景
1.2 研究的目的和意义
1.3 研究的途径和研究方法
2 大数据营销及智能推荐相关理论综述
2.1 大数据营销相关理论
2.2 市场调查与预测相关理论
2.3 体验式营销相关理论
2.4 消费者行为学相关理论
2.5 用户信息行为相关理论
2.6 大数据ETL技术相关理论
2.7 智能推荐系统相关理论
3 国内外大数据智能推荐系统现状和分析
3.1 国外大数据智能推荐系统现状
3.2 国内大数据智能推荐系统现状
4 X教育公司官网线上选课系统现状及营销业务需求
4.1 官网线上选课系统现状
4.1.1 以共体特质的视角展示课程筛选的结果
4.1.2 待整合各类营销活动商机信息
4.2 官网线上选课系统存在的问题
4.2.1 缺少个体特质差异化内容的展示
4.2.2 缺少对用户开展二次营销的行为
4.3 互联网电商行业用户体验式购物实践经验
4.4 官网线上实施体验式营销业务需求
4.4.1 线上实时营销智能推荐业务需求
4.4.2 离线大数据营销智能推荐业务需求
4.5 线上实时营销智能推荐策略规约
4.6 离线大数据营销智能推荐策略规约
4.7 官网线上实现用户体验式购课预期达到的营销目标
4.8 营销业务需求实现可行性分析
4.8.1 线上实时营销智能推荐业务需求实现可行性分析
4.8.2 离线大数据营销智能推荐业务需求实现可行性分析
5 营销业务需求实现IT系统架构总体设计
5.1 X教育公司大数据营销智能推荐系统项目由来
5.2 X教育公司大数据营销智能推荐系统架构总体设计
5.3 线上实时营销智能推荐功能实现核心技术选型
5.4 离线大数据营销智能推荐功能实现核心技术选型
6 线上实时营销智能推荐功能研发实现过程
6.1 线上实时营销智能推荐功能实现流程
6.2 收集和缓存官网线上用户行为数据
6.3 线上实时预测用户偏好课程实现过程
6.4 线上实时营销推荐结果的存储
6.5 本章小结
7 离线大数据营销智能推荐功能研发实现过程
7.1 离线大数据营销智能推荐功能实现流程
7.2 营销活动商机管理系统及其存储的营销活动商机数据
7.3 收集和存储营销活动商机数据
7.4 大数据ETL构建用户画像
7.5 离线预测用户偏好课程实现过程
7.6 用官网线上相似课程替换离线推荐结果中课程
7.7 本章小结
8 官网线上用户体验式购课实施及效果评估
8.1 官网线上用户体验式购课实施的内容
8.2 官网线上“猜你喜欢”推荐结果展示过程
8.3 官网线上用户体验式购课实施效果评估
8.3.1 点击率的对比评估
8.3.2 转化率的对比评估
8.4 官网线上用户体验式购课实施总结
9 结论与展望
9.1 X教育公司大数据营销智能推荐系统实施总结
9.2 优化建议与展望
参考文献
个人简介
第一导师简介
第二导师简介
致谢
本文编号：3787185
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究的背景
1.1.1 社会背景
1.1.2 技术和信息背景
1.2 研究的目的和意义
1.3 研究的途径和研究方法
2 大数据营销及智能推荐相关理论综述
2.1 大数据营销相关理论
2.2 市场调查与预测相关理论
2.3 体验式营销相关理论
2.4 消费者行为学相关理论
2.5 用户信息行为相关理论
2.6 大数据ETL技术相关理论
2.7 智能推荐系统相关理论
3 国内外大数据智能推荐系统现状和分析
3.1 国外大数据智能推荐系统现状
3.2 国内大数据智能推荐系统现状
4 X教育公司官网线上选课系统现状及营销业务需求
4.1 官网线上选课系统现状
4.1.1 以共体特质的视角展示课程筛选的结果
4.1.2 待整合各类营销活动商机信息
4.2 官网线上选课系统存在的问题
4.2.1 缺少个体特质差异化内容的展示
4.2.2 缺少对用户开展二次营销的行为
4.3 互联网电商行业用户体验式购物实践经验
4.4 官网线上实施体验式营销业务需求
4.4.1 线上实时营销智能推荐业务需求
4.4.2 离线大数据营销智能推荐业务需求
4.5 线上实时营销智能推荐策略规约
4.6 离线大数据营销智能推荐策略规约
4.7 官网线上实现用户体验式购课预期达到的营销目标
4.8 营销业务需求实现可行性分析
4.8.1 线上实时营销智能推荐业务需求实现可行性分析
4.8.2 离线大数据营销智能推荐业务需求实现可行性分析
5 营销业务需求实现IT系统架构总体设计
5.1 X教育公司大数据营销智能推荐系统项目由来
5.2 X教育公司大数据营销智能推荐系统架构总体设计
5.3 线上实时营销智能推荐功能实现核心技术选型
5.4 离线大数据营销智能推荐功能实现核心技术选型
6 线上实时营销智能推荐功能研发实现过程
6.1 线上实时营销智能推荐功能实现流程
6.2 收集和缓存官网线上用户行为数据
6.3 线上实时预测用户偏好课程实现过程
6.4 线上实时营销推荐结果的存储
6.5 本章小结
7 离线大数据营销智能推荐功能研发实现过程
7.1 离线大数据营销智能推荐功能实现流程
7.2 营销活动商机管理系统及其存储的营销活动商机数据
7.3 收集和存储营销活动商机数据
7.4 大数据ETL构建用户画像
7.5 离线预测用户偏好课程实现过程
7.6 用官网线上相似课程替换离线推荐结果中课程
7.7 本章小结
8 官网线上用户体验式购课实施及效果评估
8.1 官网线上用户体验式购课实施的内容
8.2 官网线上“猜你喜欢”推荐结果展示过程
8.3 官网线上用户体验式购课实施效果评估
8.3.1 点击率的对比评估
8.3.2 转化率的对比评估
8.4 官网线上用户体验式购课实施总结
9 结论与展望
9.1 X教育公司大数据营销智能推荐系统实施总结
9.2 优化建议与展望
参考文献
个人简介
第一导师简介
第二导师简介
致谢
本文编号：3787185
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