CN111445296B - 基于大数据云平台的电子商务*** - Google Patents
基于大数据云平台的电子商务*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN111445296B CN111445296B CN202010287557.3A CN202010287557A CN111445296B CN 111445296 B CN111445296 B CN 111445296B CN 202010287557 A CN202010287557 A CN 202010287557A CN 111445296 B CN111445296 B CN 111445296B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- merchant
- time period
- user
- module
- purchase
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0603—Catalogue ordering
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了基于大数据云平台的电子商务***,包括数据采集模块、数据分析模块、控制器、区域配对模块、数据存储模块、信息收集模块、规模经营模块和数据互联模块;本发明是将商户的营业状况与用户的购买意向和消费状况相联系,并通过数据定义标记、公式化评级处理和公式化修正分析,以及数据二次标定、数据定义标记和公式化意向消费衡量分析,得到相关联的商户因素和用户因素,再将两者相结合经预设范围比对、区块配对处理,并据此对合理化配对后的商户的优选规模状况和营销实力状况,来一同经数据定义标记、区域程度赋值和公式化权重处理,得到商户相较于用户而言的择优荐购表,以提升买卖双方的关联一致性和商务交易效率。
Description
技术领域
本发明涉及电子商务***技术领域,具体为基于大数据云平台的电子商务***。
背景技术
电子商务***主要是指商务活动中的参与方和企业间的交易类集合;也可指企业、消费者、银行和政府等,以网络为基础来完成商务活动,满足企业生产、销售和服务等需求,为企业提供商业决策的一类智能网络***。
而在公开号为CN109934670A的文件中,仅是将购买端的会员信息、会员消费情况和市场活动邀请,运输端的商品上架流程、拣货、包装、发货运输流程和库存,售货端的商品、公司、订单、交易和结算,经数据监测、数据关联和数据对接等方式,来协助业务线间的业务配合,实现业务的有效管控和高效协同;
而现有的基于大数据云平台的电子商务***,大多也仅是将购买端、运输端和售货端的各项数据经收集、分类和整合,来实现业务配送、对接,但其缺乏依据全方位的数据深入处理所做出的配对、推荐过程,使得买方与卖方间的契合度、匹配度较低,且难以将卖方的营业状况与买方的购买意向和消费状况相联系,来一同做出区域化的筛选、匹配,并据此对合理化配对后的卖方进行深入探究,择优为买方做出针对化推荐,以提升买卖双方的关联一致性和商务交易效率;
为了解决上述缺陷,现提供一种技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于大数据云平台的电子商务***,本发明是将商户的营业状况与用户的购买意向和消费状况相联系,并通过数据定义标记、公式化评级处理和公式化修正分析,以及数据二次标定、数据定义标记和公式化意向消费衡量分析,得到相关联的商户因素和用户因素,以对商户和用户一同做出全方位的数据购消水平分析,再将两者相结合经预设范围比对、区块配对处理,来一同做出区块化的筛选、匹配,并据此对合理化配对后的商户的优选规模状况和营销实力状况,来一同经数据定义标记、区域程度赋值和公式化权重处理,得到商户相较于用户而言的择优荐购表,即依据全面性的买卖双方的数据收集、分析和配对,并通过叠进式的深入探究处理,来为用户提供针对化的推荐方案,以提升买卖双方的关联一致性和商务交易效率。
本发明所要解决的技术问题如下:
如何依据一种有效的方式,来解决现有的基于大数据云平台的电子商务***,大多也仅是将购买端、运输端和售货端的各项数据经收集、分类和整合,来实现业务配送、对接,但其缺乏依据全方位的数据深入处理所做出的配对、推荐过程,使得买方与卖方间的契合度、匹配度较低,且难以将卖方的营业状况与买方的购买意向和消费状况相联系,来一同做出区域化的筛选、匹配,并据此对合理化配对后的卖方进行深入探究,择优为买方做出针对化推荐,以提升买卖双方的关联一致性和商务交易效率的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
基于大数据云平台的电子商务***,包括数据采集模块、数据分析模块、控制器、区域配对模块、数据存储模块、信息收集模块、规模经营模块和数据互联模块;
所述数据采集模块用于采集每个销售类别的各商户的营业状况信息,并将其传输至数据分析模块;
所述数据分析模块则依据接收到的每个销售类别的各商户的营业状况信息,对其进行商户营销水平工况分析操作,得到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij,并将其经控制器传输至区域配对模块,以及得到第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Tj,并将其传输至数据存储模块;
所述信息收集模块用于收集用户所需购买的销售类别,且信息收集模块还用于收集用户基于该销售类别的购买意向信息,以及收集用户的入账消费信息,并将其一同传输至数据分析模块;
所述数据分析模块则将用户所需购买的销售类别、用户基于该销售类别的购买意向信息和用户的入账消费信息,对其一同进行用户购买能力工况分析操作,得到第一时间段内的用户基于该销售类别的需求实力兼容量D,并将其经控制器传输至区域配对模块;
所述区域配对模块在接收到第一时间段内的用户基于该销售类别的需求实力兼容量D后,当其大于预设范围d的最大值、位于预设范围d之内或小于预设范围d的最小值时,则将此用户分别置于一级购消区块、二级购消区块或三级购消区块;
所述区域配对模块在接收到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij后,依据用户所基于的该销售类别,来将第一时间段内的该销售类别的各商户的营销水平量级标定为Fj,当其大于预设范围f的最大值、位于预设范围f之内和小于预设范围f的最小值时,则将各商户分别置于一级供应区块、二级供应区块和三级供应区块;
而一级购消区块与一级供应区块、二级购消区块与二级供应区块、三级购消区块与三级供应区块均互为一一对应,并依据此用户的购消区块来获取与其相对应的供应区块内的各商户,且由该供应区块内的各商户,从规模经营模块中调取与其所对应的第一时间段内的各商户的优选规模信息,还从数据存储模块中调取与其所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级,对其一同进行商户优选荐购分析操作,得到该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,并将其传输至数据互联模块;
所述规模经营模块用于收集各商户的优选规模信息,并将其存储至内部文件夹;
所述数据互联模块则依据接收到的该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,将其按由大到小的顺序排列来生成商户荐购表发送至用户手机,而用户手机与数据互联模块经无线传输等方式相连通。
进一步的,所述营业状况信息由售价评级、销售评级和货量评级组成;所述售价评级表示每个销售类别的各商户的平均售价,乘以好评总数,所述销售评级表示每个销售类别的各商户的平均销量,除以平均退货量,所述货量评级表示每个销售类别的各商户的存货总量,除以进货总量,上述各项数据均可依据网络监管平台、输入采集等方式获取得到;
所述商户营销水平工况分析操作的具体步骤如下:
步骤一:获取到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营业状况信息,并将与其所对应的售价评级、销售评级和货量评级分别标定为Qij、Wij和Eij,i=1...n,j=1...m,且Qij、Wij和Eij均互为一一对应,第一时间段表示一个月的时长,变量i与每个销售类别相对应,变量j与各商户相对应,变量n和变量m均表示大于1的正整数;
步骤二:先依据公式i=1...n,j=1...m,得到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij,q、w和e均为一阶商户评级因子,q大于e大于w且q+w+e=5.3128;再依据公式j=1...m,得到第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Tj,ρ、σ和δ均为二阶商户修正因子,ρ大于σ大于δ且ρ+σ+δ=4.3118。
进一步的,所述购买意向信息由购买总预算、购买总量和购买预期配送时长组成;所述入账消费信息由工资发放总金额、已消费总金额、负债总金额、已购物总次数、已购物总件数和相邻两次购物间隔时长组成,上述各项数据均可依据网络监管平台、输入采集等方式获取得到;
所述用户购买能力工况分析操作的具体步骤如下:
步骤一:先获取到第一时间段内的用户基于该销售类别的购买意向信息,并将与其所对应的购买预期配送时长标定为U,以及对其中的购买总预算与购买总量之积定义为购买量级Y;再获取到第一时间段内的用户的入账消费信息,并将与其所对应的相邻两次购物间隔时长标定为P,以及对其中的已消费总金额与负债总金额之和,除以工资发放总金额定义为入账量级A,还对其中的已购物总次数与已购物总件数之积定义为消费量级S;
进一步的,所述优选规模信息由经营密度和经营方式组成;所述经营密度表示各商户的员工人数与经营面积之积,所述经营方式由指定摊位、固定店面和商超商厦组成,上述各项数据均可依据网络监管平台、输入采集等方式获取得到;
所述商户优选荐购分析操作的具体步骤如下:
步骤一:先获取到与该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的优选规模信息,并将与其所对应的经营密度、经营方式分别标定为Gy、Hy,y=1...u;再获取到与该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级,并将其标定为Jy,y=1...u,且Gy、Hy和Jy均互为一一对应,变量y与该供应区块内的各商户相对应,变量u表示大于1的正整数;
步骤二:将该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的经营密度Gy依次分为第一份量级、第二份量级和第三份量级,第一份量级与500及其以上相对应、第二份量级与175至499相对应、第三份量级与174及其以下相对应,且将上述三个档次分别赋予标定正值Z1、Z2和Z3,且Z1大于Z2大于Z3;当该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的经营方式Hy分别为指定摊位、固定店面和商超商厦时,则将其分别赋予标定正值X1、X2和X3,且X1小于X2小于X3;当该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Jy大于预设值p和小于等于预设值p时,则将其分别赋予标定正值C1和C2,且C1大于C2;
步骤三:依据公式Ly=Gy*a+Hy*s+Jy*l,得到该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,a、s和l均为权重系数,l大于a大于s且a+s+l=6.2151。
本发明的有益效果:
本发明是将每个销售类别的各商户的营业状况信息采集,而营业状况信息由售价评级、销售评级和货量评级组成;售价评级表示每个销售类别的各商户的平均售价,乘以好评总数,销售评级表示每个销售类别的各商户的平均销量,除以平均退货量,货量评级表示每个销售类别的各商户的存货总量,除以进货总量;并对其进行商户营销水平工况分析操作,即将每个销售类别的各商户的营业状况信息所对应的售价评级、销售评级和货量评级经数据定义标记、公式化评级处理和公式化修正分析,得到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij和第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Tj;
且还将用户所需购买的销售类别收集、用户基于该销售类别的购买意向信息收集,而购买意向信息由购买总预算、购买总量和购买预期配送时长组成;以及将用户的入账消费信息收集,而入账消费信息由工资发放总金额、已消费总金额、负债总金额、已购物总次数、已购物总件数和相邻两次购物间隔时长组成;并对其一同进行用户购买能力工况分析操作,即依据用户基于该销售类别的购买意向信息,来将其中的购买总预算与购买总量经数据二次标定,以及依据用户的入账消费信息,来将其中的已消费总金额、负债总金额与工资发放总金额和已购物总次数与已购物总件数一同经数据二次标定,且还将与其所对应的购买预期配送时长、相邻两次购物间隔时长一同经数据定义标记,再通过公式化意向消费衡量分析,得到第一时间段内的用户基于该销售类别的需求实力兼容量D;
且将第一时间段内的用户基于该销售类别的需求实力兼容量D和第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij经预设范围比对、区块配对处理,得到各一一对应的购消区块与供应区块;并依据此用户的购消区块来获取与其相对应的供应区块内的各商户,且由该供应区块内的各商户,来调取与其所对应的第一时间段内的各商户的优选规模信息,而优选规模信息由经营密度和经营方式组成;经营密度表示各商户的员工人数与经营面积之积,经营方式由指定摊位、固定店面和商超商厦组成;且由该供应区块内的各商户,还来调取与其所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级,并对其一同进行商户优选荐购分析操作,即将各商户的优选规模信息所对应的经营密度、经营方式,以及各商户的营销实力推荐量级,来一同经数据定义标记、区域程度赋值和公式化权重处理,得到该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,并将其按由大到小的顺序排列来生成商户荐购表发送至用户手机;
进而将商户的营业状况与用户的购买意向和消费状况相联系,并通过数据定义标记、公式化评级处理和公式化修正分析,以及数据二次标定、数据定义标记和公式化意向消费衡量分析,得到相关联的商户因素和用户因素,以对商户和用户一同做出全方位的数据购消水平分析,再将两者相结合经预设范围比对、区块配对处理,来一同做出区块化的筛选、匹配,并据此对合理化配对后的商户的优选规模状况和营销实力状况,来一同经数据定义标记、区域程度赋值和公式化权重处理,得到商户相较于用户而言的择优荐购表,即依据全面性的买卖双方的数据收集、分析和配对,并通过叠进式的深入探究处理,来为用户提供针对化的推荐方案,以提升买卖双方的关联一致性和商务交易效率。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1为本发明的***框图。
具体实施方式
如图1所示,基于大数据云平台的电子商务***,包括数据采集模块、数据分析模块、控制器、区域配对模块、数据存储模块、信息收集模块、规模经营模块和数据互联模块;
数据采集模块将每个销售类别的各商户的营业状况信息采集,而营业状况信息由售价评级、销售评级和货量评级组成;售价评级表示每个销售类别的各商户的平均售价,乘以好评总数,销售评级表示每个销售类别的各商户的平均销量,除以平均退货量,货量评级表示每个销售类别的各商户的存货总量,除以进货总量,上述各项数据均可依据网络监管平台、输入采集等方式获取得到,并将其传输至数据分析模块;
数据分析模块则依据接收到的每个销售类别的各商户的营业状况信息,对其进行商户营销水平工况分析操作,具体步骤如下:
步骤一:获取到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营业状况信息,并将与其所对应的售价评级、销售评级和货量评级分别标定为Qij、Wij和Eij,i=1...n,j=1...m,且Qij、Wij和Eij均互为一一对应,第一时间段表示一个月的时长,变量i与每个销售类别相对应,变量j与各商户相对应,变量n和变量m均表示大于1的正整数;
步骤二:先依据公式i=1...n,j=1...m,得到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij,q、w和e均为一阶商户评级因子,q大于e大于w且q+w+e=5.3128;再依据公式j=1...m,得到第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Tj,ρ、σ和δ均为二阶商户修正因子,ρ大于σ大于δ且ρ+σ+δ=4.3118;
来得到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij,并将其经控制器传输至区域配对模块,以及得到第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Tj,并将其传输至数据存储模块;
信息收集模块将用户所需购买的销售类别收集,且信息收集模块还将用户基于该销售类别的购买意向信息收集,而购买意向信息由购买总预算、购买总量和购买预期配送时长组成;以及将用户的入账消费信息收集,而入账消费信息由工资发放总金额、已消费总金额、负债总金额、已购物总次数、已购物总件数和相邻两次购物间隔时长组成,上述各项数据均可依据网络监管平台、输入采集等方式获取得到,并将其一同传输至数据分析模块;
数据分析模块则将用户所需购买的销售类别、用户基于该销售类别的购买意向信息和用户的入账消费信息,对其一同进行用户购买能力工况分析操作,具体步骤如下:
步骤一:先获取到第一时间段内的用户基于该销售类别的购买意向信息,并将与其所对应的购买预期配送时长标定为U,以及对其中的购买总预算与购买总量之积定义为购买量级Y;再获取到第一时间段内的用户的入账消费信息,并将与其所对应的相邻两次购物间隔时长标定为P,以及对其中的已消费总金额与负债总金额之和,除以工资发放总金额定义为入账量级A,还对其中的已购物总次数与已购物总件数之积定义为消费量级S;
来得到第一时间段内的用户基于该销售类别的需求实力兼容量D,并将其经控制器传输至区域配对模块;
区域配对模块在接收到第一时间段内的用户基于该销售类别的需求实力兼容量D后,当其大于预设范围d的最大值、位于预设范围d之内或小于预设范围d的最小值时,则将此用户分别置于一级购消区块、二级购消区块或三级购消区块;
区域配对模块在接收到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij后,依据用户所基于的该销售类别,来将第一时间段内的该销售类别的各商户的营销水平量级标定为Fj,当其大于预设范围f的最大值、位于预设范围f之内和小于预设范围f的最小值时,则将各商户分别置于一级供应区块、二级供应区块和三级供应区块;
而一级购消区块与一级供应区块、二级购消区块与二级供应区块、三级购消区块与三级供应区块均互为一一对应,并依据此用户的购消区块来获取与其相对应的供应区块内的各商户,且由该供应区块内的各商户,从规模经营模块中调取与其所对应的第一时间段内的各商户的优选规模信息,而优选规模信息由经营密度和经营方式组成;经营密度表示各商户的员工人数与经营面积之积,经营方式由指定摊位、固定店面和商超商厦组成,上述各项数据均可依据网络监管平台、输入采集等方式获取得到,还从数据存储模块中调取与其所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级,对其一同进行商户优选荐购分析操作,具体步骤如下:
步骤一:先获取到与该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的优选规模信息,并将与其所对应的经营密度、经营方式分别标定为Gy、Hy,y=1...u;再获取到与该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级,并将其标定为Jy,y=1...u,且Gy、Hy和Jy均互为一一对应,变量y与该供应区块内的各商户相对应,变量u表示大于1的正整数;
步骤二:将该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的经营密度Gy依次分为第一份量级、第二份量级和第三份量级,第一份量级与500及其以上相对应、第二份量级与175至499相对应、第三份量级与174及其以下相对应,且将上述三个档次分别赋予标定正值Z1、Z2和Z3,且Z1大于Z2大于Z3;当该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的经营方式Hy分别为指定摊位、固定店面和商超商厦时,则将其分别赋予标定正值X1、X2和X3,且X1小于X2小于X3;当该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Jy大于预设值p和小于等于预设值p时,则将其分别赋予标定正值C1和C2,且C1大于C2;
步骤三:依据公式Ly=Gy*a+Hy*s+Jy*l,得到该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,a、s和l均为权重系数,l大于a大于s且a+s+l=6.2151;
来得到该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,并将其传输至数据互联模块;
规模经营模块将各商户的优选规模信息收集,并将其存储至内部文件夹;
数据互联模块则依据接收到的该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,将其按由大到小的顺序排列来生成商户荐购表发送至用户手机,而用户手机与数据互联模块经无线传输等方式相连通。
本发明是将商户的营业状况与用户的购买意向和消费状况相联系,并通过数据定义标记、公式化评级处理和公式化修正分析,以及数据二次标定、数据定义标记和公式化意向消费衡量分析,得到相关联的商户因素和用户因素,以对商户和用户一同做出全方位的数据购消水平分析,再将两者相结合经预设范围比对、区块配对处理,来一同做出区块化的筛选、匹配,并据此对合理化配对后的商户的优选规模状况和营销实力状况,来一同经数据定义标记、区域程度赋值和公式化权重处理,得到商户相较于用户而言的择优荐购表,即依据全面性的买卖双方的数据收集、分析和配对,并通过叠进式的深入探究处理,来为用户提供针对化的推荐方案,以提升买卖双方的关联一致性和商务交易效率。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.基于大数据云平台的电子商务***,其特征在于,包括数据采集模块、数据分析模块、控制器、区域配对模块、数据存储模块、信息收集模块、规模经营模块和数据互联模块;
所述数据采集模块用于采集每个销售类别的各商户的营业状况信息,并将其传输至数据分析模块;
所述数据分析模块则依据接收到的每个销售类别的各商户的营业状况信息,对其进行商户营销水平工况分析操作,得到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij,并将其经控制器传输至区域配对模块,以及得到第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Tj,并将其传输至数据存储模块;
所述信息收集模块用于收集用户所需购买的销售类别,且信息收集模块还用于收集用户基于该销售类别的购买意向信息,以及收集用户的入账消费信息,并将其一同传输至数据分析模块;
所述数据分析模块则将用户所需购买的销售类别、用户基于该销售类别的购买意向信息和用户的入账消费信息,对其一同进行用户购买能力工况分析操作,得到第一时间段内的用户基于该销售类别的需求实力兼容量D,并将其经控制器传输至区域配对模块;
所述区域配对模块在接收到第一时间段内的用户基于该销售类别的需求实力兼容量D后,当其大于预设范围d的最大值、位于预设范围d之内或小于预设范围d的最小值时,则将此用户分别置于一级购消区块、二级购消区块或三级购消区块;
所述区域配对模块在接收到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij后,依据用户所基于的该销售类别,来将第一时间段内的该销售类别的各商户的营销水平量级标定为Fj,当其大于预设范围f的最大值、位于预设范围f之内和小于预设范围f的最小值时,则将各商户分别置于一级供应区块、二级供应区块和三级供应区块;
而一级购消区块与一级供应区块、二级购消区块与二级供应区块、三级购消区块与三级供应区块均互为一一对应,并依据此用户的购消区块来获取与其相对应的供应区块内的各商户,且由该供应区块内的各商户,从规模经营模块中调取与其所对应的第一时间段内的各商户的优选规模信息,还从数据存储模块中调取与其所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级,对其一同进行商户优选荐购分析操作,得到该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,并将其传输至数据互联模块;
所述规模经营模块用于收集各商户的优选规模信息,并将其存储至内部文件夹;
所述数据互联模块则依据接收到的该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的择优推荐量级Ly,将其按由大到小的顺序排列来生成商户荐购表发送至用户手机;
所述营业状况信息由售价评级、销售评级和货量评级组成;所述售价评级表示每个销售类别的各商户的平均售价,乘以好评总数,所述销售评级表示每个销售类别的各商户的平均销量,除以平均退货量,所述货量评级表示每个销售类别的各商户的存货总量,除以进货总量;
所述商户营销水平工况分析操作的具体步骤如下:
步骤一:获取到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营业状况信息,并将与其所对应的售价评级、销售评级和货量评级分别标定为Qij、Wij和Eij,i=1...n,j=1...m,且Qij、Wij和Eij均互为一一对应,第一时间段表示一个月的时长;
步骤二:先依据公式,i=1...n,j=1...m,得到第一时间段内的每个销售类别的各商户的营销水平量级Rij,q、w和e均为一阶商户评级因子,q大于e大于w且;再依据公式,j=1...m,得到第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Tj,ρ、σ和δ均为二阶商户修正因子,ρ大于σ大于δ且;
所述购买意向信息由购买总预算、购买总量和购买预期配送时长组成;所述入账消费信息由工资发放总金额、已消费总金额、负债总金额、已购物总次数、已购物总件数和相邻两次购物间隔时长组成;
所述用户购买能力工况分析操作的具体步骤如下:
步骤一:先获取到第一时间段内的用户基于该销售类别的购买意向信息,并将与其所对应的购买预期配送时长标定为U,以及对其中的购买总预算与购买总量之积定义为购买量级Y;再获取到第一时间段内的用户的入账消费信息,并将与其所对应的相邻两次购物间隔时长标定为P,以及对其中的已消费总金额与负债总金额之和,除以工资发放总金额定义为入账量级A,还对其中的已购物总次数与已购物总件数之积定义为消费量级S;
所述优选规模信息由经营密度和经营方式组成;所述经营密度表示各商户的员工人数与经营面积之积,所述经营方式由指定摊位、固定店面和商超商厦组成;
所述商户优选荐购分析操作的具体步骤如下:
步骤一:先获取到与该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的优选规模信息,并将与其所对应的经营密度、经营方式分别标定为Gy、Hy,y=1...u;再获取到与该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级,并将其标定为Jy,y=1...u,且Gy、Hy和Jy均互为一一对应;
步骤二:将该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的经营密度Gy依次分为第一份量级、第二份量级和第三份量级,且将上述三个档次分别赋予标定正值Z1、Z2和Z3,且Z1大于Z2大于Z3;当该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的各商户的经营方式Hy分别为指定摊位、固定店面和商超商厦时,则将其分别赋予标定正值X1、X2和X3,且X1小于X2小于X3;当该供应区块内的各商户所对应的第一时间段内的所有销售类别的各商户的营销实力推荐量级Jy大于预设值p和小于等于预设值p时,则将其分别赋予标定正值C1和C2,且C1大于C2;
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010287557.3A CN111445296B (zh) | 2020-04-13 | 2020-04-13 | 基于大数据云平台的电子商务*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010287557.3A CN111445296B (zh) | 2020-04-13 | 2020-04-13 | 基于大数据云平台的电子商务*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111445296A CN111445296A (zh) | 2020-07-24 |
CN111445296B true CN111445296B (zh) | 2020-11-06 |
Family
ID=71653036
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010287557.3A Active CN111445296B (zh) | 2020-04-13 | 2020-04-13 | 基于大数据云平台的电子商务*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111445296B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112001777B (zh) * | 2020-08-24 | 2023-12-08 | 珠海以备科技有限责任公司 | 一种基于云计算的电子商务平台数据分析*** |
CN112036986A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-04 | 烟台冰兔网络科技有限公司 | 一种网上商城的多渠道电商运营平台 |
CN116402545B (zh) * | 2023-06-05 | 2023-08-15 | 湖南云数信息科技有限公司 | 一种数据分析处理方法及无人零售终端 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103927324A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-07-16 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种信息推送的方法及装置 |
CN106408377A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 广东华邦云计算股份有限公司 | 购物推荐方法及*** |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108520058B (zh) * | 2018-03-30 | 2021-09-24 | 维沃移动通信有限公司 | 一种商家信息推荐方法及移动终端 |
CN109146630A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-01-04 | 上海掌门科技有限公司 | 信息推送方法 |
CN110443687B (zh) * | 2019-08-12 | 2020-09-18 | 江苏易汇聚软件科技有限公司 | 一种基于大数据的电子商务平台 |
-
2020
- 2020-04-13 CN CN202010287557.3A patent/CN111445296B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103927324A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-07-16 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种信息推送的方法及装置 |
CN106408377A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 广东华邦云计算股份有限公司 | 购物推荐方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111445296A (zh) | 2020-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111445296B (zh) | 基于大数据云平台的电子商务*** | |
Handfield et al. | Introduction to | |
Mataloni et al. | Operations of US multinational companies | |
Shiferaw et al. | Structure and functioning of chickpea markets in Ethiopia: Evidence based on analyses of value chains linking smallholders and markets | |
CN106021337A (zh) | 一种基于大数据分析的智能推荐方法及*** | |
CN103679516A (zh) | 基于购物车的比价***及方法 | |
CN106803179A (zh) | 即时分润方法及*** | |
CN107767209A (zh) | 一种自动报价方法及*** | |
CN105809538A (zh) | 基于b2b融资交易的信用评分方法 | |
CN108921631A (zh) | 电子商务平台***实现方法及终端 | |
CN108876020A (zh) | 一种基于随机需求和服务水平约束的供应链优化方法 | |
Daruich et al. | Macroeconomic implications of uniform pricing | |
Onu et al. | An economic analysis of the food grain market in Adamawa State, Nigeria | |
Junsawang et al. | How to Shift Consumer Willingness to Use the Emerging Technologies on Omnichannel | |
Luo et al. | THE OPTIMAL PRICE DISCOUNT, ORDER QUANTITY AND MINIMUM QUANTITY IN NEWSVENDOR MODEL WITH GROUP PURCHASE. | |
Liu et al. | An evaluation model of omni-channel retail logistics service integration level | |
Zhang et al. | Evaluation and Cluster Analysis of E-Businesses with Perishable Products and Cold Supply Chain | |
Alam et al. | Impact of trade liberalization and world price changes in Bangladesh: a computable general equilibrium analysis | |
Fernando et al. | Utilization of Big Data In E-Commerce Business | |
Haqberdievich | Marketing research to study the demand for bread and bakery products | |
Qamruzzaman | Online business growth in Bangladesh during COVID-19: Owner perception assessment | |
Chen et al. | Optimization of multi-echelon supply chain networks with uncertain sales prices | |
Burinskienė et al. | Investments into e-business technologies | |
CN116883121B (zh) | 基于大数据分析的pos机用户推荐方法 | |
Vas | Relationship marketing and the network economy |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20201013 Address after: Room 801, No.3, Huaqiang Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province Applicant after: Guangzhou Xihang Information Technology Co., Ltd Address before: N817, 3 / F, Xingguang Yingjing, 117 Shuiyin Road, Yuexiu District, Guangzhou City, Guangdong Province 510030 Applicant before: Zhiyueyun (Guangzhou) Digital Information Technology Co., Ltd |
|
TA01 | Transfer of patent application right | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |