袁奭暉++汪思敏++丁雄++盧嫣??

摘 要：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是電子商務(wù)領(lǐng)域未來應(yīng)用空間最大的一種新技術(shù)。橙光扶農(nóng)平臺為了以最快的速度和效率推廣滯銷農(nóng)產(chǎn)品，需要迅速找出潛藏于大量客戶群體中可以發(fā)展為愛心公益推廣使者的志愿者。因此，平臺利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，針對客戶歷史信息中的多個維度，設(shè)計了能迅速分析潛在志愿者的客戶細(xì)分模塊，取得了良好的效果。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；愛心志愿者；客戶細(xì)分；維度分析；聚類分析

中圖分類號：F49 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2018.05.037

1 引言

扶農(nóng)電子商務(wù)平臺是一種新興商業(yè)模式，可以有效的幫助農(nóng)民朋友解決滯銷、掉價等傷農(nóng)問題。但在我國現(xiàn)階段從事扶農(nóng)電子商務(wù)的公司中，業(yè)務(wù)模式缺乏創(chuàng)新、效果不理想、經(jīng)營目的缺乏社會公益性、技術(shù)相對落后等問題比較突出。橙光扶農(nóng)平臺的基于志愿者公益性推廣模式，無疑是這一領(lǐng)域的一次新的嘗試。平臺把一些諸如數(shù)據(jù)挖掘和云計算等最新先進(jìn)技術(shù)植入到電子商務(wù)平臺中來。雖然這些技術(shù)還在不斷的研究改進(jìn)，但對于電商龍頭阿里巴巴等大公司，這些技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于公司的數(shù)據(jù)分析與商業(yè)模式研究，但沒有全面的為個人用戶服務(wù)。中國電子商務(wù)目前依托集約化平臺的現(xiàn)象十分普遍，比如淘寶、京東等，基本沒有自己獨(dú)立的客戶分析系統(tǒng)，這對于企業(yè)長遠(yuǎn)的發(fā)展是不利的，電商市場急需有數(shù)據(jù)挖掘和云計算功能植入的獨(dú)立系統(tǒng)平臺。

2 國外發(fā)展研究現(xiàn)狀

由于國外許多電子商務(wù)平臺發(fā)展比較早，也成為我國電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展早期的主要參照。他們的數(shù)據(jù)挖掘、云計算等技術(shù)也比我國研究應(yīng)用的早，也已經(jīng)有了相對成熟的研究模式和成果，并且早已經(jīng)將這些成熟的技術(shù)應(yīng)用到了電子商務(wù)領(lǐng)域。其中Amazon就是其中的佼佼者，其在電子商務(wù)領(lǐng)域不但成了一方霸主，同時也是云計算的最早引領(lǐng)者，數(shù)據(jù)挖掘與云計算已經(jīng)成了其主要業(yè)務(wù)之一?？茖W(xué)技術(shù)正在領(lǐng)導(dǎo)世界社會的進(jìn)步，例如谷歌的無人駕駛汽車、三星視網(wǎng)膜識別技術(shù)都在改變著整個世界格局。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)信息系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用已經(jīng)是整個行業(yè)發(fā)展的必然，技術(shù)不但能提升了自身產(chǎn)品的含金量和競爭力，同時還可以擴(kuò)展公司的業(yè)務(wù)范圍，幫助企業(yè)獲取更多的利潤源。

3 橙光扶農(nóng)平臺客戶細(xì)分系統(tǒng)的需求分析

3.1 橙光扶農(nóng)平臺建設(shè)背景

近年來，我國農(nóng)產(chǎn)品滯銷現(xiàn)象層出不窮，傷農(nóng)損農(nóng)顯現(xiàn)不斷出現(xiàn)。一邊是市民抱怨農(nóng)副產(chǎn)品價格大漲，一邊是農(nóng)民種植的產(chǎn)品低價賤賣、血本無歸。分析這一怪相的原因有很多，比如：中間商壟斷收購、壓倉抬價；物流不暢、物流成本高；農(nóng)民無規(guī)劃盲目種植、造成市場供過于求；一家一戶的分散種植經(jīng)營模式，造成農(nóng)產(chǎn)品滯銷、難賣等等。原因很復(fù)雜，但總歸有一點(diǎn)基本的問題就是市場供求信息流通不暢，解決的方法之一就是建設(shè)高效的信息平臺，幫助農(nóng)民和消費(fèi)者之間搭建無障礙的信息溝通的橋梁。橙光計劃的主要業(yè)務(wù)目標(biāo)就是通過建設(shè)的電子商務(wù)系統(tǒng)平臺幫助農(nóng)戶宣傳、銷售農(nóng)產(chǎn)品，解決農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品滯銷這一最大的困難。扶農(nóng)平臺通過搭建供銷信息平臺“基地+平臺+消費(fèi)者”的現(xiàn)代產(chǎn)銷體系，減少中間環(huán)節(jié)，減少時間地理帶來的經(jīng)濟(jì)損失，引導(dǎo)農(nóng)戶直接和市場對接。通過自建的電子商務(wù)交易平臺加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品市場信息的發(fā)布，拓寬農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道，建設(shè)農(nóng)戶直通消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)直銷平臺，幫助滯銷的農(nóng)戶銷售出農(nóng)產(chǎn)品。

3.2 客戶細(xì)分的目的與需求

橙光平臺是以公益志愿者為主參與滯銷農(nóng)產(chǎn)品公益推廣的運(yùn)作模式。通過了解，我們發(fā)現(xiàn)大部分地區(qū)的農(nóng)戶想要嘗試新的辦法銷售出農(nóng)產(chǎn)品，但是又怕費(fèi)力不討好，讓辛苦培育出的農(nóng)產(chǎn)品銷售不出或者自己虧本。平臺從全國各地招募志愿者，家在滯銷地區(qū)的在校大學(xué)生、非滯銷地區(qū)的大學(xué)生、社會愛心人士等，家在滯銷地區(qū)的在校大學(xué)生更能清楚的了解滯銷地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品情況，組織志愿者走進(jìn)農(nóng)戶，了解農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品的銷售情況，向農(nóng)戶推廣電子商務(wù)平臺，普及扶農(nóng)平臺相關(guān)信息知識，了解市場情況，獲得信任，從而幫助他們銷售農(nóng)產(chǎn)品。讓農(nóng)戶愿意相信我們并愿意嘗試通過我們的扶農(nóng)平臺銷售他們的農(nóng)產(chǎn)品。

對于橙光平臺，基于公益的推廣模式的重要環(huán)節(jié)是從全國大量的客戶資源中，細(xì)分出能夠成為我們公益推廣使者的客戶群，發(fā)展他們成為我們團(tuán)隊的成員，從而能最大限度的推廣滯銷農(nóng)產(chǎn)品，更好的幫助農(nóng)民朋友。但在海量的客戶數(shù)據(jù)中，迅速有效的找到適合的群體，一般是十分困難的。不過目前的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、云數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫我們實(shí)現(xiàn)這個需求。我們基于客戶的購買頻次、金額、數(shù)量、價格敏感系數(shù)等多個系數(shù)指標(biāo)，設(shè)計了一套可以進(jìn)行目標(biāo)客戶聚合的客戶細(xì)分系統(tǒng)。

4 用戶細(xì)分系統(tǒng)設(shè)計

4.1 用戶數(shù)據(jù)的整理

在數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用過程中，為了便于進(jìn)一步的深度挖掘，首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。在我們設(shè)計系統(tǒng)的多個數(shù)據(jù)表中，各表多個元素之間有很多關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)冗余較多，所以，我們需要進(jìn)行優(yōu)化整理。橙光平臺的數(shù)據(jù)庫設(shè)計共有三個數(shù)據(jù)庫，并作為數(shù)據(jù)挖掘的三層基本結(jié)構(gòu)。例如：對于客戶訂單信息數(shù)據(jù)，包括有農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)、愛心公益型用戶的信息、訂單物流信息數(shù)據(jù)以及農(nóng)產(chǎn)品訂單數(shù)據(jù)等。首先進(jìn)行第一層面的處理，就是把庫中多個表格的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，然后把上層的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并集成到一個表中作為第二層，且每一個表都需要將重點(diǎn)數(shù)據(jù)信息突顯。在第三層中是用于數(shù)據(jù)的展示，方便數(shù)據(jù)的整合。針對各個維度，每一個都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以客戶記錄中訂單數(shù)量（order_num）為例，通過以訂單數(shù)作為主要的對象進(jìn)行挖掘，可以把所有的客戶數(shù)據(jù)通過訂單數(shù)這個字段進(jìn)行聚類，然后還可以分析其它維度信息，例如農(nóng)產(chǎn)品大類的購買量和金額，從而去分析挖掘此客戶作為公益發(fā)展代表的可能性。

4.2 數(shù)據(jù)聚類的數(shù)學(xué)模型

系統(tǒng)應(yīng)該給所有需要的聚類都設(shè)計一個數(shù)學(xué)模型，然后再以模型為基礎(chǔ)，求出相對應(yīng)的數(shù)據(jù)集合。我們需要做的假定就是目標(biāo)數(shù)據(jù)集由一系列概率分布的數(shù)據(jù)組成。我們通過設(shè)計一個數(shù)據(jù)分布模型來對分布情況進(jìn)行描述，根據(jù)數(shù)學(xué)模型來尋找一個區(qū)域，以驗(yàn)證維度分析的可能性。對于數(shù)據(jù)分布比較分散且不利于數(shù)據(jù)的分析這種情況，可以判斷維度的選擇是不恰當(dāng)?shù)模催^來如果數(shù)據(jù)相對比較集中，則可以判斷區(qū)域聚類是有效的。數(shù)學(xué)模型設(shè)定 X={X1，X2，…，Xn}是 n 維的一個立體模型，當(dāng)中的 X1，X2，…，Xn 分別代表 n 維空間中單獨(dú)的一個維度。數(shù)學(xué)模型設(shè)計的算法輸入?yún)?shù)是 n 維空間中的點(diǎn)集合，其中 A={a1，a2，…，an}代表點(diǎn)集中。然后我們確定一個區(qū)域集，再確定好參數(shù)半徑δ，如果點(diǎn)中心與點(diǎn)的距離在δ以內(nèi)，就算作集合的組成項(xiàng)。設(shè)計的二維空間的距離計算公式如式1所示：endprint

判斷點(diǎn) A={a1，a2，…，an}是否位于指定區(qū)間{b1，b2，…，bn}內(nèi)，只要比較a的每個分量是否都滿足距離中心距離小于參數(shù)δ。

4.3 客戶細(xì)分的聚類

在客戶進(jìn)行細(xì)分時，所有類型客戶的參數(shù)都可以進(jìn)行自主調(diào)整，我們首先通過消費(fèi)者的消費(fèi)總額進(jìn)行第一層面的聚類，可以得到一個核心的點(diǎn)為￥450的范圍，然后設(shè)定范圍半徑為￥60，則可以得出此聚類范圍的客戶數(shù)量。在進(jìn)行客戶細(xì)分時，不只是通過購買的總額度作為唯一單獨(dú)的維度，還將購買農(nóng)產(chǎn)品總次數(shù)、價格敏感度、下單次數(shù)、區(qū)段時間內(nèi)購買的頻次等信息要素按系數(shù)比例整合，組成一個特有的愛心公益客戶數(shù)據(jù)模型，再根據(jù)得出的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行客戶的類型級別的劃分。在我們目標(biāo)客戶群體中，以分析富有愛心的公益客戶為主，可以發(fā)現(xiàn)多個不同情況的聚類。比如，按照交易的金額進(jìn)行客戶公益熱衷度分類的聚類結(jié)果，如圖1（a）所示。同時我們還設(shè)計了以交易頻次作為分析對象，設(shè)置1-3次、4-6次、7-10次、10次以上作為維度分析的半徑，分析結(jié)果如圖1（b）所示。

通過對各個維度的因素設(shè)置合理的系數(shù)指標(biāo)，我們將客戶的聚類分析結(jié)果進(jìn)行匯總，按既定范圍將目標(biāo)的客戶分為三大類，結(jié)果如圖2所示。從圖中我們發(fā)現(xiàn)，公益性強(qiáng)的客戶已基本從大量客戶信息資源中脫穎而出，我們將進(jìn)行下一步吸收擴(kuò)展，從最后的效果上來看，成功的幾率已比原來有大幅提高，證明了我們設(shè)計的客戶細(xì)分系統(tǒng)在這一應(yīng)用領(lǐng)域的有效性。

5 結(jié)語

橙光平臺客戶細(xì)分模塊的設(shè)計實(shí)現(xiàn)，能有效的幫助我們在平臺客戶群體中快速找到并發(fā)展富有愛心的公益群里，能使我們的扶農(nóng)項(xiàng)目在短期內(nèi)達(dá)到理想的營銷推廣效果，對平臺而言是一個十分重要的功能。但是，由于開發(fā)設(shè)計的時間比較短，設(shè)計者的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)不足，此模塊還有許多有待改進(jìn)的地方。后期我們將不斷完善這一模塊的功能，并且將分析的維度進(jìn)一步擴(kuò)大，爭取提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和合理性。而且，在此基礎(chǔ)之上，未來我們還要將此技術(shù)應(yīng)用的范圍擴(kuò)大至我們的客戶服務(wù)這一領(lǐng)域，希望建設(shè)一個更好的平臺為廣大需要幫助的農(nóng)民朋友和愛心客戶服務(wù)。

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