面向石油批发销售的客户价值分析系统

摘要

有效的客户关系管理对于企业开拓销售市场、提升利润和工作效率具有重要意义。能源销售企业大多为央企，因承担国家战略任务而具有独有的市场销售特点，在客户管理方面尚未有深度开发。近年来因面临大量民营企业的竞争，亟需通过客户分析手段稳定市场和提高利润，尤其是针对具有差异性大、波动性强和季节性明显等消费特点的批发销售客户，有必要深度分析消费行为数据，准确把握客户价值，为批发产品定价、促销、客户服务等环节提供决策支撑。
　　本文面向石油批发销售客户营销需求，结合行业特点、用户交易属性及外在影响因素，设计批发客户分析核心功能。主要工作包括:建立面向石油批发销售客户交易特征的指标体系，在传统指标的基础上提出了交易活跃度、交易分布均匀性、交易量稳定性、平均损益等有针对性的度量指标，比传统指标体系更全面地刻画批发销售客户的不同粒度交易特性。基于小批量专家标记样本的特征重要性学习，进行面向长尾特性群体客户的价值细分和面向动态消费行为的群体客户演化分析，构建了面向特定维度的个体价值标签学习模型，不仅可以反映客户在群体中的相对属性，还可以标识动态演变的消费行为。构建了客户到来时间和购买量预测模型，以及交易频次预测和客户流失预警模型。
　　最后，在某省石油销售公司大数据分析平台的基础上，融合现有业务流程，设计实现了面向石油批发销售的客户价值分析系统，包含指标体系管理、群体客户管理、个体客户管理、营销策略管理和用户管理等功能。该系统基于Oracle数据库，采用Java实现数据处理和分析功能，利用React技术和E-charts技术构建可视化平台。系统现有省市公司管理人员、各处室业务人员、客户经理等150名用户，对2015年-2017年的6573名批发销售客户的近153万条消费行为数据进行分析。本系统分析结果有效地辅助了企业用户制定相关营销策略和评估营销结果。

目录

声明

摘要

1．1 项目背景

1．2 相关工作

1．3 问题描述

1．4 本文工作

1．5 组织结构

2．1 总体需求

2．2 业务需求

2．3 功能需求

3．1 设计原则

3．2 系统架构设计

3．2．1 体系架构

3．2．2 功能架构

第4章 详细设计

4．1 数据驱动和业务需求结合的指标体系构建

4．1．1 交易活跃度指标

4．1．2 交易分布均匀性指标

4．1．3 交易量稳定性指标

4．1．4 平均损益指标

4．1．5 指标汇总

4．2．群体客户价值细分

4．2．1 基于小批量专家标记样本的特征学习

4．2．2 面向具有长尾特征的群体客户聚类分析

4．2．3 面向动态消费行为的自适应聚类分析

4．2．4 合理性分析

4．3 面向特定维度的个体价值标签学习

4．3．1 数据驱动的个体价值标签设立

4．3．2 个体价值标签动态变化

4．4 个体消费行为预测

4．4．1 客户下次到来时间预测

4．4．2 客户流失预警

4．4．3 客户下次购买量预测

4．4．4 合理性分析

4．5 面向营销策略的辅助分析

5．1 技术工具

5．2 数据库

5．3 系统关键功能实现

5．3．1 指标体系管理

5．3．2 群体客户管理

5．3．3 个体客户管理

5．3．4 营销策略管理

5．4 系统测试

5．4．1 功能测试

5．4．2 性能测试

6．1 本文工作总结

6．2 未来工作

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况