[发明专利]智能服装商务系统

说明书

技术领域

本发明涉及服装零售行业，更具体地说，涉及一种智能服装商务系统。

背景技术

现今的服装零售市场，了解客户的需求对于服装零售商取得商业上的成功起着至关重要的作用。目前市场上的服装商务系统主要涉及POS（point-of-sales，销售点）系统和CRM（customer relationship management，客户关系管理）系统。这两种系统仅能存储销售交易记录，以及基于客户购买历史提供初步地分析。然而，现有的POS系统或CRM系统的主要不足之处如下。

 1）现有的工业上使用的POS系统仅能收集每个销售点的数据，而CRM系统仅能存储每个客户的购买记录，而没有针对提供客户服务、产品推荐和未来客户需求计划的进一步的分析。

2）对于服装连锁店而言，不同城市和商店的历史销售记录被分别存储在不同数据服务器。因此，耗费了大量时间和劳动力资源来合并这些庞大的历史销售记录。

3）现今服装零售商在其生产决策中未能考虑客户的试穿数据。但是，这些试穿数据反映了客户的喜好，和潜在的购买期望。

4）现今的服装零售公司是基于服装采购员的主观经验来计划未来客户需求的。多数服装零售商没有采取任何行动来理解和分析其客户的喜好和购买行为，因此所计划的客户产品需求不够准确。但是，理解和预计客户喜好有助于个性化产品推荐，和促销策略，而这些对于赢取客户忠诚、提升销售量以及提高零售商收益率一样都是至关重要的。

因此，有必要开发一种智能服装商务系统来有效地改善种种不足。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有服装商务系统的上述数据分散、不考虑试穿数据且主观判断客户需求的缺陷，提供一种智能服装商务系统，有效及科学化地分析客户购买喜好, 预测客户需求及个性化产品推荐。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种智能服装商务系统，包括：

综合数据获取模块，与服装零售商的POS系统、服装试穿系统和客户数据库通信，分别获取并保存POS历史购买记录、服装试穿数据和客户数据； 

购买喜好分析模块，与所述综合数据获取模块相连，用于对所述POS历史购买记录、服装试穿数据和客户数据进行分析生成客户购买喜好分析结果；

购买喜好存储模块，与所述购买喜好分析模块相连，用于建立数据库存储所述客户购买喜好分析结果。

在本发明所述的智能服装商务系统中，所述智能服装商务系统还包括：客户需求预测模块，与所述综合数据获取模块和购买喜好分析模块相连，用于对所述客户购买喜好分析结果, POS历史购买记录, 或与试穿记录进行分析并生成未来及当前客户需求预测结果。

在本发明所述的智能服装商务系统中，所述智能服装商务系统还包括：客户需求存储模块，与所述客户需求预测模块相连，用于建立数据库存储所述未来客户需求预测结果。

在本发明所述的智能服装商务系统中，所述综合数据获取模块还与服装零售商的产品数据库通信以获取产品数据；且所述智能服装商务系统还包括：客户产品推荐模块，与所述综合数据获取模块和购买喜好分析模块相连，用于对所述产品数据和客户购买喜好分析结果进行分析并生成客户产品推荐项目。

在本发明所述的智能服装商务系统中，所述智能服装商务系统还包括：产品推荐存储模块，与所述客户产品推荐模块相连，用于建立数据库存储所述客户产品推荐项目。

在本发明所述的智能服装商务系统中，所述购买喜好分析模块采用模糊c均值聚类数据挖掘算法根据客户喜好的产品特征或者客户购买行为将客户分成不同的组别以生成客户购买喜好分析结果。

在本发明所述的智能服装商务系统中，所述客户需求预测模块基于所述客户购买喜好分析结果, POS历史购买记录, 或与试穿记录，采用误差反传神经网络技术在颜色、尺码、款式和数量方面预测服装产品的未来及当前客户需求。

在本发明所述的智能服装商务系统中，所述客户产品推荐模块基于客户购买喜好分析结果中用户喜好的特征，在产品数据库中搜索产品为各个客户生成客户产品推荐项目。

实施本发明的智能服装商务系统，具有以下有益效果：本发明提供一种用户友好型操作平台，并充分利用POS历史购买记录、服装试穿数据、客户数据和产品数据， 1）分析客户购买喜好，2）产生个性化促销信息和产品推荐，以及3）系统、客观并准确地预测未来客户需求。因此，本发明基于多种数据进行分析和预测，保障了结果的准确性，提升了服装零售商的在服装市场中的竞争力。

附图说明