[发明专利]面向产品的零售点营销推荐方法

说明书

技术领域

本发明属于产品营销、数据挖掘领域，具体涉及一种面向产品的零售点营销推荐方法的设计。

背景技术

当前，市场竞争的加剧要求企业通过精准营销更有效的把握产品投放推广的效果。产品精准营销是通过定量和定性相结合的方法对目标市场的不同消费者进行细致分析，根据他们不同的消费心理和行为特征，企业采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略，实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。实体零售点由于具有特定的地理位置、环境等特性，各自面向特定的消费人群和消费习惯，所以对于不同的产品(规格)最适合开展推广营销的零售点是不同的。由于产品在实体零售点的部署投放和营销推广都需要花费大量销售成本，若能找到一种有效的精准营销方法，推荐最适合某产品投放和推广的零售点来进行实际推广营销，则可以在达到营销效果的同时大大降低企业销售成本。

随着互联网的迅速发展，推荐系统技术已被越来越多的运用到各种网站和电子商务系统中。它不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。协同过滤算法是最重要推荐系统技术之一，其原理是根据用户或项目的相似性来识别填充一个用户到项目的评分矩阵，从而进行推荐当前用户没有过行为的但是很可能会感兴趣的信息。

基于协同过滤的推荐系统提供了向特定用户进行产品推荐的有效方法，但目前只被应用于电子商务等互联网相关领域，还没有面向产品(规格)的推荐方法，也没有针对实体零售点销售问题的推荐方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决企业在实体零售点的产品精准投放、营销推广问题，提出的一种面向产品的零售点营销推荐方法，使用已知的产品(规格)在不同零售点的销量数据，计算出未知的产品(规格)在零售点的销量预测，再根据产品(规格)在所有零售点的销量预测，向企业推荐最适合销售该产品的零售点用于开展产品投放和营销活动，从而保障销售效果降低销售成本，增强企业竞争力。

本发明的技术方案是：一种面向产品的零售点营销推荐方法，具体包括：

内容一、基于协同过滤的零售点产品销量预测方法，包括以下步骤：

步骤1：采集包括零售点、产品(规格)、和产品在零售点的已知销量等数据；已知销量指的是在考察目标时间内具有销售成绩的销量数据，特别是产品在已开展过充分营销推广活动的零售点的销售成绩数据；从企业易于获取数据的角度考虑，也可以使用零售点从生产企业采购产品的订单数量看做产品的销量；

步骤2：为使不同产品在不同零售点的销量数据具有统一标准的可比评分数值，从而用于协同过滤计算，选择一种销量-评分变换方法作用于已知销量，将销量数据转换成评分；

可选择6种销量-评分变换/逆变换，设产品i在零售点u的已知销量为s_ui，对应的评分为r_ui，产品j在零售点v的未知销量的预测为对应的评分估计为U为零售点的全集，I为产品(规格)的全集，具体描述如下：

第1种：相对产品总销量百分比的变换

产品i在零售点u的已知销量的相对产品总销量百分比的变换，取值为该已知销量在产品i总销量中的百分比，即对应的获得销量预测的逆变换为：

第2种：相对产品最大销量百分比的变换

产品i在零售点u的已知销量的相对产品最大销量百分比的变换，取值为该已知销量在产品i最大单零售点销量中的百分比，即对应的获得销量预测的逆变换为：s^vj=(r^vjmaxu∈U{suj})/100%;]]>

第3种：基于产品的标准正态变换