運用移動端數據采集與挖掘的渠道管控研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、渠道是制造商將產品發(fā)送到中間商、零售商最終到達消費者手中的通道或途徑,是產品或服務從產地轉移到其它地方整個過程所依賴的組織結構。由此可見:①渠道管控高度依賴渠道成員;②渠道管控高度依賴渠道終端的營銷數據。
  本文涉及的中煙A公司全國零售戶超過50萬,銷區(qū)覆蓋全國。該公司為實現(xiàn)終端數據移動采集、確保資源投放準確、提高銷售決策響應度,通過渠道管控移動應用的開發(fā),實現(xiàn)渠道有效管控,并構建渠道風險預警管控機制。
  本論文研究目標

2、:通過對渠道管控移動端應用的開發(fā),滿足企業(yè)對渠道信息迅速獲取的需求,并運用移動終端數據采集功能達到渠道零售戶數據快速回收的目的;以數據挖掘為手段,科學解決數據采集過程中地域廣有重疊、巡點多難分配、實地采集工作量估算難、采集品種目標鎖定難的問題;運用數據挖掘結果,提出有效的渠道管控方法。
  依據研究目標,完成的研究任務如下:
  (1)完成對渠道管控移動應用的開發(fā),實現(xiàn)通過基于ESB的Web Service架構服務平臺的數據

3、請求,實現(xiàn)用戶通過對數據項的下鉆、維度選取等方式的渠道主題信息數據獲取。
  (2)將移動終端零售戶數據采集巡店計劃中的店鋪選定,通過K-means聚類對店鋪坐標進行區(qū)域圈定。確定人員對區(qū)域一對N關系,將人員采集區(qū)域收斂、分類;同時提出改進的k-medoids算法,應證并優(yōu)化聚類結果減少重疊率,加強收斂。
  (3)運用因子分析法對多維空間的數據進行降維處理,簡化采集的數據。在銷區(qū)零售戶內、在千余種快消產品中,鎖定渠道主要管

4、控對象和每日數據采集目標;并對區(qū)域內零售商類型進行聚類分析。
  (4)對移動終端零售戶數據采集功能增加屬性收集層,收集終端渠道成員(巡店業(yè)務員)巡點數、巡點覆蓋面積、時間三個維度屬性,用于定量分析;并以123位巡店業(yè)務員的工作屬性為例,運用fisher分類算法用訓練數據創(chuàng)建的模型,對新增若干名業(yè)務員按其工作屬性判別歸類。
  (5)基于數據挖掘結果,結合中煙A公司實例,提出渠道成員相應的管控決策。包括:ABC分類、80/2

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