支持自营 + 招商入驻的电商模式,多终端覆盖,占有PC+ APP+ WAP + 微商城 + 幼法式,统一后盾治理,满足用户线上多场景交互需要,开源源码交付
提升采办转化,实现流量变现,通过直播+短视频+电商新模式场景把人、货、场的美满出现和结合
满足幼法式、APP多种带货场景,支持多商户直播,打造互动性更强的购物平台
有效结合移动社互换量、门店流量、抢占线上线下市场,混合连锁o2o一体化规划,总部门店
采销供给链,直营加盟统一治理,门店职能齐全的多商家o2o零售系统,援试祗业急剧搭建新零售格局
用户肖像项目介绍 用户档案(<幼我档案)
也称为用户信息象征,客户象征;从电子商务的角度来看,凭据您填写的电子商务网站的信息和您的行为,您能够使用一些标签来描述您,描述您的标签是用户肖像。
构建用户肖像技术1.用户肖像:根基属性,采办力,行为特点,社交网络,生理特点,兴致和爱好;
2.行为建模:文本挖掘,天然说话处置,机械进建,预测算法,聚类算法;
3.数据网络:网络日志数据,用户行为数据,网站买卖数据;
用户肖像简介

1.来自用户的幼我数据或由此推算的数据;
2.若是存在不确定性,您能够成立一个判断模型。例如,若是未填写用户的性别,您能够成立性别模型,并凭据用户的行为判断性别及其概率。 性别,生日,城市,教育,星座,月收入,婚姻情况,职业
动态信息数据1.用户行为天生的数据:注册,浏览,点击,采办,署名,评估;
2,更沉要的行为:采办商品,浏览商品,放入购物车,把稳商品,注册功夫,第一次,纠结商品,最大消费,退货数量,失败者指数,品牌偏好;
由算法猜测简直定标签和标签 1,鉴别标签:例如,用户采办或网络某个产品,用户的送货地址并联系手机;
2,猜标签:如用户的性别,男性的概率为0.8,有好多型号:孕妇模型,潜在车型用户模型,孕妇用户价值模型,儿童性别概率,疑似背心标识,晁妈家庭,全面降低销售敏感度,失败指数;
标签示例

1.分类统计;
2.营销推荐;
3.数据挖掘;
凭据用户数据挖掘一些有效的规定以支持决策

凭据客户消费提取的客户标签;用来相识用户的整体消费,以便凭据用户的消费习惯和消费能力进行营销。
重要数据源表:订单,退货单,用户表,购物车清单
1.订单:第一个消费功夫,最后消费功夫,第一次,最后一次和最后一次;
2,订单表格+返回表格构建标签:近30天采办(不含拒收),近30天采办(蕴含拒收),近30天采办金额(不含拒收),近30天采办金额(退款);
3.订单:最幼/最大消费金额,累计消费功夫(不蕴含拒收),累计消费金额(不蕴含拒收),以及凭证的累计使用;判断用户的整体消费;
4,订单标签:客户单价(含退款),近90天客户价值(含退款)——反映消费等级;通常接管区,通常支付方式——常用消费属性,方便有针对性的营销;
5,购物车表标签:最近30天购物车,商品数量,提交商品数量,弃置数量,成功率;
6,订单表格+退货单:退货数量,金额;拒收货物的数量,金额;最近的回归功夫,用户回绝和回归习惯;
7,订单表+用户表:学堂,单元,家庭,上午,下午,晚上的订单总数;
客户采办类别列表凭据客户的采办主张提取的客户标签;用于相识特定类此外类别和营销的采办。
主数据源表:订单表,购物车,类别维表
1.类别维度表:重要分类ID,名称;二级分类ID,名称;三级分类ID,名称——用户采办了哪些类别
2.三类电子商务:

3.客户采办类别:
订单表格+类别维度表格:从前30/90天内的类别采办数量,从前30/90天内的采办类别金额,从前180天内的采办类别数量/金额,累计采办类别金额;购物功夫近30/90天汽陈粪别/数量;上次采办类别功夫——客户最近采办了哪些类别,用户喜欢哪些类别;用户未采办此类此外时长
客户采办商店表凭据客户采办商店提取的客户标签;用来相识商店和品牌的采办情况;常用于营销某个品牌,营销商店活动。
重要数据源表:订单表,购物车表,商店表,退货单。
1.商店表:商店ID,商店名称,品牌ID,品牌名称;
2,商店表+购物车表:最近30天的购物车数量/购物车数量/购物车中提交商品数量/购物车成功率/抛弃购物数量推车;
3.商店餐桌+购物车餐桌:最后购物车功夫/提交商品数量/编号——用户未选择品牌多长功夫;
4,商店表+订单表格:最近90天排除拒收货物数量/金额,最近90天内采购订单数量(蕴含拒收),最近90天货到付款用户最近采办的——商店和品牌; p>
5,商店表+订单表格:最近90天内退回的件数,拒收件数,退货件数,拒收件数量;
6,商店表+订单表:最后一次排除拒收订单,最后一次排除退货采办商品/件数,最后退货功夫,最后拒收功夫;
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