基于物联网平台的消费者行为分析和新鲜食品电子商务准确营销策略的开发
1The Department of Logistics and E-Commerce, Henan University of Animal Husbandry and Economy, Zhengzhou, Henan, China.
PeerJ. Computer science
|September 14, 2023
概括
本研究介绍了使用RFID和k-means集群进行电子商务消费者行为分析的物联网 (IoT) 系统. 它提高了客户细分的准确性和营销策略的开发.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 电子商务 技术 技术 电子商务
背景情况:
- 传统的电子商务营销在用户数据提取,分析和有针对性的细分方面扎.
- 现有的方法缺乏有效地区分客户类别.
- 需要先进的系统来分析消费者行为,以准确营销.
研究的目的:
- 提出和评估电子商务的消费者行为分析系统.
- 为了提高用户数据的利用率和客户细分的准确性.
- 为了实现更有效和有针对性的营销策略.
主要方法:
- 开发物联网 (IoT) 平台用于消费者行为分析.
- 整合无线电频率识别 (RFID) 技术用于产品销售监控.
- 应用k-means集群算法与相似度指标用于消费者分类.
主要成果:
- 拟议的系统有效地解决了客户类别之间差异化不足的问题.
- 在不同的k值中观察到平均错误识别率的显著减少20.6%.
- 该系统展示了快速吞吐量与最小的延迟 (2毫秒处理时间),表明高并发处理能力.
结论:
- 开发的系统为电子商务营销提供了一种创新和高效的方法.
- 它促进了增强的目标市场细分,核心市场定位和定制的营销策略.
- 这种方法使电子商务企业能够通过数据驱动的洞察力扩大其营销努力.
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