基于销量随时间波动规律的网络团购广告策面究
雅诗兰黛网络促销策划书3篇
雅诗兰黛网络促销策划书3篇篇一雅诗兰黛网络促销策划书一、活动主题“美丽从这里开始”二、活动目的通过网络促销活动，提高雅诗兰黛品牌的知名度和销售量，吸引更多消费者关注和购买雅诗兰黛产品。
三、活动时间[具体活动时间]四、活动内容1. 折扣优惠提供多种产品组合套餐，以优惠的价格吸引消费者购买。
设立满减、折扣等优惠活动，鼓励消费者多件购买。
2. 赠品促销购买指定产品可获得精美赠品，如化妆包、小样等。
消费满一定金额可升级赠品，增加消费者的购买欲望。
3. 限时抢购设定特定时间段进行限时抢购，营造紧张氛围，促进消费者快速决策。
4. 网络专属优惠推出网络专属优惠券或折扣码，仅限在官方网站或指定电商平台使用。
5. 互动环节举办抽奖活动，消费者有机会赢取雅诗兰黛产品或其他奖品。
设立产品试用区，消费者可以免费试用雅诗兰黛产品，增加购买信心。
6. 社交媒体推广利用社交媒体平台进行宣传推广，发布活动信息、产品介绍和用户评价。
鼓励用户分享活动信息，扩大活动影响力。
五、活动执行1. 网站建设与优化确保官方网站和电商平台的界面友好、易于操作。
优化产品展示页面，提高用户购物体验。
2. 广告投放在相关网站、社交媒体平台上投放广告，吸引目标消费者。
利用搜索引擎广告提高活动曝光度。
3. 客户服务确保客服畅通，及时解答消费者咨询和处理售后问题。
提供在线客服，及时回复消费者留言。
4. 数据分析与反馈实时监控活动效果，分析销售数据和用户反馈。
根据数据分析调整活动策略，优化活动效果。
六、预算安排1. 促销成本：[具体金额]用于产品折扣、赠品采购等。
2. 广告宣传：[具体金额]用于广告投放、社交媒体推广等。
3. 客户服务：[具体金额]用于客服人员配备和培训。
4. 数据分析与优化：[具体金额]用于活动效果评估和策略调整。
5. 其他费用：[具体金额]包括活动策划、设计制作等费用。
七、效果评估1. 设定活动目标，如销售额、订单量、新增用户等。
2. 活动期间密切关注指标完成情况，及时调整策略。
利用时间序列模型进行网络流行度预测的案例分析(二)
利用时间序列模型进行网络流行度预测的案例分析引言随着互联网的快速发展和社交媒体的普及，我们可以通过网络获取大量的数据，包括用户的行为、社交互动和信息传播。
这些数据中包含了丰富的信息，也为我们提供了研究分析的基础。
本文将以利用时间序列模型进行网络流行度预测为主题，通过一个案例分析，探讨其在实际应用中的可行性和有效性。
一、背景介绍网络流行度预测是指通过对网络上用户行为的分析和建模，预测未来一段时间内某个话题、事件或产品在网络上的流行程度。
对于许多企业和品牌来说，准确地预测网络流行度可以帮助他们制定营销策略、安排资源和抓住市场机会。
同时，对于研究人员来说，网络流行度预测可以揭示用户行为和信息传播机制，推动社会媒体研究的发展。
二、数据采集为了进行网络流行度预测的分析，我们首先需要获取相关的数据。
以推特社交媒体平台为例，我们可以通过Twitter API获取用户的推文数据。
选择一个话题或事件作为我们的研究对象，通过API获取关于该话题的推文数据。
同时，我们还可以获取用户的关注关系、转发行为等信息，进一步分析用户的社交互动。
三、数据预处理获取到原始数据之后，我们需要对数据进行预处理，以便进行后续的分析和建模。
预处理的过程包括对数据进行清洗、过滤和转换。
清洗数据是指剔除错误的、重复的或无意义的数据。
过滤数据是指根据特定的条件或规则筛选出需要的数据。
转换数据是指将数据转换为适合进行分析的格式和形式。
四、特征提取在进行网络流行度预测的分析中，特征提取是一个非常关键的步骤。
通过对原始数据进行特征提取，我们可以将其转换为一组数值特征，以便进行建模和预测。
在这个过程中，我们可以利用自然语言处理技术对推文文本进行分词、情感分析和主题建模等处理，提取出关键词、情感信息和主题特征。
五、时间序列建模基于特征提取之后的数据，我们可以利用时间序列模型进行网络流行度的建模和预测。
时间序列模型是一种常用的预测方法，它可以通过分析时间序列数据的历史变化，来推断未来的趋势和变化。
美团网的营销策略
苏州大学本科生毕业设计（论文）摘要随着美国“”团购网站的疯狂崛起，并造就了“史上最疯狂的互联网公司”的传奇，全世界掀起了模仿Groupon团购模式的狂潮。
美团网于2010 年3 月4 日上线，是国内第一家团购网站。
它的上线，迅速引爆了团购行业在国内的发展，短短一年之内，中国团购网站接近两千家，并且每天都有新的网站出现。
本文将对美团网现状进行分析，进而研究行业发展环境，营销策略，提出对美团网营销的改进措施，最终对美团的发展前景进行预测。
关键词：美团网营销策略前景AbstractWith the crazy development of Group purchase network “”, a legend of “the most insane Internet company in the history ”is created.The prevalence of Group purchase mode imitating Groupon company is raised. Meituan which was online on March 4, 2010 is now China's first Group purchase station .Its on-line ignites the development of Group purchase industry rapidly. Only in one year, approximately two thousand China’s group purchase stations have been founded.This paper has an analysis about current situation of Meituan , then discusses the development environment and marketing strategy of group purchase .At last ,the development prospect of Meituan is predicted.key words：Group purchase network marketing strategy Prospect目录前言…………………………………………………………………………(1).第1章网络团购概述.1.1 网络团购的含义 (2)1.2网络团购的特点 (2)1.3网络团购的营运模式 (3)1.4 团购行业状况分析………………………………………………(4).第2章美团网的现状分析 (5)2.1美团网介绍 (5)2.2美团网现状分析 (5)2.2.1美团网市场占有率 (5)2.3美团网营销的优势分析 (7)第3章美团网营销的策略分析 (9)3.1 美团网营销的工具 (9)3.2美团网网络营销的基本策略 (9)3.2.1产品策略 (9)3.2.2渠道策略……………………………………………………(9).3.3.3价格策略……………………………………………………(9).3.3.4服务策略 (9)第4章美团网营销存在的问题分析 (11)4.1美团网营销的外部问题 (11)4.2美团网营销的内部问题 (13)第5章美团网营销的改进措施及发展前景 (14)5.1美团网营销的改进措施 (14)5.2美团网的发展前景 (16)结论 (18)参考文献 (18)致谢 (19)苏州大学本科生毕业设计（论文）前言要问近两年什么最火，在互联网领域内绝对是团购网站拔得头筹。
消费者视角下的网络广告营销策略分析
第一章引言1.1研究背景国内最近几年内网络广告营销更为普及，很多企业都运用了各种网络广告进行宣传，一些事业的发展总会遇到瓶颈问题，当然网络广告营销的发展也不例外的遇到而这种情况。
以下有几个学者对其进行了阐述：李建颖就不同类型的广告进行分析，还归纳总结了每种广告所存在的缺点并对其进行了分析。
然后，提出了想要有更好的宣传效果就应该要主动出击而不是一味地等待结果，使消费者一起主动的参与营销活动，并且对网络广告产生强烈的认同感；林岳的观念主要是从消费者的角度出发，分析现阶段网络广告消费者存在着怎样的吸引力，他采取了已解决消费者的问题目的广告模式，满足消费者的各种需要；阿瞒主要研究方向是视频广告，它是以视觉的角度直观的吸引消费者的目光，这样以来消费者就可以很清晰的知晓广告的意义所在，大大的降低了成本消耗[1]。
图1 2012-2018年中国网络市场规模及预测1.2研究意义中国网络广告是从20世纪末才开始发展起来的。
刚刚起源的时候，想大多数新兴事物一样大家都有点不削一顾，当然也有些企业可能会觉得它很有发展前景，但也只是仅限于浅试的状况下。
虽然是在这种状况下，网络广告也还是很顽强的“存活”了下来，它所存在的特点也被人们所熟知。
大家对网络广告的关注度直线提高，但是不管怎样它的“年龄”相对网络营销的其他存在还是比较小的，因此国内外的学者对它的探究还是比较少的，不是那么的齐全，只是针对基本的优点、缺点以及它所存在的法律上的问题进行了阐述。
之所以网络广告在市场上如此受欢迎，因为它的用户体验很好，也因此应用于大概行业和网站范畴[2]。
1.3研究思路及方法1.3.1研究思路引言网络广告营销现状消费者视角消费者视角下的网络广告营销策略分析消费者视角下的国美在线网络广告营销策略研究总结图2 本文研究的逻辑框架1.3.2研究方法（1）定性分析与定量分析相结合的方法消费者视角下的网络广告营销策略的内涵所在是由归纳总结和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对所有资料进行加工而得出来的。
基于大数据的电商直播营销策略研究及案例分析
基于大数据的电商直播营销策略研究及案例分析电商直播，作为一种新兴的营销方式，在过去几年取得了飞速的发展。
随着大数据技术的逐渐成熟和普及，越来越多的企业开始重视基于大数据的电商直播营销策略。
本文将对基于大数据的电商直播营销策略进行研究，并通过案例分析，探讨其应用和效果。
一、大数据在电商直播营销中的价值1.1 大数据分析用户行为大数据技术可以对用户行为进行全方位、多角度的分析，从而帮助企业了解用户喜好、需求和购买习惯。
通过分析用户行为数据，企业可以精准把握用户需求，优化产品和服务。
1.2 大数据挖掘潜在用户通过大数据技术的应用，企业可以挖掘出潜在用户，通过电商直播营销的方式吸引并引导用户进行购买。
大数据分析可以发现用户的兴趣爱好和需求，为企业提供更多的营销策略选择。
1.3 大数据优化直播内容大数据分析可以了解用户对不同类型的直播内容的偏好，从而帮助企业优化直播内容，提高用户的参与度和粘性。
通过大数据的洞察，企业可以根据用户的兴趣和需求，为直播提供更多、更精准、更有吸引力的内容。
二、基于大数据的电商直播营销策略研究2.1 用户画像建立企业可以通过收集用户的数据，构建用户画像。
用户画像是对用户个体特征、行为习惯、消费能力等方面进行深入挖掘和分析，帮助企业更准确地洞察用户需求和行为，从而制定更具针对性的电商直播营销策略。
2.2 数据分析与挖掘通过大数据分析和挖掘，企业可以了解用户的购买偏好、消费能力和购买决策路径。
同时，可以通过对用户数据的时间、地理、语言等方面的分析，拉近与用户的距离，提高用户对企业的认知和信任度。
2.3 内容优化与个性化推荐基于大数据的电商直播营销中，内容优化和个性化推荐是非常重要的环节。
通过大数据分析用户的购买历史、评价、搜索记录等数据，企业可以根据用户的兴趣和需求，推送个性化的商品推荐和购买指导，提高用户的购买决策准确度和满意度。
2.4 营销效果评估与调整大数据分析可以对电商直播的营销效果进行监测和评估，企业可以通过分析数据，了解不同营销策略的效果和用户的反馈，及时进行调整和优化。
促销参考文献近三年
促销参考文献近三年近三年来，促销方面的研究不断深化，各种参考文献提供了丰富的信息和观点。
本文将根据近三年的研究成果，结合不同学者的观点，探讨促销领域的最新研究动态和趋势。
首先，近年来，促销活动在企业营销中起到了越来越重要的作用。
许多研究指出，促销活动可以提高企业的销售额和市场份额。
例如，一项研究发现，在促销期间，企业的销售额可以提高20%以上。
这表明促销活动对于企业来说是一种非常有效的营销手段。
同时，近年来，电子商务的发展也给促销带来了新的机遇和挑战。
一些研究表明，电子商务平台上的促销活动可以吸引更多的消费者关注，提高购买转化率。
此外，电子商务平台上的促销活动还可以通过精准的定向广告和个性化推荐，提高促销效果。
因此，电子商务平台上的促销策略研究也成为了近年来的研究热点之一。
另外，社交媒体对促销活动的影响也受到了研究者的关注。
一些研究表明，社交媒体平台上的用户评论可以对促销活动产生重要影响。
例如，积极的用户评论可以提高消费者的购买意愿，而消极的用户评论则会对促销活动造成负面影响。
因此，如何利用社交媒体平台上的用户评论来提高促销活动的效果成为了研究者关注的重点。
除了电子商务和社交媒体，近年来还有一些研究关注促销策略的差异化和创新。
一项研究指出，促销策略的创新可以帮助企业获得竞争优势。
例如，一些创新的促销策略，如“限时抢购”和“拼团优惠”，可以吸引更多的消费者并提高购买转化率。
因此，如何创新促销策略成为了企业在竞争激烈的市场中取得成功的关键。
另外，近年来还有一些研究关注促销活动对消费者行为的影响。
一项研究发现，促销活动可以对消费者的购买行为产生积极影响，但也存在一定的负面影响。
例如，促销活动可能会降低消费者对产品的知觉价值，从而影响他们对产品的忠诚度。
因此，如何在促销活动中平衡积极和消极的影响，提高消费者对促销活动的认可度成为了一个重要的研究课题。
综上所述，近三年来促销研究领域取得了一系列的研究成果。
创意广告策划在电商平台的应用研究
创意广告策划在电商平台的应用研究随着电子商务的迅速发展，越来越多的企业开始关注广告策划在电商平台的应用。
创意广告策划作为推广产品和品牌形象的重要手段，对于电商平台的发展和营销起着至关重要的作用。
本文将从创意广告策划的定义和特点、电商平台的特点以及创意广告策划在电商平台上的应用等方面进行研究，探索创意广告策划在电商平台的应用价值和影响力。
首先，定义和特点。
创意广告策划是指在广告传播中，通过创造性的方式设计和组织广告内容，以达到吸引目标受众眼球、传递信息、引发共鸣并最终推销产品或建立品牌形象的目标。
创意广告策划的特点包括创新性、情感性、多样性等。
创新性是指广告策划在内容、形式和传播方式上有新意，能引起受众的兴趣和共鸣；情感性是指广告策划在表达上能触动目标受众的情感，让他们产生购买的欲望；多样性是指广告策划可以采用不同的语言、形式和媒体进行传播，以适应不同受众的需求。
其次，电商平台的特点。
电商平台具有交互性、全球化和大数据分析等特点。
交互性是指消费者可以在电商平台上通过搜索、对比、评价等方式与产品和卖家进行互动；全球化是指电商平台突破了地域限制，消费者可以随时随地购买全球各地的商品；大数据分析是指电商平台通过收集和分析消费者的行为数据，为企业提供精准的市场营销策略和个性化的购物体验。
然后，探讨创意广告策划在电商平台上的应用。
首先，创意广告策划可以通过丰富多样的广告形式和创意内容来吸引消费者的注意。
在电商平台上，创意广告可以通过文字、图片、视频、互动游戏等多种形式呈现，增加消费者的参与度和关注度。
其次，创意广告策划可以根据电商平台提供的大数据分析，实现个性化的广告推送。
通过分析消费者的购物习惯、兴趣爱好等信息，企业可以针对不同消费者推送符合其需求和偏好的广告，提高广告的点击率和转化率。
另外，创意广告策划还可以通过情感化的故事和形象营销将产品与品牌相结合，提升消费者对产品的认知和品牌忠诚度。
最后，创意广告策划还可以与电商平台的交互功能结合，为消费者提供更好的购物体验。
电商平台中的销售预测与商品推荐算法研究与比较
电商平台中的销售预测与商品推荐算法研究与比较随着电商行业的迅速发展，销售预测和商品推荐算法的研究开始变得越来越重要。
销售预测算法帮助企业预测销售量和需求，并制定相应的生产计划和库存管理策略。
商品推荐算法则帮助用户发现符合其个人兴趣和需求的商品，提高购物体验和用户忠诚度。
本文将对电商平台中常用的销售预测和商品推荐算法进行研究与比较。
一、销售预测算法研究与比较1.经典算法经典的销售预测算法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法。
移动平均法通过计算历史销售数据的平均值来预测未来销售量，适用于销售数据呈现出稳定的趋势。
指数平滑法则根据历史销售数据的加权平均值来预测未来销售量，可以适应销售数据呈现出上升或下降趋势的情况。
回归分析法通过建立销售量与其他相关因素之间的回归模型来预测未来销售量。
2.机器学习算法近年来，随着机器学习技术的发展，越来越多的电商平台开始采用机器学习算法进行销售预测。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络和随机森林等。
这些算法能够根据历史销售数据和其他相关因素的特征，建立预测模型，并通过不断优化模型参数来提高预测准确度。
3.深度学习算法近年来，深度学习算法在销售预测领域取得了很大的突破。
深度学习算法通过构建多层神经网络来学习复杂的销售数据表示，并通过大量的训练数据来调整网络参数。
常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
这些算法能够自动提取销售数据中的特征，并通过模型的层次化表示来提高预测准确度。
二、商品推荐算法研究与比较1.基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法根据用户过去的购买或浏览记录，将相似的商品推荐给用户。
这种算法可以根据商品的特征、标签和属性来计算商品的相似度，然后推荐与用户过去购买或浏览记录中相似的商品。
基于内容的推荐算法简单易实现，且具备一定的精确性。
2.协同过滤算法协同过滤算法是一种基于用户行为数据进行推荐的算法。
化妆品网络推广策划方案
化妆品网络推广策划方案一、市场环境分析(一)、总体竞争环境目前，化妆品市场已经日趋饱和，欧美大牌如碧欧泉，倩碧，兰蔻，蓝黛，美宝莲，玉兰油等纷纷进入中国市场;后来居上的DHC、资生堂、兰芝、TFS、VOV等等，占领了很大一部分市场份额;再加上国内原有的佰草集、大宝、美加净、昭贵等品牌;真可谓眼花缭乱，竞争激烈。
各大实力商家为了吸引消费者，也在宣传上下足了功夫，处于白热化阶段。
(二)、消费者分析1、消费者市场分析目前，化妆品市场主要消费群体以年轻女性为主，年龄层在20-35岁之间，对肌肤尤其是面部美白和补水的要求越来越多，职业从学生到白领参差不等，但购买欲望强。
2、消费者购买行为分析根据观察，一个消费者对一件化妆品产生购买行为，往往需要经历以下四个阶段：a.悬念阶段：在这一阶段，消费者对某种护肤产品产生了需求，但他这时还未采取行动到店铺去寻找这种商品。
消费者这时处在一种悬念状态中，其情绪特点是不安，不安的是这种护肤品质量如何，效果如何，价格是否合理。
b.定向阶段：在这一阶段，消费者已面向他所需求的那种护肤品。
此前一阶段，其对此护肤品的观察还是初步的、笼统的。
在这时，情绪获得定向，也就是趋向喜欢或不喜欢，满意或不满意，若其对某种护肤品持有肯定态度，那么在相当一段时间内会继续使用并营造良好口碑。
c.强化阶段：如果在定向阶段，消费者的情绪趋向喜欢和满意，那么这种情绪就会明显强化，强烈的购买护肤品的欲望迅速形成。
在这一阶段，有的消费者在强烈购买欲望的推动下，立即就完成购买行动，而有些消费者则比较冷静，他们还会根据手头的经济情况再推敲一下，然后再做出决定。
d.冲突阶段：在这一阶段，消费者将对各种护肤品进行较为全面的评价，在价格、效果、气味、品牌、好评度等方面综合考虑。
其可能会对某种护肤品产生一些方面感觉极为喜欢或满意，而对另一些方面则不是那么满意，这就形成了他情绪上的冲突状态。
消费者在体验了不同情绪之间的矛盾和冲突之后，就会做出购买或抵制的决策。
奥美叶明桂的案例
奥美叶明桂的案例
奥美叶明桂是奥美中国区的一位资深创意总监，他曾经在2015年为天猫双11购物节策划了一场“穿越”主题的营销活动。
这场活动以“穿越时空，遇见未来”为主题，通过一系列线上线下的活动，让消费者感受到未来科技带来的便利和惊喜。
在这个活动中，奥美团队利用了虚拟现实技术、增强现实技术和人工智能等前沿科技手段，打造了一个虚拟的未来世界。
消费者可以通过手机APP或者线下体验馆进入这个世界，与未来科技进行互动，感受未来生活的美好。
此外，奥美团队还邀请了一些明星和网红参与活动，通过他们的影响力吸引更多的消费者关注和参与。
同时，天猫也提供了丰富的优惠券和礼品作为奖励，鼓励消费者积极参与活动。
这场活动取得了巨大的成功，吸引了数百万消费者参与其中。
不仅提高了天猫品牌的知名度和美誉度，也为消费者带来了全新的购物体验。
这个案例充分展示了奥美团队在数字营销领域的创新能力和执行力，也为其他企业提供了借鉴和启示。
基于时间序列分析的商品销量预测
基于时间序列分析的商品销量预测作者：韩抒航张雨刘胜涵来源：《科学导报·学术》2020年第29期摘要;随着我国经济技术的不断发展，信息产业的进步，人们的消费水平不断提高，消费观念也在发生变化，更加注重通过消费提升生活品质，追求个性化、健康的生活方式。
在新零售行业，消费市场逐渐转变为以顾客为中心。
对于消费者而言，繁杂的购物推荐信息会使得顾客感到困惑，零售企业如果能够准确地预测顾客的需求，根据需要推荐提供商品，会让顾客的选择更加轻松。
收集相关的销售数据，建立分析顾客需求特征的指标体系，精准分析顾客的需求，提供符合顾客要求的个性化产品，能够提升顾客的消费体验，提高企业的经营效率。
本文以某零售企业生产的 N 款产品，在华东区内的相关数据为例，预测指定的商品在2019年10月1日后3个月的销售量，并对预测值进行评估。
采用时间序列分析的方法来进行预测，利用Excel，python pandas，筛选出2019年6月1日至2019年10月1日内累计销售额排名前10的小类，将其作为目标小类，之后再利用spss分析销售量随时间的变化情况，最后得出预测值，并计算出MAPE值来进行评估。
关键词：时间序列分析;预测;销售量随着经济社会的不断发展，人们的消费水平不断提高，消费观念也在发生变化，消费更倾向于购买雅观、个性化的商品。
在新零售行业，顾客成为消费活动的中心对于企业而言，零售企业如果能够准确地预测顾客的需求，根据需要推荐提供商品，会让顾客的选择更加轻松。
收集相关的销售数据，建立分析顾客需求特征的指标体系，精准分析顾客的需求，提供符合顾客要求的个性化产品，能够改善顾客的购物体验，有助于企业提高销量。
目前，商品需求预测的方法主要有定性预测和定量预测有两种。
定性预测容易受到主观因素的影响，不适用于对大量商品的预测，预测精度会伴随预测者对商品销售的熟悉程度发生巨大变化。
定量预测方法包括简单移动平均法和加权移动平均法等。
主动性网络广告的长尾理论应用研究
主动性网络广告的长尾理论应用研究根据长尾理论的应用研究，主动性网络广告可以在更广泛的受众中发挥作用。
长尾理论表明，市场中存在一小部分热门产品或服务（头部），但大多数是长尾商品或服务，也就是销量较低但总体销量超过头部商品的总和。
在过去，传统广告媒体如电视和广播主要聚焦于头部商品，因为其大规模的受众和更高的广告收益。
然而，在互联网的兴起中，主动性网络广告提供了一种更具灵活性和可操作性的方式来触及长尾商品潜在消费群体。
首先，主动性网络广告通过广告平台和网站提供了对广告主的广告定位能力。
广告主可以通过选择特定的关键词、兴趣或行为定位来将广告投放给特定的受众群体。
这种定位方式使得主动性网络广告能够更准确地触及到长尾商品的潜在消费者，从而提高广告的效果和转化率。
其次，主动性网络广告能够更好地满足消费者的个性化需求。
在长尾商品中，消费者倾向于寻找独特而个性化的产品或服务。
主动性网络广告的灵活性可以根据消费者的偏好和行为投放个性化的广告，从而吸引他们的注意力并满足其需求。
此外，主动性网络广告还能够为长尾商品的销售提供更低成本的宣传渠道。
相比于传统广告媒体，主动性网络广告通常成本更低且更具灵活性。
这使得小型企业或个体创业者能够以更低的预算推广其产品或服务，并触及到更广泛的潜在消费者。
然而，主动性网络广告的应用仍然存在一些挑战。
首先是广告平台和网站的质量和可信度的问题。
在互联网上，存在着许多低质量、虚假或欺诈性广告，这可能对消费者产生负面影响并降低广告的可信度。
其次，主动性网络广告的投放和效果分析需要专业的技术和算法支持，这可能对某些小型企业或个体创业者来说是一个挑战。
综上所述，长尾理论的应用研究表明，主动性网络广告可以在更广泛的受众中发挥作用。
通过广告定位、个性化需求满足和更低成本的宣传渠道，主动性网络广告能够有效触及长尾商品的潜在消费者，并为小型企业或个体创业者提供更多推广机会。
然而，我们也需要解决广告平台和网站质量的问题，并提供专业的技术支持，以推动主动性网络广告的进一步发展和应用。
美团网O2O营销论文
1 前言1.1 研究背景现如今，网络技术和电子商务的发展已经越来越迅速，O2O网络营销模式也随之应运而生，以其新颖的特点吸引了广大消费者的眼球。
O2O（Online To Offline）通过互联网这一第三方平台将线上交易与线下享受体验相结合。
它是一种新型的电子商务模式，O2O网络营销模式分为实物类商品营销和本地生活服务类商品营销两大类，经营实物类商品的模式相当于B2B、B2C模式，而经营服务类商品的模式则属于本地生活服务O2O模式，也是O2O网络市场发展的重点。
团购即“Business To Team”，作为O2O网络营销模式的典型代表，他发挥着聚集陌生的广大互联网用户的作用，使之形成一个购买某种商品或服务的团，从而获得较低的折扣。
它需要在线支付费用，团购商家薄利多销，运行团购的网站从中抽取佣金。
网络团购提高了对商家和用户的议价能力，使消费者获得较为可观的让步利润，在比较短的时间内就可以聚集大批的消费者①。
然而，团购的进入门槛低，容易被模仿和学习，各种网站团购如雨后春笋办建立起来，“千团大战”逐渐兴起，团购的商品和服务的种类也越来越丰富，导致团购行业的诸多问题暴露出来。
所谓O2O网络团购，是指一定数量的消费者通过互联网渠道组织成团，以折扣购买同一种商品。
团购中O2O模式大都是以本地化服务为主的，很多网站团购在选择服务型商品的时候忽略了消费者的真实需求，盲目扩大市场，导致付出大量的资金和人力成本之后，并没有得到理想的利润。
美团网是中国销售额最大的独立团购网站，也是国内建立最早的团购网站。
本文将结合美团网自身的特点，通过调查问卷和统计分析，针对在美团团购中的消费者的O2O意向进行研究，通过消费者的偏好的变量自身的特点来对在线的消费者进行考察，观察消费者在美团团购中有哪些偏好，这些偏好对O2O影响如何，然后提出相应的美团团购发展的建议，从而促进网络团购不断向前、健康发展。
所以，最终选定《基于消费者结构特征的O2O网络营销模式研究——以美团网为例》作为毕业论文的题目。
美团营销策划方案论文
美团营销策划方案论文1. 概述随着移动互联网的普及和消费电子产品的普及，人们对外出就餐的需求也越来越高。
美团作为国内领先的在线外卖平台，为消费者提供了方便快捷的外卖服务，并通过营销活动吸引更多的用户。
本文将论述美团的营销策划方案，涵盖品牌建设、用户留存、推广活动等方面。
2. 品牌建设品牌建设是一个企业长期发展的重要方面。
针对美团的品牌建设，可以从以下几个方面展开：2.1 品牌定位美团的品牌定位是提供便捷、高性价比的外卖服务。
可以通过广告和宣传活动强调这一定位，突出美团的特点和优势。
2.2 品牌形象美团可以与一些知名的餐饮品牌合作，推出联名产品或特别款，增加用户对美团的好感度。
同时，可以加强与其他互联网公司的合作，提供更多的增值服务，为用户创造更多价值。
2.3 口碑管理通过提供优质的服务和产品，积极回应用户的反馈和投诉，树立良好的口碑。
可以与一些知名的大厨或美食家合作，推出独家菜品，增强美团在美食行业的口碑和影响力。
3. 用户留存用户留存是维持平台持续发展的关键。
以下是几个可以提高用户留存率的策略：3.1 会员制度建立会员制度，根据用户的消费金额和频率给予不同的优惠和特权，鼓励用户持续消费。
可以设立积分制度，用户可以用积分兑换优惠券、礼品等。
3.2 个性化推荐根据用户的消费记录和喜好，推荐符合其口味的餐厅和菜品。
可以通过大数据分析，提供个性化的推送，增强用户的粘性。
3.3 优质服务提供24小时客服支持，及时回应用户的问题和需求。
对于长期使用平台的用户，可以派专门的客服经理进行个性化服务，增加用户的满意度和忠诚度。
4. 推广活动推广活动是吸引新用户和提高品牌知名度的重要手段。
可以通过以下几个方面进行推广：4.1 新用户优惠针对新用户提供优惠活动，例如：首单立减、新用户红包等。
可以与合作的餐厅、商家联合推出特价套餐或折扣券，吸引新用户尝试。
4.2 口碑推广鼓励用户在美团平台上留下评价和评论，积极回应用户的反馈和投诉。
美团营销策划方案100例
美团营销策划方案100例一、背景分析随着互联网的迅猛发展，携带移动设备的人数逐年增加，人们越来越依赖于移动互联网服务，美团作为一家智能生活服务平台，为用户提供了餐饮、外卖、酒店、旅游、休闲娱乐等生活服务，是当今市场上颇具竞争力的企业之一。
要想在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要制定一系列创新的营销策划方案来吸引用户、提升品牌形象和销售额。
二、目标市场分析美团的目标市场主要是年轻人群，他们对便捷、实惠、时尚的生活服务有着强烈的需求。
此外，由于美团的定位是智能生活服务平台，因此还需要面对所有具备移动互联网设备的用户。
三、竞争对手分析美团的主要竞争对手有饿了么、口碑、大众点评等。
饿了么作为美团的主要竞争对手，同样提供了餐饮外卖服务，在市场份额上与美团旗鼓相当。
口碑和大众点评则更加注重商家的评价和用户点评，为用户提供了餐饮、酒店、旅游等方面的服务。
四、营销策略1.产品优势推广：通过突出美团的差异化竞争优势，如丰富的品类选择、方便快捷的服务、优质的用餐环境等，来吸引用户。
可以在电视媒体、网络媒体和户外媒体上进行广告宣传，增加美团品牌知名度。
2.用户活动营销：通过举办促销活动、优惠券活动、会员积分兑换等方式，吸引用户尝试使用美团提供的服务，并通过用户分享和口碑宣传来扩大用户群体。
3.社交媒体营销：利用微博、微信、抖音等热门社交媒体平台，与用户进行互动，发布优惠信息和促销活动，提升用户的黏性和忠诚度。
4.地方合作伙伴营销：与商家合作，在美食、酒店、旅游等领域开展联合促销活动，通过共同营销的方式提升品牌知名度和销售额。
5.线下推广：通过在各大商圈、机场、火车站等人流密集地点设置展示柜台、派发宣传资料等方式，扩大美团的影响力和用户群体。
6.赞助活动：在体育赛事、音乐节、文化节等大型活动中进行赞助，以提高品牌曝光度，吸引目标用户群体。
7.个性化推荐：通过用户历史订单数据分析，对用户进行个性化的推荐，提升用户的购买欲望和便捷体验。
基于大数据分析的电商行业销售预测模型构建与优化
基于大数据分析的电商行业销售预测模型构建与优化电商行业作为当今互联网经济的重要组成部分，其销售预测对企业的生产运营和市场推广具有重要意义。
基于大数据分析的电商销售预测模型的构建与优化，成为了电商企业提升市场竞争力的重要手段。
本文将系统性介绍基于大数据分析的电商行业销售预测模型的构建与优化方法。
一、数据准备与分析基于大数据分析进行销售预测的首要任务是数据准备和分析。
电商企业拥有大量的销售数据，包括用户行为数据、产品信息数据、订单数据等。
通过对这些数据进行清洗、整合和归类，可以获得完整准确的数据集。
同时，还需要进行数据探索性分析，了解数据的分布情况、相关性以及异常值等。
这一步骤的目的是为后续的模型构建和优化提供数据支持和指导。
二、模型构建1.时间序列模型时间序列模型是一种常见的电商销售预测模型。
其基本思想是根据历史销售数据的变化趋势和周期性规律，构建数学模型来预测未来销售趋势。
常用的时间序列模型包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
这些模型利用历史销售数据的时间相关性，可以较准确地预测未来的销售情况。
2.回归模型回归模型是另一种常见的电商销售预测模型。
通过分析销售额与其他相关因素之间的线性关系，建立回归方程来预测未来销售额。
常用的回归模型包括线性回归模型、多项式回归模型、岭回归模型等。
这些模型可以考虑到多个因素对销售额的影响，从而提高预测的准确性。
三、模型优化在模型构建的基础上，进一步进行优化是提高销售预测准确性的关键。
以下是几种常见的模型优化方法：1.特征选择特征选择是从大量的候选特征中选择对销售预测具有重要影响的特征。
通过特征选择可以减少模型复杂度和计算成本，并提高预测的准确性。
常用的特征选择方法包括相关系数分析、卡方检验、信息增益等。
2.模型参数调优模型参数调优是通过调整模型的参数，改进模型的拟合效果和预测准确性。
常用的模型参数调优方法包括交叉验证、网格搜索等。
3.集成模型集成模型是将多个预测模型进行组合，通过集体的智慧提高预测准确性。
基于商品聚类的电商销量预测
基于商品聚类的电商销量预测王建伟【摘要】随着我国大力推进电商行业的发展,越来越多的电商企业加入到线上的竞争之中.随着销量的增大,第三方电商企业所掌握的销售数据也越来越多,这些分类上零散的销售数据给数据处理预测带来了一定的难度,常常导致在预测过程中数据不完备或者预测结果存在非常大的偏差.为了改善这一问题,这里提出了一种基于销售数据的产品重分类预测模型,利用产品销售共性提取产品聚类簇,再使用时间序列模型得出预测结果并通过隐马尔科夫预测模型给出预测结果的概率分布.通过实验分析,利用以上模型的预测获得较好的预测结果,对电商企业制定营销策略具有一定的参考价值.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)010【总页数】7页(P162-168)【关键词】电商;聚类;时间序列;隐马尔可夫;预测【作者】王建伟【作者单位】中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州221116【正文语种】中文近年来我国电子商务行业发展迅猛, 且一直保持着较快的增长势头, 2012年, 交易额就达81000亿元, 2013年, 仅天猫双十一购物狂欢节支付宝成交额变达到了571.1亿元, 电商行业全年销售额更是达到了惊人的123000亿元. 2012年3月,工信部出台了《电子商务“十二五”规划书》, 首次将电子商务战略升级至国家发展计划, 并指出到2015年, 电子交易额翻两番, 突破18万亿元1. 由此可见, 电子商务的发展已经得到了国家战略层面上的关注.在电商行业销售额不断增大的背后, 是各层电商间的相互角力竞争, 国内天猫, 淘宝, 京东, 亚马逊等在C2C平台领域各有优势, 而借助这些平台的大中小型电商的竞争也日趋白热化, 如何在平台中用更低的投入获取更高的营销回报是大中型第三方商家一直在追求的目标.作为日益成长的非平台电商企业, 随着销量的增长, 品类的扩张, 积累了越来越多的销售数据, 一方面, 数据的增加给数据处理分析带来了更为可靠的保障, 另一方面, 数据的激增又给中小型电商处理数据带来了新的挑战. 作为销售多品类商品的买家, 随着商品品类的增多, 数据会进一步分化, 如何将这些零碎的数据重组在一起, 再利用重组后的数据发现销量之间变化的规律, 给出具有营销指导性意见的结果, 对于中小型非平台电商利用自由数据提升销量有着重要的意义.对于电子商务营销策略的研究, 文献[2]从消费者消费行为的角度进行了分析, 通过浏览记录, 搜索记录, 评价记录等数据, 利用统计的方式, 对用户行为进行了系统的分析, 并利用分析结果对电商营销给出对应的策略. 文献[3]指出了精准营销在电子商务中的重要作用. 文献[4]通过利用消费数据, 利用RFP, RFM两张模型, 对用户的购买情况进行分析, 针对购买情况给出了营销策略, 从数据层面上给出了一种制定针对客户的营销策略方案.文献[5]详细的介绍了时间序列技术在电商市场预测中的作用, 并对不同模型的实际应用做了分析, 通过实验的方式论证了时间序列在实际应用中的可行性. 文献[6]注意到了有些电商销售数据的季节性变化特征, 针对这一特征, 综合利用稳定季节性模式与支持向量回归模型对销量进行预测. 文献[7]利用了马尔科夫模型及时间序列模型预测了外汇汇率, 这种组合预测的方法给本文在电商领域引入外部因素分析销量模型提供非常重要的借鉴与参考价值. 文献[8]利用隐马尔科夫模型, 利用4个隐含状态, 对股票走势进行建模, 文献[9]也基于时间序列模型, 结合人工智能, 数据挖掘等领域的知识, 深入分析了其在股市预测中的作用. 文献[10]通过研究商品销量与气温变化, 提出了基于温度的销量预测方法.本文首先要解决多品类商品数据碎片化的问题, 希望通过对数据的处理利用新的商品分类方法替换掉原有的商品分类. 然后再在新的分类下, 利用预测模型对销售序列进行预测, 但是目前常用的时间序列预测模型, 其在预测的时候存在忽略动态变量的缺点, 这里引入隐马尔科夫预测模型, 利用定性的方法将时间序列模型的预测值进行定界, 便于分析人员更高效准确的对预测值进行利用. 本文所假设一般处理模型如图 1所示.本文主要对利用聚类技术对商品重新分类部分与商品预测部分进行分析与可行性研究, 对产生的预测值可能要利用到的处理规则与专家系统暂不做讨论.3.1 数据预处理本文主要研究的电商数据来自于某中型第三方电商企业, 此类电商企业除了拥有自己的自建商城销售平台, 大部分销售任务是通过各大电商平台进行的, 因此这个级别的电商数据特征是分散于异构.不同平台之间所使用的数据结果不尽相同, 并且并非所有平台都提供数据接口供调用, 淘宝店铺的商品数据提供文件导出功能, 导出格式为CSV或者excel, 而销售数据可以通过API拉取获得. 自建平台的数据可以直接通过访问数据库获得, 因此对于中型电商企业的数据而言, 需要建立三种多规则的数据汇集程序. 汇集程序列表如表 1所示.获取的汇总数据常常会存在字段丢失或者字段错误的情况, 电商数据中除了销售价格, 成本价格, 折扣等字段外大部分都属于属性字段, 例如产品名称, 产品型号, 收件人电话, 地址等等. 因此对于数据字段的缺失, 不能采用均值, 中位数等方法进行替换, 但是由于例如商品信息及地址信息等存在大量冗余字段, 因此采用建立冗余字段互补程序自动填充缺失字段. 另外对于数据冲突的情况, 由于中型电商企业的数据规模一般能达到百万条每年, 因此对于低频次的冲突数据采用抛出人工处理的方式. 数据预处理流程图如图 2所示.3.2 商品数据的重分类正常电商企业所生成的销售数据结构通常包含有商品自身的分类属性, 但是其分类主要是以方便检索为目的, 将相似的商品人为的或者按照某一商品属性化归为一类, 这种固有的商品分类对于数据挖掘而言, 存在着多种弊端. 首先, 当分类过于细化, 会导致分类内的商品数量非常少, 进而导致分类内商品的销量数据也比较少, 影响数据处理中对于数据样本的规模要求, 再来, 对于相近商品而言, 可能其具有本质的区别, 同为饰品的丝巾与围巾, 其在销售变化上是截然不同的. 因而在对电商销售数据进行处理前, 基于按地域划分的销售数据, 对商品进行重新划分是非常重要的, 这样才能反应出从特定角度具有相似特征的商品集合.根据实际需求, 可以从销量变化, 折扣力度等角度对数据重新分类, 而由于在分类之气按, 实际上是无法确定商品能够分为几类, 分类的标准是什么等, 因而采用聚类技术, 通过对组间的距离平方和除以整体距离平方和(between_ss/total_ss)收敛的情况进行判断来进行聚类分析.3.3 利用决策树保留商品信息上一小节中通过聚类的方法, 对商品进行的重新划分, 解决了商品原有分类对数据分析的一项, 能够让具有一般共性销售特征的商品聚集在一起, 便于数据处理和分析. 但是, 这种处理方式虽然能够屏蔽掉原有分类的干扰, 同时也就损失了商品的一些相对重要的销售属性, 或者当营销策略制定者希望能够区分某些特定商品时, 当这些商品的销售序列特征又呈现相似特点时, 如果直接使用聚类方法的话, 就会导致丢失属性信息.为了能够保有足够的商品信息, 又能够发掘商品之间所共同具有的销售特征, 在进行聚类前, 可利用商品属性具有的信息熵大小构造满足要求的决策树, 将商品划归到决策树中, 再利用聚类算法对决策树中叶子结点中商品数据进行计算, 获得特定分类下的商品聚类特征.4.1 时间序列时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测. 电商的产品销售数据, 是典型的时间序列数据, 基于这样的时间序列, 利用相应的时间序列模型, 理论上可以通过对历史数据的拟合回归, 对未来的销量进行预测. 但是, 不同产品的销量序列还需要区别对待[11].4.1.1 ARMA模型ARMA模型即自回归移动平均模型(Auto-Regressive Moving Average Model,简称ARMA), 该模型基本是由Box-Jenkins[12]建立的, ARMA又可分为三个子类型: AR自回归模型, MA移动平均模型和ARMA自回归移动平均模型[13]. ARMA(p,q)的形式为:这类模型一般用于处理平稳时间序列, 在产品销量数据中, 可以将这一模型应用于无趋势的, 无季节周期的销售数据.4.1.2 SARMA模型SARMA(Seasonal Autoregressive Moving Aveage)平稳季节时间序列模型, 实际上季节模型本质上还是需要将序列的季节特性进行提取, 在利用ARMA模型进行拟合. 常用的处理方法有: 将具有季节特性的数据利用周期特性进行相减或者利用滑动平均的方法消除季节特征.4.1.3 ARIMA模型ARIMA即(Autoregressive Integrated Moving Aveage),非稳定时间序列通过差分等方法, 将时间序列转化为平稳序列, 再利用ARMA模型进行求解. 这一模型可以运用在夏粮具有一定趋势的销售序列中. 不同的商家, 由于发展各不相同, 因而其销量并不是完全随着市场的需求进行随机波动的, 而是具有一定的趋势特征, 如新兴商家, 通过合理经营与促销的手段, 让自身的销量在数年间增长数倍, 那么这个增长数倍就是贯穿整个销售数据的一个趋势.4.2 隐马尔科夫利用时间序列预测模型, 通过对不同品类商品的拟合, 能够从历史数据的角度给出一个可解释的预测值, 其实这样的事件序列预测值, 其中已经蕴含了诸如季节变化, 定期的促销活动, 因此时间序列预测模型的预测结果更像是黑盒测试, 其预测结果具有一定不可解释性. 因此, 基于时间序列预测模型的预测结果具有一定的局限性, 首先这样的预测值无法带入与历史差异因素, 对于以年为周期的销量预测, 诸如今年比去年温度更低, 促销力度更大这样的因素不能够在时间序列模型中更好的反应出来. 再来, 模型的预测值, 没有一个判断标准, 这个预测值应该是最大值还是最小值, 并没有一个合适的判断标准. 因而未来解决历史差异问题, 给时间序列预测值一个上下界的参考标准, 这里引入隐马尔科夫预测模型, 将一些可统计因素作为观测变量, 销量变化作为隐含变量. 用量化的方法, 对预测结果进行定性分析.在使用隐马尔科模型前, 首先交代一下马尔科夫链所必须满足的假设:(1) 0t+1时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关, 与t时刻以前的状态无关, 即: ;(2) 从t时刻到t+1时刻的状态转移与t的值无关.隐马尔科夫模型参数如下:①:有N个值的状态集合.②:有M个值的观测集合.③:状态转移矩阵.④:观测值的概率矩阵(混淆矩阵)⑤:初始概率分布.这样, 一个马尔科夫模型可被标记为:其中, 为t时刻的状态值, 为t时刻的观测值[14].这里以温度与销量变化作为两个观测序列为例. 每个月份的温度相对于去年同期增减情况作为观测序列, 那么观测序列就为{增长, 不变, 降低}, 增长变化的转移概率举证可以同统计方法获得. 如:由全概率公式可得:其中转移矩阵A可以可通过统计气象历史数据获得. 这里的相对温度, 采用平均高温与平均的文的加权数值替换.向量变化序列则为: {增加, 不变, 降低}, 温度变化关系与销量变化关系可以通过对销量变化统计获得, 即混淆矩阵也可以通过统计的方法获得.假设向量序列为: {x,y,z}, x:增长, y:不变, z:降低,则可以通过统计历史销售数据与气温变化关系, 其流程关系可见图3, 得出混淆矩阵:通过转移矩阵与混淆矩阵, 最终获取了下个月销量变化的概率分布, 根据概率分布情况, 通关过销售人员的经验规则, 可以适当调整营销策略.本文隐马尔科夫模型主要使用的是其一个外部因素观测值的情况下所做出的预测结果, 对于多观测值的预测结果, 还需要对各观测值之间的相关性做进一步研究. 如果两种观测值之间相互独立, 则可以直接使用一个观测变量的隐马尔科夫预测模型进行直接叠加使用, 分别给出两种因素在预测中所占的比例系数, 两个预测值乘以比例系数后相加得到最终预测数值. 模型流程图如图4所示.对于非独立因素由于各因素之间存在相关性, 相关性对于混淆矩阵的存在着一定的影响, 如果不对相关性做出定量分析, 混淆矩阵个比较难以得出. 故本文对具有相关性的多因素隐马尔科夫预测模型暂不做分析讨论.4.3 预测值的应用获取到两个预测模型的预测结果, 还需要给出是否调整营销方案的结果, 针对单品类商品可以利用变化百分比进行营销预警, 这里可以利用营销人员的经验构造专家系统.首先将时间序列预测模型的预测值作为历史预测值, 其中不包含外边变化因素, 这里可认为, 在理论上如果所有历史条件不发生改变的话, 这一预测值将会趋近于真实值. 但是每年处理与历史值相同的历史因素影响销量外, 其他的一些可观测的与历史相异的因素也将影响销售, 这个时候就通过观察隐马尔科夫预测模型的预测向量, 对时间序列预测值进行边界定性分析.实验数据基于某运动服饰类电商2013来的真实销售数据, 数据集规模超过500W 条, 字段包含, 购买ID, 购买地址, 商品货号, 商品尺码, 折扣价格, 原始价格等. 数据包含大量商品, 由于商品品类差别较大, 且商品众多, 因而在正对商品预测时, 显然使用传统的分类方法有着极大的局限性, 因而利用本文所提到的商品聚类算法, 能够很好的得到可供时间序列分析的销售序列. 由于数据来源于第三方单品类商品卖家, 故本文实验中跳过利用信息熵构造决策树的过程.5.1 数据预处理与商品重分类首先将销售数据按照地域, 商品货号进行汇总, 销售数据是按照销售顺序利用自增ID进行排列的, 如果直接采用数据原有分类进行处理的话, 将会极大增大模型个数和复杂度, 如图所示, 原有分类销量折线图, 如图5所示.这里采用K-means聚类算法, 对销售数据序列进行聚类, 由于类团数量无法事先确定, 理论上, 越多的类团就会有更好的聚类效果, 但是过多的类团将会影响数据的致密性, 增加预测模型的复杂度, 因而这里采用组间的距离平方和除以整体距离平方和(between_ss/total_ss)收敛的情况进行判断, 当类团数量超过一定值时, 其值会呈现收敛状态, 如图6所示.类团中心折线图图像如图7所示.5.2销量预测5.2.1定量预测--时间序列预测模型通过聚类技术获取的商品类别1其近年来销量序列如表 3所示.利用spss15 工具的时间序列建模工具, 将数据输入spss.创建时间序列, 并将2015年前五个月作为模型检验值进行预测. 最终预测结果如图8所示, 其中红色线条代表真实值, 蓝色线条代表预测值.预测结果表如表 4所示.5.2.2定性预测—隐马尔科夫预测模型通过对北京月平均高温历史数据(数据见表 5)的统计得温度状态的转移矩阵为:混淆矩阵:利用2014年12月气温降低构造初始概率向量(1, 0, 0), 则利用转移矩阵预测2015年一二月气温变化向量为: (0.31, 0.38, 0.31), (0.39, 0.2, 0.41),从温度向量中可以得知, 在去年12月温度降低的条件下, 1月温度比去年1月降低的概率为0.31, 不变概率为0.38, 升高概率为0.31.分别用温度向量与混淆矩阵进行相称, 的销售变化向量为: (0.36,0.3,0.34),(0.36,0.39,0.25). 该序列意义为: 在去年12月温度高于前年的前提下, 1月份该品类商品销量降低, 不变, 升高的概率分别为(0.36,0.3,0.34), 2月份该类商品销量降低, 不变, 升高的概率为(0.36,0.39,0.25). 本文利用聚类技术, 改善了在处理电商销售数据时, 由于传统分类方法导致的数据割裂不完整的问题, 又通过两个角度利用两种预测模型对销售数据进行定量定性预测, 提高了预测值的可参考价值, 如果进一步与销售主管沟通构造专家系统, 能够一定程度上减少对销售人员经验的依赖, 降低误差. 从实验结果来看, 文中所建立的模型, 对选定商品的拟合程度非常高, 预测较为准确. 但是, 在商品聚类过程中, 依然会存在聚类结果不是非常满意的情况, 多个地区, 多个时间段的聚类结果之间存在的差异以及聚类数量都需要通过人工修正确认, 在隐马尔科夫预测模型中, 目前只引入了单变量, 对于实际影响销量的复杂因素模拟不足, 未来还有很大的改进空间.1 李博群.我国电子商务发展现状及前景展望研究.调研世界,2015(1):15–18.2 马海霞.基于消费者信息行为的电子商务营销策略的研究.2006.3 潘毅.精准营销在电子商务领域中的应用及策略研究[学位论文].北京:北京邮电大学,2013.4 徐翔斌,王佳强,涂欢,等.基于改进RFM模型的电子商务客户细分.计算机应用,2012,32(5):1439–1442.5 陈远,王菲菲.基于时间序列的电子商务市场预测系统研发.情报科学,2009,(12):1820–1823.6 Ye F, Eskenazi J. Sales forecast using a hybrid learning method based on stable seasonal pattern and support vector regression. Emerging Technologies for Information Systems, Computing, and Management. Springer New York, 2013: 1251–1259.7 Zahari A, Jaafar J. Combining hidden Markov model and case based reasoning for time series forecasting. Communications in Computer & Information Science, 2015, 513: 237–247.8 余文利,廖建平,马文龙.一种新的基于隐马尔可夫模型的股票价格时间序列预测方法.计算机应用与软件,2010, 27(6):186–190.9 李嵩松.基于隐马尔可夫模型和计算智能的股票价格时间序列预测[博士学位论文].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2011.10 辽宁省专业气象台沈阳.夏季气温与商品销量市场预测及效益评价.气象与环境学报, 2002,2:22–23.11 郭顺生,王磊,黄琨.基于时间序列模型预测汽车销量研究.机械工程师,2013(5):8–10.12 潘红宇.时间序列分析及应用.2011.13 Darcy S, Pegg S. Towards strategic intent: Perceptions of disability service provision amongst hotel accommodation managers. International Journal of Hospitality Management, 2011, 30(2011): 468-476.14 侯雅文.基于隐马尔可夫模型的股票价格指数预测[硕士学位论文].广州:暨南大学,2007.15 王周伟.SPSS统计分析与综合应用.上海:上海交通大学出版社,2012.。
2024年做淘宝如何营销策划方案
4)突出商品尺码介绍，商品材质描述，模特试穿体验等。
5)宝贝的详情页要缩短，尺码靠前，要展示个性化的关联产品将用户最关心的数据展示在最前边。
6)宝贝标题，增加类似[现价五折吊牌价xx元]，以减少咨询。
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第二部分是预热。预热活动也是直接影响到双十一当天业绩的关键部分，预热是双十一的前奏，预热的时间节点是11月1日至11月10日，活动内容主要包括双十一当天使用的店铺优惠推送、提醒消费者提前加入购物车、参加官方预热活动、SNS推广。
对于卖家来说，预热这十天除了通过合作预热活动拉新会员之外，对于用户群基数较大大大卖家，预热期间最最重要的事情是CRM维护和营销。具体分成几步，每一步采用什么样的手段来激活丶维护已有的老会员，吸引老会员领取双十一优惠，提前把目标商品加进购物车，双十一当天能回来下单购买，是值得各位卖家要深思的问题，所以这几天不仅仅是增加新用户的时期，更是维护老客户的重要时间段，我们要的是双十一的'爆发，无论是通过优惠券还是各种的优惠方法，都是为了让更多的客户知道双十一我们有着怎么样的优惠力度，有着什么样的产品将在双十一上大放异彩。
做淘宝如何营销策划方案 篇3
1、双十一之前的规划
2、双十一前的执行部署
3、双十一当天的执行落地及之后的筹备。
广告促销及实例分析
技术更新迅速
广告促销技术更新迅速，品牌需要不断学习和适应新的技术和工具，以
保持与消费者的有效沟通和互动。
广告促销与社会责任的关系探讨
社会影响
广告促销作为商业行为的一部分，需要对社会产生积极的影 响，不仅需要关注经济效益，还需要关注社会效益和公共利 益。
道德和伦理
广告促销需要在道德和伦理的框架内进行，尊重消费者的权 益和尊严，避免虚假宣传和不良诱导等不道德行为。
广告促销的预算制定与控制
确定广告预算
根据企业的战略目标和市场状况等因素，确定合理的广告预算。
分配预算
将预算按照不同的广告形式和媒体进行分配，以实现最佳的宣传 效果。
控制预算
密切关注广告的执行过程和效果，及时调整预算分配，确保资源 的合理利用。
05
CATALOGUE
广告促销的未来趋势与挑战
广告促销的发展趋势预测
案例一
可口可乐的“分享一瓶可乐”广告促销活动
背景
为了提高可口可乐的品牌知名度和销售额，可口可乐推出了一项名 为“分享一瓶可乐”的广告促销活动。
活动内容
消费者在购买可口可乐的同时，可以扫描瓶身上的二维码，进入一个 分享页面，选择与朋友分享购买的可口可乐照片和视频。
广告促销的案例分析
活动效果
该活动大大提高了可口可乐的品牌知名度和销售额，同时 也增强了消费者之间的互动和社交联系。
01
案例二
宝洁公司的“感谢妈妈”广告促销活动
02
03
背景
为了表达对母亲的感谢和祝福，宝洁 公司推出了一项名为“感谢妈妈”的 广告促销活动。
广告促销的案例分析
活动内容
消费者在购买宝洁公司的产品时，可 以附上一张祝福卡片，表达对母亲的 感谢和祝福。
广告效果预测与优化
广告效果预测与优化1. 背景介绍随着互联网的快速发展，广告已成为商业之间不可或缺的一部分。
而在竞争如此激烈的市场中，企业需要尽可能准确地预测广告效果，以便优化广告投放策略，提高广告效益。
2. 广告效果预测广告效果预测是指根据一定的模型和算法，通过收集和分析大量已有的广告投放数据来预测某一广告投放的效果。
其中，模型的选择非常重要，不同的模型可以适用于不同类型的广告。
2.1 线性模型线性模型是一种广泛使用的模型，可以将广告效果与广告投放成本之间的关系描述为线性关系。
在该模型中，广告效果与广告投放序列是密切相关的，因此在建立模型时需要考虑广告投放的顺序。
2.2 时间序列模型时间序列模型是一种基于历史数据的预测方法，例如，可以通过分析过去一个月或一年的投放数据，预测未来某一个月或一年的广告效果。
该模型通常会考虑广告效果在不同的季节、节假日和促销活动期间的变化。
2.3 非线性模型除了线性模型和时间序列模型外，还有一些其他的非线性模型，例如基于神经网络的模型和梯度提升树等模型。
这些模型可以更好地适应数据的特点，提高预测的准确性。
3. 广告效果优化广告效果优化是指根据已有数据和预测结果，对投放策略进行调整和优化，以提高广告效益。
3.1 监测和评估广告效果广告效果评估是广告效果优化的第一步。
在实际投放过程中，应该根据广告效果监测数据来评估广告的效率，并根据评估结果对投放策略进行调整。
3.2 引导用户行为广告投放的目的是引导用户行为，因此在投放广告时，需要考虑用户的需求和用户行为。
例如，在投放电商广告时，应该考虑用户的购买需求和购买行为。
在医疗广告投放中，应该考虑用户的治疗需求和病情状况。
3.3 不断改进投放策略在实际广告投放过程中，市场环境和用户需求、行为均会不断变化，因此广告投放策略也应该随时进行调整和改进。
例如，当市场状况发生变化时，应该根据市场需求和投放数据改进广告投放策略。
4. 结论总之，广告效果预测和优化是实现广告效益最大化的重要手段。
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lllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll^DOI: 10.3969/j.issn.l003-1154.2016.03.025基于销量随时间波动规律的网络团购广告策麵究□马芳王谦(中国科学院大学经济与管理学院，北京100190)[摘要]基于网络团购销量随时间的波动情况，结合收益管理的思想，引入对团购网站调整商家广告投放申请的惩罚 机制，分析了包含一个团购网站和多个商家的网络团购广告投放策略以及广告费、返点率制定的优化问题。
通过构 建混合整数双层规划模型，将这一问题转化为一个Stackelberg博弈，并设计遗传算法和迭代算法求解。
结果表明，团购网站根据时段对广告费和返点率实行差异化设置，是增加利润的有效途径。
此外，商家广告费预算、广告费折 扣率、团购项目定价、成本、需求敏感度会对双方的利润产生影响。
[关键词]网络团购；广告；收益管理；双层规划；混合整数规划；混合遗传算法[中图分类号]F713.55 [文献标识码]A[文章编号]1003-1154(2016)03-0082-05—、弓I言我国的网络团购行业发展如火如荼，但截止2013 年底，关闭数量累计达5376家，倒闭率高达86%，暴 露出其发展的诸多问题。
因此，团购网站与商家对于自身的收益亟需进行系统地规划。
现有研究多从定性的角度研究网络团购的运营模式与宏观发展建议，鲜 有研宄从收益管理角度出发，针对此提出优化决策。
有关网络团购销量如何受时间因素影响，Liu和 Sutanto[1]针对期限为一天的网络团购项目研宄时间影响和 羊群效应，发现团购数量随时间呈倒U形。
Tan等[2]、李先国和杨晶[3]发现现在网络团购中，时间限制会促进销量增长。
在有关网络团购广告布局的研宄中，G h o se和 Yang[4]验证了广告名对点击率的显著影响。
Grabchak 等[5]用随机背包思想，得出了团购网站广告的最优动态布局方案；Balakrishnan和Bhatt[6]加入实时优化的思想。
目前尚无研究结合销量的时间波动规律等因素对网络团购的广告资源分配进行优化。
本研宄的创新之处在于结合了高峰期效应和广告位置对销量的显著影响，将收益管理的思想融入网络团购问题中，对商家的广告投放和团购网站的广告资源配置提供理论指导和决策工具，从而达到双赢局面。
本文第二节建立团购网站与多个商家的广告投放模型；第三节对模型进行算例求解与敏感性分析；第 四节得出结论和管理启示，并分析文章的不足之处。
二、团购网站与多个商家的广告投放模型(一）问题描述与提出假设在此考虑一个具有m个页面的团购网站与n个团 购项目的商家在T个时段内的团购页面广告位的投放以及广告费用、返点率的决策模型。
由于销量受到髙峰期的显著影响，且不同页面的广告宣传效果不同，故各 商家在不同的时期对不同的页面广告位产生需求。
由于 广告位资源有限，故在各商家提出广告位投放申请后，团购网站要对广告位投放情况进行调整。
决策流程为：团购网站结合髙峰期效应对团购项目销量的影响，预 测n个商家在各个广告费用和返点率之下的各期最优广告投放策略；再根据个页面广告数约束对商家广告投放策略进行调整，并且选择最优的广告费用和返点率，[基金项目]国家自然科学基金项目（71371178, 71390331 );中国科学院大学校长基金（Y35102LN00).82管理现代化iiiiiy iiiiH iiiiH iiii y ii ii^iiii iiiii iiii iiiii iiiii iiii iiiii iiii iiiii iiiii iiii iiiii iiii iiiii iiiii iiii iiiii iiii iii不i i i i i i i i i m该i iy u iM i获11以达到自身利润最大化。
这一问题可以抽象成为一个具第n个团购项目在t时段内若处于第第页时有多个从方的S t a c k e l b e r g主从对策问题返该模型的假设如下：团购网站的利润来自于广告费和每单团购成交的返点收入；商家所售团购项目仅有边际成本；商家在每一期都须投放广告，否则视为团购合作终止；页面广告费和团购返点率可随着时段的不同而变化；当某时期所有商家在某页的广告投放申请数大于该页最大广告位数，团购网站可以根据自身利益，选择将某些商家的广告位安排在其他页，但 需要在广告费上给予该商家一定的折扣。
(二）模型建立模型的参数定义如下。
1.一般参数费第i个团购项目，义如下…，n}。
j:第1个团购网站页面如下处……处m}Dt:第t个时段，t(E{1，2,……，T}。
处第第个团购项目的团购价格。
C:第j个团购项目的边际成本。
第：第同页的广告位个数。
W t:团购髙峰下2谷）期的销量扩张（收缩）系数。
购团:若某商家某时段广告投放申请被调整，团购 网站将给予其最终所在页的广告费折扣率。
r:商家的广告费预算比率，即广告费总投入占其毛利润的预设比率。
网决策变量,第的个团购项目的商家在第购时段欲申请购买h团购网站第量页广告位0，第i个团购项目的商家在第t时段未申请购买团 购网站第予页广告位。
第团个团购项目的商家在第t时段欲申请购买团团购网站第愿页广告位0,第。
个团购项目的商家在第t时段未申请购买团 购网站第团页广告位。
2峰段团购网站获得的返点率。
价家第时页的广告位在t时段的广告费。
其中，时、的同同时为上层决策变量，为下层决策变量。
3.中间变量终而：第二个团购项目在题时段内若处于第费页时的团购销量需求。
同目第一时P骤优化将1峰骤第i个团购项目在1时段内若处于第=页时，团购网站从该项目获得的利润。
在t =代费+购段时段的商家利润。
站项处[时--匚象^折/略-4/t大夕处欲巧目当1〇,其他于是建立如下模型：上层规划m a x购段团系的1系告。
在排i型其y他欲<-s系[系系购 i系]1。
=t z"t (1)s.t.^(f c-1 当 1-2,……，m，k<l)段2) 0<个<1段3)系…i>=/t当1(4 <系l i时y t< 段(5)若=1系<1系•网<。
欲欲购系=1系网i购〇z<若=(系个1。
购型(网欲。
系时的率系t +系系申家(购买页购买）系的的扣商时的欲段的段-段* ；的时1段的时=F段购1页折该下层规划下=目团网时=1系网1证购^段S.t.段告站项t当止系从1系团1告t费t ：上广系费1系的广(量-商A;决增(I D告(段{费惩} (12)上层规划中，式（1)后半部分为对团购网站更改商家原广告投放申请的惩罚机制；式（6)表示为保证合作关系的可持续发展，团购网站从团购项目购中获得的总利润不超过商家毛利润的一半；式（7)表示为防止广告费虚高，团购网站的广告费总收入不超过网站总收入的一半。
下层规划中，式（11)表示商家i的广 告费预算不超过毛利润的费倍，这一约束条件是迎合国家法律，同时符合企业不增加所得税负担的行为。
双层规划是一个N P而a r d问题，可使用混合遗传算法进行求解。
该模型的求解思路如算法1)(6)段=。
=_/t 作=)超）⑷(9 =(10)2016年第6期欲欲11111111111111111111111111111111111111111111111。
111111111111111111111111111111条l l l l l l l l^lll llll lllll lllll llll lllll llll lllll lllll llll llll合^IIIH IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIH IIIH III页111面1有1l llll l llllll lllll lllll l步骤始生成上层初始解:法t(1)、岑⑴、y；/t⑴。
步骤2。
将上层解解优⑴代入下层优化求解，得到下层最优解代#(1),并得到下层多目标优化函数值骤⑴。
步骤3。
将下层解规代入上层规划用算法数求解，得到上层最优解■、、)、4(2)、}(下得，并得到上层目标函数值F网(2);步骤4。
重复步骤2、3多次，直到满足如下终止条件时停止：函次_次(优1< 10_多次"下终优)1<10_5, b V-_y。
下M|<i〇_s,卜。
-)-*。
-1-<下数，则得到一组可行解々(_。
⑷，化<"))，以及上下层的目 标函数以及)、_(的。
步骤5。
重复步骤到4多次，其中得到的最大的目标为最终的上层最优目标函数值，对应的(V中值(4和最)，〜目数为最优解，巧㈨*为下层最优目标 函数值。
引入算法2——遗传算法对上层优化问题进行求解。
流程如下图。
图1算法2——遗传算法流程图三、算例仿真与敏感性分析(一）广告费、返点率不随时段变化的情况1.基本模型求解当各页广告费和返点率不随时段变化时，^、即^4/2 =....告以=即（页页设，置.....，m)，广、=投和=.....(r =的。
本算例将设置上个网络团购项目（即n=l〇)商家在2个广告页面（即m=2)进行长达5期（即T=5 )的团购广告位投放，每个广告页面有5个广告位（即峋=M 2 =。
）。
表1是参数设置。
以团购项目1为基准，团购项目则上具有不同的售价，团购项目5-层具有不同的边际成本，团购项目8_层，具有不同的需求价格敏感系数。
通过在M a t l a b中进行迭代，本算例最终得到的最优解如表2。
可见，除团购项目7的商家由于广告预算最少，表1参数设置售价边品成本需求价格敏感系数团购项目1p。
20到100〇,2团购项目2将^2512100〇,0团购项目330多10(h0团购项目4351代10(h0团购项目52，，20158(h2团购项目6代209&2团购项目7时20。
11^72团购项目8下83018150.5团购项目9_4020(h1团购项目10^1050G o25/.、0 1.5广告费折扣率dis0.1商家的广告费预算比率r1/6各时期团购销量扩张（收缩）系数W t114数0.8v t/311.2v t/5 1.5表2基本模型最优解团购项目12345678910 1费i=1商家1111111112网站2112122112 1商同=0.8商家1111112111网站2222111121 v t/3=1商家1111111111网站1221122112 w4=1.2商家1111111111网站1122212112 v t/5=1.5商家1111111111网站1221112122广告预算550687.5733.3687.5660605459825733.3641.7广告申请调整率40%60%80%60%20%40%100%0%40%80%商家预计利润1598237426982571225819281216265723041954商家实际利润101813252486242714441675774265717761807利润完成百分比74%56%92%94%64%87%64%100%77%93%网站实际利润872738151413998961460711229314241693总利润1890206340003825234031351485495032003500 4。