大數(shù)據(jù)技術(shù)在特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷中的應(yīng)用

摘 要：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對特色農(nóng)產(chǎn)品市場中龐大的數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，從而為農(nóng)產(chǎn)品銷售者提供更準(zhǔn)確的市場信息，支持更智能、更精準(zhǔn)的營銷決策。本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，對特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺進行建設(shè)研究，從營銷數(shù)據(jù)采集、營銷數(shù)據(jù)預(yù)處理、營銷數(shù)據(jù)分析和營銷決策支持等方面組建特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺，并通過測試驗證平臺性能。結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)在特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷中具有潛在的應(yīng)用價值，有望促進農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；農(nóng)產(chǎn)品營銷；客戶分類；精準(zhǔn)營銷

中圖分類號：TP 393" " " " " 文獻標(biāo)志碼：A

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，農(nóng)產(chǎn)品銷售者可以更好地了解市場趨勢、消費者偏好，精準(zhǔn)定位市場，實現(xiàn)需求預(yù)測，并制定更智能的決策，從而提高效率和盈利能力。因此，本文將關(guān)注如何構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺，以期幫助農(nóng)產(chǎn)品銷售者更好地滿足市場需求，提高特色農(nóng)產(chǎn)品的營銷服務(wù)品質(zhì)，并最終提升競爭力。

1 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺架構(gòu)設(shè)計

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺架構(gòu)可分為營銷數(shù)據(jù)采集、營銷數(shù)據(jù)預(yù)處理、營銷數(shù)據(jù)分析以及營銷決策支持4個部分。特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺架構(gòu)如圖1所示。

1.1 營銷數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺的底層基礎(chǔ)，需要建立有效的數(shù)據(jù)源接入機制，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性[1]。

1.2 營銷數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺中的數(shù)據(jù)清洗和初步加工階段。在該步驟中，收集的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過清洗、去重、異常值處理和標(biāo)準(zhǔn)化等操作，以便為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

1.3 營銷數(shù)據(jù)分析

營銷數(shù)據(jù)分析是特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺的核心部分，其中包括市場精準(zhǔn)定位和市場需求預(yù)測，可以幫助農(nóng)產(chǎn)品銷售者更好地理解市場，預(yù)測不同特色農(nóng)產(chǎn)品的需求趨勢。

1.4 營銷決策支持

營銷決策支持是特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺的最終目標(biāo)。通過大數(shù)據(jù)分析，農(nóng)產(chǎn)品銷售者可以獲得客戶喜好、銷售趨勢以及產(chǎn)品特點等營銷數(shù)據(jù)，從而有針對性地進行營銷策略制定、產(chǎn)品推廣和供應(yīng)鏈管理。

2 硬件設(shè)計

為了支持大規(guī)模特色農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的處理與存儲需求，選用HPE ProLiant DL380 Gen10的高性能服務(wù)器，搭載256GB DDR4 ECC RDIMM內(nèi)存，以保證數(shù)據(jù)處理的高速和穩(wěn)定性。為了儲存龐大的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，配置8×1.92TB SAS SSD硬盤，并采用RAID配置，以滿足長期保存和高效訪問數(shù)據(jù)的需求，確保數(shù)據(jù)不會丟失且能夠快速檢索。為了實時監(jiān)測農(nóng)產(chǎn)品庫存和銷售情況，采用Sensirion SHT3x溫度傳感器，實時監(jiān)測設(shè)備工作狀態(tài)，并通過無線網(wǎng)絡(luò)連接平臺，同時采集特色農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量、品質(zhì)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)[2]。此外，為了建立可靠連接并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速傳輸，添加以下硬件設(shè)備：Aruba 3810M Series交換機、Cisco Catalyst 9000系列路由器以及Fortinet FortiGate 6000防火墻，構(gòu)建一個穩(wěn)定可靠、高速傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)環(huán)境，確保平臺能夠快速、安全地傳輸海量特色農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)特色農(nóng)產(chǎn)品的精準(zhǔn)營銷。

3 軟件設(shè)計

3.1 營銷數(shù)據(jù)采集

在Web服務(wù)器上部署Java作為專門的數(shù)據(jù)接收應(yīng)用，以接收來自Web瀏覽器的HTTP請求。并開發(fā)API端點，使消費者的瀏覽歷史和行為數(shù)據(jù)能夠通過HTTP POST請求發(fā)送到服務(wù)器。根據(jù)API接口的要求，使用Apache Kafka流式數(shù)據(jù)處理框架，設(shè)置數(shù)據(jù)處理管道，以接收實時的數(shù)據(jù)流，確保數(shù)據(jù)能夠被迅速傳送和存儲[3]。從HTTP請求中提取瀏覽歷史和行為數(shù)據(jù)，例如訪問的URL、用戶代理信息和時間戳等，以滿足后續(xù)存儲和分析的需求?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的的特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷數(shù)據(jù)采集流程如圖2所示。

同時，與阿里巴巴和京東等第三方DMP提供的API接口對接，使用OAuth認(rèn)證協(xié)議進行身份驗證，以確保數(shù)據(jù)的安全傳輸。一旦授權(quán)成功，根據(jù)API接口規(guī)范，使用API端點來請求目標(biāo)人群的數(shù)據(jù)。獲取多維度、多來源的數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)將用于后續(xù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和決策支持，以制定更有效的營銷策略。

3.2 營銷數(shù)據(jù)預(yù)處理

在獲得特色農(nóng)產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)后，使用OpenRefine數(shù)據(jù)質(zhì)量工具，進行原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢查和修正，以剔除數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)和異常值。隨后，采用Python編程語言中的Pandas庫進行HTML標(biāo)記去除，并統(tǒng)一日期格式。為了便于后續(xù)處理，使用Tabula工具將特色農(nóng)產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)從不同格式轉(zhuǎn)換為JSON或CSV的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式，并進行初步的存儲準(zhǔn)備。隨后，通過采用SIPUR標(biāo)識位識別方式，建立特色農(nóng)產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)調(diào)度模型，獲取數(shù)據(jù)融合系數(shù)，獲取營銷數(shù)據(jù)融合系數(shù)Q（u），計算過程如公式（1）所示。

（1）

式中：xi為營銷數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計指標(biāo)；n為融合約束條件個數(shù)；α為營銷數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)聯(lián)性指標(biāo)；β為營銷數(shù)據(jù)編碼特征；ui為營銷數(shù)據(jù)的模糊度辨識參數(shù)。獲取營銷數(shù)據(jù)融合系數(shù)Q（u）后，利用Apache Hadoop進行數(shù)據(jù)提取和編碼，使用Apache Spark進行數(shù)據(jù)融合，計算過程如公式（2）所示。

（2）

式中：W為融合后的特征解向量；Qi為數(shù)據(jù)匹配特征量。使用Apache Kafka工具完成數(shù)據(jù)組網(wǎng)設(shè)計，以支持實時數(shù)據(jù)流處理。同時，采用高級加密標(biāo)準(zhǔn)（AES）對稱加密算法，通過256位密鑰的操作，對特色農(nóng)產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)進行加密處理，保障數(shù)據(jù)安全。結(jié)合使用ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、加載）數(shù)據(jù)處理工具，輸出預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，并使用Mongo DB進行營銷數(shù)據(jù)分類，并建立特色農(nóng)產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)倉庫。

3.3 營銷數(shù)據(jù)分析

3.3.1 市場精準(zhǔn)定位

根據(jù)營銷數(shù)據(jù)分析需求，提取消費者屬性、興趣偏好、消費能力等輸入特征，應(yīng)用于K均值聚類算法，通過肘部法則確定要分成的簇的數(shù)量K，隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始簇心，確保市場細(xì)分足夠精準(zhǔn)，但又不過度分割，從而獲得有意義的子市場。使用歐氏距離公式，計算每個數(shù)據(jù)點與各簇心的距離，將每個數(shù)據(jù)點分配到距離最近的簇，確保相似的客戶被分到同一個子市場。歐氏距離如公式（3）所示。

（3）

式中：A、B分別為要比較距離的2個點；xv和yv為點A和點B在t維空間中的各坐標(biāo)；t為數(shù)據(jù)點的維度，即空間中的坐標(biāo)數(shù)目。d（A，B）為點A和點B之間的歐式距離。通過嘗試不同的K值并計算對應(yīng)的歐式距離，選擇最佳的K值。然后進行每個簇的簇心更新，以更好地描述該子市場的特點，為后續(xù)分析和定位提供更準(zhǔn)確的信息。計算過程如公式（4）所示。

（4）

式中：μk為第k個簇的新簇心；nk為第k個簇的成員數(shù)，即簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點數(shù)量；xt為第k個簇中的第i個數(shù)據(jù)點，其坐標(biāo)可以是多維的。通過迭代，最小化簇內(nèi)方差，確保數(shù)據(jù)點被分配到最合適的子市場。同類數(shù)據(jù)點將分配到一個簇，這些簇代表不同的群體或市場細(xì)分。通過分析每個簇的特點，能夠了解每個簇代表的客戶或市場細(xì)分的共同特點，獲取特色農(nóng)產(chǎn)品在市場的精準(zhǔn)定位。

3.3.2 市場需求預(yù)測

市場需求預(yù)測是營銷數(shù)據(jù)分析過程中的關(guān)鍵任務(wù)。因此，使用ARIMA時間序列模型，進行市場趨勢預(yù)測。將特色農(nóng)產(chǎn)品的歷史銷售數(shù)據(jù)按時間順序（每個時間點）進行排列，使用數(shù)據(jù)可視化工具Tableau呈現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)，以識別任何趨勢、季節(jié)性或周期性的模式，以幫助選擇ARIMA模型的參數(shù)。如果數(shù)據(jù)顯示趨勢或季節(jié)性，就進行一階差分操作，使數(shù)據(jù)平穩(wěn)化，計算過程如公式（5）所示。

?θp=θp-θp-1 （5）

式中：θp為在時間p的銷售數(shù)量，θp-1為在時間p-1的銷售數(shù)量；?θp為差分后的銷售數(shù)量。重復(fù)差分步驟，直到時間序列平穩(wěn)，獲取平穩(wěn)數(shù)據(jù)后，進行ARIMA時間序列模型構(gòu)建，計算過程如公式（6）所示。

Y（T）C+?1Y（T-1）+?2Y（T-2）+…+?（P）Y（T-P）-θ1*ε（T-1）-θ2*ε（T-2）-…-θQ*ε（T-Q）+ε（T）" " " "（6）

式中：Y（T）為時間序列在時間點t的觀測值；C為常數(shù)項；?1，?2，…，?（P）為自回歸項的系數(shù)；θ1，θ2，…，θ（Q）為移動平均項的系數(shù)；ε（T）為時間點t的誤差項（隨機擾動），通常假設(shè)為獨立同分布的白噪聲。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合的模型進行預(yù)測，并使用均方誤差（MSE）將預(yù)測結(jié)果與測試數(shù)據(jù)進行比較，以評估模型的性能，計算過程如公式（7）所示。

（7）

式中：MSE為均方誤差；n為樣本數(shù)量；yi為第i個觀測值的實際數(shù)值；為第i個觀測值的模型預(yù)測值。MSE的值越小，為模型的預(yù)測越接近實際觀測值，模型性能越好。在模型評估和選擇過程中，通過比較不同模型的MSE值，進行模型的參數(shù)調(diào)整，以提供更準(zhǔn)確的市場需求預(yù)測。

3.4 營銷決策支持

根據(jù)市場需求預(yù)測的結(jié)果，建立動態(tài)定價策略。如果需求量預(yù)計增加0%～20%，那么產(chǎn)品價格將保持不變。若需求增加20%～50%，產(chǎn)品價格將上調(diào)約30%。對于需求增加50%～100%的情況，則根據(jù)具體需求，靈活提高產(chǎn)品價格以優(yōu)化利潤。相反，若需求下降30%以上，則自動采用競爭性價格策略以吸引更多客戶。

然后進行價格彈性分析，以深入了解價格變動對銷售量的影響，精確確定價格調(diào)整的幅度和方向，計算過程如公式（8）所示。

（8）

式中：A為價格彈性；S為銷售量；Z為農(nóng)產(chǎn)品價格；Δ為變化量。

當(dāng)價格彈性絕對值小于1時，為市場對農(nóng)產(chǎn)品價格不太敏感，應(yīng)提高農(nóng)產(chǎn)品價格以提高利潤。當(dāng)價格彈性絕對值接近1時，市場對農(nóng)產(chǎn)品價格相對敏感，但農(nóng)產(chǎn)品價格變化對銷售量的影響不是非常大，可小幅度調(diào)整農(nóng)產(chǎn)品價格。當(dāng)價格彈性絕對值大于1時，市場對價格非常敏感，價格的小幅度變化將顯著影響銷售量，應(yīng)謹(jǐn)慎地管理價格，并根據(jù)市場需求進行更頻繁的價格調(diào)整。

針對不同類型的客戶或不同市場細(xì)分狀況，動態(tài)化進行精準(zhǔn)營銷。針對高端客戶，自動提供高價值產(chǎn)品和服務(wù)，而對于價格敏感客戶，則提供多種經(jīng)濟選項，并規(guī)劃定期促銷活動，如自動推薦季節(jié)性促銷或假期促銷，以吸引客戶。針對需求量較低的農(nóng)產(chǎn)品，則基于市場需求分析，推出“需求量低+需求量高”的產(chǎn)品組合或套餐銷售，以提高產(chǎn)品的附加值?；蚋鶕?jù)需求預(yù)測，在特色農(nóng)產(chǎn)品需求最低谷提供贈品或折扣，以刺激銷售。同時，將庫存可視化展示在特色農(nóng)產(chǎn)品營銷平臺，以維持在線銷售渠道，給予客戶清晰、簡潔的購物體驗。

通過持續(xù)關(guān)注市場動態(tài)，使定價、促銷和分銷策略與市場需求趨勢相一致，以確保產(chǎn)品滿足客戶需求，提高特色農(nóng)產(chǎn)品銷售業(yè)績以及所占市場份額，實現(xiàn)更智能、敏捷和利潤驅(qū)動的特色農(nóng)產(chǎn)品營銷決策支持。

4 測試試驗

4.1 測試環(huán)境

為測試本設(shè)計的性能與準(zhǔn)確度，采用高性能的HPE ProLiant DL380 Gen10服務(wù)器，配置Intel Xeon Gold 6254處理器（（18核，3.1GHz），內(nèi)存為384GB DDR4 ECC RAM。存儲設(shè)備為4×2TB NVMe SSD（固態(tài)硬盤），以支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速存儲和檢索。配置交換機型號為Cisco Catalyst 3850 Series，并選擇Red Hat Enterprise Linux 8.3作為操作系統(tǒng)，以確保大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的強大性能和高可擴展性。測試數(shù)據(jù)方面，準(zhǔn)備過去5年的歷史銷售數(shù)據(jù)、市場需求數(shù)據(jù)和競爭數(shù)據(jù)，驗證本設(shè)計在實際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可行性。

4.2 測試結(jié)果

基于上述測試環(huán)境，本次試驗設(shè)置營銷數(shù)據(jù)量分別為10GB、20GB、30GB、40GB和50GB。不同營銷數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)處理速度及準(zhǔn)確度情況見表1。

根據(jù)表1可知，本設(shè)計的數(shù)據(jù)導(dǎo)入速度最高為2.67GB/s，

數(shù)據(jù)清洗速度最高為2.23GB/s，數(shù)據(jù)處理速度最高為1.353GB/s。隨著數(shù)據(jù)量的增多，數(shù)據(jù)導(dǎo)入速度、數(shù)據(jù)清洗速度、數(shù)據(jù)處理速度均逐漸呈現(xiàn)小幅下降趨勢，但前兩者的總體速度仍高于2GB/s，數(shù)據(jù)處理速度仍高于2GB/s，處理速率較快。而市場精準(zhǔn)定位的準(zhǔn)確度、市場需求預(yù)測準(zhǔn)確度均高于96%，在不同營銷數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)處理方面總體表現(xiàn)較好，具有一定應(yīng)用價值。

5 結(jié)語

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的特色農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷平臺構(gòu)建，能夠幫助實現(xiàn)市場精準(zhǔn)定位，準(zhǔn)確預(yù)測市場需求，從而為特色農(nóng)產(chǎn)品銷售者提供有力的支持。未來，可進一步深化對營銷數(shù)據(jù)分析和銷售服務(wù)體驗等方面的探索，以不斷提高設(shè)計的性能與功能。

參考文獻

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