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《合肥工业大学》 2011年
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基于智能优化方法的个性化营销策略研究

姜元春  
【摘要】:个性化营销策略的设计与应用已经成为电子商务企业满足消费者差异化需求、创新服务内容、提高核心竞争力的重要方向。网络的无限可达性、实时性和激烈的竞争环境为企业实施个性化营销策略带来了新的挑战。分析电子商务环境下个性化营销的特征,研究与应用环境相适应的个性化营销策略建模以及模型求解方法,对发展面向消费者的新型电子商务模式,创新企业在线服务内容,提高消费者满意度和提升企业竞争力具有重要意义。 本文以个性化营销策略为研究主题,以智能优化方法为建模工具,以吸引潜在消费者、提高消费者满意度、实现收益最大化为目标,研究个性化营销的产品策略、促销策略和价格策略,主要研究思路如下:首先,基于不同信息源获取消费者需求,设计有效的个性化产品策略,提高消费者满意度;其次,将个性化产品推荐与促销策略相结合,优化促销折扣和推荐产品组合,最大化企业的促销收益;最后,将个性化产品推荐和价格策略相结合,以个性化的价格吸引消费者购买,提升企业的盈利能力。本文的具体研究内容和创新点如下: (1)单信息源的产品推荐方法。为了获取消费者的个性化需求,提高个性化产品推荐的效率和推荐规则的预测能力,本文设计了基于蚁群优化算法的关键特征选择方法,并提出了基于β强关联分类的推荐规则获取方法。本文研究表明,基于蚁群优化算法的特征选择方法有助于从大规模数据集中选择关键特征,为个性化产品推荐提供高质量的信息源。基于β强关系的规则获取方法可以根据产品推荐的实际要求,设置柔性的规则获取参数,在保证推荐精度的情况下,提高规则的推荐能力。单信息源的个性化产品推荐方法能够提高消费者需求建模的效率和效果,是企业制定个性化营销策略的基础。 (2)多信息源的推荐产品融合与优化。为了综合利用多种信息源的推荐结果,提高个性化产品推荐的效果,本文提出了冲突规则到推荐证据的转换方法;研究了证据合成中的效用悖论问题,并提出了基于证据理论的效用分析方法对推荐证据进行合成;最后将在线评论集成到个性化推荐中,通过预测消费者的用后满意程度,对个性化产品推荐的结果进行优化。本文研究表明,推荐专家转换策略可以有效地保留并利用多信息源中相互冲突的推荐结果。证据理论的效用分析方法能够合成多信息源的推荐结果、结合推荐问题的差异和决策者的经验得到更加合理的推荐产品集合。基于在线评论的消费者满意度预测方法能够推荐消费者真正满意的产品。 (3)面向推荐产品的个性化促销策略。为了研究个性化产品推荐对企业促销收益的影响,掌握促销折扣和个性化产品推荐的相互关系,本文研究了促销活动中促销产品及其替代品、互补品和独立品的促销收益计算方法,以促销收益最大化为目标提出了基于非线性混合整数规划的促销折扣和产品推荐综合优化模型,设计了基于遗传算法的模型求解方法。本文研究表明,企业在促销活动中必须将价格折扣与产品推荐相结合,才能取得最优的促销收益。促销推荐优化模型在吸引客户流的同时能够避免价格折扣带来的损失,优化促销价格、推荐产品组合以及促销收益。 (4)面向推荐产品的个性化价格策略。为了吸引消费者购买更多的产品,实现利润最大化,本文以“买的越多,省的越多”为原则,将消费者需求、消费者节省和企业利润综合考虑,利用非线性混合整数规划方法对消费者实时性和多阶段性的在线购买决策进行建模,提出了网络环境下个性化定价的ODBP模型以及基于启发式算法的模型求解方法。本文研究表明,ODBP模型能够对消费者的在线购买决策进行有效分析,个性化价格策略能够吸引消费者购买更多的产品,为企业带来更多的利润;基于启发式算法的模型求解方法能够对ODBP模型进行快速求解,满足网络环境实时性的要求。ODBP模型的提出扩展了网络环境下个性化价格策略的研究思路。 基于UCI数据库的数据分析和基于亚马逊网站的实验表明,基于智能优化方法的个性化营销策略能够从大规模数据中高效地获取推荐产品集合,融合多信息源的推荐结果优化个性化产品推荐决策;基于产品推荐的个性化促销策略可以为企业带来更多的促销收益;基于产品推荐的个性化价格策略能够吸引消费者购买更多的产品,为企业带来最大化的利润。 本文成果扩展了个性化营销策略的研究思路,丰富了个性化营销建模的方法体系,为个性化营销策略的设计提供了较为系统的解决方案。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F224;F274

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