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汽车营销项目解决方案说明书

XX科技股份有限公司编制

目录

一、项目存在问题及需解决问题 3

1.存在问题 3

2.需解决问题 4

二、解决方案 4

1.解决方案总体架构 5

2.核心技术 6

三、开发范围 9

1.数据生产 9

2.数据采集/消费 9

3.数据分析 10

4.数据展示 10

一、项目存在问题及需解决问题

1.存在问题

千人千面

世界上不存在完全两个相同的人，同理，也不存在完全相同的两个消费者。汽车消费决策因素多，信息渠道广，决策周期长，消费差异性就更大。传统营销模式下，因为技术的限制和认知的限制，厂家往往把消费者作一个整体或几个细分群体，试图用一套或有限的几套营销方案满足所有需求。这在移动互联网时代，面对消费者越来越年轻、“90后”用户越来越个性化的营销环境，就显得力不从心了。

知识型消费

移动互联网时代，消费者信息获取成本极大降低，信息丰富程度极大化，与品牌之间的互动也越来越多。往往一款车型上市之前，就培养了大量的“粉丝”、”专家“、”KOL(KeyOpinionLeader,关键意见领袖)用户“,他们对车型的热爱和信息了解超过了大多数的销售顾问。4S店常规的话术，车辆介绍技巧等在他们面前都失去了作用，因此他们往往感觉店内服务体验不好，销售顾问不专业，对品牌热情度不够，进而动摇建立起来的品牌认知和好感，甚至对自己在线上得到的决策结果是否正确产生怀疑。

决策“黑箱”

对消费者决策过程的了解一直以来是企业孜孜不倦追求的目标，从宝洁开启MOT(MomentofTruth,关键时刻)的概念，到谷歌的ZMOT(ZeroMomentofTruth,零类接触意思为将关键时刻从货架陈列提前到主动有哪些信誉好的足球投注网站),再到集大成者麦肯锡的CDJ(ConsumerDecisionJourney,消费者决策流程)环(外环为传统的购买环，内环为忠诚环。品牌可以在数字营销工具帮助下，主动重塑消费者的决策流程),无

论是技术派还是模型派，最大限度地了解用户决策的”黑匣子“是他们共同的目标。而在移动互联网的今天，利用大数据的分析工具，我

们又可以朝这个目标更迈进一步。

2.需解决问题

随着互联网技术的高速发展，大数据已经开始进入到各个行业之中，其中衍生出来的大数据汽车营销也方兴未艾，并逐渐受到各个汽车厂家的重视.大数据汽车营销以多平台大量数据为基础，依托于数据技术进行分析和预测，可以使企业在现有营销模式的基础上，实现营销渠道的重构，同时结合线上线下全渠道实现精准营销.当代汽车企业在经营发展的过程中，必须要对大数据给予更充分的重视，使用大数据技术对环境变量实施监控，分析各环境变量，以提前进行市场预测，指定有效的营销策略

二、解决方案

1.解决方案总体架构

数据可视化层

数据可视化层

Echarts

数据处理层

实时数据处理

Kafka

Hive

Sparkstreaming

数据存储层

分布式文件存储

HDFS

预处理

数据获取层

1Q/HITP

数据源层

非结构化数据

离线数据处理

IapReduce

非关系数据库

HBASE

关系数据库

Iysql

半结构化数据

结构化数据

Spark-Sq1

Flum

Sqoop

tableau

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(FileSystem)所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

系统采用面向对象的软件设计方法，把整个系统看作是多个离散对象的组合。系统设计时，首先把业务流程分解成功能模块及其业务实体对象，然后根据业务流程分析对于这些业务实体对象的操作方法，形成业务处理对象，最后把各个功能模块关联起来，形成系统。

软件设计是一个将需求转变为软件的过程，系统通过逐步求精使得设计陈述逐渐接近于源代码。

系统程序采用MVC的设计思想，将展现逻辑、控制逻辑、业务处理逻辑分离。

系统采用参数化的设计思想，定义和管理系统的实体及配置，调整实体以适应外部变化。

系统采用J2EE技术保证程序逻辑实现的平台无关性，并便于安装部署。

系统采用AJAX技术，提高客