零售电商个性化推荐与营销自动化策略.docVIP

零售电商个性化推荐与营销自动化策略

TOC\o1-2\h\u23837第一章：绪论 2

253391.1个性化推荐与营销自动化概述 2

971.2零售电商行业现状与挑战 3

82881.2.1行业现状 3

21121.2.2行业挑战 3

101711.3研究目的与方法 3

306921.3.1研究目的 3

81361.3.2研究方法 3

12915第二章：个性化推荐系统原理与技术 4

84802.1个性化推荐系统概述 4

204772.2推荐算法分类与比较 4

178992.3用户画像与行为分析 5

171502.4数据挖掘与预处理 5

15329第三章：营销自动化策略与应用 6

68633.1营销自动化概述 6

49773.2营销自动化工具与平台 6

211763.2.1常用营销自动化工具 6

74373.2.2营销自动化平台 6

231733.3营销自动化策略设计 7

281363.3.1定位目标客户 7

114663.3.2制定营销策略 7

122123.3.3实施营销自动化 7

102963.4案例分析与启示 7

15124第四章：用户行为分析与应用 8

196374.1用户行为数据采集与处理 8

150754.2用户行为模式挖掘 8

169154.3用户行为预测与优化 9

180544.4用户行为分析在个性化推荐中的应用 9

32151第五章：协同过滤算法与应用 9

50785.1协同过滤算法概述 9

175895.2用户基于模型的协同过滤算法 10

95845.2.1用户邻居法 10

324265.2.2矩阵分解法 10

164905.2.3隐语义模型 10

32565.3物品基于模型的协同过滤算法 10

207495.3.1物品邻居法 10

76335.3.2矩阵分解法 10

138705.3.3隐语义模型 11

197875.4混合协同过滤算法 11

48075.4.1加权混合法 11

244575.4.2特征混合法 11

10386第六章：内容推荐算法与应用 11

273166.1内容推荐算法概述 11

28256.2文本挖掘与特征提取 11

313756.2.1文本挖掘 11

277456.2.2特征提取 11

327496.3基于内容的推荐算法 12

193796.3.1词频逆文档频率（TFIDF）算法 12

206886.3.2文本向量化 12

217906.3.3相似度计算 12

262296.4内容推荐在电商领域的应用 12

30986.4.1商品推荐 12

125126.4.2内容推荐 12

228786.4.3个性化首页 12

214106.4.4智能客服 13

8456第七章：深度学习在个性化推荐中的应用 13

322387.1深度学习概述 13

273657.2神经网络与推荐系统 13

246337.3卷积神经网络与推荐系统 13

138297.4循环神经网络与推荐系统 14

5112第八章：营销自动化与用户留存 14

66688.1用户留存概述 14

118368.2留存策略与营销自动化 14

112218.3用户生命周期管理 15

154198.4留存案例分析 16

2150第九章：营销自动化与用户转化 16

84519.1用户转化概述 16

164509.2转化策略与营销自动化 16

179029.3用户购买行为分析 17

283229.4转化案例分析 17

23438第十章：未来发展趋势与展望 17

2537210.1个性化推荐与营销自动化发展趋势 17

593510.2行业应用与创新 18

1477110.3面临的挑战与解决方案 18

3100210.4发展前景与展望 18

第一章：绪论

1.1个性化推荐与营销自动化概述

个性化推荐与营销自动化是当前零售电商领域的关键技术之一，其核心在于通过大数据分析、机器学习等手段，实现对消费者需求的精准把握和高效响应。个性化推荐系统根据用户的历史行为、兴趣爱好等多维度信息，为用户推荐与其需求相匹配的商品或服务；营销自动化则是指利用信息技术，实现营销活动的自动化执行、