电商行业大数据驱动个性化推荐精准营销方案.docVIP

电商行业大数据驱动个性化推荐精准营销方案

TOC\o1-2\h\u6310第1章引言 3

267271.1背景与意义 3

25631.2研究目的与内容概述 3

28615第2章电商行业现状分析 4

100202.1电商市场概述 4

117122.2个性化推荐营销的必要性 4

81332.3大数据在电商领域的应用 4

21595第3章大数据技术概述 5

5413.1大数据概念与特点 5

51153.2数据采集与存储技术 5

214733.3数据处理与分析技术 6

7901第4章个性化推荐系统构建 6

72514.1推荐系统架构设计 6

198134.1.1整体架构 6

122284.1.2关键模块设计 6

46324.2用户画像构建 7

205344.2.1用户基本信息 7

87624.2.2用户行为数据 7

51234.2.3用户兴趣偏好 7

82834.2.4社交网络信息 7

191154.3商品特征提取 7

164804.3.1商品基础属性 7

64654.3.2商品文本描述 7

227334.3.3商品图像特征 7

48774.3.4用户评价信息 7

13141第5章个性化推荐算法选择与应用 7

308045.1常见个性化推荐算法概述 8

161295.1.1协同过滤算法 8

216175.1.2内容推荐算法 8

62475.1.3深度学习推荐算法 8

157795.1.4混合推荐算法 8

165865.2算法选择依据与评估指标 8

195035.2.1算法选择依据 8

253795.2.2评估指标 8

194105.3算法应用实例分析 9

15953第6章用户行为分析与预测 9

4146.1用户行为数据采集 9

179356.1.1用户行为数据类型 10

290906.1.2用户行为数据采集方法 10

226286.1.3数据预处理 10

110386.2用户行为分析模型 10

50206.2.1用户画像构建 10

59066.2.2用户行为分析算法 10

309936.3用户购买意愿预测 11

256926.3.1用户购买意愿影响因素 11

110946.3.2用户购买意愿预测模型 11

17867第7章精准营销策略制定 11

190607.1营销策略概述 11

66097.1.1市场细分 11

182707.1.2目标市场选择 12

42827.1.3定位策略 12

40457.1.4营销组合策略 12

198527.2个性化推荐在营销中的应用 12

158987.2.1个性化推荐系统构建 12

79357.2.2个性化推荐在营销环节的应用 12

53337.3营销效果评估与优化 12

64507.3.1营销效果评估指标 13

31157.3.2营销优化策略 13

24070第8章智能营销推送系统设计 13

100678.1推送系统架构 13

44198.1.1系统概述 13

150078.1.2架构设计 13

79238.2推送策略与时机选择 14

202028.2.1推送策略 14

280628.2.2推送时机选择 14

300568.3推送内容优化 14

90288.3.1商品推荐 14

141338.3.2推送文案 14

6984第9章数据安全与隐私保护 15

261259.1数据安全风险分析 15

237299.1.1数据泄露风险 15

229.1.2数据滥用风险 15

70179.1.3系统安全风险 15

98889.2数据安全防护策略 15

256879.2.1数据加密 15

266989.2.2访问控制 15

213999.2.3安全审计 15

248169.2.4安全防护技术 15

279269.3隐私保护措施 16

16019.3.1用户隐私告知 16

131439.3.2用户隐私选择 16

281599.3.3用户隐私匿名化处理 16

136249.3.4隐私合规审查 16

813第十章案例分析与未来发展展望 16

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