一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法包括：特征提取步骤对用户订单进行产品特征和/或物流特征的提取；用户聚类生成步骤形成产品特征大数据，并利用产品特征大数据对用户订单关联的用户进行用户聚类，库存优化步骤根据产品特征大数据以及用户聚类进行大数据分析，并进行库存优化；物流特征聚类生成步骤形成物流特征大数据，从而利用物流特征大数据对用户订单关联的物流进行物流特征聚类，打包方案生成步骤根据物流特征大数据以及物流特征聚类实现用户订单的打包方案自动生成。本发明专利技术提供了该方法的系统。本发明专利技术根据后台的库存量和物流状况在前端的产品网上销售环节进行调控，根据前端的大数据分析优化后台的库存量和物流管理。

【技术实现步骤摘要】
一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法和系统
本专利技术涉及大数据采集分析
，特别涉及一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法和系统。
技术介绍
目前，各种主营化妆品的电商平台以其价格实惠、购买方便和货品齐全等优势，越来越受到消费者的喜爱，出货量与日俱增。对于各大电商平台来说，由于所售卖的化妆品不论从品类、质量还是价格来说，很大程度上都具有同质化，因此可以在前端尽可能为用户提供满足其需求偏好的有特色的产品服务，设法拉动消费者的购买力；在后台实现高效益的成本控制，尽量降低库存，提高物流效率和可靠性，降低人力成本。目前，大数据技术在电商平台得到了广泛的应用，可以对用户的习惯偏好进行描述和预测，以实现个性化的广告推送和消费趋势预判等服务；在电商平台的后台，各种先进的库存管理、物流监控和数据统计系统也得到了广泛的应用。但是，现有技术中没有实现电商平台的前端和后端的跨平台融合，即根据后台的库存和物流状况在前端的产品网上销售环节进行调控，以及根据前端的大数据分析来优化后台的库存和物流管理。综上所述，本专利技术提供了一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法和系统，能够根据后台的库存和物流状况在前端的产品网上销售环节进行调控，以及根据前端的大数据分析来优化后台的库存和物流管理。
技术实现思路
（一）专利技术目的为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，本专利技术提供了一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法和系统，能够根据后台的库存和物流状况在前端的产品网上销售环节进行调控，以及根据前端的大数据分析来优化后台的库存和物流管理。（二）技术方案作为本专利技术的第一方面，本专利技术公开了一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法，包括以下步骤：特征提取步骤，对接收的用户订单进行产品特征和/或物流特征的提取；用户聚类生成步骤，将若干用户订单提取的所述产品特征进行累计，以此形成产品特征大数据，从而利用所述产品特征大数据，对所述用户订单关联的用户进行用户聚类；库存优化步骤，根据所述产品特征大数据以及所述用户聚类进行大数据分析，获得出货变化趋势，并进行库存优化；物流特征聚类生成步骤，将若干用户订单提取的所述物流特征进行累计，以此形成物流特征大数据，从而利用所述物流特征大数据，对所述用户订单关联的物流进行物流特征聚类；打包方案生成步骤，根据所述物流特征大数据以及所述物流特征聚类，实现所述用户订单的打包方案自动生成。一种可能的实施方式中，所述用户聚类包括：若干用户类簇；所述库存优化步骤，计算货仓中的化妆品与该用户类簇的倾向特征的匹配度；所述倾向特征包括：价格维度、品牌知名度维度和促销率维度。一种可能的实施方式中，所述库存优化步骤，根据所述货仓中的化妆品与该用户类簇的倾向特征的匹配度，以及结合所述用户类簇的用户人数规模、购买频率和购买量，预测所述用户类簇对该化妆品的倾向需求量，进而由所述倾向需求量进行所述化妆品的库存测算和补货。一种可能的实施方式中，所述物流特征聚类包括：若干物流类型；所述打包方案包括：配货包装方案、以及人工作业或自动化作业；所述打包方案生成步骤，将所述用户订单归类到所述物流特征聚类的某一物流类型，并调用该物流类型对应的最优化的所述配货包装方案。一种可能的实施方式中，所述打包方案生成步骤，统计所述配货包装方案的破损率，并根据所述破损率优化所述配货包装方案。作为本专利技术的第二方面，本专利技术公开了一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析系统，包括：特征提取模块，用于对接收的用户订单进行产品特征和/或物流特征的提取；用户聚类生成模块，用于将若干用户订单提取的所述产品特征进行累计，以此形成产品特征大数据，从而利用所述产品特征大数据，对所述用户订单关联的用户进行用户聚类；库存优化模块，用于根据所述产品特征大数据以及所述用户聚类进行大数据分析，获得出货变化趋势，并进行库存优化；物流特征聚类生成模块，用于将若干用户订单提取的所述物流特征进行累计，以此形成物流特征大数据，从而利用所述物流特征大数据，对所述用户订单关联的物流进行物流特征聚类；打包方案生成模块，用于根据所述物流特征大数据以及所述物流特征聚类，实现所述用户订单的打包方案自动生成。一种可能的实施方式中，所述用户聚类包括：若干用户类簇；所述库存优化模块，用于计算货仓中的化妆品与该用户类簇的倾向特征的匹配度；所述倾向特征包括：价格维度、品牌知名度维度和促销率维度。一种可能的实施方式中，所述库存优化模块，用于根据所述货仓中的化妆品与该用户类簇的倾向特征的匹配度，以及结合所述用户类簇的用户人数规模、购买频率和购买量，预测所述用户类簇对该化妆品的倾向需求量，进而由所述倾向需求量进行所述化妆品的库存测算和补货。一种可能的实施方式中，所述物流特征聚类包括：若干物流类型；所述打包方案包括：配货包装方案、以及人工作业或自动化作业；所述打包方案生成模块，用于将所述用户订单归类到所述物流特征聚类的某一物流类型，并调用该物流类型对应的最优化的所述配货包装方案。一种可能的实施方式中，所述打包方案生成模块，用于统计所述配货包装方案的破损率，并根据所述破损率优化所述配货包装方案。（三）有益效果本专利技术提供的一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法和系统，通过特征提取步骤对接收的用户订单进行产品特征和/或物流特征的提取；进而由用户聚类生成步骤将若干用户订单提取的产品特征进行累计以此形成产品特征大数据，从而利用产品特征大数据对用户订单关联的用户进行用户聚类，由库存优化步骤根据产品特征大数据以及用户聚类进行大数据分析，并进行库存优化；由物流特征聚类生成步骤将若干用户订单提取的物流特征进行累计以此形成物流特征大数据，从而利用物流特征大数据对用户订单关联的物流进行物流特征聚类，由打包方案生成步骤根据物流特征大数据以及物流特征聚类实现用户订单的打包方案自动生成。不仅能够根据后台的库存量和物流状况在前端的产品网上销售环节进行调控，而且能够根据前端的大数据分析来优化后台的库存量和物流管理。附图说明以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本专利技术，而不能理解为对本专利技术的保护范围的限制。图1是本专利技术提供的一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法的流程图。图2是本专利技术提供的一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析系统的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行更加详细的描述。需要说明的是：在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n特征提取步骤，对接收的用户订单进行产品特征和/或物流特征的提取；/n用户聚类生成步骤，将若干用户订单提取的所述产品特征进行累计，以此形成产品特征大数据，从而利用所述产品特征大数据，对所述用户订单关联的用户进行用户聚类；/n库存优化步骤，根据所述产品特征大数据以及所述用户聚类进行大数据分析，获得出货变化趋势，并进行库存优化；/n物流特征聚类生成步骤，将若干用户订单提取的所述物流特征进行累计，以此形成物流特征大数据，从而利用所述物流特征大数据，对所述用户订单关联的物流进行物流特征聚类；/n打包方案生成步骤，根据所述物流特征大数据以及所述物流特征聚类，实现所述用户订单的打包方案自动生成。/n

【技术特征摘要】
1.一种跨网络平台的化妆品大数据采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
特征提取步骤，对接收的用户订单进行产品特征和/或物流特征的提取；
用户聚类生成步骤，将若干用户订单提取的所述产品特征进行累计，以此形成产品特征大数据，从而利用所述产品特征大数据，对所述用户订单关联的用户进行用户聚类；
库存优化步骤，根据所述产品特征大数据以及所述用户聚类进行大数据分析，获得出货变化趋势，并进行库存优化；
物流特征聚类生成步骤，将若干用户订单提取的所述物流特征进行累计，以此形成物流特征大数据，从而利用所述物流特征大数据，对所述用户订单关联的物流进行物流特征聚类；
打包方案生成步骤，根据所述物流特征大数据以及所述物流特征聚类，实现所述用户订单的打包方案自动生成。


2.根据权利要求1所述的化妆品大数据采集分析方法，其特征在于，所述用户聚类包括：若干用户类簇；所述库存优化步骤，计算货仓中的化妆品与该用户类簇的倾向特征的匹配度；所述倾向特征包括：价格维度、品牌知名度维度和促销率维度。


3.根据权利要求2所述的化妆品大数据采集分析方法，其特征在于，所述库存优化步骤，根据所述货仓中的化妆品与该用户类簇的倾向特征的匹配度，以及结合所述用户类簇的用户人数规模、购买频率和购买量，预测所述用户类簇对该化妆品的倾向需求量，进而由所述倾向需求量进行所述化妆品的库存测算和补货。


4.根据权利要求1所述的化妆品大数据采集分析方法，其特征在于，所述物流特征聚类包括：若干物流类型；所述打包方案包括：配货包装方案、以及人工作业或自动化作业；所述打包方案生成步骤，将所述用户订单归类到所述物流特征聚类的某一物流类型，并调用该物流类型对应的最优化的所述配货包装方案。


5.根据权利要求4所述的化妆品大数据采集分析方法，其特征在于，所述打包方案生成步骤，统计所述配货包装方案的破损率，并根据所述破损率优化所述配货包装方案。


6...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘谋容，王国强，王慧仙，
申请(专利权)人：永康精信软件开发有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33