本申请涉及电商ERP系统的技术领域，尤其是涉及基于电商ERP系统的货品智能匹配方法、设备、介质和产品，方法包括：基于消费数据进行用户画像构建，得到目标用户画像，然后，基于目标用户画像进行货品推荐，确定目标货品列表，并将目标货品列表发送至消费者终端。进而，基于每一消费者对应的目标货品列表进行需求分析，确定货品潜在需求。通过深入分析目标用户画像可以准确理解消费者的消费习惯、偏好和需求，从而提供个性化的货品推荐，显著提高消费者的满意度和购买意愿。与此同时，基于货品数据和货品潜在需求进行多维特性分析，确定货品存销建议，并将货品存销建议发送至商家终端，以便于商家优化货品采购、库存和外销之间的配合。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电商erp系统的，尤其是涉及基于电商erp系统的货品智能匹配方法、设备、介质和产品。
技术介绍
1、传统的电商erp系统在一定程度上整合了企业的销售、库存、物流等资源，在电商erp系统中货品智能化匹配方法已经成为提升电商平台竞争力、提高客户满意度和运营效率的关键技术。然而，随着大数据和人工智能技术的不断进步，传统的货品匹配方法已经无法满足现代电商业务的需求。
2、传统的电商erp系统在进行货品匹配时，主要依赖于预先设定的简单规则进行货品匹配，但是，在复杂的电商业务场景下，利用简单规则的货品匹配效率低下，容易出错，无法满足快速变化的市场需求。
3、因而，如何解决上述技术问题是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供基于电商erp系统的货品智能匹配方法、设备、介质和产品，用于解决以上至少一项技术问题。
2、本申请的上述专利技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
3、第一方面，本申请提供一种基于电商erp系统的货品智能匹配方法，采用如下的技术方案：
4、一种基于电商erp系统的货品智能匹配方法，包括：
5、获取消费者对应的消费数据，并基于所述消费数据进行用户画像构建，得到目标用户画像；
6、基于所述目标用户画像进行货品推荐，确定目标货品列表，并将所述目标货品列表发送至消费者终端，以实现货品的个性化推荐，其中，所述目标货品列表为满足消费者消费习惯的货品集合；
>7、基于每一消费者对应的目标货品列表进行需求分析，确定货品潜在需求，其中，所述货品潜在需求有助于了解消费者的货品需求和市场趋势；8、获取商家对应的货品数据，并基于所述货品数据和所述货品潜在需求进行多维特性分析，确定货品存销建议，并将所述货品存销建议发送至商家终端，以便于商家优化货品采购、库存和外销之间的配合。
9、通过采用上述技术方案，基于消费数据进行用户画像构建，得到目标用户画像，然后，基于目标用户画像进行货品推荐，确定目标货品列表，并将目标货品列表发送至消费者终端，以实现货品的个性化推荐。进而，基于每一消费者对应的目标货品列表进行需求分析，确定货品潜在需求。通过深入分析目标用户画像可以准确理解消费者的消费习惯、偏好和需求，从而提供个性化的货品推荐，显著提高消费者的满意度和购买意愿。与此同时，基于货品数据和货品潜在需求进行多维特性分析，确定货品存销建议，并将货品存销建议发送至商家终端，以便于商家优化货品采购、库存和外销之间的配合。
10、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于所述消费数据进行用户画像构建，得到目标用户画像，包括：
11、基于所述消费数据进行关键特征提取，确定关键消费特征，其中，所述关键消费特征包括：偏好货品类型、搜索倾向关键词、购买频率、购买金额；
12、基于所述关键消费特征进行群体分类，得到用户群体标签；
13、基于所述关键消费特征和所述用户群体标签进行可视化画像搭建，得到结构化的目标用户画像。
14、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于所述目标用户画像进行货品推荐，确定目标货品列表，包括：
15、基于所述目标用户画像进行协同过滤，确定第一货品列表，其中，所述协同过滤包括：用户协同过滤和物品协同过滤；
16、获取货品数据，并基于所述货品数据中的货品特征与所述关键消费特征进行货品匹配，确定第二货品列表；
17、获取用户画像与货品列表对应的货品画像对应关系，基于所述目标用户画像和所述货品画像对应关系，确定第三货品列表；
18、综合所述第一货品列表、所述第二货品列表和所述第三货品列表，得到目标货品列表。
19、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于每一消费者对应的目标货品列表进行需求分析，确定货品潜在需求，包括：
20、基于目标消费者对应的目标货品列表和关键消费特征进行货品需求预测，确定预估货品需求量，其中，所述目标消费者为任意一个消费者；
21、综合每一所述目标消费者对应的货品需求量进行市场趋势预测，确定预估发展趋势；
22、综合所述预估货品需求量和所述预估发展趋势，确定货品潜在需求。
23、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述货品数据包括：历史销售数据、库存数据和采购数据，
24、所述基于所述货品数据和所述货品潜在需求进行多维特性分析，确定货品存销建议，包括：
25、基于所述货品数据中的所述库存数据和采购数据，以及所述货品潜在需求中的预估货品需求量进行供销分析，确定第一存销建议；
26、基于所述货品潜在需求中的预估发展趋势和所述货品数据中的所述历史销售数据进行货品销售分析，确定第二存销建议；
27、综合所述第一存销建议和所述第二存销建议，确定货品存销建议。
28、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述将所述目标货品列表发送至消费者终端，包括：
29、获取所述目标货品列表中每一目标货品对应的虚拟三维模型，并将所述目标货品列表中的目标货品和虚拟三维模型进行关联，确定关联关系；
30、将所述虚拟三维模型、每一所述目标货品和每一所述虚拟三维模型发送至消费者终端，以提高消费者的购物体验。
31、第二方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
32、至少一个处理器；
33、存储器；
34、至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行上述的基于电商erp系统的货品智能匹配方法。
35、第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
36、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行上所述的基于电商erp系统的货品智能匹配方法。
37、第四方面，本申请提供了一种计算机程序产品，采用如下的技术方案：
38、一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于电商erp系统的货品智能匹配方法。
39、综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
40、基于消费数据进行用户画像构建，得到目标用户画像，然后，基于目标用户画像进行货品推荐，确定目标货品列表，并将目标货品列表发送至消费者终端，以实现货品的个性化推荐。进而，基于每一消费者对应的目标货品列表进行需求分析，确定货品潜在需求。通过深入分析目标用户画像可以准确理解消费者的消费习惯、偏好和需求，从而提供个性化的货品推荐，显著提高消费者的满意度和购买意愿。与此同时，基于货品数据和货品潜在需求进行多维特性分析，确定货品存销建议，并将货品存销建议发送至商家终端，以便于商家优化货品采购、库存和外本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于电商ERP系统的货品智能匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于电商ERP系统的货品智能匹配方法，其特征在于，所述基于所述消费数据进行用户画像构建，得到目标用户画像，包括：
3.根据权利要求2所述的基于电商ERP系统的货品智能匹配方法，其特征在于，所述基于所述目标用户画像进行货品推荐，确定目标货品列表，包括：
4.根据权利要求2所述的基于电商ERP系统的货品智能匹配方法，其特征在于，所述基于每一消费者对应的目标货品列表进行需求分析，确定货品潜在需求，包括：
5.根据权利要求4所述的基于电商ERP系统的货品智能匹配方法，其特征在于，所述货品数据包括：历史销售数据、库存数据和采购数据，
6.根据权利要求1所述的基于电商ERP系统的货品智能匹配方法，其特征在于，所述将所述目标货品列表发送至消费者终端，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行权利要求1～6任一项所述的基于电商ERP系统的货品智能匹配方法。
9.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行权利要求1～6任一项所述的基于电商ERP系统的货品智能匹配方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于电商erp系统的货品智能匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于电商erp系统的货品智能匹配方法，其特征在于，所述基于所述消费数据进行用户画像构建，得到目标用户画像，包括：
3.根据权利要求2所述的基于电商erp系统的货品智能匹配方法，其特征在于，所述基于所述目标用户画像进行货品推荐，确定目标货品列表，包括：
4.根据权利要求2所述的基于电商erp系统的货品智能匹配方法，其特征在于，所述基于每一消费者对应的目标货品列表进行需求分析，确定货品潜在需求，包括：
5.根据权利要求4所述的基于电商erp系统的货品智能匹配方...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟凯强，
申请(专利权)人：江苏帮帮虎网络有限公司，
类型：发明
国别省市：
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