1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，通過移動終端進行營銷已經(jīng)成為了企業(yè)營銷的重要方式。移動營銷通過即時信息、互動溝通，可以對客戶進行進一步細(xì)分，將原先的粗放型營銷將轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)的個性化營銷。本文應(yīng)用企業(yè)有超過500萬的零售客戶，每天采集到海量的市場、客戶和交易信息，急需移動營銷方面的信息化支持。為此，本文實現(xiàn)了移動環(huán)境下零售終端信息的采集，構(gòu)建了基于零售終端信息的營銷業(yè)務(wù)模型，結(jié)合應(yīng)用企業(yè)的實際的業(yè)務(wù)需求，設(shè)計并實現(xiàn)了移動終端營銷管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了對零售客

2、戶的個性化營銷。具體的研究內(nèi)容如下:
　　1)移動終端進行數(shù)據(jù)采集。采用移動端Hybird開發(fā)框架來適應(yīng)不斷更迭變化的采集任務(wù)計劃。采集系統(tǒng)包含終端零售戶基礎(chǔ)信息維護和更新，價格信息采集與銷售數(shù)據(jù)采集以及對巡店員制定的巡點計劃等內(nèi)容。為了提高終端數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率和采集效率。本文提出了基于百度GPS定位技術(shù)與改進的K-MEANS算法相結(jié)合的方式對數(shù)據(jù)采集流程進行優(yōu)化，提高了采集的效率和采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
　　2)構(gòu)建客戶營銷能力等級

3、矩陣，并據(jù)此開展數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)應(yīng)用企業(yè)的業(yè)務(wù)情況，對客戶營銷能力進行細(xì)分為客戶銷售能力和客戶貢獻度，設(shè)計了優(yōu)化的隨機森林算法進行分類，設(shè)計了優(yōu)化的K-MEANS方法進行聚類。其中，對隨機森林不能很好處理非平衡數(shù)據(jù)的問題，提出了FCM SMOTE算法對其進行優(yōu)化。對于K-MEANS算法的優(yōu)化，首先通過因子分析把維度從六維降到四維，利用改進后的混合蛙跳算法來確定K-MEANS算法的初始聚類中心，然后將確定的初始聚類中心帶入到K-MEANS算

4、法中，防止了陷入局部最優(yōu)的問題，最后根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)需求，制定相應(yīng)的營銷策略。
　　3)構(gòu)建營銷業(yè)務(wù)模型。營銷業(yè)務(wù)模型包含客戶營銷能力等級預(yù)測模塊、制定終端客戶個性化訂單模塊和銷區(qū)銷售信息分析模塊。經(jīng)過對常用的預(yù)測算法進行對比分析，確定采用GM(1，1)模型來對客戶營銷能力等級進行預(yù)測分析。然后根據(jù)預(yù)測分析的結(jié)果，結(jié)合客戶自身實際營銷情況，對客戶制定個性化訂單。通過對銷區(qū)信息分析，幫助企業(yè)對銷區(qū)制定下一步的營銷策略提供科學(xué)依據(jù)。