家用电器线上线下融合销售系统的制作方法

本发明涉及多渠道融合，尤其涉及家用电器线上线下融合销售系统。

背景技术：

1、多渠道融合技术领域专注于整合和优化各种销售和服务渠道，以提供无缝的顾客体验。这个技术涉及到的关键方面包括数据管理、客户行为分析、实时库存同步、以及渠道间的交互策略。它允许企业通过各种渠道（如实体店、在线商店、移动应用和社交媒体）协同工作，确保顾客无论在哪个平台上都能得到一致的服务和体验。多渠道融合技术通过整合线上线下信息流、物流和交易流，使企业能够更有效地管理库存、优化供应链，提高顾客满意度和增强销售能力。

2、家用电器线上线下融合销售系统是应用多渠道融合技术的一个具体实例，旨在通过线上和线下的紧密结合，优化家电产品的销售和客户服务过程。该系统使得消费者可以在网上浏览产品、进行比较、下单，同时也可以在实体店体验产品、获取专业咨询或完成购买。这种模式不仅增强了客户的购物体验，提高了购物便利性，还有助于商家更好地管理库存和响应市场需求。系统的用途包括提升销售效率、增强顾客满意度以及通过数据收集优化营销策略。

3、尽管现有技术强调通过多渠道整合来提升顾客体验，但通常缺少对个别渠道偏好和行为动态的深入分析，导致无法充分理解消费者的具体需求。在市场趋势和季节性变化应对上，现有系统的静态策略缺乏必要的灵活性，未能实时反映市场的最新动态，影响了推荐系统的时效性和准确性。此外，库存管理通常未完全利用多渠道生成的实时数据，导致库存预测的不精确，进而影响到供应链的整体效率和成本控制，这在竞争激烈的市场中可能成为制约企业发展的瓶颈。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的家用电器线上线下融合销售系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：家用电器线上线下融合销售系统包括：

3、用户行为捕捉模块收集用户在多渠道中的购买行为数据、浏览记录与交互活动，提取包括时间戳、频次及购买渠道偏好的关键数据点，生成用户行为特征矩阵；

4、交互分析模块基于用户行为特征矩阵，分析用户与产品间的交互频率和偏好变化，聚合用户对差异化产品的偏好以及频繁交互的产品信息，生成交互偏好分析结果，根据所述交互偏好分析结果，结合当前市场趋势和季节性波动数据，调整偏好权重，生成优化交互策略；

5、库存策略优化模块基于所述优化交互策略，计算产品需求预测值和潜在销售量，比较多产品预测需求与当前库存水平，识别供应短缺或过剩风险，生成库存调整方案；

6、推荐生成模块基于库存调整方案，选择库存充足且符合用户偏好的产品，通过用户界面展示推荐产品，跟踪用户对所述推荐产品的响应，更新推荐系统参数，生成个性化推荐输出。

7、作为本发明的进一步方案，所述用户行为特征矩阵的获取步骤具体为：

8、收集用户在多渠道中的购买行为数据、浏览记录与交互活动，采用公式：

9、；

10、计算多渠道的用户行为权重分数，生成用户行为权重分数列表；

11、其中，代表时间戳的权重，是时间戳数据，是频次的权重，是频次数据，是渠道偏好的权重，是渠道数据，是持续交互时长的调整系数，是用户在目标渠道的活跃时长；

12、利用所述用户行为权重分数列表，应用公式：

13、；

14、对每个用户的行为分数进行归一化处理，生成归一化分数；

15、其中，是用户的归一化行为特征分数，是总行为条目数，是每项行为的权重，是对应的原始行为分数，用于增强模型对极端值的响应；

16、使用所述归一化分数，采用公式：

17、；

18、将每个用户的归一化行为分数转换为特征向量，得到用户行为特征矩阵；

19、其中，是用户行为特征矩阵，是用户归一化分数的标准差。

20、作为本发明的进一步方案，所述交互偏好分析结果的获取步骤具体为：

21、基于所述用户行为特征矩阵，分析用户与产品间的交互频率和偏好变化，采用公式：

22、；

23、计算每个用户对每种产品的偏好，生成用户产品偏好分布；

24、其中，代表用户对产品的偏好度，是用户与产品的交互频率，是产品的总数，是为规避分母为零而添加的小正数；

25、使用所述用户产品偏好分布，采用公式：

26、；

27、聚合用户对差异化产品的偏好，生成差异化产品偏好总结；

28、其中，是产品的总偏好度，是用户的权重；

29、利用所述差异化产品偏好总结，结合当前市场趋势和季节性波动数据，采用公式：

30、；

31、调整偏好权重，生成交互偏好分析结果；

32、其中，是经调整后产品的优化偏好，代表市场趋势，代表季节性波动，、是调整系数。

33、作为本发明的进一步方案，所述优化交互策略的获取步骤具体为：

34、从所述交互偏好分析结果中获取每个产品的优化偏好，采用公式：

35、

36、应用逻轵函数转换优化偏好，得到调整后的产品偏好分数；

37、其中，是产品的调整后的产品偏好分数，是温度参数；

38、利用所述调整后的产品偏好分数，结合产品的存货状态和成本因素，采用公式：

39、；

40、调整偏好分数匹配市场供需，得到市场匹配偏好分数；

41、其中，是市场匹配产品偏好分数，代表产品的存货状态，代表产品的成本，、是调节存货和成本影响的幂指数；

42、根据所述市场匹配偏好分数，采用公式：

43、；

44、结合市场潜力计算策略影响力，得到优化交互策略；

45、其中，是优化交互策略的总影响力，是产品的市场潜力指数，是产品总数。

46、作为本发明的进一步方案，所述库存调整方案的获取步骤具体为：

47、基于所述优化交互策略，计算产品需求预测值，采用公式：

48、；

49、计算多产品的潜在销售量，生成产品需求预测值；

50、其中，是产品的需求预测值，是产品的市场影响系数，是从优化交互策略获取的产品的策略影响力，是市场变化的调节系数，是预测期内的市场变动指数；

51、基于所述产品需求预测值，比较多产品预测需求与当前库存水平，采用公式：

52、；

53、识别供应短缺或过剩风险，生成供应风险评估结果；

54、其中，是产品的供应风险值，是产品的当前库存水平，是小量以规避除零错误；

55、根据所述供应风险评估结果，采用公式：

56、；

57、调整库存匹配需求和风险评估，生成库存调整方案；

58、其中，是产品的库存调整量，是符号函数，是根据风险绝对值调整的数量，是风险响应的加强系数。

59、作为本发明的进一步方案，所述选择库存充足且符合用户偏好的产品的步骤具体为：

60、从所述库存调整方案中提取每个产品的调整后库存量，采用公式：

61、；

62、计算出每个产品的实时库存量，生成实时库存数据；

63、其中，表示产品的实时库存量，是产品的初始库存；

64、利用所述实时库存数据，结合用户购买偏好，采用公式：

65、；

66、利用对数和逻辑函数强调库存量对偏好的影响，确定每个产品的推荐适宜度，生成推荐适宜度数据；

67、其中，代表产品的推荐适宜度，是用户对产品的偏好度；

68、根据所述推荐适宜度数据，采用公式：

69、；

70、筛选库存充足且用户偏好高的产品；

71、其中，是推荐产品列表，是偏好匹配的基线阈值，为推荐适宜度的标准偏差。

72、作为本发明的进一步方案，所述个性化推荐输出的获取步骤具体为：

73、通过用户界面展示推荐产品，计算每个产品的展示优先级，采用公式：

74、；

75、参照定价和视觉吸引力对用户点击意愿的影响，生成个性化推荐列表；

76、其中，为个性化推荐列表，代表产品的视觉吸引力，是产品定价，是产品折扣率；

77、分析用户对所述个性化推荐列表中产品的交互行为，采用公式：

78、；

79、加强对用户行为的模拟，生成用户响应数据；

80、其中，是用户响应数据，是用户对产品的点击次数，是点击权重，是非线性响应调整系数；

81、根据所述用户响应数据更新推荐系统参数，采用公式：

82、；

83、优化推荐算法匹配用户偏好，生成个性化推荐输出；

84、其中，是个性化推荐输出，是现有的推荐系统参数，是学习率，是个性化调整因子。

85、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

86、本发明中，通过对用户多渠道购买行为的细致分析和数据集成，增强产品推荐的个性化和准确性。整合用户的购买频次、时间戳和渠道偏好数据后，系统能够生成深度个性化的用户行为特征矩阵。此矩阵结合当前的市场趋势和季节变化，使得推荐权重实时调整成为可能，大幅提升了顾客满意度与企业销售效率。此外，根据动态交互策略调整库存管理策略，有效预防了库存过剩或不足的问题，优化了资源分配，减少资源浪费，从而在变化迅速的市场中保持企业的竞争力。