数字化商业运营系统及其数字化商业运营方法与流程

本发明涉及一种数字化商业运营系统及其数字化商业运营方法，属于人工智能与商业运营结合的。

背景技术：

1、在传统销售目标设定与行动计划的制定过程中，确实存在一些由技术局限性和方法论不完善所带来的挑战。以下是对您提到的几点不足之处的进一步阐述：

2、1.市场潜力认知不足

3、传统上依赖人工分析的模式，往往受限于个人经验和获取信息的广度与深度。销售人员虽然对客户有直接接触，能够获得一线反馈，但这种反馈往往是局部且主观的，难以全面反映整个市场的潜力和趋势。缺乏系统化的数据分析工具和模型来量化市场潜力，意味着企业可能会错失未被充分发掘的市场机会或是对某些细分市场的评估出现偏差。此外，个人判断易受情绪、偏见等因素影响，不够客观。

4、2.销售团队驱动力未充分发挥

5、销售团队的激励机制、培训资源、以及工作流程设计等都直接影响其效能。过往依赖人工分析的方式可能使得销售策略的制定不够精准，导致销售团队在执行时目标不明确或动力不足。同时，缺乏即时的数据反馈和个性化的业绩指导，使得销售人员难以快速调整策略以应对市场变化，影响了其绩效表现和职业成长。此外，如果团队内部信息共享不畅，也会影响整体协同效率和创新思维的激发。

6、3.销售策略竞争优势不足

7、在快速变化的市场环境中，对趋势的把握是制定有效销售策略的关键。依赖传统的分析方法，企业可能无法及时捕捉到市场动态、竞争对手的动向以及消费者偏好的微妙变化，从而错失调整策略的最佳时机。缺乏基于大数据和人工智能的预测分析工具，使得企业在制定销售策略时更多依赖于历史经验和直觉，而非对未来趋势的科学预测。这限制了企业创新销售模式、优化产品组合及定价策略的能力，难以在竞争中脱颖而出。

技术实现思路

1、为克服现有技术的缺陷，本发明提供一种数字化商业运营系统及其方法，本发明的技术方案是：

2、一种数字化商业运营系统，包括：

3、市场层级划分模块，所述市场层级划分模块用于实现市场层级的划分；

4、同级市场对标分析模块，所述同级市场对标分析模块用于业务决策者了解市场现状及挖掘市场机会；

5、组织架构对标推荐模块，所述组织架构对标推荐模块用于帮助业务决策者了解当前人员配备，人员效率和标杆市场的差距；

6、渠道产品组合执行推荐模块，所述渠道产品组合执行推荐模块用于了解各个渠道实际售卖产品组合与算法推荐最优产品组合的差距，帮助制定行动计划；

7、行动计划制定模块，所述行动计划制定模块用于业务决策者制定月度目标，及实现月度目标的行动策略；

8、执行回顾预测模块，所述执行回顾预测模块用于通过指标看板，监控业务策略执行效果，实时管理业务策略落地执行。

9、所述的市场层级划分模块的具体划分步骤为：

10、2.1.通过采集腾讯地图gdp、人口、售点、可支配收入、人口密度、售点密度、客流量基础数据，以及市场消费水平、人口年龄特征、渠道标签数据，梳理出与饮料行业的关联性指标，利用业务规则对梳理指标分为人、财和场三大类，先对每个指标数据归一化处理，其中xi是每个标签的第i个数值，min(x)每个标签的最小值，max(x)每个标签的最大值，即对每个标签进行最大最小归一化，计算每个数值与该标签最小值的差占该标签最大值与最小值的比，将数据转换到[0,1]之间。

11、2.2.通过变异系数法计算每个标签的的权重，该变异系数反映数据沿平均值的波动幅度，变异系数越大，表明数据波动性越大，携带的信息量越大，因此相应的权重也会越大；

12、2.3.按照分值从大到小排序，分别选取人、财、场三类中权重前4高的标签，形成12维数据作为分级依据；

13、2.4.对12维数据做pca降维，选择包含90％信息的特征，对降维后的数据做kmeans聚类，将数据分为k1类；对第一次聚类后最大的类的12维数据进行第二次聚类方法同第一次聚类，将数据分为k2类；

14、对第二次聚类后最大的类的12维数据进行第三次聚类方法同第一次聚类，将数据分为k3类；

15、2.5.整合三次聚类，第一次聚类提供k1-1类，第二次聚类提供k2-1类，第三次聚类提供k3类，得到聚类结果；

16、2.6.对分级结果逆归一化，恢复量纲；

17、2.7.对聚类结果的聚类中心进行加权求和，其中权重通过步骤2.2的变异系数法计算得到，对求和结果排序得到区县的类别；

18、2.8.输出分级结果。

19、所述的同级市场对标分析模块具体分析步骤为：对标指标选择，梳理企业级指标体系，对现有结果指标与执行过程指标进行分析，以筛选出指标清单，再综合critic、熵值法、变异系数法进行指标打分，分别使用critic、熵值法和变异系数法得到各个指标的权重值，将三种方法得到的权重值求平均得到最终的权重记为u_i；之后按人、货和场分组，保留每组中排序前4的指标和对应的权重u_i，最终选出对标指标。

20、所述的组织架构对标推荐模块具体对标推荐步骤为：自动获取当前组织架构，与目标管理架构对标，根据业务管理规则智能推荐整改要求。

21、所述的市场渠道执行指引推荐模块的具体推荐步骤为：通过历史交易数据和市场份额外部数据，以协同过滤、深度学习算法推荐模型推算出各个渠道的最佳产品组合，结合业务管理策略，推荐出各个渠道的产品组合，为业务目标制定提供测算依据。

22、所述的行动计划制定模块的具体行动计划制定步骤为：基于搭建销售目标测算模型，实现由各个核心指标进行对标，分别输出与标杆市场的差距，根据各个指标与标杆市场的差距，交由后端回归算法模型，对各个指标提升至标杆市场同一水平，推算出经营收入目标值，结合渠道执行推荐模块输出的最优产品组合，推算分品类的业务目标值。

23、所述的执行回顾跟进预测模块具体预测步骤为：采用梯度增强机模型作为预测模型，所述梯度增强机模型包括：

24、初始化模型：梯度增强机模型被初始化为目标变量的平均值，计算公式为：

25、其中，f0(x)是初始模型,x是输入数据，γ是初始预测的常数值，l是损失函数，yi是第i个目标值，n是样本总数；计算残差并训练弱学习器：在每次迭代中，计算当前梯度增强机模型的负梯度，即残差，然后用残差训练新的弱预测模型，负梯度计算公式为：

26、

27、其中，rit是第t次迭代中第i个样本的残差；

28、更新表达式：根据前一次迭代的梯度增强机模型ft-1(x)更新当前梯度增强机模型f(x)，表示为：f(x)＝ft-1(x)；

29、更新模型：使用从残差训练得到的弱学习器ht(x)更新梯度增强机模型，以改善梯度增强机模型的整体预测性能,模型更新公式为：

30、ft(x)＝ft-1(x)+v·ht(x)；

31、其中，ht(x)是在第t次迭代训练得到的弱学习器，v是学习率。

32、一种基于数字化商业运营系统的数字化商业运营方法，包括以下步骤：

33、a、对市场层级进行划分；

34、b、业务决策者了解市场现状及挖掘市场机会；

35、c、了解当前人员配备，人员效率和标杆市场的差距；

36、d、了解各个渠道实际售卖产品组合与算法推荐最优产品组合的差距，帮助制定行动计划；

37、e、业务决策者制定月度目标，及实现月度目标的行动策略；

38、f、通过指标看板，监控业务策略执行效果，实时管理业务策略落地执行。

39、本发明的优点是：实现营销策略数字化，为营销策略制定、落地执行到执行效果评估，形成管理闭环，解决传统的低效、缺乏竞争力的策略方案。多次聚类的融合算法基于实际业务模式的创造，能显著提高市场分级在应用层面的适应性和合理性。