一、项目背景与目标
　　川味冻品（如火锅食材、川式小吃预制菜等）市场竞争激烈，消费者对口味个性化、多样化需求日益增长。建立客户口味偏好库，可实现精准营销、产品优化及个性化推荐，提升客户满意度与复购率。
　　
　　目标：
　　1. 收集并分析客户对川味冻品的口味偏好数据。
　　2. 构建结构化、可扩展的口味偏好库。
　　3. 为产品研发、营销活动及客户服务提供数据支持。
　　
　　 二、客户口味偏好库设计
　　
　　 1. 数据维度设计
　　| 维度 | 具体内容 |
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　　| 基础口味 | 辣度（微辣/中辣/重辣）、麻度（无麻/微麻/重麻）、甜度、咸度、酸度等 |
　　| 风味偏好 | 麻辣、香辣、酸辣、藤椒、泡椒、五香、酱香等 |
　　| 食材偏好 | 肉类（牛肉/猪肉/鸡肉）、海鲜、蔬菜、豆制品、菌类等 |
　　| 烹饪方式 | 涮煮、煎烤、蒸煮、油炸、凉拌等 |
　　| 场景偏好 | 家庭聚餐、朋友聚会、单人速食、节日礼品等 |
　　| 地域偏好 | 川渝本地、华东、华南、华北等（不同地区对辣度、麻度的接受度差异） |
　　| 特殊需求 | 素食、低脂、低糖、清真、儿童友好等 |
　　
　　 2. 数据收集方式
　　- 线上渠道：
　　 - 注册/下单时填写口味问卷（如“您喜欢的辣度？”）。
　　 - 浏览/购买记录分析（如频繁购买“重辣牛肉卷”的用户标记为“重辣+牛肉偏好”）。
　　 - 用户评价关键词提取（如“太麻了”“不够酸”）。
　　- 线下渠道：
　　 - 门店扫码填写口味调查。
　　 - 促销活动中的互动问卷（如“扫码领券，告诉我们您的口味”）。
　　- 第三方数据：
　　 - 合作平台（如美团、饿了么）的用户评价数据。
　　 - 社交媒体（如抖音、小红书）的口味讨论分析。
　　
　　 3. 数据存储与处理
　　- 数据库设计：
　　 - 使用关系型数据库（如MySQL）存储结构化数据（用户ID、口味标签、更新时间）。
　　 - 使用非关系型数据库（如MongoDB）存储非结构化数据（用户评价文本）。
　　- 数据清洗：
　　 - 去除重复、无效数据（如未完成的问卷）。
　　 - 标准化口味标签（如“超辣”统一为“重辣”）。
　　- 数据分析：
　　 - 聚类分析：识别口味相似的用户群体（如“重辣+海鲜偏好”群体）。
　　 - 趋势分析：跟踪口味偏好变化（如夏季酸辣口味需求上升）。
　　
　　 三、系统功能实现
　　
　　 1. 用户画像模块
　　- 功能：
　　 - 根据口味偏好库生成用户画像（如“张女士，30岁，华东地区，偏好中辣+菌类+涮煮”）。
　　 - 支持多维度标签组合查询（如“查找所有偏好藤椒风味的用户”）。
　　- 技术：
　　 - 使用用户ID关联口味数据，通过算法生成画像。
　　
　　 2. 智能推荐模块
　　- 功能：
　　 - 根据用户历史偏好推荐产品（如“您可能喜欢：藤椒鸡翅尖”）。
　　 - 动态调整推荐策略（如新用户推荐热门口味，老用户推荐小众口味）。
　　- 技术：
　　 - 协同过滤算法（基于用户相似性推荐）。
　　 - 内容过滤算法（基于产品口味标签匹配）。
　　
　　 3. 产品优化模块
　　- 功能：
　　 - 分析口味偏好库，指导产品研发（如“70%用户偏好中辣，需调整现有产品辣度”）。
　　 - 预测市场趋势（如“酸辣口味需求年增长20%，建议推出酸辣系列新品”）。
　　- 技术：
　　 - 时间序列分析（预测口味需求变化）。
　　 - 关联规则挖掘（如“购买麻辣牛肉的用户常同时购买藤椒鱼片”）。
　　
　　 4. 营销活动模块
　　- 功能：
　　 - 定向投放优惠券（如“重辣偏好用户领取5元重辣产品券”）。
　　 - 设计口味主题活动（如“麻度挑战赛：晒出你的麻度选择，赢取奖品”）。
　　- 技术：
　　 - 通过API对接营销系统，实现自动化推送。
　　
　　 四、实施步骤
　　
　　1. 需求分析与规划（1个月）：
　　 - 确定数据维度、收集方式及系统功能。
　　 - 组建跨部门团队（技术、产品、营销）。
　　
　　2. 数据收集与清洗（2-3个月）：
　　 - 上线口味问卷，整合线上线下数据。
　　 - 清洗历史数据，建立初始偏好库。
　　
　　3. 系统开发与测试（3-4个月）：
　　 - 开发用户画像、推荐、优化等模块。
　　 - 内部测试，修复BUG。
　　
　　4. 上线与迭代（持续）：
　　 - 逐步开放功能，收集用户反馈。
　　 - 每月更新口味偏好库，优化算法。
　　
　　 五、预期效果
　　1. 客户体验提升：
　　 - 推荐准确率提高30%，用户复购率提升15%。
　　2. 运营效率优化：
　　 - 减少20%的无效营销投入，新品研发周期缩短40%。
　　3. 市场竞争力增强：
　　 - 通过口味数据差异化竞争，抢占细分市场。
　　
　　 六、风险与应对
　　- 数据隐私风险：
　　 - 应对：严格遵守《个人信息保护法》，匿名化处理数据，获得用户授权。
　　- 数据偏差风险：
　　 - 应对：定期校验数据，结合抽样调查修正偏好库。
　　- 技术实现风险：
　　 - 应对：选择成熟技术栈（如Python+MySQL），预留扩展接口。
　　
　　通过建立客户口味偏好库，川味冻品企业可实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型，在激烈的市场竞争中占据优势。