一、项目背景与目标
　　川味冻品因其独特风味深受消费者喜爱，但不同地区、年龄、性别的客户对川味的辣度、麻度、调味偏好存在显著差异。建立客户口味偏好库旨在通过数字化手段精准捕捉客户需求，实现个性化推荐、精准营销及产品优化，提升客户满意度与复购率。
　　
　　 二、客户口味偏好库构建框架
　　
　　 1. 数据采集维度
　　- 基础属性：年龄、性别、地域、职业、消费能力等。
　　- 行为数据：
　　 - 购买记录（产品类别、频次、金额）。
　　 - 浏览记录（线上商城浏览时长、点击产品）。
　　 - 评价反馈（评分、文字评价、图片/视频反馈）。
　　- 显式反馈：
　　 - 口味偏好问卷（辣度、麻度、甜咸偏好等）。
　　 - 定制化需求（如“少辣多麻”“免葱姜”等）。
　　- 隐式反馈：
　　 - 重复购买行为（如连续购买同一辣度产品）。
　　 - 退货/换货记录（如因辣度不符退货）。
　　
　　 2. 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、购买记录等）。
　　 - 使用非关系型数据库（如MongoDB）存储非结构化数据（评价文本、图片等）。
　　- 数据清洗与标签化：
　　 - 去除重复、错误数据。
　　 - 对评价文本进行NLP分析，提取关键词（如“太辣”“不够麻”）。
　　 - 为用户打标签（如“重辣爱好者”“微麻偏好者”）。
　　
　　 3. 偏好分析与建模
　　- 聚类分析：
　　 - 使用K-means或DBSCAN算法对用户进行分组，识别典型口味偏好群体（如“年轻重辣群体”“中老年微辣群体”）。
　　- 协同过滤：
　　 - 基于用户购买行为推荐相似口味产品（如购买过“麻辣牛肉”的用户可能喜欢“香辣鸡翅”）。
　　- 深度学习模型：
　　 - 训练神经网络预测用户对新品口味的接受度（输入：用户历史数据；输出：购买概率）。
　　
　　 三、系统功能模块
　　
　　 1. 用户画像模块
　　- 动态更新：根据用户最新行为实时调整标签（如用户近期购买微辣产品，则降低“重辣”标签权重）。
　　- 可视化展示：通过仪表盘展示用户群体分布（如“25-30岁重辣用户占比30%”）。
　　
　　 2. 智能推荐模块
　　- 个性化推荐：
　　 - 首页推荐：根据用户偏好展示“猜你喜欢”产品。
　　 - 套餐推荐：组合搭配符合用户口味的冻品（如“麻辣火锅套餐”）。
　　- 场景化推荐：
　　 - 节日推荐：春节推荐“家庭装微辣礼盒”。
　　 - 季节推荐：夏季推荐“清爽型酸辣产品”。
　　
　　 3. 产品优化模块
　　- 口味趋势分析：
　　 - 识别热门口味（如“藤椒味”需求增长20%）。
　　 - 预测口味衰减（如“传统麻辣”需求下降）。
　　- 新品研发支持：
　　 - 根据偏好库数据提出研发建议（如“开发低辣版毛肚”）。
　　
　　 4. 营销活动模块
　　- 精准投放：
　　 - 向“重辣群体”推送“爆辣挑战赛”活动。
　　 - 向“微麻偏好者”发放“满减券”。
　　- A/B测试：
　　 - 对比不同口味描述对转化率的影响（如“特辣” vs “超辣”）。
　　
　　 四、技术实现路径
　　
　　 1. 前端交互
　　- 问卷设计：
　　 - 开发交互式问卷（如滑动条选择辣度1-10级）。
　　 - 嵌入购买流程（结账时弹出“是否调整辣度？”）。
　　- 反馈入口：
　　 - 在产品页设置“口味反馈”按钮。
　　 - 通过短信/邮件邀请用户评价。
　　
　　 2. 后端处理
　　- API接口：
　　 - 实时调用偏好库数据支持推荐引擎。
　　 - 与ERP系统对接同步库存与口味信息。
　　- 算法服务：
　　 - 部署推荐模型（如TensorFlow Serving）。
　　 - 定期更新模型（每周重新训练一次）。
　　
　　 3. 数据安全
　　- 隐私保护：
　　 - 匿名化处理用户数据（如用哈希值替代真实姓名）。
　　 - 获得用户明确授权后采集数据。
　　- 合规性：
　　 - 符合《个人信息保护法》要求。
　　 - 提供“口味偏好删除”功能。
　　
　　 五、实施步骤与预期效果
　　
　　 1. 实施阶段
　　- 第一阶段（1-3个月）：
　　 - 完成数据采集工具开发（问卷、评价系统）。
　　 - 搭建基础数据库。
　　- 第二阶段（4-6个月）：
　　 - 上线推荐引擎与用户画像模块。
　　 - 开展A/B测试优化模型。
　　- 第三阶段（7-12个月）：
　　 - 全渠道应用偏好库（线下门店、电商平台）。
　　 - 实现动态定价（如对高偏好用户提供会员价）。
　　
　　 2. 预期效果
　　- 客户层面：
　　 - 推荐准确率提升40%，复购率提高25%。
　　 - 客诉率（因口味不符）下降30%。
　　- 企业层面：
　　 - 新品成功率提升50%（基于偏好库研发）。
　　 - 营销ROI提高2倍（精准投放减少浪费）。
　　
　　 六、风险与应对
　　- 数据偏差风险：
　　 - 应对：定期交叉验证问卷数据与行为数据。
　　- 算法歧视风险：
　　 - 应对：避免过度依赖单一维度（如仅按年龄推荐）。
　　- 用户疲劳风险：
　　 - 应对：控制问卷频率（每月最多1次），提供奖励（积分兑换）。
　　
　　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，在激烈竞争中构建差异化优势。