一、项目背景与目标
川味冻品（如火锅食材、川味预制菜等）市场竞争激烈，客户对口味个性化需求日益增长。通过建立客户口味偏好库，可实现精准营销、产品优化及提升客户复购率。
核心目标：
1. 收集并分析客户口味偏好数据
2. 实现个性化推荐与精准营销
3. 支撑产品研发与供应链优化
二、客户口味偏好库架构设计
1. 数据采集层
- 显性数据采集：
- 注册/问卷：辣度偏好（微辣/中辣/重辣）、麻度偏好、口味类型（麻辣/酸辣/甜辣等）
- 订单备注：客户特殊需求（如"少油多蒜"）
- 评价系统：客户对菜品口味的文字评价（NLP分析）
- 隐性数据采集：
- 购买行为：复购率高的产品类别、搭配购买模式
- 浏览行为：页面停留时间、点击热力图
- 消费场景：家庭聚餐/单人简餐/节日特供等场景下的选择
2. 数据处理层
- 标签体系构建：
```markdown
| 维度 | 标签示例 |
|------------|------------------------------|
| 基础口味 | 麻辣、酸辣、藤椒、泡椒 |
| 辣度等级 | 微辣(1-3)、中辣(4-6)、重辣(7-10) |
| 麻度偏好 | 无麻、微麻、中麻、重麻 |
| 食材偏好 | 牛肉类、海鲜类、素食类 |
| 消费场景 | 家庭聚餐、露营、夜宵 |
```
- 算法模型：
- 协同过滤算法：基于用户相似性推荐
- 深度学习模型：分析评价文本情感倾向
- 聚类分析：识别典型客户群体特征
3. 应用层
- 个性化推荐系统：
- 首页推荐：根据历史行为推送"猜你喜欢"
- 套餐组合：自动生成符合口味的搭配方案
- 智能客服：基于偏好库提供定制化咨询
- 精准营销系统：
- 定向优惠券：向偏好某口味的客户发放专属折扣
- 新品测试：邀请目标客户参与口味测评
- 节日营销：中秋推出"麻辣月饼"等创新产品
三、技术实现方案
1. 系统架构
```
客户端（APP/小程序）
↓
API网关
↓
微服务集群：
- 用户服务
- 订单服务
- 偏好分析服务
- 推荐引擎服务
↓
数据存储：
- MySQL（结构化数据）
- MongoDB（行为日志）
- Elasticsearch（全文检索）
- Redis（缓存）
```
2. 关键技术点
- 实时计算：使用Flink处理用户实时行为
- NLP处理：基于BERT模型分析评价文本
- 数据可视化：Tableau/PowerBI展示偏好分布
- 隐私保护：采用差分隐私技术处理敏感数据
四、实施路线图
阶段一：基础建设（1-3个月）
- 完成标签体系设计
- 开发数据采集接口
- 搭建基础数据库
阶段二：模型训练（4-6个月）
- 积累10万+用户行为数据
- 训练初始推荐模型
- 上线A/B测试环境
阶段三：优化迭代（7-12个月）
- 接入第三方数据源（天气、节日等）
- 实现跨渠道偏好同步
- 开发商家端分析工具
五、预期效果
1. 客户层面：
- 推荐点击率提升40%+
- 客单价提升15-20%
- 复购率提高25%
2. 企业层面：
- 库存周转率提升30%
- 新品成功率提高50%
- 营销ROI提升2-3倍
六、风险与应对
- 数据偏差风险：定期进行样本抽检，建立反馈修正机制
- 隐私合规风险：通过ISO 27001认证，严格遵守《个人信息保护法》
- 算法黑箱风险：开发可解释性AI模块，提供推荐依据说明
七、典型应用场景示例
场景1：智能补货
- 系统检测到用户A过去30天购买了5次"麻辣牛油火锅底料"
- 自动推送："您常买的牛油底料库存不足，是否需要补货？"
- 同步推荐："搭配购买毛肚可享9折优惠"
场景2：节日营销
- 中秋前7天，向偏好"甜辣口味"的用户推送：
"麻辣月饼尝鲜装，第二件半价"
- 同步提供："搭配冰粉解辣更佳"的套餐
通过该系统的建设，可实现从"产品为中心"到"客户为中心"的转型，构建川味冻品行业的数字化竞争力。
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