毕业论文怎么写[格式模板分享]

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论文怎么写格式范文参考一：A电子商务公司精准营销策略研究

随着互联网信息技术的高速发展,电子商务行业竞争日趋激烈,人们逐渐从数据的被动提供者转变成数据的主动创造者,这也代表了一个全新的时代——大数据时代的来临。在大数据时代,消费者的需求逐渐向个性化、多样化的方向发展,电子商务企业的发展需要低成本、高效益、可衡量的精准营销策略,传统的电子商务营销策略难以满足消费者与企业的需求。在大数据背景下,如何优化电子商务精准营销策略,满足消费者多样化的需要以及增加企业的投资回报率,成为电子商务企业急需解决的问题。本文梳理了精准营销的概念及理论基础,阐述了精准营销策略。同时以A电子商务公司为研究对象,重点研究该公司的精准营销现状、存在的问题及问题产生的原因。经研究发现,A电子商务公司在精准营销方面存在着市场定位不精准、定价及促销未考虑不同用户需求、缺乏客户需求导向的优化设计、沟通传播方式单一、缺少合理的精准营销方式等问题,导致该公司在大数据背景下的精准营销策略发展处于停滞状态。面对激烈的市场竞争环境对电子商务行业的冲击,需要在精准营销理论基础上,不断优化精准营销策略。基于现实因素,本文以精准营销策略为理论支撑,从目标市场定位,借助其他网络媒体获取更多数据,提高数据精准度,借助用户画像做好市场细分;从市场细分、消费者需求、消费行为出发,多维度定位目标客户,以消费者需要为核心,顾客导向与竞争导向并行,实现顾客与企业的双赢;通过价格体系差异化、个性传播沟通体系与顾客增值服务体系、内容营销、场景营销、搜索引擎来实现多元化营销;通过平台建设和用户信息建档等方面对A电子商务公司精准营销策略提出了优化建议,旨在帮助A电子商务公司能够更加精准的定位目标客户,在大数据背景下能够更好地开展精准营销,提高企业投资回报率,以实现企业利益最大化。

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

   1.1 研究背景和意义

   1.2 研究方法

   1.3 研究内容和框架

   1.4 可能的创新点

第2章 文献综述与相关理论

   2.1 国内外研究综述

   2.2 相关概念及特点

       2.2.1 精准营销的概念及特点

       2.2.2 电子商务的概念及发展

   2.3 理论基础

       2.3.1 市场细分

       2.3.2 4C营销理论

       2.3.3 让客价值理论

       2.3.4 沟通理论

   2.4 精准营销策略

第3章 A电子商务公司精准营销现状及存在的问题

   3.1 A电子商务公司概况

   3.2 A电子商务公司营销现状

       3.2.1 产品结构及定价模式

       3.2.2 销售渠道及促销方式

   3.3 A电子商务公司精准营销现状

       3.3.1 依托已入驻平台收集用户信息

       3.3.2 利用平台数据和特点分析消费者行为

       3.3.3 根据平台数据算法获取用户画像

       3.3.4 精准营销的实现

   3.4 A电子商务公司精准营销存在的问题

       3.4.1 市场定位不够精准

       3.4.2 缺乏顾客需求导向的优化设计

       3.4.3 沟通传播方式单一

       3.4.4 缺少合理的精准营销方式

第4章 A电子商务公司精准营销问题产生的原因分析

   4.1 市场定位不精准的原因分析

       4.1.1 缺乏独立的大数据平台

       4.1.2 数据来源渠道太少

   4.2 缺乏顾客需求导向优化设计的原因分析

       4.2.1 价格受品牌方管控

       4.2.2 内部流程繁琐及风险评估管控严格

       4.2.3 目标定位不够精准

   4.3 沟通传播方式单一的原因分析

       4.3.1 客户服务意识不强

       4.3.2 绩效考核严格

   4.4 缺少合理的精准营销方式的原因分析

       4.4.1 思维观念陈旧固化

       4.4.2 缺少外部培训交流

       4.4.3 营销费用考核限制

第5章 A电子商务公司精准营销策略建议

   5.1 A电子商务公司实施精准营销的目标

   5.2 基于目标市场定位的精准营销策略

       5.2.1 借助用户画像做好市场细分

       5.2.2 多维度定位目标客户

   5.3 基于顾客需求导向的精准营销策略

       5.3.1 顾客导向与竞争导向并行

       5.3.2 顾客与企业双赢

   5.4 基于多元化营销方式的精准营销策略

       5.4.1 基于社会化营销的精准营销策略

       5.4.2 基于搜索引擎的精准营销策略

   5.5 基于精准营销系统的精准营销策略

       5.5.1 基于平台建设的精准营销策略

       5.5.2 基于用户信息建档的精准营销策略

第6章 结论与展望

   6.1 结论

   6.2 展望

参考文献

致谢

参考文献

[1]大数据对精准营销的影响与展望[J]. 王紫晞.  现代营销(经营版). 2020(02)

[2]大数据时代下的精准营销[J]. 叶涛涛,刘碧池.  现代商业. 2018(21)

[3]“互联网+”下电商精准营销的现状、问题与策略研究[J]. 李晓艺.  中国商论. 2018(14)

[4]电子商务时代B2C平台精准营销探究[J]. 曹红梅.  商业经济研究. 2018(09)

[5]大数据背景下市场营销的机遇及问题分析[J]. 林小瑞.  中国战略新兴产业. 2018(16)

[6]大数据背景下电商企业精准营销模型及策略研究[J]. 梁宵,侯锡林.  中国市场. 2018(06)

[7]基于大数据应用的企业精准营销[J]. 陆岷峰,葛和平.  湖北经济学院学报. 2017(06)

[8]基于大数据环境下电商精准营销策略研究[J]. 王伟萍.  现代商业. 2017(30)

[9]基于供应链网络信息的大数据精准营销在电商领域的应用[J]. 张琦,施方玲.  物流技术. 2017(09)

[10]我国大数据发展现状与趋势[J]. 潘文.  领导科学论坛. 2017(04)

论文怎么写格式模板范例二：基于数据洞察的M电子商务公司营销策略研究

科技的创新与发展推动互联网技术应用不断加深,电子商务迅速成为最受欢迎的营销模式之一,随之而来的是数据的大量产生和应用,一切的行为习惯和轨迹可以用数据展示,数据正以前所未有的影响力改变着商业模式的变革。本文以经营进口家居产品类的M电商公司为研究对象,结合STP市场细分理论、4C营销理论,运用PEST、SWOT、波特五力模型分析方法,针对M公司营销策略存在的问题,提出了基于数据洞察的营销策略优化方案,认为企业在营销策略制定和调整上应通过大数据的收集、整理、分析,提取大数据中有价值的信息,实现精准营销。数据不会直接为企业产生创造价值,真正产生价值的是数据经过人为挖掘分析后,应用于企业决策链的各个环节,是企业产生核心竞争力的主要来源之一。本文在构建和应用AARRR漏斗分析、ABC分类分析、RFM顾客价值分析等模型应用和可视化呈现的基础上,运用4Cs营销组合理论,在标签系统化精准洞察消费者偏好、顾客价值分层管理驱动价值转化、共享平台数据打造营销ROI闭环、双通道沟通全天候提高客户留存等四个方面调整优化M电商公司营销策略,充分挖掘数据资源的潜在价值,利用数据洞察为企业营销赋能。

摘要

abstract

1 绪论

   1.1 研究背景与意义

       1.1.1 研究背景

       1.1.2 研究意义

   1.2 国内外研究现状

       1.2.1 国外研究现状

       1.2.2 国内研究现状

       1.2.3 文献述评

   1.3 研究思路与方法

       1.3.1 研究思路

       1.3.2 研究方法

       1.3.3 研究内容

   1.4 论文创新点

       1.4.1 研究视角

       1.4.2 研究方法

       1.4.3 研究结论

2 概念界定和理论基础

   2.1 概念界定

       2.1.1 电子商务

       2.1.2 精准营销

       2.1.3 数据洞察

   2.2 理论基础

       2.2.1 4C营销组合策略理论

       2.2.2 STP市场细分理论

       2.2.3 顾客让渡价值理论

       2.2.4 产品生命周期理论

3 M电子商务公司经营状况与营销策略现状分析

   3.1 经营状况分析

       3.1.1 公司简介

       3.1.2 公司发展历程

   3.2 公司营销环境分析

       3.2.1 PEST分析

       3.2.2 SWOT分析

       3.2.3 波特五力模型分析

   3.3 公司基于4C营销策略现状及问题分析

       3.3.1 顾客策略现状及问题

       3.3.2 成本策略现状及问题

       3.3.3 便利策略现状及问题

       3.3.4 沟通策略现状及问题

4 M电子商务公司基于数据洞察的营销策略调整优化

   4.1 洞察用户画像精准市场定位

       4.1.1 数据收集与获取

       4.1.2 建立企业数据库

       4.1.3 搭建洞察指标体系

       4.1.4 模型构建与应用

   4.2 基于4Cs理论营销组合策略调整优化

       4.2.1 标签系统化精准洞察消费者偏好

       4.2.2 顾客价值分层管理驱动价值转化

       4.2.3 共享平台数据打造营销ROI闭环

       4.2.4 双通道沟通全天候提高客户留存

5 保障措施与预期效果分析

   5.1 保障措施

       5.1.1 引进数据分析系统与人才

       5.1.2 强化相关分析工具与研究

       5.1.3 保障数据挖掘深度与广度

       5.1.4 合法途径获取数据与保护

   5.2 预期效果

6 研究结论与展望

   6.1 研究结论

   6.2 研究展望

参考文献

致谢

参考文献

[1]基于大数据技术优势的电子商务精准营销分析[J]. 杨明.  中国市场. 2021(08)

[2]“大数据—小数据”问题：以小见大的洞察[J]. 陈国青,张瑾,王聪,卫强,郭迅华.  管理世界. 2021(02)

[3]基于大数据背景下电子商务营销管理的优化策略略谈[J]. 李敏.  现代营销(经营版). 2020(11)

[4]大数据在跨境电子商务中的应用[J]. 王天明,丛晓利.  财富时代. 2020(10)

[5]大数据创新价值链：新基建时代的管理创新[J]. 李亮,邓亚晴,史建明,张炜.  清华管理评论. 2020(09)

[6]基于4P理论的X品牌方便面营销策略分析[J]. 闫波.  科技经济导刊. 2020(22)

[7]基于AARRR模型的用户增长策略研究——以拼多多为例[J]. 周劲波,位何君.  山西经济管理干部学院学报. 2020(01)

[8]基于大数据的中小型电商企业精准营销研究[J]. 徐涛.  中国商论. 2020(04)

[9]新媒体环境下的商品营销研究——以李佳琦网络直播带货为例[J]. 符翔翔.  新闻研究导刊. 2020(03)

[10]“双11”数据，最真实的营销洞察[J]. 杨不坏.  销售与市场(营销版). 2019(12)

论文怎么写格式范文模板三：基于电子商务的用户画像推荐算法研究

随着移动电子商务的快速发展,商品信息和用户行为数据呈现出爆炸性的增长趋势,导致了“信息过载”的出现,个性化推荐系统的提出在很大程度上缓解了这个问题。个性化推荐系统以解决“信息超载”为目标,通过分析用户行为数据,从而挖掘用户的兴趣偏好并进行主动推荐。虽然目前推荐算法的研究已经取得了较大进展,但其在数据稀疏性、用户特征静态性和推荐结果可解释性等方面都存在着一定挑战。因此本文在电子商务场景下,结合真实电商数据,针对电子商务平台的数据稀疏性、推荐结果可解释性以及用户特征静态性,进行了基于遗忘曲线与自动特征构建的混合推荐算法研究。主要研究工作如下:1)总结归纳了当下热门推荐系统的理论和技术,详细介绍了本文所用数据集和数据预处理方法,深入分析了当下推荐系统面临的挑战和存在的问题,针对性的给出了优化方案。2)针对推荐结果可解释性,本文提出了一种基于自动特征构建算法的级联模型,该模型对用户特征具有强解释性,且在一定程度上优化了该算法模型的计算速度。3)针对数据稀疏性和用户特征静态性的问题,本文提出了一种基于用户动态兴趣因子的混合推荐算法,该算法首先根据用户的隐式反馈,构建用户行为画像,接着根据艾宾浩斯遗忘曲线的周期规律构建动态兴趣因子矩阵,在预测用户购买结果时,根据用户行为时间的远近提升预测结果的权重,实现了融合用户动态兴趣因子的混合推荐模型,该混合模型相较于本文其他推荐模型具有更好的推荐结果可解释性和准确性。

摘要

abstract

第一章 绪论

   1.1 选题背景与意义

   1.2 国内外研究现状

       1.2.1 个性化推荐系统国内研究现状

       1.2.2 个性化推荐系统国外研究现状

   1.3 个性化推荐系统面临的挑战

   1.4 论文的研究贡献

   1.5 论文组织结构

第二章 推荐算法最新进展

   2.1 协同过滤推荐算法

   2.2 基于关联规则的推荐算法

   2.3 分类算法

       2.3.1 逻辑回归

       2.3.2 随机森林

       2.3.3 GBDT(梯度提升决策树)

   2.4 混合算法

   2.5 本章小结

第三章 基于用户行为画像的特征构建

   3.1 引言

   3.2 数据清洗

       3.2.1 数据分析

       3.2.2 数据预处理

   3.3 特征构建和选择

       3.3.1 基于用户行为画像的人工特征构建

       3.3.2 基于业务特征的自动特征构建

   3.4 实验分析

       3.4.1 实验数据集与环境

       3.4.2 实验流程和方案

       3.4.3 评价指标

       3.4.4 实验结果分析和对比

   3.5 本章小结

第四章 基于用户动态兴趣因子的混合推荐算法

   4.1 引言

   4.2 数据二次处理-k-means下采样

   4.3 基于传统分类算法的推荐

       4.3.1 基于逻辑回归的推荐

       4.3.2 基于传统GBDT的推荐

   4.4 基于用户动态兴趣的混合推荐算法

   4.5 实验分析

       4.5.1 实验数据集和环境

       4.5.2 实验流程和方案

       4.5.3 评价指标

       4.5.4 实验结果分析和对比

   4.6 本章小结

第五章 总结和展望

参考文献

致谢

参考文献

[1]数据清洗研究综述[J]. 廖书妍.  电脑知识与技术. 2020(20)

[2]基于并行协同过滤算法的领域知识推荐模型研究[J]. 杨恒,王思丽,祝忠明,刘巍,王楠.  数据分析与知识发现. 2020(06)

[3]面向大数据的K-means算法综述[J]. 任远航.  计算机应用研究. 2020(12)

[4]移动电商平台推荐算法技术文献研究[J]. 薛慧丽,甘小玲.  计算机产品与流通. 2020(02)

[5]结合CFDP与时间因子的协同过滤推荐算法[J]. 张凯辉,周志平,赵卫东.  计算机工程与应用. 2020(15)

[6]会话推荐系统[J]. 赵海燕,赵佳斌,陈庆奎,曹健.  小型微型计算机系统. 2019(09)

[7]基于深度森林的用户购买行为预测模型[J]. 葛绍林,叶剑,何明祥.  计算机科学. 2019(09)

[8]基于改进TFIDF的图书馆知识群体特征提取研究[J]. 赵金楼,朱辉,刘馨.  系统科学与数学. 2019(09)

[9]机器学习的个性化推荐算法[J]. 王晓佳.  电子技术与软件工程. 2019(15)

[10]智慧图书馆用户画像情境化推荐服务研究进展与启示[J]. 刘海鸥,刘旭,姚苏梅,黄文娜.  电子商务. 2019(08)

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