气味盒子——DIY私人体验香的开拓者

与护肤品市场喜人的销售数据和增长速度相比,香水似乎是化妆品领域的“鸡肋”,在庞大的市场中只占有很小的销售份额。中国人过去并没有使用香水的习惯,在中国历史上也找不到香水的文化根源。在中国,香水仍是一件相对新鲜的事物。虽然目前市面上的香水品牌数不胜数,但宣传、营销香水的方式仍以传统的广告、微博、微信公众号和小红书等方式为主,很难准确定位到有意愿购买的消费者。

针对宣传不到位的市场痛点,四川师范大学的团队利用网络大数据趋势分析法、多元神经网络方法、多重分形去趋势交叉相关分析法(MF-DCCA)对香水商品销量进行相关预测,搭建了智能化的香水推荐系统,是可以在香水购买者中进行个性化推荐输出的系统。换言之,就是在大规模可选的香水产品中依据个人喜好引导用户做出选择的系统。

与现有的传统营销方式相比,基于大数据、多元神经网络、多重分形去趋势交叉相关分析法的香水推荐系统可以帮助用户检索香水的有用信息、促进香水的交叉销售和向上销售(提供客户正追求的更好的商品或服务)、提供香水推送的个性化服务,提高香水品牌的客户忠诚度。

四川师范大学团队的香水推荐算法目前已经完成实验室的相关试验,计划投入该团队打造的本土香水品牌“气味盒子”的生产使用中。对于购买了相同香水产品或香水产品组合的客户根据年龄、职业、收入、忠诚度、偏好等用聚类算法进行聚类,当新的香水产品推出时,根据香水产品属性先将其进行类别匹配。然后根据同类香水产品的目标客户,确定该新的香水产品的目标客户。