CN116957744A - 一种基于数字化制造家具销售服务系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数字化制造家具销售服务系统，涉及家具销售技术领域，包括订单分析模块、售价分析模块、协同分析模块以及营销评估模块；订单分析模块用于获取各种家具的交易订单信息进行销售优化指数分析；售价分析模块用于根据售价变动信息进行价稳指数分析；协同分析模块用于调取家具的销售优化指数和价稳指数进行协同分析，得到家具的调控优化指数，判断是否需要对家具的制造计划进行调控；当客户访问家具产品时，营销评估模块用于记录客户的访问行为特征进行营销优化指数评估；若营销优化指数大于预设营销阈值，则生成辅助营销信号，以提示销售人员对该客户进行辅助营销，提高销售人员与客户的沟通效率，避免客户流失。
Description
技术领域
本发明涉及家具销售技术领域，具体是一种基于数字化制造家具销售服务系统。
背景技术
随着市场对家具产品的多样化和个性需求的日益增长，家具产品更新周期越来越快，客户对产品供货期的要求越来越短。为了适应这种变化，家具生产制造企业不仅需要内部各部门之间的高度协调，更需要加强企业与企业之间的协同与合作，实现区域内或跨地域的企业之间的信息资源、人力资源及设备资源的共享和互补，以共同提高对市场需求的反应速度；
而在SMT生产线制造过程中，存在无法根据家具的交易订单信息合理扩大或缩减对应家具的制造计划，不利于提高云制造的效率；不能合理控制库存，导致产品大量堆积、滞销；同时无法智能识别出高价值的顾客群体，针对不同的顾客群体实施不同的营销手段和策略，不能为企业的扩大和经营提供有效的帮助；基于以上不足，本发明提出一种基于数字化制造家具销售服务系统。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于数字化制造家具销售服务系统。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于数字化制造家具销售服务系统，包括订单采集模块、订单分析模块、售价监测模块、售价分析模块、协同分析模块、家具展示模块以及营销评估模块；
所述订单采集模块用于采集销售平台上家具的交易订单信息并将采集的交易订单信息存储至数据库；所述订单分析模块用于获取数据库内存储的各种家具的交易订单信息进行销售优化指数XY分析，并将各种家具的销售优化指数XY打上时间戳并存储至云平台；
所述售价监测模块用于对家具的售价进行监测，当家具售价变动时，记录售价变动信息并存储至数据库；所述售价分析模块与数据库相连接，用于根据数据库存储的售价变动信息进行价稳指数JW分析；
所述协同分析模块与云平台相连接，用于调取家具的销售优化指数XY和价稳指数JW进行协同分析，得到家具的调控优化指数TK；判断是否需要对家具的制造计划进行调控；
所述家具展示模块用于展示家具产品，并供客户浏览产品后选择收藏或直接订购；当客户访问家具产品时，所述营销评估模块用于记录客户的访问行为特征进行营销优化指数YV评估；若营销优化指数YV大于预设营销阈值，则生成辅助营销信号，以提示销售人员对该客户进行辅助营销。
进一步地，所述协同分析模块的具体分析步骤包括：
获取家具的剩余库存并标记为Cs，自动从云平台调取家具的销售优化指数XY和价稳指数JW；利用公式TK＝(Cs×b1)/(XY×b2+JW×b3)计算得到家具的调控优化指数TK，其中b1、b2、b3为预设系数因子；
将调控优化指数TK与预设优化阈值相比较；所述预设优化阈值包括F1、F2；F1、F2均为预设值，且F1＜F2；
若TK≥F2，则表明对应家具堆积过多，生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应家具的制造计划；
若TK＜F1，表明对应家具储备不足，生成扩大提醒信号至云平台，以提醒管理人员扩大对应家具的制造计划。
进一步地，所述订单分析模块的具体分析步骤为：
针对某种家具，采集所述家具在系统当前时间前三个月内的交易订单信息；所述交易订单信息包括家具编号、交易数量、交易价格以及客户评分；统计所述家具的订单总数量为D1；
将每个订单的交易数量、交易价格以及客户评分依次标记为Ci、Gi以及Pi；利用公式XWi＝Ci×a1+Gi×a2+Pi×a3计算得到销售值XWi，其中a1、a2、a3均为预设系数因子；
将销售值XWi与预设销售阈值相比较；统计销售值XWi大于预设销售阈值的次数占比为Zb1，当XWi大于预设销售阈值时，获取XWi与预设销售阈值的差值并进行求和得到超销总值CZ；
利用公式XY＝f×D1×(Zb1×a4+CZ×a5)计算得到所述家具的销售优化指数XY，其中a4、a5均为预设系数因子；f为预设补偿系数。
进一步地，所述售价分析模块的具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计家具的售价变动总次数为变价频次PZ；将每次的售价变动值标记为Li；将售价变动值Li与预设变动阈值相比较；
统计售价变动值Li大于预设变动阈值的次数占比为Lb，当Li大于预设变动阈值时，获取Li与预设变动阈值的差值并进行求和得到超变总值GZ；利用公式RM＝Lb×g1+GZ×g2计算得到超变系数RM，其中g1、g2均为预设系数因子；
将所述家具的当前售价标记为Et；遍历所述家具的历史售价，将售价最大值标记为Emax，将售价最小值标记为Emin；利用公式Cb＝(Emax-Emin)/Et计算得到差异比Cb；
利用公式JW＝PZ×g3+RM×g4+Cb×g5计算得到所述家具的价稳指数JW，其中g3、g4、g5均为系数因子；所述售价分析模块用于将各种家具的价稳指数JW打上时间戳并存储至云平台。
进一步地，所述协同分析模块还包括：
将家具按照调控优化指数TK大小进行升序排序得到家具的制造优化序列；所述协同分析模块用于将家具的制造优化序列发送至云平台；为管理人员安排产品的制造计划提供参考。
进一步地，所述营销评估模块的具体评估步骤为：
当客户访问某个家具产品时，记录客户的访问行为特征；所述访问行为特征包括客户点击、收藏或分享产品链接以及与在线AI助手互动的行为特征；自动从云平台调取对应家具的销售优化指数XY和价稳指数JW；
统计客户点击、收藏或分享产品链接的总次数为G1；将客户的访问时长标记为Gt；统计客户与在线AI助手的互动次数为Hz；
利用公式YV＝(XY×b4+JW×b5)×(G1×b6+Gt×b7+Hz×b8)计算得到营销优化指数YV，其中b4、b5、b6、b7均为预设系数因子。
进一步地，所述售价变动信息包括售价变动时刻、售价变动状态和售价变动值；其中售价变动状态包括涨价和降价。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中所述订单分析模块用于获取数据库内存储的各种家具的交易订单信息进行销售优化指数XY分析；所述售价监测模块用于对家具的售价进行监测，当家具售价变动时，记录售价变动信息；所述售价分析模块用于根据售价变动信息进行价稳指数JW分析；所述协同分析模块用于调取家具的销售优化指数XY和价稳指数JW进行协同分析，得到家具的调控优化指数TK；若TK≥F2，则表明对应家具堆积过多，生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应家具的制造计划；若F1≤TK＜F2，则表明对应家具调配正常，无需对家具的制造计划做出调控；若TK＜F1，表明对应家具储备不足，生成扩大提醒信号至云平台，以提醒管理人员扩大对应家具的制造计划，从而达到资源最充分利用的目的；
2、本发明中所述协同分析模块还用于将家具按照调控优化指数TK大小进行升序排序得到家具的制造优化序列；为管理人员安排产品的制造计划提供参考，能够保证重要紧缺热销产品优先制造，提高云制造的效率；所述家具展示模块用于展示家具产品，并供客户浏览产品后选择收藏或直接订购；当客户访问家具产品时，所述营销评估模块用于记录客户的访问行为特征进行营销优化指数YV评估；若营销优化指数YV大于预设营销阈值，则生成辅助营销信号，以提示销售人员对该客户进行辅助营销，提高销售人员与客户的沟通效率，避免客户流失。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于数字化制造家具销售服务系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于数字化制造家具销售服务系统，包括订单采集模块、数据库、订单分析模块、云平台、售价监测模块、售价分析模块、协同分析模块、家具展示模块以及营销评估模块；
订单采集模块用于采集销售平台上家具的交易订单信息并将采集的交易订单信息存储至数据库；交易订单信息包括家具编号、交易数量、交易价格以及客户评分；
订单分析模块与数据库相连接，用于获取数据库内存储的各种家具的交易订单信息进行销售优化指数XY分析，具体分析步骤为：
针对某种家具，采集家具在系统当前时间前三个月内的交易订单信息；统计家具的订单总数量为D1；
将每个订单的交易数量、交易价格以及客户评分依次标记为Ci、Gi以及Pi；利用公式XWi＝Ci×a1+Gi×a2+Pi×a3计算得到销售值XWi，其中a1、a2、a3均为预设系数因子；
将销售值XWi与预设销售阈值相比较，统计销售值XWi大于预设销售阈值的次数占比为Zb1，当XWi大于预设销售阈值时，获取XWi与预设销售阈值的差值并进行求和得到超销总值CZ；
利用公式XY＝f×D1×(Zb1×a4+CZ×a5)计算得到家具的销售优化指数XY，其中a4、a5均为预设系数因子；f为预设补偿系数；
订单分析模块用于将各种家具的销售优化指数XY打上时间戳并存储至云平台；
售价监测模块用于对家具的售价进行监测，当家具售价变动时，记录售价变动信息并存储至数据库；售价变动信息包括售价变动时刻、售价变动状态和售价变动值；其中售价变动状态包括涨价和降价；
售价分析模块与数据库相连接，用于根据数据库存储的售价变动信息进行价稳指数JW分析，具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计家具的售价变动总次数为变价频次PZ；将每次的售价变动值标记为Li；将售价变动值Li与预设变动阈值相比较；
统计售价变动值Li大于预设变动阈值的次数占比为Lb，当Li大于预设变动阈值时，获取Li与预设变动阈值的差值并进行求和得到超变总值GZ；利用公式RM＝Lb×g1+GZ×g2计算得到超变系数RM，其中g1、g2均为预设系数因子；
遍历家具的历史售价，将售价最大值标记为Emax，将售价最小值标记为Emin；将家具的当前售价标记为Et；利用公式Cb＝(Emax-Emin)/Et计算得到差异比Cb；
将变价频次、超变系数以及差异比进行归一化处理并取其数值，利用公式JW＝PZ×g3+RM×g4+Cb×g5计算得到家具的价稳指数JW，其中g3、g4、g5均为系数因子；售价分析模块用于将各种家具的价稳指数JW打上时间戳并存储至云平台；
协同分析模块与云平台相连接，用于调取家具的销售优化指数XY和价稳指数JW进行协同分析，得到家具的调控优化指数TK；具体包括：
获取家具的剩余库存并标记为Cs，自动从云平台调取家具的销售优化指数XY和价稳指数JW；利用公式TK＝(Cs×b1)/(XY×b2+JW×b3)计算得到家具的调控优化指数TK，其中b1、b2、b3为预设系数因子；
将调控优化指数TK与预设优化阈值相比较；预设优化阈值包括F1、F2；F1、F2均为预设值，且F1＜F2；
若TK≥F2，则表明对应家具堆积过多，生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应家具的制造计划；
若F1≤TK＜F2，则表明对应家具调配正常，无需对家具的制造计划做出调控；若TK＜F1，表明对应家具储备不足，生成扩大提醒信号至云平台，以提醒管理人员扩大对应家具的制造计划；
在本实施例中，协同分析模块还包括：
将家具按照调控优化指数TK大小进行升序排序得到家具的制造优化序列；协同分析模块用于将家具的制造优化序列发送至云平台，为管理人员安排产品的制造计划提供参考，能够保证重要紧缺热销产品优先制造，提高云制造的效率；
家具展示模块用于展示家具产品，并供客户浏览产品后选择收藏或直接订购；当客户访问家具产品时，营销评估模块用于记录客户的访问行为特征进行营销优化指数YV评估，具体评估步骤为：
当客户访问某个家具产品时，记录客户的访问行为特征；访问行为特征包括客户点击、收藏或分享产品链接以及与在线AI助手互动的行为特征；其中，客户与在线AI助手的一个问答即为互动一次；
自动从云平台调取对应家具的销售优化指数XY和价稳指数JW；统计客户点击、收藏或分享产品链接的总次数为G1；将客户的访问时长标记为Gt；统计客户与在线AI助手的互动次数为Hz；
利用公式YV＝(XY×b4+JW×b5)×(G1×b6+Gt×b7+Hz×b8)计算得到营销优化指数YV，其中b4、b5、b6、b7均为预设系数因子；
将营销优化指数YV与预设营销阈值相比较；若营销优化指数YV大于预设营销阈值，则生成辅助营销信号，以提示销售人员对该客户进行辅助营销，提高销售人员与客户的沟通效率，避免客户流失；
本发明能够通过营销评估模块记录客户的访问行为特征进行营销优化指数YV评估，智能识别出高价值的顾客群体，针对不同的顾客群体实施不同的营销手段和策略，为企业的扩大和经营提供有效的帮助；
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
一种基于数字化制造家具销售服务系统，在工作时，订单采集模块用于采集销售平台上家具的交易订单信息；订单分析模块用各种家具的交易订单信息进行销售优化指数XY分析；售价监测模块用于对家具的售价进行监测，当家具售价变动时，记录售价变动信息；售价分析模块用于根据售价变动信息进行价稳指数JW分析；协同分析模块用于调取家具的销售优化指数XY和价稳指数JW进行协同分析，得到家具的调控优化指数TK；若TK≥F2，则表明对应家具堆积过多，生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应家具的制造计划；若F1≤TK＜F2，则表明对应家具调配正常，无需对家具的制造计划做出调控；若TK＜F1，表明对应家具储备不足，生成扩大提醒信号至云平台，以提醒管理人员扩大对应家具的制造计划，从而达到资源最充分利用的目的；
协同分析模块还用于将家具按照调控优化指数TK大小进行升序排序得到家具的制造优化序列；为管理人员安排产品的制造计划提供参考，能够保证重要紧缺热销产品优先制造，提高云制造的效率；家具展示模块用于展示家具产品，并供客户浏览产品后选择收藏或直接订购；当客户访问家具产品时，营销评估模块用于记录客户的访问行为特征进行营销优化指数YV评估；若营销优化指数YV大于预设营销阈值，则生成辅助营销信号，以提示销售人员对该客户进行辅助营销，提高销售人员与客户的沟通效率，避免客户流失。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.一种基于数字化制造家具销售服务系统，其特征在于，包括订单采集模块、订单分析模块、售价监测模块、售价分析模块、协同分析模块、家具展示模块以及营销评估模块；
所述订单采集模块用于采集销售平台上家具的交易订单信息并将采集的交易订单信息存储至数据库；所述订单分析模块用于获取数据库内存储的各种家具的交易订单信息进行销售优化指数XY分析，并将各种家具的销售优化指数XY打上时间戳并存储至云平台；
所述售价监测模块用于对家具的售价进行监测，当家具售价变动时，记录售价变动信息并存储至数据库；所述售价分析模块与数据库相连接，用于根据数据库存储的售价变动信息进行价稳指数JW分析；
所述协同分析模块与云平台相连接，用于调取家具的销售优化指数XY和价稳指数JW进行协同分析，得到家具的调控优化指数TK；判断是否需要对家具的制造计划进行调控；
所述家具展示模块用于展示家具产品，并供客户浏览产品后选择收藏或直接订购；当客户访问家具产品时，所述营销评估模块用于记录客户的访问行为特征进行营销优化指数YV评估；若营销优化指数YV大于预设营销阈值，则生成辅助营销信号，以提示销售人员对该客户进行辅助营销。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字化制造家具销售服务系统，其特征在于，所述协同分析模块的具体分析步骤包括：
获取家具的剩余库存并标记为Cs，自动从云平台调取家具的销售优化指数XY和价稳指数JW；利用公式TK＝(Cs×b1)/(XY×b2+JW×b3)计算得到家具的调控优化指数TK，其中b1、b2、b3为预设系数因子；
将调控优化指数TK与预设优化阈值相比较；所述预设优化阈值包括F1、F2；F1、F2均为预设值，且F1＜F2；
若TK≥F2，则表明对应家具堆积过多，生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应家具的制造计划；
若TK＜F1，表明对应家具储备不足，生成扩大提醒信号至云平台，以提醒管理人员扩大对应家具的制造计划。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字化制造家具销售服务系统，其特征在于，所述订单分析模块的具体分析步骤为：
针对某种家具，采集所述家具在系统当前时间前三个月内的交易订单信息；所述交易订单信息包括家具编号、交易数量、交易价格以及客户评分；统计所述家具的订单总数量为D1；
将每个订单的交易数量、交易价格以及客户评分依次标记为Ci、Gi以及Pi；利用公式XWi＝Ci×a1+Gi×a2+Pi×a3计算得到销售值XWi，其中a1、a2、a3均为预设系数因子；
将销售值XWi与预设销售阈值相比较；统计销售值XWi大于预设销售阈值的次数占比为Zb1，当XWi大于预设销售阈值时，获取XWi与预设销售阈值的差值并进行求和得到超销总值CZ；
利用公式XY＝f×D1×(Zb1×a4+CZ×a5)计算得到所述家具的销售优化指数XY，其中a4、a5均为预设系数因子；f为预设补偿系数。
4.根据权利要求2所述的一种基于数字化制造家具销售服务系统，其特征在于，所述售价分析模块的具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计家具的售价变动总次数为变价频次PZ；将每次的售价变动值标记为Li；将售价变动值Li与预设变动阈值相比较；
统计售价变动值Li大于预设变动阈值的次数占比为Lb，当Li大于预设变动阈值时，获取Li与预设变动阈值的差值并进行求和得到超变总值GZ；利用公式RM＝Lb×g1+GZ×g2计算得到超变系数RM，其中g1、g2均为预设系数因子；
将所述家具的当前售价标记为Et；遍历所述家具的历史售价，将售价最大值标记为Emax，将售价最小值标记为Emin；利用公式Cb＝(Emax-Emin)/Et计算得到差异比Cb；
利用公式JW＝PZ×g3+RM×g4+Cb×g5计算得到所述家具的价稳指数JW，其中g3、g4、g5均为系数因子；所述售价分析模块用于将各种家具的价稳指数JW打上时间戳并存储至云平台。
5.根据权利要求2所述的一种基于数字化制造家具销售服务系统，其特征在于，所述协同分析模块还包括：
将家具按照调控优化指数TK大小进行升序排序得到家具的制造优化序列；所述协同分析模块用于将家具的制造优化序列发送至云平台；为管理人员安排产品的制造计划提供参考。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字化制造家具销售服务系统，其特征在于，所述营销评估模块的具体评估步骤为：
当客户访问某个家具产品时，记录客户的访问行为特征；所述访问行为特征包括客户点击、收藏或分享产品链接以及与在线AI助手互动的行为特征；自动从云平台调取对应家具的销售优化指数XY和价稳指数JW；
统计客户点击、收藏或分享产品链接的总次数为G1；将客户的访问时长标记为Gt；统计客户与在线AI助手的互动次数为Hz；
利用公式YV＝(XY×b4+JW×b5)×(G1×b6+Gt×b7+Hz×b8)计算得到营销优化指数YV，其中b4、b5、b6、b7均为预设系数因子。
7.根据权利要求4所述的一种基于数字化制造家具销售服务系统，其特征在于，所述售价变动信息包括售价变动时刻、售价变动状态和售价变动值；其中售价变动状态包括涨价和降价。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117196260A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-08 | 海门市谷丽纺织品有限公司 | 一种纺织订单信息存储管理系统 |
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2023
- 2023-08-03 CN CN202310972608.XA patent/CN116957744A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN117196260A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-08 | 海门市谷丽纺织品有限公司 | 一种纺织订单信息存储管理系统 |
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