本技术公开了一种基于S2B2C模式的商城个性化服务方法及系统,涉及商务数据处理技术领域,包括分析目标消费者在商城平台中的行为数据来构建目标消费者的消费标签集,来确定消费标签集中每个标签的情况,为后续个性化服务提供基础。凭借消费者筛选指标和其它消费者的消费标签集来筛选出于目标消费者相似或相近的消费者群体,从而根据相近的消费群体来补充目标消费者的标签情况,提高了可推荐商品推送服务的可靠性和适应性,改善了商家与消费者之间的个性化服务效果。结合商品供应需求和评价指标来生成目标商家与供应商之间的供应链调整建议,为商家与供应商之间的供应链调整提供了依据,从而提升供应链的协同效果,提升消费者满意度。
背景技术
在数字化时代,随着消费者购物习惯的日益多元化和个性化,传统零售模式正面临巨大的变革压力。S2B2C(Supplier to Business to Consumer)模式应运而生,它通过整合供应链资源、利用大数据和人工智能技术,为商家和消费者搭建起了一座高效、便捷的桥梁。该模式的核心在于利用平台的力量赋能给B端(商家或分销商),让这些小B端更好地服务于C端(消费者)。通过智能客服、自动化订单处理等功能,S2B2C模式不仅优化了供应链管理,提高了运营效率,还为消费者提供了更加精准和便捷的服务,从而提升了整体的用户体验和商业竞争力。这种创新的商业模式正逐步成为推动现代零售业发展的重要引擎。
现有技术中,商城的服务往往是针对所有对象的,并未针对个体的个性化来给出定制化服务,导致商城服务的效果较差、适应性低,不能满足多变的需求。
因此,如何提高商城服务的效果和适应性,是目前有待解决的技术问题。
实现思路