TGI-SOM模型在直播带货中的应用.pdf
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1、SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯探 索 与 争 鸣 2023 NO.20 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯TGI-SOM模型在直播带货中的应用伍国飞 1 王和勇 1*曾斌 2(1.华南理工大学 广东广州 510641;2.广州科技贸易职业学院 广东广州 511442)摘要:短视频平台的直播带货已成为当前企业营销获客研究的新热点,如何实现该营销渠道下的精细化营销成为企业亟需解决的问题。该模型融合目标群体指数(Target Group Index,TGI)和自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)技术对平台
2、Q公司进行客户细分,研究其细分人群的属性特征和产品服务偏好,并分析了不同产品服务间的相似性。结果表明:Q公司的目标消费群体集中在三线以上城市;十二大产品服务可以划分四类进行组合营销。该研究证实,TGI与SOM的结合可有效地分析人群对产品服务的偏好行为,为企业在营销推广管理过程中根据消费者偏好选择合适直播达人,匹配合适产品服务提供数据决策支持。关键词:直播带货 客户细分 目标群体指数 自组织神经网络中图分类号:TP391.1;TP183文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2023)20-0238-06Application of the TGI-SOM Model in Live-St
3、reaming E-CommerceWU Guofei1 WANG Heyong1*ZENG Bin2(1.South China University of Technology,Guangzhou,Guangdong Province,510641 China;2.Guangzhou Vocational College of Technology&Business,Guangzhou,Guangdong Province,511442 China)Abstract:Live-streaming e-commerce on short video platforms has become
4、a new hot spot for the current research on enterprises marketing and customer acquisition,and how to achieve refined marketing under this marketing channel has become an urgent problem for enterprises to solve.This model integrates the target group index(TGI)and self-organizing map(SOM)technology to
5、 segment the customers of Q Company on the platform,studies the attribute characteristics and product service preferences of its segmented population,and analyzes the similarities among different product services.The results show that the target consumer group of Q Company is mainly concentrated in
6、cities above third-tier,and that 12 major product services can be divided into four categories for combined marketing.This study confirms that the combination of the TGI and the SOM can effectively analyze the preference behavior of the population for product services and provide data decision-makin
7、g support for enterprises to choose suitable live-streaming talents and match suitable product services based on consumers preferences in the management process of marketing promotion.Key Words:Live-streaming e-commerce;Customer segmentation;Target group index;Self-organizing map随着短视频用户规模快速增长,形成了用户黏
8、性大、获客成本低的短视频平台,为直播电商的高速发展DOI:10.16661/ki.1672-3791.2304-5042-6236基金项目:广东省自然科学基金项目“制造业数字化转型效果多视角评价及提升策略研究”(项目编号:2022A1515011848)。作者简介:伍国飞(1986),男,硕士在读,工程师,研究方向为机器学习。曾斌(1984),男,硕士,讲师,研究方向为电子商务。通信作者:王和勇(1973),男,博士,教授,研究方向为机器学习。E-mail:。238SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯 2023 NO.20 探 索 与 争 鸣科技资讯SCIENC
9、E&TECHNOLOGY INFORMATION营造了良好的外部环境1。在以短视频平台为基础的直播电商产业链中,品牌企业、工厂等为产业链上游,主播达人、MCN机构为产业链中游,粉丝用户为下游,位于中游的主播达人重构了当前交易模式的“人货场”,以其个人魅力、信魅力、高度互动性、信任因素影响着粉丝群体的购买行为2,进而提升了交易效率和品牌认知度。因此,在当前流量红利逐渐见顶、消费需求放缓、企业竞争日益激烈的背景下,直播带货已成为企业在降低营销成本、维持用户增长,促进交易和维护品牌忠诚度等营销管理上亟须开拓和探索的新模式。企业在直播带货营销方面面临着两大问题:首先,面对短视频平台上海量的直播达人,企
10、业如何筛选契合企业目标消费群体的优质达人,以获取有效的用户;其次,对于提供多品类的企业,如何围绕客户特点制订跨产品线的产品组合营销方案,向优质的达人投放合适的广告,以促进用户达成交易。1 文献回顾市场细分是实现精细化营销活动中较为流行的策略模型。市场细分根据客户的需求、行为、或某种特征将他们分类到相似的群体中,其过程有5个活动:细分市场、描述细分市场、评估细分市场的吸引力、选择目标细分市场并将资源分配给细分市场以及寻找目标客户。目标群体指数(Target Group Index,TGI)是一种应用在媒体投放、覆盖广大目标群体的细分技术,反映某个目标群体在某项研究特征(如地理区域、人口统计、媒体
11、受众等)中偏好强弱程度,用来衡量某种品牌、产品或服务在特定目标群体中的知名度和吸引程度,例如:吴文瀚3基于搜索引擎数据,结合使用TGI和关联规则来发现年轻用户的汽车需求。自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法是一种聚类和高维可视化的无监督神经网络学习算法,由芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出,SOM是一个两层前馈网络,每个神经元学习识别一个特定的输入模式。具有保持拓扑结构、自适应以及可视化上的特点,广泛应用于分类聚类、数据降维,组合优化等众多信息处理领域。例如:宋新平等人4基于SOM构建竞争对手识别模型,并根据模型结果识别酒店企业的竞争对手。基于上述分
12、析,考虑到短视频平台开放的直播达人粉丝群体画像包括人口统计属性(如性别、地理位置、使用手机品牌、年龄等),本文以市场细分为理论基础,以人口统计属性为细分维度,融合TGI和SOM细分技术,构建两层的细分用户群体,进而使营销人员在主播达人筛选和产品投放过程中实现精细化管理。2 研究方法2.1 模型与流程TGI-SOM模型的构建流程共3步:首先,采集Q公司会员数据及订单数据为原始数据,以人口统计属性的细分维度构建用户群体-产品服务的TGI矩阵M;其次,以TGI矩阵M作为SOM的输入层,通过迭代更新每个样本与神经元的权重,输出竞争获胜者,并映射在二维的拓扑关系平面阵;最后,使用KMean算法对用户群体
13、进行二次聚类,生成分组人群。2.1.1 TGI矩阵设A为相同特征(如购买某类产品的行为),B(BT)为目标群体(如使用某个手机品牌的人群),其中T表示总体人群,TGI计算公式5如下:TGI=card()ABcard()Bcard()Acard()T(1)根据公式(1)构造一个TGI矩阵M M,其中每一行代表一个人群分组,每一列代表产品服务类型。设矩阵M M有m行及n列,其中元素cij(i1,2,m;j1,2,n)为第i个人群分组对第j个的产品服务类别的TGI值,如式(2)所示:M=c11 c12c21c22c1nc2ncm1cm2cmn(2)2.1.2 SOM算法过程设TGI矩阵M M为输入层
14、,c=(c1,c2,cn)是一个n维样本,输出层是有N个节点的二维网络,wij是第i个输入神经元节点与第j个输出神经元节点之间的权值,该算法的训练过程如下。(1)将连接权重、学习效率以及邻域初始化,wij选择0,1之间数值作为随机值,且随机值互不相同。(2)对样本和连接向量进行归一化,计算归一化后输入向量在到输出节点的距离d(c,w),公式如下:d(cw)=i=1n()ci-wij2(3)(3)选择最小距离节点中的d(c,w)为最佳匹配节点,即神经元i为获胜神经元。(4)使用式(4)调整权值向量值:wij(t+1)=wij(t)+(t)h(t)c(t)-wij(t)(4)式(4)中:(t)是学
15、习效率,0(t)1,且随着时间t而减少;h(t)是邻域内第i个神经元和获胜神经元j之间的拓扑距离的函数。239SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯探 索 与 争 鸣 2023 NO.20 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯重复上述步骤,直到对M所有样本学习后,学习效率(t)100时表示倾向性高于平均水平;反之倾向性则低于平均水平。且通常当TGI120时表示某项特征具有正向显著性;当TGI80时表示某项特征具有负向显著性。在SOM算法中,组件平面图(Component Plane Diagram)是常用分析聚类结果的可视化工具,展
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