基于KNN算法的農產品電商精準營銷分析

王玨

【摘 ?要】近些年我國高速的發展使得各種大數據、云計算以及人工智能技術逐漸地應用到各行各業當中，同時伴隨著互聯網電商的高速發展，使得電商的營銷理念以及實際的方法，相較于傳統的營銷理念以及方法存在著一定的差異性。論文基于KNN算法，對其農產品電商精準營銷展開分析。

【Abstract】In recent years， the rapid development of China has led to the gradual application of various big data， cloud computing and artificial intelligence technologies to all walks of life. At the same time， with the rapid development of internet e-commerce， the marketing concepts and practical methods of e-commerce are somewhat different from the traditional marketing concepts and methods. Based on KNN algorithm， this paper analyzes the precision marketing of agricultural products e-commerce.

【關鍵詞】KNN算法;農產品;精準營銷;大數據

【Keywords】KNN algorithm; agricultural products; precision marketing; big data

【中圖分類號】F323.7;F724.6 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2020）10-0134-02

1 引言

在日常的營銷過程中，其消費者會在電商平臺當中，進行日常消費而產生大量的數據信息，其中包含了消費者的地域、性別、年齡以及個人喜好等個性化特征，因此對于這些個性化的數據進行分析的過程中，便可以有效地對消費者的消費行為進行預測以及分析，進而動態地感知到消費者即將開展的消費活動，實現消費的升級。同時這樣的銷售方式下，相比較傳統營銷方式，不僅僅很好地降低了社會成本，同時也極大地提升了營銷的準確性和針對性，這對于農產品電商的精準營銷方面，有著重要的意義。在本文的分析過程中，著重對KNN算法進行分析，以此實現了對目標用戶各種消費行為的預測分析。

2 KNN算法

所謂KNN算法，就是一種K最鄰近法，最早在1968年提出，是一種在理論上比較成熟的算法，同時也是在現階段的機器學習過程中，一種重要的基礎算法。在應用該算法的過程中，思路十分明確且直觀：假如一個樣本，在特征空間當中的K個最相似，也就是在特征空間當中最為鄰近，這樣的樣本當中，大多數都與其一個類別，因此該樣本也應該屬于這個類別當中。在使用這樣的方法對定類決策的過程中，只能夠依附于最鄰近的一個或者幾個不同樣本，進行多份樣本所述類別的確定。

但是對于這種算法而言，也有著一定的缺陷，就是應用的過程中需要大量的計算，使得對于每一個待分類的文本，都需要對全體已知樣本的距離進行計算，這樣才可以求得K個最鄰近的點。當下在對其方法進行應用的過程中，基本上是選擇對已知樣本點進行事先的剪輯，以此去除一些對結果影響不大的樣本。

3 傳統農產業電商的局限性

3.1 傳統的頂上營銷思維的局限性

現階段，對于一些農產品電子商務企業的分析來看，其在運作的過程中，基本上以傳統的B2C思維經營農產品，是一種普通的利用互聯網平臺進行農產品的交易。從本質上進行分析，是一種商務模式的誤區，對于很多電商平臺而言，因為是一種線上的B2C平臺，僅僅需要進行流量的導入即可，讓客戶來到線上進行購物即可，但是這樣的營銷方式下，其結果嚴重偏離了農產品電商的本質。首先，現階段在農產品電商，依靠著傳統的B2C思維下，進行的農產品商務，嚴重地偏離了農產品的電子交易過程中消費者的設計需求。

3.2 “電”“商”分離的營銷模式

開展線上的營銷過程中，需要重視“商”的部分，互聯網僅僅是作為一種銷售的平臺。但是現階段，在大多數時候，其農產品的營銷策略有著一定局限性，同時在對農產品進行銷售的過程中，也沒有很好地基于消費者的實際需求，進行有針對性的開展各種精準營銷。

在現階段的農產品電商精準營銷的過程中，需要積極地讓消費者在電商平臺進行購物，以此能夠留下相應的消費記錄，并對消費記錄進行全面的分析，能夠充分地挖掘出海量的數據信息，同時還需要包含著消費者的性別、個性、消費記錄等信息數據，以此能夠較為準確地對消費者在未來的消費行為當中，實現較為準確的預測。并且還需要對動態的營銷策略進行相應的分析，以此可以制定出符合消費者需求的營銷策略。

4 基于KNN算法在電商農產品精準營銷中的應用

在本文的分析過程中，主要是基于KNN算法，對其電商的農產品精準營銷，進行相應的預測，同時也需要對用戶的行為進行漢明編碼，之后再對用戶之間的距離進行相應的計算，進而保障可以很好地對消費者和農產品的消費行為進行相應的預測，從而實現了將KNN算法應用于這一領域當中。相較于傳統的算法，使用這樣的數據分析預測方法下，可以進一步地提升決策的準確率和決策效率，因此是一種智能化的算法。

4.1 數據預處理

在本文的分析過程中，主要是通過問卷調查的方式，獲取了超過1000組的用戶數據，明確出用戶在對購買農產品的具體消費行為，進行了相應的預測分析。在本文的分析中，基于具體的營銷場景，從而篩選出相應的具有著代表性的特征，并對其進行深入的研究。

4.2 數據特征描述

在使用的KNN算法當中，可以利用漢明距離來對每一個樣本數據進行距離的表示。因此，在本文的數據樣本當中，需要將特征字符明確出來，以此能夠很好地表示出用戶的實際特征項編碼。其中需要注意的是，由于一些特殊的群體在進行購買農產品的過程中，會出現消費年齡的變動，就會使得需要進行特殊化的處理。因此可以得出相應的數據表格，如表1所示。

在以上的數據當中，可以Y表示同意，N表示否，因此可以得出表2，在不同閾值K下，進行預測的實際精度。

4.3 KNN特征分類算法的應用

在本文的分析過程中，由于得到了相應的數據分析特征變化，因此可以對其用戶的特征性編碼進行相應的計算，以此成功地獲取到相應的購買意向。

4.4 測試結果

在上述模型的建立過程中，通過KNN計算方法，很好地對消費者的農產品購買意向進行了相應的預測分析，同時也在未來的精準營銷過程中，提供了良好的方案設計數據基礎，能夠對目標用戶人群提供精準的消息推送。

同時，在對農產品電商精準營銷領域當中，進行預測模型建立過程中，其特征項的選擇與預測的實際結果以及精度有著密切的關系。例如，在進行魚類產品的營銷過程中，由于消費者的自身個性化屬性，就會導致在進行營銷策略制定的過程中，需要有著一定的針對性，能夠對一些特征項進行相應的取舍，進而保障在方案的制定過程中，也能夠結合其對各個特征項之間產生的相互影響進行考慮。

4.5 疫情下的農產品電商精準銷售

隨著今年爆發的新冠肺炎疫情，人們無法很好地進行社交以及出行，同時對于各個行業的發展而言，都產生了巨大的影響，傳統的銷售模式下，便無法進行使用。因此，在這樣的背景下，互聯網購物成為人們重要的一種購物方式，能夠在不接觸外界的情況下，就進行各種物品的采購。對于農產品而言，由于傳統的銷售途徑受到了嚴重的限制，在開展的電商銷售過程中，更加需要進行深入的研究以及分析。

通過上述的試驗以及模型的建立可以表明，在對其電商農產品開展的精準營銷系統的建立過程中，能夠有效地對消費者的購買意向進行相應的預測，同時具有較高的精準度，因此可以保障企業在對精準營銷進行決策時，能夠有著可靠的依據。但是，由于分析的過程中，數據樣本的采集有限，使得在本文的預測模型建立過程中，在特征項上，還有著一定的提升空間。為此，需要在進行分析的過程中，進一步地提升樣本的采集規模。同時能夠保障對各種特征項當中的相互影響進行分析，以此保障進一步提升電商農產品的精準營銷方案。

5 結語

綜上所述，在對基于KNN算法的農產品電商精準營銷分析中，需要從模型建立的角度進行分析，進而在未來的營銷決策當中，有效地提升營銷的精準度，能夠精準地進行營銷，保障為目標群體制定出良好的農產品銷售方案。

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