【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种基于多目标规划模型制定最优销售策略方法、系统、设备以及方法。
技术介绍
1、一般线上和线下门店销售中，在未明确客户的购买意愿的前提下，只能随机推荐多种商品，但是很难直接给客户推荐相对满意的产品，更不用说提供针对性的服务，这不仅会导致浪费双方时间，销售效率低下，而且会流失新老客户。
2、因此，传统的销售方式存在无法了解到客户的购买喜好和购买意愿，无法为用户提供针对性的购买推荐的问题，从而导致无法提高成交率。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种基于多目标规划模型制定最优销售策略方法、系统、设备以及方法，其解决了存在无法了解到客户的购买喜好和购买意愿，无法为用户提供针对性的购买推荐的技术问题。
3、(二)技术方案
4、为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：
5、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于多目标规划模型制定最优销售策略
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1.一种基于多目标规划模型制定最优销售策略方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于多目标规划模型制定最优销售策略方法，其特征在于，将包含产品特征、产品满意度及个人信息的调查问卷分发给目标客户，并接收目标客户反馈的问卷数据包括：
3.如权利要求1所述的基于多目标规划模型制定最优销售策略方法，其特征在于，将产品特征和个人信息输入至预先构建的基于递归特征消除和随机森林融合算法的影响因素研究模型进行特征筛选，并对从不同产品角度分别进行回归预测，得出影响产品满意度的特征及特征权重包括：
4.如权利要求1所述的基于多目标规划模型制定...
【技术特征摘要】
1.一种基于多目标规划模型制定最优销售策略方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于多目标规划模型制定最优销售策略方法，其特征在于，将包含产品特征、产品满意度及个人信息的调查问卷分发给目标客户，并接收目标客户反馈的问卷数据包括：
3.如权利要求1所述的基于多目标规划模型制定最优销售策略方法，其特征在于，将产品特征和个人信息输入至预先构建的基于递归特征消除和随机森林融合算法的影响因素研究模型进行特征筛选，并对从不同产品角度分别进行回归预测，得出影响产品满意度的特征及特征权重包括：
4.如权利要求1所述的基于多目标规划模型制定最优销售策略方法，其特征在于，将选取的特征输入至预先构建的基于rusboost的客户挖掘模型反复迭代进行训练集生成、新分布生成以及分布权重调整，直至生成t个分类器停止迭代，之后根据t个分类器的加权结果预测目标客户购买产品的可能性包括：
5.如权利要求1所述的基于多目标规划模型制定最优销售策略方法，其特征在于，将选取的特征输入至预先构建的基于rusboost的客户挖掘模型反复迭代进行训练集生成、新分布生成以及分布权重调整，直至生成t个分类器停止迭代，之后根据t个分类器的加权结果预测目标客户购买产品的可能性之后，还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：董俊涛，李心宏，张正华，陈治宇，董秉坤，周鹏飞，许晨阳，舒奎武，李美亮，王俊峰，李子俊，樊璐，金国华，
申请(专利权)人：红塔辽宁烟草有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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