基于关联规则的零售业CRM的设计和实现的中期报告一、研究背景随着零售业的快速发展，顾客体验和忠诚度越来越重要。而采用客户关系管理（CRM）系统，可帮助零售企业建立有效的顾客关系，提高顾客满意度和忠诚度，提高销售额和盈利能力。同时，关联规则挖掘技术能够通过分析大量的交易数据，发现商品之间的相关性和关联规律，为零售企业制定促销策略、商品陈列策略及新品开发提供实际指导和支持。因此，本论文以关联规则挖掘技术为基础，结合CRM系统，设计和实现一个针对零售业的CRM系统，以提高零售企业的管理效率和顾客满意度。二、研究目的本论文旨在设计和实现一个针对零售业的CRM系统，以关联规则挖掘技术为基础，通过分析客户交易数据，发现顾客之间的相关性和关联规律，为零售企业提供个性化的销售策略，提高顾客满意度和忠诚度，增加销售额和盈利能力。三、研究内容本论文的主要研究内容包括：1.CRM系统架构设计和技术选型。2.客户信息管理模块：提供客户信息的录入、修改和查询功能，包括基本信息、消费记录、等级评定等。3.关联规则挖掘模块：通过数据挖掘技术分析顾客之间的交易数据，发现商品之间的关联规律，提供商品的关联推荐。4.促销策略制定模块：根据关联规则挖掘结果，制定促销策略和商品陈列策略。5.数据分析和报表模块：提供数据分析和报表功能，包括顾客消费分析、商品销售分析、促销效果分析等。四、研究进展1.CRM系统架构设计和技术选型已经完成，并已确定采用JavaEE技术开发。2.客户信息管理模块已经实现了客户信息的录入、修改和查询功能，并对客户信息进行分类和等级评定。3.关联规则挖掘模块已经完成了数据预处理和关联规则的发现，并能够进行关联推荐。4.促销策略制定模块已经初步实现，基于关联规则的自动商品推荐功能已经可用。5.数据分析和报表模块正在开发中，预计下个月完成。五、研究计划1.完善客户信息管理模块，加入客户分类和等级管理功能。2.改进关联规则挖掘算法，提高挖掘效率和准确性。3.完成数据分析和报表模块的开发，提供更多的数据分析和报表功能。4.进行系统测试和优化，确保系统的稳定性和性能。5.撰写论文，准备答辩。六、参考文献1.陈宏,刘德隆.零售企业客户关系管理系统研究[J].商业经济研究,2015,28(3):115-117.2.张斌,朱勇.基于关联规则挖掘的超市商品组合推荐算法研究[J].计算机科学,2011,38(7):222-224.3.李歆,张庆新.基于关联规则的销售策略研究[J].情报杂志,2017,36(3):142-145.4.张庆新,宋红兵.数据挖掘在零售企业CRM中的应用研究[J].情报科学,2014,32(3):389-392.5.董博,王亚南.零售企业客户关系管理系统的设计与实现[J].计算机工程与应用,2017,53(8):98-101.