卷烟零售终端走访路径规划算法集成与应用

为解决卷烟零售终端走访业务领域中的多点路径规划问题,对现有路径规划算法进行归纳和总结。提出了一种Top-K群体算法集成方法将多种路径规划算法进行组合优化及集成应用,以克服单个算法存在的固有缺陷,获得更优的规划结果。以沈阳市卷烟零售终端为研究对象进行15.6万次模拟实验。结果表明：Top-K比6种原算法获得的路径平均缩短约9.82%,算法优化提升效果显著,能够获得更好的路径规划结果,具有更好的可靠性和通用性。基于Top-K开发了一种适用于烟草零售客户走访的路径规划微服务,并在沈阳烟草进行实际应用。过去1年时间里,该服务使用频次超过1.7万次,路径规划总长度超过15.6万公里,具有良好的实用性和通用性。     

基于卷烟消费大数据标签体系的六大画像系统

为解决卷烟消费者数据采集与分析难问题,提出了一种全新的基于时空网格技术的消费人群大数据采集分析方法。通过商圈网格划分和数据标签特征工程,实现企业消费者大数据资源的高效融合,建立卷烟消费大数据标签体系,提高了数据的使用价值和复用性。基于大数据、时空网格、可视化技术构建卷烟市场数字孪生体,设计实现了六大画像系统。以玉林市场为例,实现了5237个商圈画像、19544个终端画像、42个品牌画像、169个产品画像以及12种商圈类别画像、24种卷烟分类画像。基于系统对某卷烟品牌实施精准投放实验,该产品的货源利用率从35%提升至59%。