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1、智能服装商务系统的制作方法专利名称：智能服装商务系统的制作方法技术领域：本发明涉及服装零售行业，更具体地说，涉及一种智能服装商务系统。背景技术：现今的服装零售市场，了解客户的需求对于服装零售商取得商业上的成功起着至关重要的作用。目前市场上的服装商务系统主要涉及POS (point-of-sales，销售点)系统和CRM (customer relationship management，客户关系管理)系统。这两种系统仅能存储销售交易记录，以及基于客户购买历史提供初步地分析。然而，现有的POS系统或CRM系统的主要不足之处如下。1)现有的工业上使用的POS系统仅能收集每个销售点的数据，而CRM系
2、统仅能存储每个客户的购买记录，而没有针对提供客户服务、产品推荐和未来客户需求计划的进一步的分析。2)对于服装连锁店而言，不同城市和商店的历史销售记录被分别存储在不同数据服务器。因此，耗费了大量时间和劳动力资源来合并这些庞大的历史销售记录。3)现今服装零售商在其生产决策中未能考虑客户的试穿数据。但是，这些试穿数据反映了客户的喜好，和潜在的购买期望。4)现今的服装零售公司是基于服装采购员的主观经验来计划未来客户需求的。多数服装零售商没有采取任何行动来理解和分析其客户的喜好和购买行为，因此所计划的客户产品需求不够准确。但是，理解和预计客户喜好有助于个性化产品推荐，和促销策略，而这些对于赢取客户忠诚、
3、提升销售量以及提高零售商收益率一样都是至关重要的。因此，有必要开发一种智能服装商务系统来有效地改善种种不足。发明内容本发明要解决的技术问题在于，针对现有服装商务系统的上述数据分散、不考虑试穿数据且主观判断客户需求的缺陷，提供一种智能服装商务系统，有效及科学化地分析客户购买喜好，预测客户需求及个性化产品推荐。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是构造一种智能服装商务系统，包括综合数据获取模块，与服装零售商的POS系统、服装试穿系统和客户数据库通信，分别获取并保存POS历史购买记录、服装试穿数据和客户数据；购买喜好分析模块，与所述综合数据获取模块相连，用于对所述POS历史购买记录、服装试穿数据和客
4、户数据进行分析生成客户购买喜好分析结果；购买喜好存储模块，与所述购买喜好分析模块相连，用于建立数据库存储所述客户购买喜好分析结果。在本发明所述的智能服装商务系统中，所述智能服装商务系统还包括客户需求预测模块，与所述综合数据获取模块和购买喜好分析模块相连，用于对所述客户购买喜好分析结果，POS历史购买记录，或与试穿记录进行分析并生成未来及当前客户需求预测结果。在本发明所述的智能服装商务系统中，所述智能服装商务系统还包括客户需求存储模块，与所述客户需求预测模块相连，用于建立数据库存储所述未来客户需求预测结果。在本发明所述的智能服装商务系统中，所述综合数据获取模块还与服装零售商的产品数据库通信以获取
5、产品数据；且所述智能服装商务系统还包括客户产品推荐模块， 与所述综合数据获取模块和购买喜好分析模块相连，用于对所述产品数据和客户购买喜好分析结果进行分析并生成客户产品推荐项目。在本发明所述的智能服装商务系统中，所述智能服装商务系统还包括产品推荐存储模块，与所述客户产品推荐模块相连，用于建立数据库存储所述客户产品推荐项目。在本发明所述的智能服装商务系统中，所述购买喜好分析模块采用模糊c均值聚类数据挖掘算法根据客户喜好的产品特征或者客户购买行为将客户分成不同的组别以生成客户购买喜好分析结果。在本发明所述的智能服装商务系统中，所述客户需求预测模块基于所述客户购买喜好分析结果，POS历史购买记录，或与
6、试穿记录，采用误差反传神经网络技术在颜色、 尺码、款式和数量方面预测服装产品的未来及当前客户需求。在本发明所述的智能服装商务系统中，所述客户产品推荐模块基于客户购买喜好分析结果中用户喜好的特征，在产品数据库中搜索产品为各个客户生成客户产品推荐项目。实施本发明的智能服装商务系统，具有以下有益效果本发明提供一种用户友好型操作平台，并充分利用POS历史购买记录、服装试穿数据、客户数据和产品数据，1)分析客户购买喜好，2)产生个性化促销信息和产品推荐，以及3)系统、客观并准确地预测未来客户需求。因此，本发明基于多种数据进行分析和预测，保障了结果的准确性，提升了服装零售商的在服装市场中的竞争力。下面将结
7、合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中 图1是本发明优选实施例中智能服装商务系统的模块示意图。具体实施例方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。请参阅图1，为本发明优选实施例中智能服装商务系统的模块示意图。如图1所示，本发明提供的智能服装商务系统100可以与服装零售商的POS系统200、服装试穿系统 300和客户数据库400通信，获取更多的信息以便于进行各种分析和预测。POS系统200中存储有各个销售点的历史购买记录。服装试穿系统300可以采用 RFID-智能试穿系统(例如，于2006年6月29日提交、申请号为200610090
8、589、题为“智能试衣系统及方法”的中国专利申请中公开的RFID-智能试穿系统)来记录试穿数据。客户数据库400为服装零售商建立的客户的购买历史记录及相关数据资料的数据库。如图1所示，本发明提供的智能服装商务系统100至少包括综合数据获取模块 110、购买喜好分析模块120和购买喜好存储模块151。综合数据获取模块110，与服装零售商的POS系统200、服装试穿系统300和客户数据库400通信，分别获取并保存POS历史购买记录、服装试穿数据和客户数据。购买喜好分析模块120与综合数据获取模块110相连， 从综合数据获取模块110中获取POS历史购买记录、服装试穿数据和客户数据，并对这些数据进行
9、分析，生成客户购买喜好分析结果(PPA - Purchasing preference analysis)。购买喜好分析模块120可以基于客户的购买喜好将客户分为不同组别，购买喜好可以为客户喜好的产品的特征、或者客户购买行为的特征，以通过瞄准市场策略和个性化推荐来提高销售。该模块可以采用模糊c均值聚类数据挖掘算法来根据客户喜好的产品特征或者客户购买行为将客户分成不同的组别。购买喜好存储模块151与购买喜好分析模块120相连， 用于建立数据库存储所述购买喜好分析模块120生成的PPA结果。进一步地，本发明提供的智能服装商务系统100还包括客户需求预测模块130以及客户需求存储模块152。客户需求
10、预测模块130与综合数据获取模块110和购买喜好分析模块120相连，从综合数据获取模块110中获取POS历史购买记录，并接收购买喜好分析模块120生成的PPA结果，对这些数据进行分析，预测未来及当前客户需求。客户需求预测模块130采用客户需求计划引擎，基于所述客户购买喜好分析结果，POS历史购买记录，或与试穿记录，采用误差反传神经网络技术在颜色、尺码、款式和数量等方面来预测服装产品的未来及当前客户需求。客户需求存储模块152与客户需求预测模块130相连，用于建立数据库来存储所述客户需求预测模块130生成的未来及当前客户需求预测结果。更进一步地，本发明提供的智能服装商务系统100还获取服装零售商
11、的各种产品的数据，从而专门针对客户的喜好推荐各种产品。因此，本发明提供的智能服装商务系统 100中的综合数据获取模块110还与服装零售商的产品数据库500通信以获取产品数据。而智能服装商务系统100还包括客户产品推荐模块140。该客户产品推荐模块140与所述综合数据获取模块110和购买喜好分析模块120相连，以从综合数据获取模块110中获取产品数据，并结合购买喜好分析模块120生成的PPA结果进行分析，生成客户产品推荐项目。 客户产品推荐模块140采用个性化产品推荐引擎，基于客户购买喜好分析结果中用户喜好的特征，在产品数据库中搜索合适产品以自动为各个客户生成客户产品推荐项目。此外，该智能服装商
12、务系统100还包括产品推荐存储模块153。该产品推荐存储模块153与所述客户产品推荐模块140相连，用于建立数据库存储所述客户产品推荐项目。在本发明的实施例中，购买喜好存储模块151、客户需求存储模块152和产品推荐存储模块153被包含于存储模块150内。如上所述可知，本发明采用数据交换技术从零售商的a) POS数据库、b)试穿数据库、c)客户数据库和/或d)产品数据库中转移零售数据来进行客户喜好分析和需求计划。此外，本发明实现基于浏览器/服务器(Browser/kwer)结构的综合操作平台， 该平台以用户友好型的方式透过历史购买记录、试穿记录、客户数据和产品数据，生成购买喜好分析结果，客户需
13、求预测结果及个性化产品推荐。综上所述，本发明基于客户购买服装产品的数据对客户购买服装产品的喜好进行系统的了解和分析，而不是依靠服装零售商主观的评测和经验。本发明还科学地预测客户未来及当前对于服装的需求，例如对于不同的尺码、颜色、款式和布料。另外，本发明提供了用户友好型和易操作型的浏览器/服务器平台，以引导客户购买需求和未来需求的分析， 并自动地针对每个客户单独推荐适合的服装产品，以促进服装的销售。 本发明是根据特定实施例进行描述的，但本领域的技术人员应明白在不脱离本发明范围时，可进行各种变化和等同替换。此外，为适应本发明技术的特定场合或材料，可对本发明进行诸多修改而不脱离其保护范围。因此，本发
14、明并不限于在此公开的特定实施例， 而包括所有落入到权利要求保护范围的实施例。权利要求1.一种智能服装商务系统，其特征在于，包括综合数据获取模块，与服装零售商的POS系统、服装试穿系统和客户数据库通信，分别获取并保存POS历史购买记录、服装试穿数据和客户数据；购买喜好分析模块，与所述综合数据获取模块相连，用于对所述POS历史购买记录、服装试穿数据和客户数据进行分析生成客户购买喜好分析结果；购买喜好存储模块，与所述购买喜好分析模块相连，用于建立数据库存储所述客户购买喜好分析结果。2.根据权利要求1所述的智能服装商务系统，其特征在于，所述智能服装商务系统还包括客户需求预测模块，与所述综合数据获取模块
15、和购买喜好分析模块相连，用于对所述客户购买喜好分析结果，POS历史购买记录，或与当前试穿记录，进行分析并预测未来或当前客户需求结果。3.根据权利要求2所述的智能服装商务系统，其特征在于，所述智能服装商务系统还包括客户需求存储模块，与所述客户需求预测模块相连，用于建立数据库存储所述未来客户需求结果。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的智能服装商务系统，其特征在于，所述综合数据获取模块还与服装零售商的产品数据库通信以获取产品数据；且所述智能服装商务系统还包括客户产品推荐模块，与所述综合数据获取模块和购买喜好分析模块相连，用于对所述产品数据和客户购买喜好分析结果进行分析并生成客户产品推荐项目。5.
16、根据权利要求4所述的智能服装商务系统，其特征在于，所述智能服装商务系统还包括产品推荐存储模块，与所述客户产品推荐模块相连，用于建立数据库存储所述客户产品推荐项目。6.根据权利要求1至3中任意一项所述的智能服装商务系统，其特征在于，所述购买喜好分析模块采用模糊c均值聚类数据挖掘算法根据客户喜好的产品特征或者客户购买行为将客户分成不同的组别以生成客户购买喜好分析结果。7.根据权利要求2或3所述的智能服装商务系统，其特征在于，所述客户需求预测模块基于所述客户购买喜好分析结果，POS历史购买记录，或与当前试穿记录，采用误差反传神经网络技术在颜色、尺寸、款式和数量方面预测服装产品的未来及当前客户需求。8.根据权利要求4所述的智能服装商务系统，其特征在于，所述客户产品推荐模块基于客户购买喜好分析结果中用户喜好的特征，在产品数据库中搜索产品为各个客户生成客户产品推荐项目。全文摘要本发明涉及一种智能服装商务系统，包括综合数据获取模块，与服装零售商的POS系统、服装试穿系统和客户数据库通信，分别获取并保存
