本发明涉及营销管理，尤指一种基于ai算法的营销管理系统。
背景技术：
1、随着互联网的快速发展，电子商务和在线营销逐渐成为企业推广产品和服务的主要方式。然而，随着市场竞争的加剧，企业需要更加精确的营销策略以提高其市场份额和客户忠诚度。当前还存在以下问题：现有技术依赖人工录入或传统的传感器采集，存在数据更新不及时、精度不高等问题，难以及时获取准确的商品销售数据；现有技术通常基于简单的历史数据分析，缺乏对复杂市场趋势和多维度数据的深度挖掘能力，难以提供准确的销售趋势预测，无法为营销策略提供有效的支持；现有系统通常基于简单的历史数据分析，缺乏对复杂市场趋势和多维度数据的深度挖掘能力，难以提供准确的销售趋势预测，无法为营销策略提供有效的支持。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本发明提供一种基于ai算法的营销管理系统，解决了销售数据采集不精准、销售分析不全面、库存管理缺乏智能化、销售策略优化滞后以及反馈处理响应不及时的问题，有效提升了营销管理的智能化水平和市场响应速度。
2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
3、一种基于ai算法的营销管理系统，包括依次连接的商品监控模块、销售分析模块、库存管理模块、销售策略优化模块和反馈调整模块；
4、所述商品监控模块用于基于图像识别和传感器网络时采集商品的销售数据；
5、所述销售分析模块用于通过深度学习算法对所述商品监控模块获取的销售数据进行综合分析，预测商品的最佳销售趋势和区域分布，并生成销售分析报告；
6、所述库存管理模块用于基于所述销售分析报告，利用随机共轭梯度下降算法进行库存调度优化，实现智能库存补充、商品调拨及供应链自动化管理；
7、所述销售策略优化模块用于基于所述销售分析报告和库存水平，利用ai算法生成最优销售策略；所述销售策略包括商品定价调整、促销方案和商品推荐；
8、所述反馈调整模块用于利用稀疏表示算法，从反馈数据中提取关键信息，快速调整库存管理和销售策略。
9、进一步的，所述销售数据包括商品销量、客户购买数据、库存水平和商品陈列状态。
10、进一步的，所述销售分析模块的运行过程包括以下步骤：
11、接收所述商品监控模块采集的销售数据，并进行预处理操作；
12、基于所述销售数据，采用注意力机制的图神经网络算法构建商品、客户和供应链的交互图，捕捉节点间的复杂依赖关系，并预测商品销售趋势；
13、基于商品销售趋势，使用地理加权回归算法分析区域销售数据，识别不同地区的高需求趋势；
14、基于上述分析结果，生成销售分析报告；所述销售分析报告包括销售趋势预测、客户行为分析和区域建议。
15、更进一步的，所述地理加权回归算法的公式如下：
16、；
17、其中，表示第i个地理区域的商品销量；表示第i个地理区域的第k个影响因素；表示第i个地理区域的截距项；表示第i个地理区域中k个影响因素的回归系数；即该因素对该区域商品销量的影响程度；表示第i个地理区域的经纬度坐标；表示第i个区域的随机误差；p表示影响商品销量的总变量数。
18、进一步的，所述库存管理模块的运行过程包括以下步骤：
19、基于销售分析报告中的销售趋势预测，结合历史销售数据和实时库存水平，利用递归神经网络预测未来库存需求；
20、根据需求预测结果，利用随机共轭梯度下降算法计算补货量，优化库存补充频率与数量，结合供应链响应速度，实现智能调拨和库存调度；
21、基于库存调度结果，自动触发供应链操作，通过与供应商和仓库的自动化接口，实时执行补货请求或商品调拨操作；
22、接收所述反馈调整模块返回的关键信息，对库存管理策略进行动态调整。
23、更进一步的，所述随机共轭梯度下降算法的公式如下：
24、；
25、其中，表示经过迭代之后更新的库存补充量或调拨量；表示当前库存水平下的补货量、调拨量或供应链操作量；表示第k次迭代的步长系数，控制当前迭代中库存调整的幅度；表示在第k次迭代时目标函数的梯度；表示第k-1次迭代的搜索方向，用于决定当前的库存优化方向；表示库存管理目标；表示共轭系数，决定当前的搜索方向与上一次迭代方向之间的关系。
26、进一步的，所述销售策略优化模块的运行过程包括以下步骤：
27、基于销售分析报告中的销售趋势预测，利用强化学习算法分析不同销售策略的效果，建立销售策略优化模型；
28、根据所述销售策略优化模型，结合协同过滤算法进行商品推荐，分析不同商品组合的推荐效果，动态调整推荐策略，生成最优销售策略方案；
29、基于客户行为数据，通过规则算法生成个性化商品推荐列表；
30、根据反馈调整模块提供的关键信息，持续优化销售策略。
31、更进一步的，所述销售策略优化模型的构建过程包括以下步骤：
32、设定商品定价、促销方案及商品推荐的初始策略，根据所述销售数据和库存水平，对初始策略进行动态调整；
33、通过梯度增强决策树算法优化不同定价和促销方案对销售量的影响，优化商品销售策略。
34、进一步的，所述稀疏表示算法结合稀疏编码与解码机制，对反馈数据进行深度压缩处理，同时保留反馈数据的核心信息，并通过对压缩后的数据进行解码和重构，实现反馈数据的有效传输和存储。
35、本发明的有益效果在于：本发明商品监控模块利用图像识别和传感器网络自动采集商品的销售数据，实现了实时、精准的数据收集，减少了人工监控的成本与误差。销售分析模块通过深度学习算法对销售数据进行全面分析，能够预测商品的最佳销售趋势和区域分布，提供了科学的销售分析报告，为后续策略优化提供了有力依据。库存管理模块通过随机共轭梯度下降算法优化库存调度，实现了智能库存补充、商品调拨和供应链的自动化管理，避免了库存过剩或短缺，提升了库存管理的效率与灵活性。基于销售分析报告和库存水平，销售策略优化模块利用ai算法生成最佳的销售策略，包括商品定价调整、促销方案及个性化商品推荐，从而提高了销售的精准度和转化率。反馈调整模块利用稀疏表示算法从反馈数据中提取关键信息，能够快速调整库存管理和销售策略，形成了数据驱动的闭环管理，使得系统具有更高的灵活性和响应速度，持续优化营销效果。
1.一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，包括依次连接的商品监控模块、销售分析模块、库存管理模块、销售策略优化模块和反馈调整模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，所述销售数据包括商品销量、客户购买数据、库存水平和商品陈列状态。
3.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，所述销售分析模块的运行过程包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，所述地理加权回归算法的公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，所述库存管理模块的运行过程包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，所述随机共轭梯度下降算法的公式如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，所述销售策略优化模块的运行过程包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，所述销售策略优化模型的构建过程包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的营销管理系统，其特征在于，所述稀疏表示算法结合稀疏编码与解码机制，对反馈数据进行深度压缩处理，同时保留反馈数据的核心信息，并通过对压缩后的数据进行解码和重构，实现反馈数据的有效传输和存储。
