电商行业电商大数据与消费者行为分析方案

电商行业电商大数据与消费者行为分析方

案

第一章电商大数据概述............................................................2

1.1电商大数据的定义与特点...................................................2

1.1.1定义....................................................................2

1.1.2特点....................................................................3

1.2电商大数据的来源与类型...................................................3

1.2.1来源....................................................................3

1.2.2类型....................................................................3

1.3电商大数据的应用领域.....................................................3

第二章消费者行为分析基础........................................................4

2.1消费者行为的定义与分类..................................................4

2.2消费者行为的影响因素....................................................4

2.3消费者行为分析为方法....................................................5

第三章用户画像构建..............................................................5

3.1用户画像的基本概念.......................................................5

3.2用户画像的构建方法.......................................................5

3.2.1数据来源..............................................................5

3.2.2数据处理与分析........................................................6

3.2.3用户画像构建步骤......................................................6

3.3用户画像在电商行业的应用................................................6

3.3.1精准营销...............................................................6

3.3.2产品推荐...............................................................6

3.3.3客户服务优化...........................................................6

3.3.4用户留存与召回.........................................................7

3.3.5市场预测与决策支持....................................................7

第四章电商大数据挖掘技术........................................................7

4.1数据预处理与清洗.........................................................7

4.1.1数据预处理.............................................................7

4.1.2数据清洗...............................................................7

4.2数据挖掘算法与应用.......................................................7

4.2.1数据挖掘算法..........................................................7

4.2.2数据挖掘应用..........................................................8

4.3电商大数据挖掘的挑战与趋势.............................................8

4.3.1挑战...................................................................8

4.3.2趋势...................................................................8

第五章购物篮分析................................................................9

5.1购物篮分析的基本原理....................................................9

5.2购物篮分析的方法与应用..................................................9

5.2.1购物篮分析方法........................................................9

5.2.2购物篮分析应用.........................................................9

5.3购物篮分析在电商行业的实践.............................................10

第六章消费者行为预测...........................................................10

6.1消费者行为预测的意义....................................................10

6.2消费者行为预测的方法...................................................11

6.3消费者行为预测的应用...................................................11

第七章个性化推荐系统...........................................................11

7.1个性化推荐系统为原理....................................................11

7.2个性化推荐系统的构建方法...............................................12

7.3个性化推荐系统在电商行业的应用.........................................12

第八章电商大数据与营销策略.....................................................13

8.1大数据驱动的营销策略....................................................13

8.2电商大数据在营销中的应用...............................................13

8.3电商大数据营销的挑战与策略.............................................14

第九章电商大数据与供应链管理...................................................14

9.1电商大数据在供应链管理中的应用........................................14

9.1.1数据来源及采集.......................................................14

9.1.2数据分析与挖掘.......................................................14

9.1.3应用案例..............................................................15

9.2基于大数据的供应链优化策略.............................................15

9.2.1需求预测与库存管理...................................................15

9.2.2供应链协同优化.......................................................15

9.2.3物流优化.............................................................15

9.3电商大数据与供应链协同.................................................16

9.3.1供应链协同机制.......................................................16

9.3.2供应链协同效应.......................................................16

9.3.3供应链协同发展策略...................................................16

第十章电商大数据与消费者体验优化..............................................16

10.1消费者体验优化的重要性.................................................16

10.2基于大数据的消费者体验优化策略........................................17

10.2.1数据收集与分析......................................................17

10.2.2个性化推荐策略......................................................17

10.2.3优化页面布局与设计..................................................17

10.2.4提高物流配送效率...................................................17

10.3电商大数据在消费者体验优化中的应用实践..............................17

10.3.1某电商平台个性化推荐实践...........................................17

10.3.2某电商企业物流配送优化实践.........................................17

10.3.3某电商平台页面布局优化实践.........................................18

第一章电商大数据概述

1.1电商大数据的定义与特点

1.1.1定义

电商大数据是指在电子商务活动中产生的，包括用户行为、消费习惯、产品

信息、市场动态等在内的海量、高增长率和多样性的信息资产。这些信息资产通

过先进的数据处理技术进行有效管理和分析，为企业提供决策支持和价值创造。

1.1.2特点

电商大数据具有以下特点：

（1）数据量巨大：电子商务的快速发展，电商大数据的规模不断扩大，数

据量呈现出爆炸式增长。

（2）数据类型多洋：电商大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结

构化数据，如用户评论、产品图片、交易记录等。

（3）数据增长迅速：互联网的普及和电子商务的快速发展，电商大数据的

增长速度不断加快。

（4）数据价值高：电商大数据中蕴含着丰富的商业价值，通过对这些数据

的挖掘和分析，企业可以优化经营策略、提高竞争力。

1.2电商大数据的来源与类型

1.2.1来源

电商大数据的主要来源包括：

（1）用户行为数据：包括用户浏览、搜索、购买、评价等行为数据。

（2）消费习惯数据：包括用户的消费频率、消费金额、消费偏好等数据。

（3）产品信息数据：包括产品价格、销量、库存、评价等数据。

（4）市场动态数据：包括市场趋势、竞争空手动态、行业政策等数据。

1.2.2类型

电商大数据的类型主要包括以下几类：

（1）用户数据：包括用户基本信息、购买记录、评价等。

（2）产品数据：包括产品价格、销量、库存、评价等。

（3）市场数据：包括市场趋势、竞争对手动态、行业政策等。

（4）物流数据：包括物流速度、配送范围、配送成本等。

1.3电商大数据的应用领域

电商大数据在以下领域具有广泛的应用：

（1）精准营销：通过对用户行为和消费习惯的分析，为企业提供精准的营

（3）社会因素：包括消费者所处的社会阶层、文化背景、社会关系等，这

些因素对消费者的消费行为产生间接影响。

（4）环境因素：包括宏观经济环境、政策法规、市场供求关系等，这些因

素对消费者行为产生外部制约。

（5）技术因素：科技的发展，消费者获取商品或服务信息的渠道日益丰富,

技术因素对消费者行为的影响日益凸显。

2.3消费者行为分析的方法

消费者行为分析的方法多种多样，以下介绍几种常用的方法：

（1）观察法：通可观察消费者在购买、使用、评价和处置商品或服务过程

中的行为，收集相关信息，以了解消费者的需求和心理。

（2）问卷调查法：通过设计问卷，收集消费者对商品或服务的认知、态度、

评价等方面的信息，以分析消费者行为。

（3）深度访谈法：通过与消费者进行一对一的深度访谈，了解消费者内心

的真实想法，挖掘消费者行为背后的动机。

（4）案例分析法：通过分析典型消费者的购买行为案例，总结出消费者行

为的规律和特点。

（5）大数据分析法：利用大数据技术，对消费者的购买行为、使用行为、

评价行为等数据进行挖掘和分析，为企业提供有针对性的营销策略。

第三章用户画像构建

3.1用户画像的基本概念

用户画像（UserPortrait）,也称为用户画像标签，是一种基于用户数据分

析的技术手段，通过对用户的基本属性、行为特征、消费习惯等多维度信息进行

整合，构建出一个具有代表性的虚拟人物模型。用户画像旨在帮助企业和运营人

员更加深入地了解用户，从而制定出更有针对性的营销策略和产品优化方案。

3.2用户画像的构建方法

3.2.1数据来源

用户画像的构建依赖于大量的用户数据，这些数据来源包括：

（1）用户基本信息：如性别、年龄、职业、地域等；

（2）用户行为数据：如浏览记录、购买记录、评论记录等；

（3）用户属性数据：如收入水平、教育程度、兴趣爱好等；

（4）用户社交数据：如社交网络中的好友数量、互动频率等。

3.2.2数据处理与分析

（1）数据清洗：对原始数据进行去重、去噪、缺失值处理等，保证数据的

准确性；

（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成一个完整的用户数据集;

（3）数据分析：运用统计学、机器学习等方法对用户数据进行分析，提取

关键特征；

（4）数据建模：根据分析结果，构建用户画像模型。

3.2.3用户画像构建步骤

（1）确定画像目标：明确用户画像的应用场景，如电商平台的用户画像主

要用于精准营销：

（2）确定画像维度：根据目标场景，选择合适的用户特征维度，如性别、

年龄、购买偏好等；

（3）提取特征值：对用户数据进行分析，提取各个维度的特征值；

（4）构建画像标签：将特征值进行分类，形成具有代表性的标签；

（5）画像标签融合：将各个维度的标签进行整合，形成一个完整的用户画

像。

3.3用户画像在电商行业的应用

3.3.1精准营销

用户画像可以帮助电商平台实现对用户的精准营销。通过分析用户画像，运

营人员可以了解用户的购买偏好、消费能力等信息，从而制定出更具针对性的营

销策略，提高转化率。

3.3.2产品推荐

基于用户画像，电商平台可以实现对用户的个性化推荐。通过对用户购买记

录、浏览记录等数据的分析，平台可以推送与用户兴趣相关度高的商品，提高用

户满意度。

3.3.3客户服务优化

用户画像有助于电商平台优化客户服务。通过对用户画像的分析，运营人员

可以了解用户的需求和痛点，从而提供更加个性化的服务，提高用户满意度。

3.3.4用户留存与召回

用户画像可以帮助电商平台制定用户留存与召回策略。通过对用户画像的分

析，运营人员可以找出可能导致用户流失的原因，并采取相应的措施进行挽回。

3.3.5市场预测与决策支持

用户画像可以为电商平台提供市场预测和决策支持。通过对用户画像的深度

分析，运营人员可以了解市场趋势和用户需求，为产品优化和市场拓展提供依据。

第四章电商大数据挖掘技术

4.1数据预处理与清洗

4.1.1数据预处理

电商大数据挖掘的第一步是进行数据预处理。数据预处理主要包括数据集

成、数据转换和数据归一化等步骤C将来自不同数据源的数据进行整合，形成统

一的数据集。对数据进行转换，将原始数据转换为适合挖掘的格式。对数据进行

归一化，消除数据量纲和量级的影响，以便进行后续的数据挖掘。

4.1.2数据清洗

数据清洗是数据预处理过程中的关键环节。在电商大数据挖掘中，数据清洗

主要包括以下步骤：

（1）去除重友数据：在数据集中，可能会存在重友的记录。通过数据清洗,

去除这些重复数据，提高数据质量。

（2）处理缺失值：数据集中可能会存在缺失值，这些缺失值会对数据挖掘

结果产生影响。在数据清洗过程中，可以通过插值、删除等方法处理缺失值。

（3）异常值处理：异常值可能会对数据挖掘结果产生误导。在数据清洗过

程中，需要检测并处理异常值。

（4）数据规范化：对数据进行规范化，使其符合挖掘算法的要求。

4.2数据挖掘算法与应用

4.2.1数据挖掘算法

在电商大数据挖掘中，常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘

等。以下简要介绍几种常用的数据挖掘算法：

（1）决策树算法：决策树是一种分类算法，通过构建树状结构来表示不同

类别之间的关系。

(2)支持向量机(SVM)算法：SVM是一种基于最大间隔的分类算法，通过

寻找最优分割超平面来实现分类。

(3)Kmeans聚类算法：Kmeans算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代

寻找K个聚类中心，将数据分为K个类别。

(4)Apriori算法：Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，通过计算项集

的支持度、置信度等指标来挖掘频繁项集和强关联规则。

4.2.2数据挖掘应用

在电商领域，数据挖掘技术可以应用于以下几个方面：

(1)用户行为分圻：通过分析用户浏览、购买等行为数据，挖掘用户兴趣

和需求，为个性化推荐提供依据。

(2)商品推荐：基于用户历史购买行为和商品属性，使用数据挖掘算法为

用户推荐相关商品。

(3)库存管理：通过分析销售数据，预测商品销售趋势，为库存管理提供

依据。

(4)市场预测：利用数据挖掘技术，对市场趋势进行预测，为企业决策提

供参考。

4.3电商大数据挖掘的挑战与趋势

4.3.1挑战

电商大数据挖掘面临着诸多挑战，主要包括：

(1)数据量大：电商数据量巨大，给数据挖掘带来了计算和存储上的压力。

(2)数据多样性：电商数据来源广泛，类型多样，如何有效处理和挖掘这

些数据成为一大挑战。

(3)实时性要求：电商业务对数据挖掘的实时性要求较高，如何快速响应

市场变化是亟待解决的问题。

(4)隐私保护：在挖掘用户数据时，需要充分考虑隐私保护问题，避免泄

露用户个人信息。

4.3.2趋势

电商行业的快速发展，大数据挖掘技术在电商领域的应用将呈现以下趋势:

（1）智能化：借助人工智能技术，实现更加智能化的数据挖掘，提高挖掘

效果。

（2）实时化：实时分析用户行为，为企业提供实时决策支持。

（3）个性化：根据用户需求，提供个性化的商品推荐和服务。

（4）跨界融合：与其他行业相结合，实现数据挖掘的跨界应用。

第五章购物篮分析

5.1购物篮分析的基本原理

购物篮分析（MarkelBasketAnalysis）是通过对消费者购买行为的数据进

行分析，挖掘出消费者购买商品之间的关联性，从而为企业提供有针对性的营销

策略。购物篮分析的基本原理主要包括以下几个方面：

（1）商品关联性：通过分析消费者购买商品的同时性、先后顺序以及购买

频率，挖掘出商品之间的关联性c

（2）购物篮结构：分析消费者购买商品的数量、种类以及总价，了解购物

篮的结构特征。

（3）消费者行为模式：通过购物篮分析，发觉消费者的购买习惯、偏好以

及需求，为企业制定有针对性的营销策略提供依据。

5.2购物篮分析的方法与应用

5.2.1购物篮分析方法

购物篮分析常用的方法有：关联规则挖掘、聚类分析、序列模式挖掘等。

（1）关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种寻找数据集中各项之间潜在关系

的方法。在购物篮分析中，关联规则挖掘主要用于发觉消费者购买商品之间的关

联性。

（2）聚类分析：聚类分析是将具有相似特征的消费者或商品进行分类的方

法。在购物篮分析中，聚类分析有助丁发觉具有相似购买行为的消费者群体。

（3）序列模式挖掘：序列模式挖掘是寻找数据集中各项按照时间顺序出现

的规律。在购物篮分析中，序列模式挖掘可以揭示消费者购买商品的先后顺序。

5.2.2购物篮分析应用

购物篮分析在电商行业的应用主要包括以下几个方面：

（1）商品推荐：通过分析消费者购买商品之间的关联性，为企业提供个性

化的商品推荐。

（2）促销策略：通过分析购物篮结构，为企业制定有针对性的促销策略。

（3）消费者细分：通过分析消费者购买行为模式，将消费者划分为不司的

细分市场。

（4）库存管理：通过分析购物篮中商品的数量和种类，为企业提供合理的

库存管理策略。

5.3购物篮分析在电商行业的实践

以下是一些购物篮分析在电商行业的实践案例：

（1）某电商平台通过关联规则挖掘，发觉购买手机的用户往往同时购买手

机壳、耳机等配件，从而推出相关商品组合促销活动。

（2）某电商平台利用聚类分析，将消费者分为忠诚顾客、潜在顾客和流失

顾客，针对不同顾客群体制定不同的营销策略°

（3）某电商平台通过序列模式挖掘，发觉购买某品牌笔记本电脑的用户，

在一段时间后可能会购买该品牌的鼠标、键盘等配件，从而提前备货，优化库存

管理。

（4）某电商平台通过购物篮分析，发觉消费者在购买衣物时，往往关注价

格、款式和品牌等因素，据此推出相应的营销活动，提高销售额。

第六章消费者行为预测

6.1消费者行为预测的意义

在电商行业，消费者行为预测是一种重要的数据分析手段，其意义主要体现

在以下几个方面：

（1）提高营销效果：通过预测消费者行为，企业可以针对性地制定营销策

略，提高广告投放效果，降低营销成本。

（2）优化库存管理：消费者行为预测有助了企业提前预知市场需求，合理

调整库存，降低库存风险。

（3）提升用户体验：通过对消费者行为的预测，企业可以提供更符合用户

需求的商品推荐，提升用户购物体验。

（4）增强市场竞争力：消费者行为预测为企业提供了市场趋势和竞争对手

的动态信息，有助于企业及时调整战略，提高市场竞争力。

6.2消费者行为预测的方法

目前消费者行为预测的方法主要有以下几种：

（1）统计学方法：包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析等，通过对历

史数据进行分析，预测未来消费者行为。

（2）机器学习方法：包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，

通过学习大量历史数据，构建预测模型。

（3）深度学习方法：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，可

以处理复杂的数据结构，提高预测准确性。

（4）关联规则挖掘：通过分析消费者购买行为之间的关联性，预测消费者

可能购买的下一个商品。

6.3消费者行为预测的应用

消费者行为预测在实际应用中具有广泛的作用，以下列举几个典型应用场

景：

（1）商品推荐：基于消费者历史购买数据和浏览记录，预测消费者可能感

兴趣的商品，并为其提供个性化推荐。

（2）广告投放：逋过分析消费者行为，预测其潜在需求，有针对性地投放

广告，提高广告效果。

（3）库存优化：根据消费者行为预测结果，合理调整库存，减少积压，降

低库存成本。

（4）市场趋势分圻：通过消费者行为预测，了解市场发展趋势，为企业制

定战略提供依据。

（5）用户画像：通过对消费者行为的分析，构建用户画像，为产品设计和

营销策略提供支持。

（6）竞争分析：通过对比消费者行为数据，了解竞争对手的市场表现，为

企业制定竞争策略提供参考。

第七章个性化推荐系统

7.1个性化推荐系统的原理

个性化推荐系统是利用大数据技术，通过收集和分析用户的历史行为数据、

偏好信息以及商品属性等信息，为用户提供与其兴趣和需求相匹配的商品或服务

推荐。其核心原理主要包括以下几个方面：

（1）用户画像：通过收集用户的基本信息、消费记录、浏览行为等数据，

构建用户画像，为后续的推荐提供依据。

（2）物品特征：分析商品或服务的属性，如价格、类别、品牌等，构建物

品特征矩阵，以便于与用户画像进行匹配。

（3）相似度计算：采用一定的相似度计算方法，如余弦相似度、欧氏距离

等，计算用户与物品之间的相似度。

（4）推荐算法：根据用户画像和物品特征，运用推荐算法为用户推荐列表,

如协同过滤、矩阵分解、深度学习等。

7.2个性化推荐系统的构建方法

个性化推荐系统的构建主要包括以下儿个步骤：

（1）数据预处理：对收集到的用户数据、商品数据进行预处理，如数据清

洗、去重、格式统一等。

（2）用户画像构建：根据用户数据，构建用户的基本信息、消费记录、浏

览行为等画像。

（3）物品特征提取：分析商品或服务的属性，构建物品特征矩阵。

（4）相似度计算：采用相似度计算方法，计兑用户与物品之间的相似度。

（5）推荐算法选择：根据业务需求，选择合适的推荐算法，如协同过滤、

矩阵分解、深度学习等。

（6）推荐结果评，'古：通过离线或在线评估方法，对推荐系统的功能进行评

估，如精确率、召回率、F1值等。

（7）系统部署与优化：将推荐系统部署到生产环境，并根据实际运行情况

进行优化。

7.3个性化推荐系统在电商行业的应用

个性化推荐系统在电商行业具有广泛的应用，以下列举几个典型场景：

（1）商品推荐：艰据用户的浏览记录、购买记录等数据，为用户推荐可能

感兴趣的商品。

（2）优惠活动推荐：根据用户的消费习惯和偏好，推荐合适的优惠活动，

提高用户参与度。

（3）搜索结果优化：结合用户搜索关键词和个性化信息，优化搜索结果排

序，提高搜索满意度。

（4）购物车推荐：分析用户购物车中的商品，推荐与之相关的其他商品，

提高用户购买意愿。

（5）用户留存与召回：通过个性化推荐，提高用户留存率，召回流失用户。

（6）广告投放优化：根据用户兴趣和行为数据，为广告主推荐目标用户，

提高广告效果。

（7）内容推荐：为用户推荐感兴趣的文章、视频等，提高用户活跃度。

通过以上应用，个性化推荐系统有助于提升电商平台的用户体验，提高转化

率和用户粘性，从而推动电商行业的发展。

第八章电商大数据与营销策略

8.1大数据驱动的营销策略

互联网技术的飞速发展，大数据在电商领域的应用日益广泛。大数据驱动的

营销策略已成为企业提升竞争力的关键因素。以下是大数据驱动的营销策略的几

个方面：

（1）精准定位：通过大数据分析，企业可以深入了解消费者的需求、喜好

和购买行为，从而实现精准定位，为消费者提供更加个性化的产品和服务。

（2）智能推荐：基于大数据技术，企业可以构建智能推荐系统，为消费者

提供与其兴趣和需求相匹配的商品和服务，提高转化率和用户满意度。

（3）营销自动化：利用大数据分析，企业可以自动化营销活动，如自动发

送优惠券、邮件等，提高营销效率，降低人力成本。

（4）数据驱动决策：大数据为企业提供了丰富的决策依据，企业可以根据

数据分析结果调整营销策略，实现数据驱动的决策。

8.2电商大数据在营销中的应用

以下是电商大数据在营销中的应用实例：

（1）用户画像：通过对消费者行为数据的分析，构建用户画像，为营销活

动提供精准目标。

（2）商品推荐：基于用户历史购买行为和浏览记录，为消费者推荐相关商

品，提高购买转化率。

（3）广告投放：利用大数据分析，实现精准广告投放，提高广告效果。

（4）市场预测：通过对市场数据的分析，预测未来市场趋势，为企业制定

战略规划提供依据。

8.3电商大数据营销的挑战与策略

尽管大数据在电商营销中具有巨大价值，但在实际应用过程中也面临着诸多

挑战。以下是电商大数据营销的挑战与策略：

（1）数据质量：数据质量是大数据营销的基础。企业需要建立完善的数据

清洗、整理和审核机制，保证数据的准确性、完整性和一致性。

（2）隐私保护：在收集和使用消费者数据时，企业要严格遵守相关法律法

规，切实保护消费者的隐私权益。

（3）技术瓶颈：大数据分析技术要求较高，企业需要投入大量资源进行技

术研发和人才培养。

策略如下：

（1）加强数据治理：企业要建立完善的数据治理体系，保证数据质量，提

高大数据营销的效果。

（2）注重隐私保护：在收集和使用数据时，企业要遵循法律法规，尊重消

费者权益，树立良好的企业形象。

（3）提升技术水平：企业应加大技术研发投入，提高大数据分析能力，为

营销活动提供有力支持。

（4）加强跨部门协作：大数据营销涉及多个部门，企业要实现跨部门协作,

共同推进大数据营销战略的实施。

第九章电商大数据与供应链管理

9.1电商大数据在供应链管理中的应用

9.1.1数据来源及采集

在电商供应链管理中，大数据的来源主要包括销售数据、库存数据、物流数

据、客户评价数据等。通过采集这些数据，企业可以全面了解供应链的运行状况,

为决策提供有力支持。

9.1.2数据分析与挖掘

通过对电商大数据的分析与挖掘，企业可以获取以下方面的信息：

（1）消费者需求预测：根据历史销售数据、季节性因素、促销活动等信息,

预测未来一段时间内的消费者需求，为供应链的备货策略提供依据。

（2）供应链节点代化：分析物流数据，找出物流瓶颈，优化配送路线，降

低物流成本。

（3）产品质量监咨：通过客户评价数据，分析产品质量问题，及时采取措

施改进。

（4）供应商评价与选择：基于供应商的交货时间、质量、价格等因素，评

价供应商的综合实力，优化供应商选择策略。

9.1.3应用案例

某电商企业通过大数据分析•，发觉某款产品在特定区域的销售量持续上升，

于是及时调整备货策略，保证该区域库存充足。同时针对物流数据，发觉某配送

路莲的时效性较低，通过优化配送路线，提高了物流效率，降低了成本.

9.2基于大数据的供应链优化策略

9.2.1需求预测与库存管理

企业可以通过大数据分析，预测未来一段时间内的消费者需求，从而制定合

理的库存策略。具体措施包括：

（1）设置动态库存阈值：根据销售数据和预测结果，调整库存上下限，保

证库存既能满足需求，又不会造成过多积压。

（2）定期库存盘点：通过大数据分析，发觉库存异常情况，及时调整库存

策略。

9.2.2供应链协同优化

基于大数据的供应链协同优化包括以下方面：

（1）信息共享：通过大数据平台，实现供应链上下游企业之间的信息共享,

提高决策效率。

（2）协同计划：根据大数据分析结果，制定协同计划，优化供应链运行。

（3）协同采购：通过大