📋 联合麦通·方案A详细实施方案

1营销数据采集与ETL处理系统 V1.0

系统定位

数据源头系统，模拟从各渠道采集原始数据并标准化处理的工具型应用。

核心功能页面（10-15页）

• 首页Dashboard：数据采集概览（今日采集量、数据源状态、任务监控）
• 数据源管理：配置数据源（淘宝/京东/拼多多API、CRM系统、埋点数据）
• ETL任务配置：可视化配置数据清洗规则、字段映射
• 数据清洗监控：实时显示数据清洗进度、错误日志
• 数据质量报告：数据完整性、准确性、及时性分析
• 异常数据检测：展示异常数据列表、异常原因分析
• 数据预览：表格形式预览处理后的标准化数据
• 任务调度管理：定时任务配置、执行历史
• 数据导出：导出为CSV/JSON格式
• 系统设置：数据库配置、通知设置

Mock数据设计

{
  "data_sources": [
    {"id": 1, "name": "淘宝API", "status": "running", "records": 15234},
    {"id": 2, "name": "京东API", "status": "running", "records": 8921},
    {"id": 3, "name": "CRM系统", "status": "error", "records": 0}
  ],
  "etl_tasks": [
    {"id": 1, "name": "用户行为数据清洗", "progress": 85, "status": "running"},
    {"id": 2, "name": "订单数据标准化", "progress": 100, "status": "completed"}
  ],
  "data_quality": {
    "completeness": 92.5,
    "accuracy": 98.2,
    "timeliness": 95.8
  }
}

技术实现要点

• 使用 Streamlit 快速构建数据应用界面
• 使用 Pandas 处理和展示表格数据
• 使用 Plotly 绘制数据质量图表
• 使用 SQLite 本地存储Mock配置
• 部署到 Streamlit Cloud 或 Vercel（通过Docker）

软著截图规划（12张）

代码结构设计（便于提取前31+后31行）

2智能用户画像与分群系统 V1.0

系统定位

企业级用户分析后台，提供360度用户画像和智能分群功能，典型的B端管理系统风格。

核心功能页面（12-15页）

• 用户概览Dashboard：总用户数、活跃用户、用户增长趋势
• 用户列表：表格展示用户基础信息、标签、价值评分
• 用户详情页：单个用户的360度画像（基础信息、行为轨迹、消费记录）
• 标签管理：7大行为标签 + 8大属性标签的配置
• 标签规则配置：可视化配置标签计算规则
• 用户分群：SQL可视化配置分群条件
• 人群包列表：已创建的人群包、人数、创建时间
• 人群包详情：人群特征分析、用户列表
• RFM模型分析：用户价值分层（重要价值、重要保持、重要发展、重要挽留等）
• 用户生命周期：新用户、活跃用户、沉睡用户、流失用户分布
• 标签效果分析：各标签的用户分布、转化率对比
• 人群包导出：导出为CSV/Excel，供其他系统使用

Mock数据设计

export const mockUsers = [
  {
    id: "U001",
    name: "张三",
    gender: "男",
    age: 28,
    city: "上海",
    registeredDays: 365,
    tags: {
      behavior: ["搜索", "浏览", "加购", "支付", "复购"],
      attributes: ["高购买力", "数码爱好者", "会员VIP"]
    },
    rfmScore: { R: 5, F: 4, M: 5 },
    valueScore: 92,
    lifecycle: "重要价值客户"
  },
  // ... 100条Mock用户数据
]

技术实现要点

• 使用 Next.js 14 App Router + TypeScript
• 使用 Element Plus 组件库（Table、Form、Chart）
• 使用 Pinia 状态管理
• 使用 ECharts 绘制RFM模型、生命周期分布图
• 使用 MSW (Mock Service Worker) 拦截API请求
• 部署到 Vercel，独立域名如 user-profile.ruanzhu.optima.shop

软著截图规划（13张）

3AI智能营销策略推荐系统 V1.0

系统定位

AI算法演示型应用，提供商品推荐、人群扩散、触达时机预测等算法服务。

核心功能页面（10-12页）

• 算法服务首页：可用算法列表、调用次数统计
• 协同过滤推荐：输入用户ID，推荐商品列表
• Look-alike相似人群：输入种子用户，扩散相似人群
• 触达时机预测：预测用户最佳触达时间（时间段热力图）
• 流失预测：输入用户特征，预测流失概率
• 内容个性化：生成个性化营销文案
• A/B测试方案生成：自动生成实验分组和方案
• 算法效果评估：准确率、召回率、AUC曲线
• 模型训练日志：模型训练历史、参数调优记录
• API文档：算法接口文档

Mock数据设计

# mock_ai_service.py
import numpy as np

def collaborative_filtering(user_id):
    """协同过滤推荐"""
    # Mock：返回预定义的推荐商品列表
    recommendations = [
        {"product_id": "P001", "score": 0.95, "reason": "购买相似"},
        {"product_id": "P023", "score": 0.88, "reason": "浏览相似"},
        {"product_id": "P156", "score": 0.82, "reason": "类目相似"}
    ]
    return recommendations

def lookalike_expansion(seed_users, target_size=1000):
    """相似人群扩散"""
    # Mock：基于种子用户特征，生成相似用户ID
    similar_users = [f"U{i:06d}" for i in range(target_size)]
    similarity_scores = np.random.beta(5, 2, target_size)
    return list(zip(similar_users, similarity_scores))

技术实现要点

• 使用 Gradio 构建AI算法演示界面
• 使用 Scikit-learn 简单实现协同过滤（基于Cosine相似度）
• 使用 Matplotlib/Seaborn 绘制热力图、ROC曲线
• 使用 Faker 生成个性化文案
• 部署到 Hugging Face Spaces 或 Vercel

软著截图规划（11张）

4多渠道营销自动化执行系统 V1.0

系统定位

现代化SaaS风格的营销自动化平台，实现7大场景自动触达。

核心功能页面（13-15页）

• 营销活动Dashboard：进行中活动、今日触达量、转化率
• 创建营销活动：向导式流程（选择场景→配置人群→设计消息→设置规则）
• 7大场景配置：咨询/降价/预约/加购/到货/未付款/尾款
• 人群选择：导入人群包、手动输入用户ID
• 消息模板管理：短信/邮件/站内信模板
• 消息模板编辑器：富文本编辑、变量插入
• 触达规则配置：触发条件、频次限制、优先级
• 活动列表：全部活动、状态筛选
• 活动详情：配置信息、执行进度、实时数据
• 发送记录：每条消息的发送状态、到达率、点击率
• 防打扰设置：全局频次控制、免打扰时段
• 渠道配置：短信/邮件/Push通道配置
• 效果统计：各场景转化漏斗、ROI分析

Mock数据设计

export const mockCampaigns = [
  {
    id: "C001",
    name: "618加购未下单催付活动",
    scene: "加购未下单",
    status: "running",
    targetUsers: 5420,
    sentCount: 3215,
    openRate: 0.42,
    clickRate: 0.18,
    conversionRate: 0.06,
    channels: ["短信", "站内信"],
    createdAt: "2025-10-01 10:00:00"
  },
  // ... 更多活动
]

技术实现要点

• 使用 React 18 + TypeScript
• 使用 Ant Design 5.0 组件库
• 使用 Zustand 状态管理
• 使用 React Query 管理Mock数据
• 使用 React Flow 绘制触达流程图
• 部署到 Vercel

软著截图规划（14张）

5营销效果分析与BI报表系统 V1.0

系统定位

数据可视化BI平台，提供全链路营销效果分析和自定义报表。

核心功能页面（12-15页）

• 数据大屏：全屏展示核心营销指标（适合投屏演示）
• 综合概览：营销ROI、总触达量、总转化额、趋势图
• 营销漏斗分析：曝光→点击→加购→下单→支付→复购
• 渠道效果对比：短信/邮件/站内信/Push各渠道转化率
• 场景效果对比：7大场景的触达效果对比
• 人群效果分析：不同人群包的转化率、ARPU对比
• 商品效果分析：SKU级转化率、GMV贡献
• 时间趋势分析：按小时/天/周/月查看趋势
• 自定义报表：拖拽配置维度、指标
• 报表管理：保存的报表列表、分享、导出
• 定时推送：配置日报/周报邮件推送
• 数据导出：Excel/CSV/PDF多格式导出

Mock数据设计

{
  "overview": {
    "totalReach": 152340,
    "totalConversion": 9140,
    "totalRevenue": 2847620,
    "roi": 4.8
  },
  "funnel": [
    {"stage": "曝光", "count": 152340, "rate": 1.0},
    {"stage": "点击", "count": 63982, "rate": 0.42},
    {"stage": "加购", "count": 27434, "rate": 0.18},
    {"stage": "下单", "count": 15234, "rate": 0.10},
    {"stage": "支付", "count": 9140, "rate": 0.06}
  ],
  "channelComparison": [
    {"channel": "短信", "reach": 45670, "conversion": 0.08, "cost": 4567},
    {"channel": "邮件", "reach": 38920, "conversion": 0.05, "cost": 778},
    {"channel": "站内信", "reach": 52340, "conversion": 0.06, "cost": 0},
    {"channel": "Push", "reach": 15410, "conversion": 0.04, "cost": 0}
  ]
}

技术实现要点

• 使用 Next.js 14 App Router
• 使用 Recharts 绘制各类图表（折线、柱状、饼图、漏斗）
• 使用 Tailwind CSS 样式
• 使用 ShadcN UI 组件库
• 使用 react-grid-layout 实现拖拽报表配置
• 使用 ExcelJS 实现Excel导出
• 部署到 Vercel

软著截图规划（13张）