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销售和发票管理系统的客户行为分析

Sanam Kadge 助理教授，信息技术部，MHSSCOE 孟买

Uzair Khan 学生 工学学士，信息技术部，MHSSCOE 孟买

Arsalan Thange 学生 工学学士，信息技术部，MHSSCOE 孟买

Shamail Mulla 学生 工学学士，信息技术部，MHSSCOE 孟买

Harshika Gupta 学生 工学学士，信息技术部，MHSSCOE 孟买

摘要：今天，组织在网上和线下进行广告销售，但他们面临着管理销售和库存的问题。他们的业务的一个重要组成部分是维护与客户的关系，预防骚动。监测减少品牌的忠诚度，并采取措施防止发生，并增加盈利能力。本文重点研究高效自动化的销售流程，做出更精确的系统从而提高客户粘性和推广。现有的系统试图使用预测分析解决问题，对此我们进行了广泛的研究，深入了解他们的缺点。在机器学习中使用决策树和随机森林，该算法的准确性随着时间的推移，以得到更好的结果。该系统的实施，能够实现更好的资源利用率，提高响应和准确预测客户的行为。该系统已实现无缝集成与任何ERP系统的高效库存管理和Android应用程序跟踪员工，并让他们更新他们的任务。

关键词：销售自动化、分类、预测分析

1.介绍

销售和发票管理系统与客户行为分析是一个系统，允许组织管理公司的销售和发票，使用技术来组织，自动化和同步销售和发票活动。这是一个以客户为导向的功能，包括跟踪客户的生命周期的权利，何时他们表现出对特定产品的兴趣，以及他们购买的时间。该系统还执行基于相同的客户行为分析。

该系统的实施极大地提高了客户满意度。首先，企业能够定制他们的产品，通过为每个客户积累客户交互的信息和处理这些信息，发现隐藏的模式。

其次，应用使企业提供及时、准确的处理客户订单，与客户要求，持续管理供应商账户，客户活动跟踪，将用户转化为客户，与供应商的合同，产品和销售信息等等。

第三，它还帮助企业更有效地在整个销售生命周期的关系阶段管理客户关系。最后，对于任何组织来说，最重要的是客户忠诚度。为了减少客户流失，该算法将研究客户与组织的互动，并预测潜在客户是否会购买产品。

该系统的主要目标是客户满意度，获得新客户，促进销售。分析指出了顾客的品牌忠诚。该软件显示哪些品牌是最流行的，在什么情况下客户选择不买产品和原因。

因此，分析模块提供了细节，那里有改进的空间，这反过来又促进销售。

2.实施

2.1系统需求

该系统是一个工具，帮助销售人员组织起来，更好地管理他们的联系人和更有效地跟踪他们的销售交易。简而言之，一种帮助销售的工具。这种销售和发票管理系统也给销售经理一个简单、清晰的概述，他们的团队是如何使用一个工具从而帮助他们的团队更好的销售。

任何销售和发票管理系统的一个组成部分都是全公司不同部门间的整合。如果销售和发票管理系统不能适当地集成到所有部门，这可能会导致不同的部门为同一目的接触同一客户。为了减轻对客户的这种冗余和不便，该系统必须完全集成在所有部门处理客户服务管理。

2.2现有系统

图2.1显示了不同的现有系统和不同的子模块。有各种系统可供销售管理。其中一个是Salesforce.com。该系统仅用于管理一个高度可定制的组织的销售。它可以用来放置产品的订单，跟踪客户活动，时间管理活动，机会和帐户管理活动。该系统的主要目的是跟踪。

对著名的现有系统进行了比较研究，找出软件之间的差距和缺点，此软件打算在系统中进行完善。这项研究显示在图旁边。

2.3系统存在的问题

Salesforce.com的第一个缺点是它没有库存和发票模块。库存管理模块用于跟踪库存水平，订单，销售和交付。它也可用于在任何制造业创造工作流程，材料清单和其他生产相关的文件。用户不能跟踪他们使用的材料提供服务的成本。没有适当的订单管理，也就是说，系统在库存使用完毕之后不会提醒管理员再去购买。

现有的系统不包括分析模块。因此，组织的销售不能进行分析，分析有助于组织了解目前的销售组织和今后该采取什么步骤以增加产品的销售。

用户面临交易之间的过渡困难。用户必须通过多个屏幕来处理事务。

3.提出系统

lcview，一个Web应用程序，有助于管理公司的销售和发票。此web应用程序提供了一个完整的管理解决方案。

与客户的互动，处理他们的数据，销售，客户，合同等。应用程序用于管理公司与客户互动、客户和销售前景、购买产品信息。该系统是一个以客户为导向，包括跟踪客户一个特定的生命周期包括他们何时作出购买的时间，何时表现对产品的兴趣等功能。该系统还将执行基于相同的客户行为分析。

该Web应用程序，使企业能够提供及时、准确的处理客户订单与客户要求，持续管理供应商账户，进行客户活动跟踪将用户转化为客户，管理与供应商的合同还有产品和销售的信息等。它还具有典型的销售活动，包括建立和管理顾客数据库（指的是所有客户的相关信息，如联系人，要求，买家等），还可通过更好的和有效的沟通制定一对一的客户关系。无论何时何地何人，组织都能够明确规定的规则和责任。这将会改进生产率和更好地响应客户的要求。

3.1销售管理

销售生命周期从第一阶段开始。领导指那些可能感兴趣与组织做生意的实体。应对各种营销策略的人被称为机遇。当顾客感兴趣购买时，组织将从产品价格簿中报价。经过谈判和比较，如果客户准备购买，发票是由供应商提供的。

销售还包括竞争对手的细节。这使组织及时更新针对竞争对手的各种策略，通过分析出售给他们的原因。

3.2发票管理

管理公司销售的一个组成部分是发票管理。这个模块涉及管理产品的可用性。该系统保持每个产品的可用计数。每次产品不可用时，通知给相关员工采取适当的行动。为每个产品维护详细的价格簿。供应商的细节也得到维护，以显示哪些产品属于哪个供应商。

3.3分析

使用数据挖掘算法来实现以下分类：在每个类别中各类型的客户和他们的数量，确定品牌忠诚度和整体客户的行为，每个客户在销售生命周期将以各种形式可视化。

分析最重要的用途是减少客户流失。使用机器学习，系统开发客户行为的知识，这将用来预测客户是否会流失，在目前的销售生命周期。决策树用来生成客户是否购买该产品。

可用的数据分为测试和训练集。使用3倍交叉验证和随机森林，该系统提高了算法的准确性，确保测试集中的数据集被用于某一点训练，反之亦然。通过选择给定数量的数据的最佳数量的功能，因为预测模型太简单了。

每个客户产生的输出为一个特定的活动，如果它足够重要，将预警管理销售团队使用专业的方式处理客户。

4.实施

开发的Web应用程序用于维护销售细节，处理客户和供应商的数据，帐户，合同，客户和员工活动跟踪。此应用程序用于管理公司与客户，客户和销售前景，产品采购等信息的相互作用，在购买产品和控制销售的各个阶段。

已经使用的技术包括PHP，HTML，CSS，Python和MySQL数据库。该系统使用销售分析以及提供高性能的统计工具，能够确定客户的行为，识别所有有效的操作和品牌忠诚度，并计算新的客户获取成本。

它有能力减少销售团队的工作量，通过共享人们的数据输入。它有助于发现哪些机会正在消失及其原因。

图4.1显示了菜单栏中不同主模块的主屏幕或仪表板。它保持有关供应商的信息，从该公司获得产品和服务，包括公司，人员和承包商。

本系统包含不同的子模块，如：

• 领导
• 机会
• 账户
• 活动跟踪
• 报价
• 发票
• 供应商
• 销售订单
• 产品
• 地理跟踪

领导指的是那些个人或人，该组织可能有潜力做生意。机会代表那些对组织采购产品感兴趣的人。

产品可以被视为商品或服务，可以出售或采购。当购买时，用户被转换成客户称为联系人。

图4.2显示了销售系统中不同的子模块的销售视图，如报价，帐户，线索，机会等。

Web应用程序包含客户的帐户详细信息，如他们的姓名，地址，组织的名称，联系细节等是相关联的，它更容易确定哪些产品产生更多的收入，哪些客户下降的销售生命周期。

图4.3代表了销售和发票管理系统的工作与客户行为分析。该系统以客户详细信息，竞争对手数据，供应商详细信息和销售数据作为输入。

所有可能购买该产品的目标客户都聚集并放进了领导表。当他们有兴趣购买产品时，他们有资格作为机会和价格谈判发生。当最后报价决定时，供应商执行，订单被放入进销存程序。

根据他们的行为分类，该系统还保留了客户行为的整个销售生命周期的帐户。跟踪和分析销售产品，创建员工活动跟踪和定制报告。

将在广泛的分类上收集到的数据生成传统的报告，并根据每个用户所需的粒度水平显示。

利用数据挖掘算法实现以下分类：

类别类型的客户和他们的计数在每个类别，确定品牌忠诚度和整体客户的行为，每个客户在销售生命周期将以各种形式可视化。

图4.4显示了系统的流程图。当一个潜在客户响应一个营销计划时，联系人被称为“领导”。如果组织在查询时成功地获得顾客对产品的兴趣，他们就有资格获得“机会”。在这个阶段，客户要求报价，这是从产品价格的书籍提供。如果客户满意，将创建订单。

5.结果分析

使用这个系统的好处是，它给组织提供了以下重要利益功能：

1. 采用预测分析法克服了客户流失问题。最初，有很多数据但是不了解系统，该模型不那么有效，图5.1中清楚可见，经过进一步修订的代码，该系统被证明是比以前更有效。
2. 该系统克服了销售管理系统所面临的挑战，满足了在发票管理领域对现有应用不满意的组织需求。
3. 系统分析显示各部门从该组织产生的收入。图5.2演示了故障

4、对数据进行分析也为组织提供了关于他们的产品和客户行为知识的有意义的信息。该产品是特定行业，从而迎合买方的需要。

5、虽然必须选择开发模型的预测分析和最佳数量的功能。决策树的平衡偏差作为一个非常复杂的模型与结果的方差，通过管理其深度的副产品。比较图5.3和图5.4，我们可以看到，通过增加树的深度从5到10，大大降低错误的训练和测试集。因此，通过增加树的深度，我们得到的结果见图5.5。

6.结论

销售和发票管理是任何组织必须处理的重要方面。这些过程的实施，使工作更高效，保证员工和管理员采取重要的决定。现有的系统有各种缺失的方面，覆盖系统，使之成为一个更好的选择。

这个系统的另一个亮点是，它从数据中提取知识超越传统的图表工具，以确定有关客户忠诚度，产品知名度，员工效率和整体组织成功的关键信息。随着时间的推移，使用数据挖掘收集的有意义的信息是最令人兴奋的和有用的功能的决策者，这有助于他们发现和跟踪新的趋势。决策树用于预测客户流失是非常成功的。虽然在测试数据上进行的实验中观察到的错误率比训练数据相对较高，使得它看起来像数据已经退化，随着更多的数据和时间的推移会降低这些误差。当应用程序的使用增加监督学习环境下，该算法将学习更多的模式和预测更好的新的数据点。

销售和发票管理系统与客户行为分析是一个非常有前途的系统，旨在提高用户和客户体验。

7.引用

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[ 2 ] P. Senthil Vadivu，Vasantha Kalyani David，2012，“优化的特征提取和可操作的知识发现的客户关系管理（CRM）”

[ 3 ]艾迪生卫斯理朗文出版公司，Inc，“客户关系管理手册》。

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[ 5 ] Khawaja A. Saeed，Varun Grover，William J. Kettinger，suboguha，可能2011，42卷2期的“客户关系管理（CRM）系统的成功实施项目”

[ 6 ] Brendan Andrew Duncan，Charles Peter Elcan，2015，“销售漏斗进行概率建模”

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[ 8 ] S. Babu，N. R. Ananthanarayanan博士，V. Ramesh，月–2014，卷3 3期“影响使用数据挖掘技术的电信客户流失的因素调查

[ 9 ] Sarada Sowjanya。C.，R. M. Sravan CH，十一月2013卷2期，11”的应用数据挖掘技术进行客户关系管理

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