Информационная система с использованием BLE-устройств для анализа клиентской активности в торговых комплексах
25.03.2016
Информационная система с использованием BLE-устройств для анализа клиентской активности в торговых комплексах
Программный продукт был разработан для обеспечения удобства покупателей в торговых комплексах. Поэтому внимание было уделено созданию беспроводной сети для информационного обеспечения актуальной информацией о товарах.Для создания сети было решено разработать аппаратные элементы, использующие Bluetooth для обмена данным. При этом частотный диапазон 2,42-2,48 ГГц, мощность передатчика 100 мВт, радиус действия 10 м и большое количество узлов потенциальной сети были достаточными условиями задачи. Скорость передачи Bluetooth 4.0, аналогично Bluetooth 3.0, может быть до 25 Мбит, что является достаточным решению поставленных задач в сравнении с Wi-Fi, которая декларирует скорость передачи данных до 250 Мбит/сек . Оба Bluetooth 4.0 и Wi-Fi используют сетевой стандарт 802.11, чтобы достичь своих максимальных скоростей и алгоритмы шифрования AES.
Мультиагентная архитектура программного продукта позволяет рассматривать BLE устройства витрин торгового комплекса и мобильные приложения как агентов, взаимодействие которых и роли являются динамическими и направлена на дрейф данных об активности пользователей в BLE устройств синхронизации с БД торгового комплекса . Во время передачи данных используется память мобильного устройства для переноса предварительных данных других клиентов к следующему BLE устройства до тех пор пока не доберётся кассы и выполнится полная синхронизация данных о собственной и общей покупательской активности, накопленной в беспроводной сети.
Кроме предоставления информации о продуктах реализована возможность анализа пользовательской активности торговым аналитиком. После того как была считана база данных транзакций (покупок клиентов), для каждого элемента рассчитывается поддержка, затем сравнивается с минимальной поддержкой, которая была установлена аналитиком. Если поддержка большая, то элемент добавляется к множеству тех, что часто встречаются. Эта операция повторяется для всех элементов записей базы данных. Для образованных не пустых подмножеств рассчитывается достоверность, которая затем сравнивается с минимальной достоверностью установленной аналитиком. Данный алгоритм позволяет выявлять ассоциативные правила покупаемых товаров с учетом активности просмотров товаров, накопленной беспроводной сетью. Ассоциативные правила позволяют аналитику увеличивать прибыльность торговли, влияя на скорость продаж за счет использования техник эффективного мерчендазинга.
Клиентское приложение работает в фоновом режиме и во время первого прохода вблизи информационной метки предлагает запустить GUI. После подтверждения запуска GUI перед пользователем возникает список товаров, которые ему необходимо приобрести, с возможностью перехода к просмотру карты торгового комплекса. Список товаров может быть сформирован заранее, или во время передвижения торговым центром. Таким образом клиент добавляет покупки и с помощью приложения передаёт на кассу список товаров, что выбрал пользователь.
Переходя к карте торгового комплекса, пользователь может определить свое приблизительное местонахождение относительно BLE-меток. Такая карта облегчает ориентирование клиента в торговом комплексе, поскольку на ней будут указаны названия товарных секций.
Во время движения по торговому комплексу на экране мобильного устройства пользователь пользователь будет наблюдать постоянно обновляемый список доступных BLE-меток товарных секций. По мере удаления они будут удаляться из списка. Пользователь может подключиться к выбранной метке, но после получения информации о товарах секции на телефон, отключение происходит в автоматическом режиме. Необходимость этого обусловлена уменьшением нагрузки на BLE-метку, которая будет работать в режиме Master.
После подключения к выбранной метке клиенту становится доступен список производителей и товаров, которые они предлагают. После выбора категории товара и его характеристик, нажимая кнопку «Показать», пользователь переходит к просмотру товара и может добавить его в корзину покупок.
Что касается административного приложения, то после его запуска, администратору становится доступным меню выбора меток, которые находятся в радиусе действия, изменение карты и передача информации о товаре в коллекцию витрины. Когда администратор находится в радиусе действия метки, что отвечает за карту, карта торгового комплекса становится активной и администратор имеет возможность редактировать карту. Ему становится доступна кнопка «Выбрать новую карту», которая отвечает за выбор карты с локального хранилища мобильного устройства. Если убрать метку из списка, то приложение делает запрос администратору код доступа к соответствующей метки . После подтверждения пароля появляется меню метки , в котором можно просмотреть информацию, которая сейчас находится в ней, уровень заряда батареи и количество свободной памяти. Также есть возможность отметить записи и удалить их. Кнопка «Добавить новую информацию» откроет коллекцию товаров , из которой можно выбрать те, что надо загрузить на метку. После нажатия кнопки «Изменить» начнется загрузка. Для редактирования коллекции товаров надо нажать кнопку «Коллекция товаров» в главном меню приложения. После того как администратор сделал это, открывается меню редактирования коллекции товаров. Где можно выбрать товары которые вы хотите удалить из списка и нажать кнопку «Удалить из коллекции». Кнопка «Добавить в коллекцию» отвечает за добавление новых элементов списка с локального хранилища мобильного устройства. Так же было разработано приложение аналитика, которое в свою очередь и должно в дальнейшем помочь уменьшить время на покупки в крупных торговых центрах. Для анализа данных и построения ассоциативных правил был разработан приложение на языке программирования C#. После запуска приложения аналитик имеет возможность загрузить базу данных транзакций, или добавить их в ручном режиме .После установки значений минимальной поддержки и достоверности, пользователь загружает новое окно. В окне «Результаты» результаты выполненных вычислений, то есть ассоциативные правила сформированы на основе обработки данных с помощью определенного алгоритма. У аналитика есть возможность отправить эти данные менеджеру по продажам. В результате выполнения работы разработаны рабочие программные приложения, и само устройство, а также реализован алгоритм поиска ассоциативных правил, который предоставляет торговом предприятию возможность формирования прогнозов на краткосрочный период, относительно потенциального списка товаров, которые будут приобретены клиентами. Практическое значение проделанной работы: · повышение информированности покупателя о товарах и ускорения процесса оформления сделки на кассе; · проведение оценки списка товаров, которые просмотрел мотивированный покупатель и анализа их в соответствии с приобретенными товарами в соответствующей транзакции, а на основе этого оптимизировать систему торговли, связанную с подготовкой товаров, их рекламой, а также стимулированием торговой деятельности (ценовые скидки, льготы, премии и т.д.). Проведена работа по оптимизации аппаратной реализации устройства. Исследованы особенности алгоритма поиска ассоциативных правил совокупности товаров в которых заинтересованы пользователи. Был выбран алгоритм Apriori. Главными положительными чертами являются: простота, понятность, относительно легкая реализация, большое количество его модификаций (AprioriTid, AprioriHybrid).
Конкурсант: Ендзевыч Александр Владимирович
Країна: Украина
Область: Николаевская область
Назва НЗ: Черноморский государственный университет им. Петра Могилы
Учасник ФІнала: Да
Файл роботи (pdf): Завантажити
